CFD，星星之火，可以燎原

2017-11-01  by:CAE仿真在線  來源:互聯網

CFD,Computational Fluid Dynamic,計算流體力學。

CFD定義為通過使用計算機來模擬流體的流動狀態。

我們使用模擬(simulation)這個詞表示我們通過計算機,通過數值求解的方式求解控制流體流動規律的方程,重現現實世界的流動過程。這些流體可以在空間內,也可以在空間外。空間,我們也使用計算機生成的模型來表示。

因此,CFD求解的整個系統是虛擬(virtual)的,除了計算機,CFD調用的模型是虛擬的,產品也是虛擬的產品。CFD并不提供任何實物。這和實驗是完全相反的。在實驗中,我們使用真實的材料去檢測流體的流動,或許某些實驗還會生產出某些產品。

整個CFD研究的過程中,我們都需要使用可視化的技術來檢測整個系統的行為。你肯定玩過電腦游戲,目前在3D電腦游戲中,已經可以非常逼真的顯示虛擬現實。

CFD模擬的流體流動,也可以認為是一種虛擬現實的體現。

在討論CFD之前,或許我們可以站的更廣一些,我們聊一下當今世界最為流行的工程技術:CAE。

CAE,Computer-Assisted Engineering,計算機輔助工程。

CAE指的是依賴于計算機進行分析的成套的解決方案。在這一套工具中,工程師可以實現對產品的設計分析,來進行優化或改進。

當今社會的工業過程得益于整個產業鏈的計算機化大大加速了產業變革。

在工業化飛速發展的過程中,背后最重要的三個推手分別是:CAD(Computer-Assisted Design),CAE,以及CAM(Computer-Assisted Manufacturing)。

三者的結合形成了整個工業設計的虛擬樣機環境(virtual prototyping environment)。

工業產品制造的過程

在CAD中,工程師對形狀進行定義,通俗來講就是定義工件的外形。CAD的進行需要依托CAD軟件,目前基本所有行業的原型設計均需要使用CAD軟件進行設計。CAD軟件對工件的定義也是CFD模擬工作前期不可或缺的部分。

在定義完外形后,就進入了模擬分析階段。也即CAE。CAE目前主要分為CSM(Computational Solid Mechanics),CFD,以及其他的一些如CAA(Computational Aero-Acoustics),CEM(Computational Electromagnetics)等。

在進行CAE分析后,若分析結果令人滿意,那么則進入生產階段。這一階段需要依托CAM軟件。很多CAM軟件都可以處理如成模,鑄造等工藝。

整個產品制造最關鍵的部分在于CAE,也正是CAE技術的高速發展,大大縮短工業產品的迭代周期。

以汽車工業舉例,在1970年代,一輛新車的設計到生產需要6到8年。在2005年,則縮短到36個月。在最近,這個時間也被縮短到18至24個月。在航空工業中,類似的通過計算機加速產品設計到制造的過程也有目共睹。

在這里需要強調的是,在工業產品加速迭代的過程中,幕后真正的推手是廣泛使用的計算機模擬工藝。

勢如破竹的工業應用

回到CFD,通過CFD對工業升級進行推動是非常直觀的。例如在過去的20年間,通過CFD分析,工程師已經將引擎的效率提升到了驚人的地步。

在上圖中的30年間隔中,SNECMA公司通過調用不同的CFD數學模型對引擎進行優化,將效率拉升了10點(注:非百分點)。

同時這個圖也表示了CFD求解方程的演變。可以看出在1980年代中期,引入了3D無粘歐拉方程。在1990年代之后,全維度NS方程才進入工業設計研發中。

在計算機還沒出現之前,科學家們求解CFD只是為了獲得方程的解。在計算機問世之后,更多的CFD數值解被發現。早期,計算機上的CFD代碼只是為了求解某些特定的問題,隨著計算方程的增加以及本身存在的普適性,CFD代碼變得越來越普適性,進而適用于越來越多的工業問題。這也是商業軟件license的本源。

