首頁 > 新聞資訊 本文原刊登于Ansys Blog：《Ansys Fluent: A History of Innovations in CFD》
作者：Giovanni Petrone | Ansys首席產(chǎn)品營銷經(jīng)理
20世紀80年代初，謝菲爾德大學的一群年輕人共同創(chuàng)造了Ansys Fluent，這是首款具有圖形用戶界面和工作流程（而不是命令行輸入）的計算流體動力學（CFD）商用軟件。隨著時間的推移，F(xiàn)luent的普及率越來越高，并且在業(yè)界獲得了廣泛應用。
2006年5月，Ansys收購Fluent公司。自加入Ansys大家庭以來，我們一直在不斷發(fā)展Fluent的性能、準確性和效率，并提供領先的創(chuàng)新技術，以幫助工程師在處理流體動力學問題時克服極具挑戰(zhàn)性的設計難題。
如果您是一位還不熟悉Fluent所有創(chuàng)新功能的新用戶，或者您目前選擇了其他廠商工具，但依然想了解可能錯過了哪些重要功能，不如，和我們一起回顧Fluent歷年來推出的最具創(chuàng)新性的功能吧。
2014：GPU加速負載與伴隨求解器
圖形處理單元（GPU）技術如今炙手可熱，但早在2014年，F(xiàn)luent中使用的NVIDIA AmgX求解器就引入了將GPU用作CFD加速器的概念。跟隨我們一同跨越時空之旅，來到2022年，F(xiàn)luent將成為首款推出非結構化有限體積、完全原生的多GPU求解器的商用CFD軟件，從而突破了負載限制這一挑戰(zhàn)，顛覆了CFD仿真市場。
2014年，F(xiàn)luent推出首款伴隨求解器，通過使用伴隨靈敏度來推動無法直觀呈現(xiàn)給設計人員的智能設計變更，以獲得CFD仿真的顛覆性洞察。伴隨求解器自問世以來，其可靠性和易用性已逐步發(fā)展為一個全面的產(chǎn)品優(yōu)化框架。
利用2014年推出的伴隨求解器的自動形狀優(yōu)化功能來優(yōu)化設計
2016：Fluent打破了170,000個內(nèi)核的超級計算記錄
為了提高Fluent的并行可擴展性，高性能計算（HPC）的研發(fā)工作始終都是并且現(xiàn)在依然是重點關注領域。2016年，克雷公司（Cray Inc.）和斯圖加特大學高性能計算中心（HLRS）攜手共創(chuàng)了一項全新的超級計算世界紀錄，他們將Fluent擴展到超過172,000個計算機內(nèi)核，從而幫助企業(yè)以前所未有的快速度和高效率，為產(chǎn)品創(chuàng)建獨具創(chuàng)新的突破性完整虛擬原型。
2017：PUMA自適應與SBES湍流模型
對于商用CFD軟件的另一項尖端創(chuàng)新，是于2017年引入了已獲專利的多面體非結構化網(wǎng)格自適應（PUMA）技術。這項自適應技術可自動、動態(tài)地優(yōu)化網(wǎng)格，以追蹤流動中的精確細節(jié)。因此，工程師可以在其需要的位置獲得所需的精度，以捕獲仿真細節(jié)，同時在其它位置保留較粗疏的網(wǎng)格，以縮短求解時間。
使用2017年推出的多面體非結構化網(wǎng)格自適應（PUMA）技術，自動優(yōu)化網(wǎng)格以求解精確細節(jié)，同時保留較粗疏的網(wǎng)格，從而縮短求解時間。
同年，應力混合渦流仿真（SBES）湍流模型克服了混合RANS-LES仿真中的固有問題。在近壁區(qū)域采用大渦仿真（LES）成本過高，而雷諾平均納維－斯托克斯（RANS）模型非常適合壁面邊界層。因此，混合RANS-LES模型在近壁區(qū)域使用RANS湍流模型可提供高效的建模，遠壁區(qū)域使用LES方法可提供高保真度，但兩者之間的切換，通常會受到網(wǎng)格相關性和網(wǎng)格誘導的非真流動分離的影響。Ansys開發(fā)的SBES模型引入了一種獨特的專有屏蔽功能，可有效解決上述問題，從而獲得值得工程師信賴的可靠、高效的尺度求解湍流模型。
2018：Mosaic網(wǎng)格劃分和噴霧破碎模型
長期以來，網(wǎng)格劃分的一項重大挑戰(zhàn)在于，既要在復雜幾何結構中的不同類型的網(wǎng)格單元之間實現(xiàn)平穩(wěn)轉換，同時要保持網(wǎng)格質量，尤其是從邊界層棱柱單元轉換到遠壁區(qū)域的六邊形單元時。2018年，F(xiàn)luent推出了Mosaic網(wǎng)格劃分技術，通過將不同類型的網(wǎng)格與高質量的多面體單元自動連接起來，解決了這一挑戰(zhàn)。這樣不僅可以節(jié)省RAM，同時還能獲得更高的求解精度、顯著加快仿真速度。
