消除啮合瓶颈

网格划分的共同目标是足够快地获得准确的结果,以简化工程流程。

在Pointwise中创建的用于名义电动飞机的混合棱镜四面体网格。朝向墙壁聚集以解析边界层的规则的挤压棱柱层在对称平面上和机翼的切口处以白色显示。图片由Pointwise提供。


为了庆祝,没有工程师从办公桌上跳起来大喊:“我们有网眼!”毕竟,创建网格是从CAD模型而非最终产品创建仿真的一个预处理步骤。然而,网格划分是使用计算机辅助工程仿真工具的关键步骤,而且在很多情况下,这是一个麻烦的步骤。

2014年,美国国家航空航天局(NASA)的蓝丝带小组发布了差价合约愿景2030研究:通向革命性计算航空科学的道路”,该论文将继续在工程学中进行讨论和辩论。报告总结说:“网孔的生成和适应性仍然是CFD(计算流体动力学)工作流程中的重要瓶颈。” “此外,自适应网格技术具有巨大的潜力,但由于与软件复杂性,错误估计能力不足和几何形状复杂有关的问题,尚未得到广泛应用。”

在Pointwise中创建的用于名义电动飞机的混合棱镜四面体网格。朝向墙壁聚集以解析边界层的规则的挤压棱柱层在对称平面上和机翼的切口处以白色显示。图片由Pointwise提供。 在Pointwise中创建的用于名义电动飞机的混合棱镜四面体网格。朝向墙壁聚集以解析边界层的规则的挤压棱柱层在对称平面上和机翼的切口处以白色显示。 图片由Pointwise提供。

NASA的研究指出,在理想世界中,网格对于用户而言是不可见的。 “这是一个理想的目标,” 逐点总裁兼联合创始人约翰·查纳(John Chawner)说。 “啮合是完全没有魅力的; “这是CAE的红发继子。” Chawner补充道。如报告所述,工程软件公司“需要在存在缺陷的地方获得引用权”。

西门子PLM Software的Mentor部门的电子行业经理John Parry认为,在实际情况中,网格化几乎变得不可见。 “网格划分通常是许多用户的瓶颈。 差价合约用户花费比所有其他事情更多的时间来进行网格划分是很常见的,占他们总工作量的50%以上。”

牵牛星 工程的David Corson说,改善网格划分的一个问题是要解决的问题的相互关联的性质。您可以通过改善像元结构来固定网格生成器的质量,但是像元质量的这种提高可能会降低模拟的准确性和稳定性。如果“过度网格化”以提高质量,则会增加网格密度,这会导致大型,低效的模型可能无法解决。 “对于自动网格细化的误差度量标准,人们并没有太多共识,” Corson说。 “没有足够完善的标准。”

Parry说,关于不可见网格的一种观点是,网格应该是不可见的,“因为用户不必对其进行大量调整。这是驾驶汽车与在引擎盖下固定东西之间的区别。”隐形网格也与用户和软件团队有关。 “工程经理希望结果独立于操作员,” Parry指出,“但是两位专家将提出不同的网格,并可以捍卫他们的结果。”

NASA的研究指出,在工程中使用网格划分需要解决三个问题:1.与CAD模型的链接不足; 2.网格技术缺乏鲁棒性和3.计算性能问题。

与CAD的关联不足

首先是与CAD模型的链接不足的问题。查纳说,这个问题有很多表现。 计算机辅助设计模型和使用它们的下游应用程序具有不同的内部表示形式,即使它们来自使用相同内部内核的软件产品也是如此。此外,还可以转换CAD数据以准备文件进行分析,可以从一种CAD格式转换为另一种格式,也可以转换为中性格式。查纳说:“失败的机会太多了。”

缺乏鲁棒性

NASA研究中提到的第二个问题是网格技术缺乏鲁棒性。作为网格软件公司的总裁和联合创始人,Chawner倡导Pointwise产品作为解决方案。但是,他补充说,缺乏健壮性并不是严格意义上的软件问题。 “当专家生成网格时,总有人会说,'我会做不同的事情。'”解决缺乏健壮性的关键在于,CAE供应商不仅要简单地自动化网格划分过程,而且要“针对特定目的自动拟合”。并留出空间让专家进一步调整。

牵牛星产品设计示例,该示例应用自动网格划分研究风力涡轮机叶片上的涡流。图片由Altair提供。 牵牛星产品设计示例,该示例应用自动网格划分研究风力涡轮机叶片上的涡流。 图片由Altair提供。

