Fidelity CFD 加速汽车流体仿真工作流程

随着CFD工具的大量应用，汽车研发的效率得到大幅的提升，开发流程也不再依赖耗时且昂贵的物理测试

在过去十多年间，由于CFD工具和理论方法不断进步，工程师的工作效率也得到了大幅提升，获得仿真结果的时间进一步缩短。同时，基于GPU 加速的求解器掀起了又一次新的变革。与传统 CPU求解器相比，它能够显著提升单位成本的产出效率。虽然求解器的性能有所改善，前处理工作仍是工程师每天都需要面临的最大挑战。在 CFD 仿真流程中，通常接近 75% 的精力和时间要用于前处理工作（图 1）。

汽车的几何形状非常复杂，通常需要对几何实施“清理工作”。工程师往往需要耗费几天或几周的时间才能处理得到最终的计算网格，在这个过程中需要用到几何清理工具和网格生成工具，并进行多次迭代。

而借助 Cadence Fidelity CFD 软件，工程师能够轻松突破这一瓶颈，并大幅改善传统的前处理流程。运用Fidelity CFD先进的自动化功能和最佳实践设置，可以将前处理和网格划分所用时间从几天大幅缩短至几个小时，生成高精度网格且实现100%边界层覆盖，从而获得满意的仿真结果。

最佳的计算流体力学 (CFD) 工作流程应遵循以下几项原则：

这些也正是 Cadence Fidelity CFD 软件产品所遵循的原则。

汽车制造商在造型设计工作中通常会用到多种 CAD数据格式，以及自定义的 PLM 树状结构和数据组织形式。因此，只有具备可靠、灵活的前处理能力，才能高效地实施和完成几何处理工作。

另外，对于不同的客户，以及特定的应用场景，表面几何处理和网格生成具有某些共性操作。图 4 列出了一些最常见的操作流程，这也是每个汽车制造商在CFD前处理阶段必须完成的工作。

Fidelity工具可用于独立完成上述各个操作，并无缝集成到现有工作流程中。Cadence 一直积极与全球各大汽车制造厂商合作，利用自动化操作方案来改进现有的工作流程，从而显著提高从CAD数据到 CFD仿真的全流程工作效率。我们已经开发出多种创新算法和自动化功能，并已通过 Python API 将其整合到开发流程中。

如果 CAD 的数据质量较差，或是几何形状非常复杂，工程师往往需要花费很长的时间用于几何准备工作，并需要大量繁琐的手动设置才能生成高质量的网格。这是一项费时费力的工作，特别是在需要同时分析多个设计方案或进行优化设计 (DoE) 时更是如此。

CAD 数据通常包含很多与当前仿真任务无关的信息。通常情况下，工程师需要花费大量的时间手动查找并删除不相关的几何。为了解决这个难题，Fidelity CFD为几何处理提供了完全脚本化的自动处理功能。它适用于所有导入和几何清理步骤：从CAD数据导入、几何特征清理、删除重复面，到正确布置相应部件。利用数十GB磁盘空间，Fidelity CFD 便可以轻松处理各种复杂几何形状，将繁琐的导入和清理工作从几天缩短到几个小时。同时，它还支持几乎所有常见的几何格式（STL、IGES、JT、PLM XML、STEP、CATPART 等），

想要准确预测车辆的外流场、空调系统或热管理性能，需要基于详细的 CAD数模完成复杂的模型部件及装配的准备工作。其中的难点在于：(i) 识别出与流体接触的所有固体表面，(ii) 创建生成空间网格所需的水密模型。

Fidelity 可自动完成全部几何密封工作，且不损失任何几何细节。首先自动检测“湿面“ (与流体直接接触的面)，然后使用 Fidelity AutoSeal 自动密封间隙和孔洞，最终封闭整个几何体。即便遇到最复杂的几何形状，Fidelity 工具也可以在不简化原始 CAD 的前提下完成前处理工作（图 5）。整体处理用时可从几天缩短至几个小时。

具体的工作原理如下：AutoSeal 首先判断复杂的“脏”几何体中各个单元属于内部或外部区域，逐步识别出介于用户定义阈值范围内的缺失表面。然后，AutoSeal 自动创建新的表面封闭检测到的孔洞和空腔。需要注意的是，基于这种方法，在划分网格之前只需用到原始几何，而无需对其做任何包面、简化或修补处理。

Fidelity CFD 平台提供了一种简洁且高度自动化的工作流程，用于生成高质量表面网格，继而作为生成体网格的基础。

以前，经验丰富的工程师通常需要整整一周的时间来修补驾驶舱的所有孔洞，而有了 AutoSeal，整个过程只需要大约一个小时左右即可完成。

本田汽车首席工程师 Akio Takamura

Fidelity CFD 软件系列产品为汽车行业提供了丰富的网格划分工具（图 7），例如带悬挂节点的全六面体网格或者保形的混合网格。同时，Fidelity Hexpress 提供自动体网格生成功能，包括：

网格划分工具涵盖了多种仿真场景。利用 Fidelity Hexpress 可快速自动生成网格，而 Fidelity Pointwise 则为表面和体网格生成提供了更全面的参数控制。

Hopium

使用 Fidelity 的 Python API 可访问 Fidelity 图形用户界面中的所有功能，用户可以通过 Python 脚本实现一键式操作，自动完成 CAD 清理、修复和网格划分工作。

Fidelity 包含网格优化算法，并支持第三方软件导出功能，适用于几乎所有主流的商用和开源 CFD 求解器格式。

Fidelity 大幅改善了汽车行业的前处理和网格划分工作效率（图 8 和图 9）。