数値流体力学 (CFD) シミュレーション

数値流体力学(CFD)シミュレーションは、流体の運動を記述するために使用されるナビエ・ストークス方程式に基づいています。

数値流体力学とは?

機械の基本的な法則が適用される数値流体力学 (CFD)シミュレーションは、流体力学の方程式を駆使し、物理的な問題を数学的にモデリングするものです。数式がモデリングされたら、コンピューティングリソースは数値的手法を使用してCFDソフトウェアを使用して方程式を解き、関連する物理特性の近似解を取得します。

数値流体力学シミュレーションは、流体の運動を記述するために使用されるナビエ・ストークス方程式に基づいています。その精度は、モデルの忠実度、近似値、前提条件、実験結果との比較検証、演算リソースにより左右されます。数値流体力学シミュレーションを設計・解析の効果的なツールとして使用するためには、数値流体力学シミュレーションの不確実性や誤差をキャラクタライズすることが不可欠です。

流体の動きと周囲環境との相互作用を予測する主な方法は、実験、解析、数値計算の3つです。数値流体力学は、計算手法とハードウェアを使用して定常および非定常流体運動をシミュレートする数値的手法です。

数値流体力学は、日常製品のエンジニアリング設計と解析を支援するために、実験的および解析的手法に取って代わったり補完したりするためによく使用される確立された手法です。

マルチフィジックス数値流体力学シミュレーション・ソフトウェアのスクリーンショット。

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利点を明らかにする

数値流体力学は、日常製品のエンジニアリング設計と解析を支援するために、実験的および解析的手法に取って代わったり補完したりするためによく使用される確立された手法です。プロトタイピングや実験と比較して、CFDシミュレーションには次のような利点があります。

パフォーマンスの向上

数値流体力学シミュレーションにより、製品性能を向上させるためのエンジニアリングの可能性を迅速に解析し、調査することができます。

作業時間の短縮

CFDシミュレーションは、ビルド&テスト方式よりも迅速に最適化された製品設計を市場に投入するのに役立ちます。

コスト削減

数値流体力学を活用することで、従来のプロトタイプベースの設計プロセスと比較して、製品開発コストを大幅に削減できます。

CFDシミュレーションプロセスのステップ

ソフトウェアに関係なく、すべての数値流体力学シミュレーションは、これらの一般的な手順に従います。

Simcenter STAR-CCM+ソフトウェアのメッシュ作成のグラフィックの画像。

Preprocessing

前処理段階では、形状を作成し、CFDシミュレーション用に準備します。メッシングまたはグリッド生成と呼ばれるプロセスでは、CFDツールはドメインを小さなボリューム/セルに分割します。ユーザーは、流れ条件、流体特性、および初期境界条件を適用します。

Solving

CFDシミュレーションソフトウェアは、CFDソルバーを使用して離散化された方程式の反復的な解法を開始します。この手順には多くの時間と演算リソースを必要とします。複雑なシミュレーションの場合、コスト効果の高い選択肢としてクラウドコンピューティングを選ぶ企業が増えています。

Simcenter STAR-CCM+をGPU上で実行するメリットは、数値流体力学 (CFD) 機能を提供し、複雑さのモデリングを高速化します。

Postprocessing

ソルバー処理の後、レポート、測定モニター、プロット図、2D/3D画像やアニメーションなどによりシミュレーション結果を視覚化し、定性的および定量的に解析します。結果の検証と妥当性確認もこの段階に含まれます。

マルチフィジックス数値流体力学

最新の数値流体力学は、流体の流れと熱伝達の挙動をシミュレートして予測するだけの機能ではありません。現在、CFDは複数領域をまたぐコンピューター支援エンジニアリング(CAE)環境に組み込まれており、エンジニアは、反応流から空力音響、混相流から粒子力学、電子機器の冷却から空気力学まで、幅広い流体関連の物理をモデル化し、それらを関連する流体力学に緊密に結合することができます。これは、最大のパフォーマンスを達成するために複数領域をまたぐ包括的なクロスドメインエンジニアリングを必要とする、ますます複雑化する製品の世界では根本的に重要です。