计算流体力学 (CFD) 仿真基于 Navier-Stokes 方程，用于描述流体的运动。
计算流体力学仿真涉及使用力学基本定律、流体力学控制方程和建模，以数学方式表述物理问题。公式化后，计算资源使用数值方法使用 CFD 软件求解方程，以获得所涉及 物理属性的近似解。
计算流体力学模拟基于纳维-斯托克斯方程，用于描述流体的运动。CFD 仿真的准确度取决于模型的保真度，使用近似值和假设，配以实验验证和计算资源。必须表征计算流体力学仿真的不确定性和误差，以便将其用作设计和分析的有效工具。
预测流体行为及其与周围环境——实验、分析和数值环境的交互作用，主要有三种途径。计算流体力学是使用计算方法和硬件模拟稳态和非稳态流体运动的数值方法。
计算流体力学是一种成熟的方法，通常用于替代或补充实验和分析方法，以帮助日常产品的工程设计和分析。
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计算流体力学是一种成熟的方法，通常用于替代或补充实验和分析方法，以帮助日常产品的工程设计和分析。与原型设计和实验相比，CFD 仿真具有以下优势。
通过计算流体力学仿真，您可以快速分析和探索提高产品性能的工程可能性。
与构建和测试方法相比，CFD 仿真可帮助您更快地将优化的产品设计推向市场。
利用计算流体力学，与传统的基于原型的设计流程相比，您可以显著降低产品开发成本。
无论使用何种软件，所有计算流体力学仿真都遵循这些通用步骤。
预处理阶段包括创建几何形状并为 CFD 仿真做好准备。在称为网格划分或网格生成的过程中，CFD 工具将域分解为小体积/单元。用户应用流动条件、流体特性和初始边界条件。
CFD 仿真软件开始使用 CFD 求解器迭代求解离散化方程。这一步骤需要大量时间和计算资源。对于复杂仿真，越来越多的企业开始诉诸于云计算，这是针对此问题经济实惠的解决方案。
一旦求解完成，下一步就是使用报告、监控、绘图、2D/3D 图像和动画定性定量地对仿真结果进行分析和可视化。此阶段还包括对结果的验证和确认。
现代计算流体力学不仅仅是模拟和预测流体流动和热传导行为的能力。如今，CFD 已嵌入到多学科计算机辅助工程 (CAE) 环境中，使工程师能够对各种与流体相关的物理场进行建模，从反应流到气动声学，从多相流到粒子动力学，从电子冷却到空气动力学，并将它们与相关的流体力学紧密耦合。在产品日益复杂、需要整体跨域工程以实现出色性能的世界中，这一点至关重要。
几十年来，有限元分析（FEA）已成功应用于产品工程。与此同时，高保真建模方法和更实用的建模方法也在不断开发，让您更快地获得足够准确的结果。
如今，工程师可以而且必须选择适合其需求的精度级别，以最少的计算工作量回答工程问题。准确度的范围从能够在百分之几甚至更短的时间内预测真实行为的高保真建模技术到能够快速预测趋势的快速方法。
如今，有限元分析仿真工具的认证和验证流程已经非常成熟。它们仍将是FEA进步的关键因素，其可靠性和对数字孪生的信任，以及其在新领域的建立。虽然预测仿真将不断减少对昂贵的测量和原型设计的需求，但它将继续需要严格的有限元方法和通过实验验证实践。
无网格 CFD 方法为选定的应用提供了一种基于网格的方法的有吸引力的替代方法。当快速获得结果优先于高精度时，平滑粒子流体力学 (SPH) 是一种有效的工具。然而，这两种方法都有其用武之地，并且根据求解时间与所需精度的要求，选择基于网格或无网格的方法可能是有益的。
我们周围与产品开发相关的大多数流动本质上都是动荡的。几十年来，科学界和工业界已经建立了密切的关系，将湍流描述纳入纳维-斯托克斯方程。例如，为给定应用和 CFD 项目划分适合的湍流模型的网格在很大程度上取决于精度与仿真速度要求。
一般来说，湍流建模可以分为三大类：统计建模，也称为雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS)、尺度分辨模拟 (SRS)，如大涡模拟 (LES) 或分离涡模拟 (DES)，然后是直接数值模拟 (DNS)，它不对湍流做出任何建模假设。
学习CFD需要时间、专注、深入的学习和实践。了解流体力学的基本物理原理和纳维-斯托克斯方程，掌握数值方法及其局限性，并练习实际计算流体力学软件工具的实践使用至关重要。由于现代计算流体动力学软件中用户界面的自动化和持续改进，高保真 CFD 的障碍将在各个层面上进一步减少，探索结果和做出基于仿真的决策的范围。 了解基本的流体力学对于判断结果并根据 CFD 结果做出有意义的工程决策也至关重要。
CFD 项目的硬件选择实际上取决于您的项目、预算和当前的优先级。一些建议：x86 CPU 运行模拟已经很久了。每个求解器最初都是针对该平台开发和验证的。寻找具有大缓存的 CFD 硬件 - 服务器、工作站和笔记本电脑。图形处理单元 (GPU) 现在支持许多求解器，软件将进一步适应这一点。该解决方案非常节能。请密切注意所需的求解器是否受支持，并满足用例的内存要求。这使您可以充分利用多 GPU 工作站和 GPU 集群。ARM 处理器支持除图形用户界面之外的所有内容。这是一种经济高效的计算方法，尤其是在云服务上。前提是您的计算流体力学仿真工具支持 ARM 技术。通常，基于云的 CFD 仿真是一种简单的解决方案。无需投资昂贵的计算机硬件，没有闲置成本，并且可按需扩展。