目前CFD代碼發展到今天已經非常成熟,且算法改進的成本非常低,這種演變主要得益于計算機技術的高速發展,以及成熟的CFD算法。

在波音公司,CFD已經成為了產品設計的攻堅力量。

早在1973年,一個汽車的算例需要100-200個計算機才能完成。2002年的西雅圖,已經完成了約20000個CFD算例。并且,算例的物理以及幾何越來越復雜。

CFD飛速發展的原因主要得益于:越來越多的工程師認識到CFD分析可以對機翼的設計提供重要參考作用,以及計算機計算能力N倍的提升。

波音公式目前已經將CFD應用于整機大量的構件設計中,如機翼、吊艙、尾翼、客艙等。

"波音777是一個典型的案例。在波音777的生產過程中,高速翼型的設計得益于大量的CFD分析。一旦飛機的寬度固定后,客艙的外形也依賴于CFD分析。這樣就不需要進行風洞測試。在未來,客艙完全不需要風洞進行分析。依賴于CFD,所需要的翼型樣本的風洞測試也大幅度降低。在過去的20年間,通過CFD對商業飛機進行設計,節約了波音公司百萬美元的成本。然而,CFD對我們公司的價值,可不僅僅是這百萬美元的價值。"

除了生成成本的降低,CFD對生產的重要影響在于他縮短產品所用的時間。

飛機制造的速度目前越來越快,這也得益于CFD的發展,否則飛機的更迭難以滿足人類的需求。時間對于市場來說是至關重要的。任何一個環節的效率降低將會對嚴重拖累整個生產周期。通過CFD,目前甚至可以同時進行各種流場、結構的分析,相對于節約成本來講,這種時間上的節省是無法估量的。

伴隨CFD在工業過程中的廣泛應用以及創造的無法估量的價值。另一方面是計算機性能的大幅度提升。從1955年到2005年,計算機的計算浮點數從10e-5GF/s上升到10e6GF/s

除了在汽車以及航空工業的應用,CFD還廣泛應用于能源(燃燒模型求解),石油化工(多相模型求解),醫學(非牛頓流體以及顆粒輸運模型求解),宇航(無壓力氣體動力學模型求解)等。

CFD求解的另一個優點是他可以提供求解域內全部得信息。例如在化工的攪拌反應器中,實驗過程可能只會檢測某一點、某一局部區域的流場特性或者傳質行為。但是CFD缺可以提供全場的信息。

難以逾越的鴻溝

CFD也存在局限,CFD結果絕對不是100%可信的。主要原因在于:

• 輸入的條件進行了簡化;

• 計算機能力并不能夠進行高精度格式的計算;

• 模型本身的理解可能存在缺陷;

目前學術界以及工業界依然有數以萬計的工程師在為了解決CFD的局限廢寢忘食。

其中一個最主要,最廣泛,最被重視問題就是湍流。

“Whither Turbulence?”

--John Lumley

從數學來講,湍流其實是可以直接求解的,也即直接模擬(DNS)。但是DNS需要依托大量的網格單元來捕獲湍流中最小的渦尺度,也需要調用非常小的時間步長解析渦的演變。

目前的計算機能力還打不到DNS在工業應用的要求。

目前在工業應用中主要使用RANS模型或者LES模型,兩種模型在計算資源的需求上大大降低了需求,但是由于模型引入的各種假定,也使得在某些情況下的預測結果不盡人意。

另一個更加富有挑戰性的為多相流。工業過程中往往是湍流和多相過程的疊加。在現存的多相流中,存在了大量的模型上的假定。如顆粒是圓形的,顆粒不能破碎等。這些假定也導致CFD對復雜的工業過程預測能力有限。

好在,CFD的精度也依賴于模型:

• 層流要比湍流更準;

• 單相要比湍流更準;

• 冷態要比熱態更準;

• 單組分要比多組分更準;

• 簡單幾何要比復雜幾何更準;

如果工程師要模擬煤燃燒以及氣化,當然CFD提供的結果存在一定的不確定性。但這并不表明CFD結果是不可信的。相反,已經存在大量的可代替實驗的CFD分析算例。

PHOENICS預測的浮力傳熱數據和實驗對比

PHOENICS預測的鼓泡床數據和實驗對比

CFD,未來的承諾

雖然CFD依然存在一些難以解決的數學問題,不可置否的是CFD目前已經成為一個廣泛使用的工具。通過CFD對工業產品進行設計可以節約大量的時間成本和資本。

工業界中,CFD分析主要依托非常專業性的CFD工程師來進行。學術界中,越來越多的學者參與了CFD模型以及算法的優化設計。在不遠的未來,通過CFD進行產品設計和分析,或許會對人類產品的生產制造產生一次根本上的變革。

CFD,星星之火,可以燎原。

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