CAESES+SC/Tetra:CFD仿真优化的强强联合

CAESES与SC/Tetra联合做CFD仿真优化分析



1.  项目背景介绍

1)搅拌器叶片根据不同的功能,不同的介质等,选择不同的叶片型式种类。对于某一固定结构形式的叶片,调节叶片的参数也很多,故我们需要在众多的参数中寻找到影响目标结果最为主要的几个参数进行分析计算。

2)人为的改动模型提交计算的缺点是工作量较大,且众多离散点的计算不能很好的统计出影响规律。

3)本说明书主要介绍基于caeses与SC Tetra软件做参数化CFD仿真分析,主要包括caeses参数化建模,SC Tetra脚本录制,caeses建立连接以及DOE设计和寻优计算。




2. 使用CFD分析工具介绍

1)  CAESES

CAESES是一款仿真驱动的优化设计软件。CAESES主要应用于概念设计阶段,具有强大的复杂曲面参数化建模功能,其软件链接器能够与目前市场上几乎所有的商业求解器、开源求解器及企业内部自有CFD求解器等无缝耦合;还具有多种优化算法,可以通过多种手段进行单目标及多目标最优化求解。

2)SC/Tetra

SC/Tetra是一款通用CFD仿真软件,该软件彻底改变了过去的CFD软件产品在“速度”、“简洁化”和“价格”方面的形象。

● 推进波前法的自动网格技术

● 混合网格的3D模型:四面体、五面体、六面体、八面体等

● 完全的不连续网格

● 多种湍流模型( standard k-ε / RNG / MP k-ε…model)

● 可压与不可压流体模拟

● 定常/非定常模拟

● 热流分析(传导,对流和辐射(VF method) )

● 非牛顿流体分析

● 多相流的扩散分析

● 移动边界、旋转边界模拟分析(任意拉格朗日欧拉法)

● 自适应网格细分功能

● 周期性边界条件设定

● 风扇和多孔模型

● 粒子运动轨迹分析

● 辐射的流量法模拟

● 化学反应模拟

● 操作界面的可视化

特点:使用简单、结果精确、解题迅速、节约内存。

● 与绝大多数CAD/CAE软件无缝集成;

● 强大的网格自动划分功能,能够处理任何复杂形状;

● 智能化的分析条件设定,从而避免参数输入的疏忽;

● 低内存使用和高计算速度的巧妙融合,在PC上可以处理1千万个单元以

● 功能强大的可视化和美学效果。 SC/Tetra的特征

● 通过直接导入CAD数据节省了建模时间

SC/Tetra对主流的CAD软件具有强大的兼容性,可以使用自己的CAD软件,在SC/Tetra和其他CAE软件之间提供一个无缝环境,以使模型准备时间最小。

● 稳健的自动生成网格功能

稳健的自动网格生成器可以精确地处理任何复杂的几何模型。采用友好的用户图形界面,能直观地进行网格细化。

● 通过导向模板(wizard)定义分析条件

通过导向模板,很容易定义各个参数而不发生混淆,也可防止遗漏输入参数。

● 占用内存少,求解速度高

通过使用单元节点的有限控制法(FVM),SC/Tetra实现了占用内存少,求解速度高。使用windows操作系统的PC机可以计算10,000,000(单元的最大数量根据模型复杂程度和分析条件而定)以上的单元

● 各种美学的可视化功能

除了简洁实用的可视化功能,SC/Tetra能够创建逼真的图片和动画,后处理效果值得推荐。




3.  联合优化过程

1)参数化建模

对叶片进行全参建模,同时建立CFD计算所用的计算域、旋转域,并且设定不同域的布尔运算关系,模型变化以GIF图片显示。

CAESES与SC/Tetra联合做CFD仿真优化分析的图1



2)CFD仿真及与CAESES连接

录制CFD仿真计算脚本,并将感兴趣的参数作为目标量。此案例通过监控体平均速度来衡量搅拌效果。对于两相混合情况,也可以设置浓度的标准差来衡量混合效果。

此案例分析目标:电机功率降低且搅拌效果提升。

由于模型参数较多,可先通过相关文献资料或做DOE试验设计法确定对目标量敏感度较大的参数,然后减少设计变量的个数,以及缩小参数变化范围来进行寻优,可以借助遗传算法或代理模型来节省寻优的计算成本。




3)优化前后对比

CAESES与SC/Tetra联合做CFD仿真优化分析的图2

基于相同的后处理设置,优化之后的模型的流动范围更广,且叶片尾缘湍流强度降低了且位置也有所改变。

CAESES与SC/Tetra联合做CFD仿真优化分析的图3



此次分析的亮点:

1) CAESES寻优效率高,实际计算了60组左右,得到满足需求的模型参数。

2) SC/Tetra批处理自动化失败率低,且并行效率高,网格划分简单快,收敛性好,对于大规模网格计算,优势明显。

3) 至强E5系列,主频2.4GHz,12线程,流体网格800万左右,60组计算大概需要,2~3天时间便有满足要求的模型。


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