Corson说,提高鲁棒性的一种方法是简化方法。他的公司正在研究使用新的求解器,或者重新使用现有的求解器方程式。解决瓶颈的另一种方法是使用简单的技术,例如Lattice Boltzmann。它不是无网格的。这是一个简单的网格。它将单元标记为与表面相交,然后求解器找出如何处理它。”

计算性能

Mentor仿真软件的改进允许进行自定义网格划分,如截面分析一样。图片由Mentor / Siemens PLM软件提供。 Mentor仿真软件的改进允许进行自定义网格划分,如截面分析一样。 图片由Mentor / Siemens PLM软件提供。

NASA引用的第三个问题涉及计算性能问题。不仅是速度更快的计算机,而且还涉及这些计算机的使用问题。某些CAE代码已获得许可,因此CPU中的每个内核都需要单独支付许可费用。如果在HPC(高性能计算)群集或云环境中运行分析,则1,000个内核将需要支付1,000许可费用。有些代码无法并行运行,因此无法在当今的大规模云或GPU(图形处理单元)计算环境中工作。

运行时网格划分

ConvergeCFD是一家相对较新的CAE公司,致力于通过自适应网格细化,通过所谓的自主或运行时网格划分实现NASA研究的愿景。 “我们不希望看到隐形网;我们希望用户能够控制。” ConvergeCFD副总裁Keith Richards说。工程师决定最佳设置,以在结果的网格尺寸,像元数和细节水平之间取得平衡。网格根据设置在运行时创建。

我们的目标是制造一个可由设计人员在设计初期使用的求解器,以便可以在锁定工程之前解决基本问题。Richards将过程描述为更多关于创建公司标准的过程,与设置CAD标准不同。 “有人已经花时间确定正确的设置,”设计工程师可以随时进行快速研究。

运行时网格划分和普遍仿真

最大的CAE供应商ANSYS对于模拟和分析网格的未来并没有保持沉默。他们最近介绍了 探索现场,这是他们称为普及仿真的新工具。目标是创建一种CAE软件,以使目前从未运行过分析软件的大多数工程师都可以使用。该公司表示,ANSYS 探索现场(可作为技术预览版)并行使用用户的NVIDIA GPU,从而使工程师能够提出假设问题,探索设计方案并通过即时更新的仿真获得即时反馈。 “假设问题很重要,” ANSYS全球产品运营副总裁S. Subbiah说。

Subbiah说,仿真工具也应该是设计工具。 “(在设计过程中)准确性是错误的方法。您需要方向精度。”他说,要实现隐形网格的目标,就需要全面改进。

更好模拟的七个关键

本文接受采访的所有CAE供应商都同意围绕网格的问题是多方面的。有些正在开发新的算法或新技术,而另一些则希望提高计算能力。共同的目标是足够快地获得准确的结果,以简化工程流程并消除网格划分的瓶颈。

展望未来,有七个持续开发仿真厂商正在探索的途径。许多人将允许在设计中更多地使用仿真,而其他人则将提高专家在寻找完美解决方案中的作用。

  1. 多物理场: 设计人员不需要为每个物理过程都配备专用的求解器;他们需要可以尽早为他们提供建议的广义分析。让专家使用专用软件在最后阶段测试设计。
  2. 运动和变形: 设计人员应具备研究实际物理问题的能力,但是现有工具过于复杂。
  3. 大型型号: 我们知道的网格划分是从对单个零件或组件的测试中演变而来的。现在,只有最大的CAE工具才能执行大型模型和整个系统。可以说,在大型模型上工作的能力必须向后迁移到设计的早期阶段。
  4. 解决方案适应: 精细的网格并不总是正确的方法。更智能的方法将允许根据需要细化网格。
  5. 零件更换: 设计的一部分是在不同的设置下测试不同的部分。用于工程设计的CAE工具应足够自动化,以从一组零件快速移动到另一组零件,而无需繁琐的新网格计算。
  6. 设计优化: 不管您称网格为自适应,不可见还是普适网格,它都应在所有学科中都有效并且足够智能以执行300次仿真。
  7. 计算灵活性: 新型GPU的计算能力比摩尔定律更快。除了台式机,虚拟工作站和云计算之外,CAE供应商还需要为新兴的外形规格(如GPU阵列和其他“边缘计算”方法)提供支持。

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关于作者

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兰德尔·牛顿

Randall S. Newton是Consilia Vektor的首席分析师,涉及工程技术。自1985年以来,他以各种角色进入计算机图形行业。

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