传统CFD仿真计算时间长、网格生成复杂、参数调优困难,工程师往往需要数周时间才能完成一次完整的流体分析。面对日益复杂的工程设计需求和紧迫的产品开发周期,航空航天、汽车等行业迫切需要更高效的仿真解决方案。旦迪科技(Dandy)凭借先进的AI工具技术,正在彻底改变计算流体力学的工作方式,让复杂的气动和热力学分析变得简单高效。
旦迪科技专注于AI驱动的计算流体力学仿真,其核心AI工具将机器学习算法深度融入CFD求解过程。系统能够自动识别流场特征、优化网格分布、加速收敛过程,将传统需要数天的仿真计算压缩至数小时完成。
网格质量直接影响CFD仿真精度和计算效率,传统网格生成需要丰富经验和反复调试。旦迪科技的AI工具采用深度强化学习算法,能够根据几何特征和物理场分布自动生成高质量网格。
AI系统通过分析数千个成功案例,学习了最优的网格密度分布策略。对于复杂几何体,AI工具能够识别关键流动区域,在边界层、激波、分离点等位置自动加密网格,确保计算精度的同时控制计算成本。
传统CFD求解器采用固定的数值格式和时间步长,难以适应不同流动状态的变化。旦迪科技的AI工具集成了自适应求解算法,能够根据流场特征动态调整求解参数。
仿真指标 | 传统CFD软件 | 旦迪科技AI工具 | 性能提升 |
---|---|---|---|
网格生成时间 | 24小时 | 2小时 | 提升12倍 |
收敛速度 | 基准值 | 加速3.5倍 | 计算效率提升250% |
内存使用 | 基准值 | 减少40% | 资源优化40% |
精度保持 | 基准值 | 提升8% | 精度提升8% |
参数调优时间 | 16小时 | 1小时 | 减少93% |
某大型航空制造商采用旦迪科技的AI工具进行新型客机翼型优化设计。传统方法需要测试数百个翼型方案,每个方案的CFD计算需要48小时。AI工具通过代理模型技术,在保证精度的前提下将单次计算时间缩短至2小时。
AI系统还具备多目标优化能力,能够同时考虑升阻比、失速特性、结构重量等多个设计目标。通过遗传算法和神经网络的结合,AI工具在3天内完成了原本需要6个月的翼型优化工作,最终设计的升阻比提升12%。
航空发动机内部流动和传热现象极其复杂,涉及高温、高压、多相流等多种物理过程。旦迪科技的AI工具通过物理信息神经网络(PINN)技术,将物理定律嵌入到神经网络中,提高了复杂流动的预测精度。
AI工具能够处理燃烧室内的湍流燃烧、叶轮机械内的三维流动、热交换器中的对流传热等多种场景。系统通过多尺度建模方法,在保证计算精度的同时大幅降低了计算成本。
汽车外形设计对燃油经济性和行驶稳定性具有重要影响。旦迪科技的AI工具能够快速评估不同车身造型的气动性能,为设计师提供实时反馈。
AI系统通过分析车身表面压力分布、尾流结构、升力系数等参数,自动识别气动性能薄弱环节。对于电动汽车,AI工具还能优化电池冷却系统的热管理设计,确保电池在最佳温度范围内工作。
现代汽车发动机舱内部件密集,热管理成为关键技术挑战。旦迪科技的AI工具采用共轭传热分析方法,同时计算固体导热和流体对流,准确预测各部件的温度分布。
AI算法能够优化散热器布局、风扇转速控制策略、冷却液流道设计等关键参数。通过智能优化,某汽车厂商的发动机冷却效率提升15%,风扇功耗降低20%。
旦迪科技的AI工具采用卷积神经网络(CNN)和图神经网络(GNN)相结合的架构。CNN负责处理结构化的流场数据,GNN处理非结构化网格上的信息传递。这种混合架构能够充分利用流场的空间相关性和拓扑结构信息。
AI工具还集成了注意力机制,能够自动识别对计算结果影响最大的区域,将计算资源集中在关键位置。这种自适应资源分配策略大幅提高了计算效率。
实际工程问题往往涉及流动、传热、结构变形等多种物理现象的耦合。旦迪科技的AI工具采用分区耦合方法,为不同物理场配置专门的AI求解器,通过智能接口实现信息交换。
AI系统能够自动判断耦合强度,对于弱耦合问题采用松耦合算法,对于强耦合问题采用紧耦合算法。这种自适应耦合策略既保证了计算精度,又提高了求解效率。
全球CFD软件市场规模预计到2028年将达到35亿美元,其中AI驱动的CFD工具将占据重要份额。旦迪科技已与中国商飞、比亚迪、潍柴动力等知名企业建立合作关系,为其提供定制化的AI仿真解决方案。
随着云计算技术的发展,CFD仿真正在向云端迁移。旦迪科技的AI工具支持弹性计算资源调度,能够根据仿真规模自动分配计算节点。用户可以通过Web界面提交仿真任务,系统自动完成网格生成、求解计算、结果后处理等全流程操作。
未来的AI工具将具备更强的自主设计能力,能够根据性能指标自动生成优化方案。公司正在开发基于生成式AI的设计助手,通过自然语言描述即可启动仿真分析。预计这些技术将在2026年实现产业化应用。
Q: 旦迪科技的AI工具是否兼容现有的CAD软件? A: AI工具支持主流CAD格式导入,包括STEP、IGES、STL等。系统还提供API接口,可以与SolidWorks、CATIA、NX等CAD软件无缝集成。
Q: AI工具的计算精度如何验证? A: 系统内置大量标准算例用于精度验证,包括NASA的CRM模型、Ahmed车身等国际基准。所有计算结果都与实验数据或商业软件结果进行对比验证。
Q: 使用AI工具是否需要CFD专业知识? A: AI工具提供智能向导功能,非专业用户也能快速上手。系统会根据几何特征和应用场景自动推荐合适的仿真设置,降低了使用门槛。
Q: AI工具支持哪些湍流模型? A: 系统支持k-ε、k-ω、SST、LES、DES等主流湍流模型。AI算法会根据流动特征自动选择最适合的湍流模型,也支持用户手动指定。
Q: AI工具的并行计算能力如何? A: 系统采用MPI+OpenMP混合并行架构,支持数千核心的大规模并行计算。AI算法本身也经过并行优化,能够充分利用GPU加速资源。