数値流体力学 (CFD) シミュレーション

有限要素解析(FEA)は、何十年にもわたって製品エンジニアリングに使用されてきました。それに伴い、忠実度の高いモデリング手法やより実用的な手法が継続的に開発され、十分に正確な結果をより迅速に得ることができます。

今日、エンジニアは、最小限の計算労力でエンジニアリングの質問に答えるために、ニーズに最も適した精度レベルを選択することができ、また選択する必要があります。精度のレベルは、実際の動作を数パーセントまたはそれ以下の誤差で予測できる忠実度の高いモデリング手法から、迅速な傾向予測を可能にする迅速な方法まで多岐にわたります。

現在、FEAシミュレーションツールの認証および検証プロセスは十分に確立されています。これらは、FEAの進歩、デジタルツインの信頼性と信頼性、および新しい分野での確立にとって重要な要素であり続けるでしょう。予測シミュレーションは、高価な測定やプロトタイピングの必要性を継続的に減らしますが、実験による厳密なFE手法とベストプラクティスの検証が引き続き必要になります。 

メッシュフリーCFD手法は、特定のアプリケーションに対して、メッシュベースの手法に代わる魅力的なアプローチを提供します。最高の精度よりも迅速に結果を得ることが優先される場合は、平滑化粒子流体力学(SPH)が効率的なツールです。ただし、どちらの方法にも独自の意味があり、解析までの時間と必要な精度の要件によっては、メッシュベースまたはメッシュレスのアプローチを選択することが有益な場合があります。

私たちを取り巻く、製品開発に関連する流れのほとんどは、本質的に乱流です。何十年にもわたって、科学と産業界は密接な関係を築いて、乱流の記述をナビエ・ストークス方程式に組み込んできました。たとえば、特定のアプリケーションやCFDプロジェクトに最適な乱流モデルのメッシュ作成は、精度とシミュレーション速度の要件に大きく依存します。

一般に、乱流モデリングは、レイノルズ平均ナビエ・ストークス(RANS)とも呼ばれる統計モデリング、大渦シミュレーション(LES)や孤立渦シミュレーション(DES)などのスケール分解シミュレーション(SRS)、そして最終的には、乱流に関するモデリングの仮定を行わない直接数値シミュレーション(DNS)の3つの主要なカテゴリに分類できます。

CFDを学ぶには、時間、献身、徹底的な研究と練習が必要です。流体力学の基礎物理学とナビエ・ストークス方程式を理解し、数値的手法とその限界を把握し、実際の数値流体力学ソフトウェアツールを実際に使用する練習をすることが重要です。しかし最新の数値流体力学ソフトウェアにおけるユーザーインターフェースの自動化と継続的な改善により、忠実度の高いCAEへの障壁はすべてのユーザーレベルでさらに低下しています。結果の探索やシミュレーションベースの意思決定に範囲がシフトしています。  また、基本的な流体力学を理解して結果を判断し、CFDの結果に基づいて有意義なエンジニアリング上の決定を下すことも重要です。

CFDプロジェクトのハードウェアの選択は、プロジェクト、予算、および現在の優先順位に大きく依存します。推奨: x86 CPU は、何年も前からシミュレーションを実行してきました。すべてのソルバーは、最初にこのプラットフォーム用に開発および検証されました。最大のキャッシュを備えたCFDハードウェア(サーバー、ワークステーション、ラップトップ)を探します。現在、グラフィックプロセッシングユニット(GPU)は多くのソルバーをサポートしており、ソフトウェアはこれにさらに適応します。このソリューションは、非常にエネルギー効率が良いです。必要なソルバーがサポートされており、ユースケースのメモリ要件を満たしていることをご確認ください。これにより、マルチGPUワークステーションとGPUクラスタを最大限に活用できます。ARMプロセッサは、グラフィカル・ユーザー・インタフェース以外のすべてをサポートします。これは、特にクラウドサービスにおけるコスト効率の高いコンピューティングのためのアプローチです。数値流体力学シミュレーションツールがARMテクノロジをサポートしている場合。一般的に、クラウドベースのCFDシミュレーションは、簡単なソリューションです。高価なコンピュータハードウェアへの投資は不要で、アイドルコストは不要で、オンデマンドで拡張できます。