전산 유체 역학 시뮬레이션

유한 요소 해석(FEA)은 수십 년 동안 제품 엔지니어링에 성공적으로 사용되어 왔습니다. 이와 함께 충실도가 높은 모델링 접근 방식과 보다 실용적인 접근 방식이 지속적으로 개발되어 충분히 정확한 결과를 더 빨리 얻을 수 있습니다.

오늘날 엔지니어는 최소한의 계산 노력으로 엔지니어링 질문에 답하기 위해 요구 사항에 가장 적합한 정확도 수준을 선택할 수 있으며 선택해야 합니다. 정확도 수준은 몇 퍼센트 또는 그 이하의 실제 동작을 예측할 수 있는 충실도가 높은 모델링 기술부터 빠른 추세 예측을 가능하게 하는 빠른 방법에 이르기까지 다양합니다.

오늘날 FEA 시뮬레이션 툴에 대한 인증 및 검증 프로세스는 잘 구축되어 있습니다. 이는 FEA의 발전, 디지털 트윈에 대한 신뢰성과 신뢰, 새로운 영역에서의 확립에 중요한 요소로 남을 것입니다. 예측 시뮬레이션은 값비싼 측정 및 프로토타이핑의 필요성을 지속적으로 줄여주지만, 실험을 통한 엄격한 FE 방법과 모범 사례 검증은 계속 필요합니다. 

Meshfree CFD 방법론은 선택한 응용프로그램에 대한 메시 기반 방법에 대한 매력적인 대안을 제공합니다. 최고의 정확도보다 신속한 결과 도출이 우선시되는 경우, 평활 입자 유체역학(SPH)은 효율적인 도구입니다. 그러나 두 방법 모두 나름의 장점이 있으며, 해결 시간과 필요한 정확도에 대한 요구 사항에 따라 메시 기반 또는 메시 없는 접근 방식을 선택하는 것이 유리할 수 있습니다.

우리 주변의 대부분의 흐름과 제품 개발과 관련된 흐름은 본질적으로 격동적입니다. 수십 년 동안 과학과 산업은 난기류 설명을 Navier-Stokes 방정식에 통합하기 위해 긴밀한 관계를 구축했습니다. 예를 들어, 주어진 응용프로그램 및 CFD 프로젝트에 가장 적합한 난류 모형을 메싱하는 것은 정확도 대 시뮬레이션 속도 요구 사항에 따라 크게 달라집니다.

일반적으로 난류 모델링은 RANS(Reynolds Average Navier-Stokes)라고도 하는 통계 모델링, LES(Large-Eddy Simulation) 또는 DES(Detached-Eddy Simulation)와 같은 스케일 분해 시뮬레이션(SRS), 그리고 궁극적으로 난류에 대한 모델링 가정을 하지 않는 직접 수치 시뮬레이션(DNS)의 세 가지 주요 범주로 분류할 수 있습니다.

CFD를 배우려면 시간, 헌신, 철저한 연구 및 연습이 필요합니다. 유체 역학의 기본 물리학과 Navier-Stokes 방정식을 이해하고, 수치 방법과 그 한계를 파악하고, 실제 전산 유체 역학 소프트웨어 도구의 실습 사용법을 연습하는 것이 중요합니다. 최신 전산 유체 역학 소프트웨어의 사용자 인터페이스의 자동화 및 지속적인 개선 덕분에 고충실도 CFD에 대한 장벽은 모든 레벨 이동, 결과 탐색 및 시뮬레이션 기반 의사 결정의 범위에서 더욱 감소할 것입니다.  또한 결과를 판단하고 CFD 결과를 기반으로 의미 있는 엔지니어링 결정을 내리기 위해 기본적인 유체 역학을 이해하는 것이 중요합니다.

CFD 프로젝트의 하드웨어 선택은 프로젝트, 예산 및 현재 우선 순위에 따라 달라집니다. 몇 가지 권장 사항: x86 CPU는 오랫동안 시뮬레이션을 실행해 왔습니다. 모든 솔버는 처음에 이 플랫폼을 위해 개발되고 검증되었습니다. 최대 캐시가 있는 CFD 하드웨어(서버, 워크스테이션 및 랩톱)를 찾습니다. 그래픽 처리 장치(GPU)는 오늘날 많은 솔버를 지원하며 소프트웨어는 이에 더욱 적응할 것입니다. 이 솔루션은 에너지 효율이 매우 높습니다. 필요한 솔버가 지원되고 사용 사례의 메모리 요구 사항을 충족하는지 세심한 주의를 기울여야 합니다. 이를 통해 다중 GPU 워크스테이션 및 GPU 클러스터를 최대한 활용할 수 있습니다. ARM 프로세서는 그래픽 사용자 인터페이스를 제외한 모든 것을 지원합니다. 이는 특히 클라우드 서비스에서 비용 효율적인 컴퓨팅을 위한 접근 방식입니다. 전산 유체 역학 시뮬레이션 도구가 ARM 기술을 지원하는 경우. 일반적으로 클라우드 기반 CFD 시뮬레이션은 간단한 솔루션입니다. 고가의 컴퓨터 하드웨어에 대한 투자가 필요 없고, 유휴 비용이 들지 않으며, 온디맨드로 확장할 수 있습니다.