利用2018年推出的Mosaic網(wǎng)格劃分技術，法拉利GT賽車將仿真效率提升了300%
同年，噴霧破碎模型是多相流模擬中（如噴霧破碎），將流體體積（VOF）轉換為離散顆粒方法（DPM）的第一個商用實現(xiàn)。該模型可檢測到VOF仿真中的不同液滴，并被DPM（即質點）顆粒代替，從而相應地粗化網(wǎng)格。
采用2017年推出的流體體積（VOF）到離散顆粒法（DPM）混合多相模型來高效地仿真噴霧破碎過程
2019：GEKO湍流模型
2019年，Ansys湍流團隊推出了具有可調系數(shù)的廣義k-ω（GEKO）湍流模型。GEKO的可調系數(shù)可以在較寬的范圍內(nèi)進行調整，以匹配具體的物理效應，同時保持基礎模型校準。即使在經(jīng)過湍流模型專家進行調整的基礎上，也沒有其它湍流模型有足夠的靈活性來匹配大量測試案例的實驗數(shù)據(jù)，而GEKO的系數(shù)，則能夠提供這種所需的靈活性。GEKO模型甚至可以經(jīng)過調整，以匹配不同尺度的求解仿真結果，例如使用SBES湍流模型的仿真結果。GEKO湍流模型僅適用于Ansys流體應用。
2020：AIAD轉換模型與3D電池電化學
2020年，F(xiàn)luent是率先展示了基于代數(shù)界面面積密度（AIAD）方法的歐拉多相轉換方法的商用軟件。該方法適用于各種應用，如壓水反應堆中冷卻劑的損耗情況，與其它備選方法相比，該方法與實驗數(shù)據(jù)高度吻合。
使用2020年推出的AIAD轉換對夾帶液滴和再吸收的氣-液流動進行分析
同年，F(xiàn)luent推出了面向電池充電/放電過程中鋰離子傳輸?shù)乃矐B(tài)仿真，為3D鋰離子電池電化學提供了完整的商用解決方案。
2021：雙向VOF-DPM-EWF與AI/ML湍流調整
如前文介紹，2018年Fluent首次在噴霧破碎模型中引入了VOF到DPM的轉換功能。2021年，F(xiàn)luent實現(xiàn)了雙向轉換，支持DPM到VOF的逆向轉換，并通過轉換到歐拉壁面液膜（EWF）來完成整個過程。在雙向VOF-DPM-EWF模型中，落在自由液體表面的DPM顆粒轉換回VOF方程，并且質點顆粒被網(wǎng)格求解的VOF液體所替代。
通過使用2021年推出的雙向VOF-DPM-EWF功能，能對多相流的破碎、聚集和稀釋過程進行高效的仿真
同年，F(xiàn)luent推出了AI/ML人工智能（AI）/機器學習（ML）湍流調整技術，其中GEKO系數(shù)是通過ML算法進行調整，而無需手動調整。這有助于工程師使用尺度求解湍流模型（如SBES）生成高保真度解決方案。然后，他們可以在整個3D流場中使用ML來調整GEKO系數(shù)，以便后續(xù)的設計迭代可以使用更快速的GEKO模型，同時保持接近尺度求解方法的精度。
2022：Live-GX多GPU求解器與PyFluent
如前所述，F(xiàn)luent在GPU技術的仿真應用領域一直是開拓者，2022年，Ansys引入了原生多GPU求解器，以此將Fluent的技術水平提升到了新的高度。這款全新的多GPU求解器可以為穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)CFD仿真提供眾多優(yōu)勢，包括縮短仿真求解時間、降低硬件成本和功耗，并提供媲美CPU求解器的相同精度，同時不受此前提到的GPU負載的所有限制。
采用2022年推出的原生多GPU求解器，6個高端GPU的性能優(yōu)于2,000個CPU的性能
最后，Fluent還推出了PyFluent，這是一款從前處理到后處理都使用Python來訪問所有Fluent命令的開源庫。PyFluent旨在將強大的行業(yè)人士社區(qū)、可重復使用的編程語言（如Python）以及Ansys先進的仿真堆棧技術相結合，以創(chuàng)造無限的可能性。
展望未來創(chuàng)新
Fluent不斷推出前沿創(chuàng)新功能，不僅改變了CFD仿真的執(zhí)行方式，并為行業(yè)樹立了標準。我們的研發(fā)承諾是始終保持創(chuàng)新步伐，以便客戶能夠使用先進的軟件，以前所未有的方式不斷突破性能、準確性、生產(chǎn)力和可持續(xù)性的極限。
Fluent在過去幾十年中推出的突破性創(chuàng)新功能
（文章來源公眾號：Ansys）
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