AICFD是由天洑软件自主研发的一款通用的智能热流体仿真软件，辅助工程师运用数值模型，快速、准确地模拟流体流动特征及其热力学特性，大幅减少对物理样机的需求，更深入地评估流体流动和散热性能。

一、AICFD功能特色

● 一体化仿真流程：软件具备完善的前处理、仿真求解、后处理功能，可实现从几何导入、网格划分、求解设定、结局后处理一体化操作流程。

● 综合的流体和传热求解能力：软件的核心是具有完整姿势产权、国内自主可控的通用流体仿真求解器，求解能力覆盖单相流、共轭传热、多相流、气动噪声、燃烧、旋转机械、热辐射等，求解精度高，计算效率高。

● 快速智能仿真和实时仿真：软件深度融合AI技术，亮点功能包括通过跳跃式迭代求解、大幅提高仿真效率的AI求解加速功能，以及基于历史样本、秒级预测三维流场的AI预测功能。

● 旋转机械专用模块：软件面给旋转机械，提供专用前处理给导、专用求解算法、专用后处理，方便用户快速进行仿真设定和解析，并拥有多相流等深度扩展功能，可模拟空化现象。

● 电子散热专用模块：模块针对电子散热计算域多、材料多、边界多、交界面多等配置繁琐的难题，提供简单快捷的前处理配置给导，并内置丰盛的散热模型，满足封装元件、PCB 板、体系设备和数据中心等电子产品散热仿真设计和优化的需求。

二、版本更新亮点

AICFD 2024R2在前后处理和求解能力、仿真精度、计算效率方面均有更新和提高，具体包括：

● 丰盛前后处理功能，提高应用场景规模和易用性

● 支持有界中心差分等动量方程数值格式，兼顾计算精度和稳定性

● 丰盛和优化湍流模型，提高计算精度

● 优化多相流VOF算法，提高计算精度

● 新增多相流VOF空化模型（BETA版），可模拟空化现象

● 新增代数多重网格（AMG）预处理策略（BETA版），提高收敛速度

● 优化AI预测算法，高效精准预测多变量难题

● 新增中文界面，支持多语言切换

图1 智能热流体仿真软件AICFD 2024R2启动界面

1） 丰盛前后处理功能，提高应用场景规模和易用性

AICFD已具备完善的流体解析前后处理功能。前处理几何部分支持导入全部常用的几何格式，网格部分可实现网格自动划分、边界层加密、局部加密、网格检查等功能，求解配置部分提供了丰盛的材料库、多种边界条件类型，且可实现交界面、初始条件等自动创建。后处理包含云图、矢量图、流线图、动画、图表等20余种后处理功能。

AICFD 2024R2进一步丰盛和完善前后处理功能，包含：

■ 新增多种网格文件格式导入；

■ 支持千万级网格的导入、前后处理和求解，充分满足工程应用需求；

■ 材料库新增汽车行业常用材料，比如玻璃、隔热材料等；

■ 新增涡量、声源强度、六分力等更多变量输出；

■ 优化后处理界面响应速度，平均提高响应速度较之前版本提高7倍以上；

■ 提高工程文件保存速度；

■ 优化噪声后处理，在同壹个后处理界面可进行噪声远场、近场解析。

图2 支持8000万以上规模的网格导入、显示交互和求解计算

2）支持有界中心差分等动量方程数值格式，兼顾计算精度和稳定性

AICFD提供多种数值计算格式，用户可根据流体仿真难题的特性选择数值格式，提高计算精度和稳定性。AICFD 2024R2新增有界中心差分等数值格式，特别适用于汽车外气动计算场景，可有效提高计算精度和稳定性。

（a）车身压力分布云图

（b）仿真结局和实验对比

图4 某汽车模型的风阻计算，计算精度和实验偏差在3个count以内

3）丰盛和优化湍流模型，提高计算精度

AICFD具备15种湍流模型，覆盖雷诺平均（RANS）、分离涡模拟（DES）、大涡模拟（LES）类型，可计算稳态和瞬态湍流流动。AICFD 2024R2新增IDDES（Improved Delayed DES）瞬态湍流模型，适合求解汽车外气动瞬态难题，提高气动噪声仿真精度。除了这些之后，新版本还优化了部分湍流模型如Realizable K-E模型，提高求解精度和效率，加快收敛速度。

（a）总压等值面图（颜色代表速度大致）

（b）声压级频谱

图5 某乘用车气动噪声仿真解析

4） 优化多相流VOF算法

AICFD 提供多种多相流模型，支持水管理、船舶静水阻力、混合流动等多相流仿真解析。其中，VOF模型是一种应用于固定欧拉网格的界面跟踪技术，适合模拟分层或自在表面流动。AICFD 2024R2优化了VOF模型算法，并和实验数据对比验证了算法的合理智，提高了计算精度。

（a）体积分数云图（红色为水，蓝色为空气）

（b）总阻力仿真结局和实验对比

图6 船舶静水阻力计算

5） 新增多相流VOF空化模型（BETA版），可模拟空化现象

在多相流VOF模型的基础上，AICFD 2024R2新增Zwart空化模型（BETA版），可用于模拟旋转机械中由于压力快速改变引起的空泡产生和破裂现象（即空化现象），并评估空化对旋转机械效率的影响。

图7 翼型流动仿真和实验结局对比，得到的空穴长度相对试验值的误差小于10%

6）新增代数多重网格（AMG）预处理策略（BETA版），提高收敛速度

大规模稀疏线性方程组的求解是流体仿真的决定因素技术其中一个，AICFD采用的是共轭梯度(CG)类迭代法求解技术，并采用合适的预处理策略改善稀疏矩阵的条件数，从而提高迭代法的收敛性和可靠性。AICFD 2024R2新增代数多重网格（AMG）预处理策略，可有效加快收敛速度，相对现有的预处理策略（不完全Cholesky分解，IC）计算时刻减少约20%，帮助用户高效完成数值模拟和解析职业。

图8 以汽车外气动阻力仿真为例，在不同网格规模下，AMG-CG算法和IC-CG算法相对

7） 优化AI预测算法，高效精准预测多变量难题

AICFD的AI预测功能突破了传统仿真玩法的限制，可基于历史计算样本，通过输入计算变量，实现三维全流场信息的秒级预测。AI预测包含采样和训练功能，可进行历史计算样本的积累、追加、模型训练。AICFD 2024R2针对多变量预测难题：

■ 优化采样算法，进一步提高样本丰盛性；

■ 优化预测算法，有效平衡变量权重，提高预测精度。

图9 汽车乘员舱内流动预测案例，AI预测结局和仿真结局对比误差在2%以内

8）新增中文界面，支持多语言切换

AICFD 2024R2新增中文界面，各类物理模型具体选项等专业词汇仍保持为英文，更加贴合中文用户领会和运用习性。

图10 AICFD 2024R2中文界面

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