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基于全新高性能计算云方案的仿真应用

2017/4/21    来源:互联网    作者:Marius Swoboda  Hubert Dengg      
关键字:流体-热系统设计  
罗尔斯·罗伊斯的工程师通过使用云计算的解决方案,将耦合的CFD和结构仿真用时缩短80%。

    罗尔斯·罗伊斯使用内部专用结构代码来判断涡轮盘等喷气式发动机组件的工作温度。一般通过在组件上安装热传感器和捕获发动机工作时的热流测量值来确定此类分析的热边界条件。这种方法的问题在于直到产品开发流程后期,第一个原型制作完成之后才能开始新发动机的热设计。此时设计修改成本高昂,限制了可使用的热性能优化方法。

    罗尔斯·罗伊斯在实现全新高性能计算(HPC)云方案方面居于领先地位,该方案通过结构求解器与ANSYS Fluent计算流体动力学(CFD)求解器的耦合,无需参考物理原型,就能够预测组件壁面上多个点的热流。执行这种耦合仿真需要高水平的计算能力,因为解具有时变性。这就意味着CFD解和结构解必须随求解的推进在每个时间步长计算到收敛。罗尔斯·罗伊斯通过在托管的共享HPC云系统上运行仿真,将执行仿真所需的时间缩短了80%。

    提高进气口温度所面临的挑战

    为努力改进发动机效率,发动机制造商不断提高涡轮进气温度。在这个过程中,为防止关键内部组件过热,工程师往往必须重新设计发动机的冷却和密封系统。罗尔斯·罗伊斯的工程师通过使用内部专用结构代码执行热分析,来判断这些组件的工作温度。该热分析的输入之一即为所研究组件壁面点阵列上的瞬态热流。工程师认为通过使用CFD判断热流,然后将CFD代码与结构代码耦合以实现每个计算周期的数据交换,他们就能够实现设计流程的重大改进。其目的是实现结构仿真与CFD仿真之间的迭代循环以及顺畅的信息交换,这样团队就能够保证耦合金属-流体域界面上温度和热流的一致性。通过组件热传递信息的持续更新,能够精确地表现组件在启动和稳定运行过程中所要经历的温度范围。

    这种共轭热传递仿真过程对计算的要求非常高,特别是在需要使用单元数超过1,000万的3D CFD模型时更为如此。由于内部的HPC资源已被全部占用,罗尔斯·罗伊斯的工程师考虑使用云资源来获得HPC功能,以满足这一应用需求。工程师需要克服多重挑战。结构代码和CFD代码之间的接口虽已经存在,但需要升级才能供HPC使用。另一大挑战是配置ANSYS Fluent过程,使其被结构软件调用时,能在多部机器上运行。虽然在多个内核上能够引起Fluent计算,但在耦合过程中只有一部机器可供结构代码使用。对在云中使用的专用Fluent许可证进行修改,就可以让该进程独立于内部许可和排队系统运行。此外,在云中运行许可进程的速度也比在本地运行快得多。

    1

    热流等值线图,并将其作为结构代码的边界条件

    2

    级间空腔总温度等值线图,并将其作为CFD计算的输出

责任编辑:张纯子
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