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技術(shù)專題

CFD仿真類型:離散化,近似和算法


如果您查看過給定系統(tǒng)的CFD模擬結(jié)果,您會注意到同一系統(tǒng)可以顯示不同的數(shù)值結(jié)果。之所以會出現(xiàn)這種情況,是因為不同的CFD模擬類型都使用它們自己的離散化方案,求解算法和系統(tǒng)近似值。作為系統(tǒng)工程師,您的目標是了解哪種CFD模擬類型最適合不同情況以及可以收集哪些信息。

離散化和算法

離散化方法用于將連續(xù)函數(shù)(即CFD中微分方程組的實際解)分解為離散函數(shù),其中解值在空間和時間的每個點處定義。離散化只是指解決方案空間中每個點之間的間距。

當(dāng)模擬打算計算流體/熱流多物理場問題的動態(tài)解決方案時,由于需要除空間之外還要離散化時間,因此使用時域有限差分(FDTD)方法。在沒有時間依賴性(即穩(wěn)態(tài)解)的1D2D3D系統(tǒng)中,有限元方法(FEM用于離散化。3D系統(tǒng)的另一種方法是有限體積法(FVM),其中,系統(tǒng)以體積單位而不是形成網(wǎng)格的點集離散化。

解決方案算法產(chǎn)生不同的收斂性,并且僅適用于某些離散化方法。最常見的解決方法包括:

迭代方法:PicardNewtonNewton-RaphsonUzawa方法是用于線性化CFD方程組并求解其有限差分方程的常用方法。這些線性化方案類似于電路仿真的小信號分析 

歐拉法:可用于求解粘性流體的線性化Navier-Stokes方程,并產(chǎn)生與粘性流體的迭代技術(shù)基本等效的結(jié)果。 

網(wǎng)絡(luò)技術(shù):這涉及將系統(tǒng)中具有不同材料屬性的不同區(qū)域定義為網(wǎng)絡(luò)中的元素,其中網(wǎng)絡(luò)元素之間的接口是相鄰區(qū)域之間的空間邊界。一種相關(guān)的技術(shù)是加性Schwartz技術(shù),該技術(shù)將CFD問題分解為不同域中的多個邊界值問題,并將結(jié)果相加。

轉(zhuǎn)換方法:這些是線性化技術(shù),僅適用于特定的幾何形狀。通過應(yīng)用解析或數(shù)值變換,可以使用迭代方法對系統(tǒng)進行線性化和求解。 

自適應(yīng)網(wǎng)格劃分:這涉及在系統(tǒng)中具有精細到粗糙網(wǎng)格劃分的網(wǎng)格中使用以前的方法之一。系統(tǒng)中要求高精度的關(guān)鍵區(qū)域使用細的網(wǎng)格尺寸,而其他可以容忍較低精度的區(qū)域則使用較粗的網(wǎng)格尺寸。 

近似值

CFD仿真類型中使用的近似值旨在降低系統(tǒng)的數(shù)值復(fù)雜性,從而提高收斂速度。與粗略或自適應(yīng)離散化一起使用時,可以減少復(fù)雜系統(tǒng)的仿真時間。但是,您犧牲了準確性和粒度,因為系統(tǒng)可能無法達到通過逼近理想化的方式。以下是用于近似CFD模擬類型的方法:

降維:這是指減少模擬中的維數(shù)。這也可能涉及模擬穩(wěn)態(tài)流體和熱流,而不是關(guān)注瞬態(tài)行為。 

流動行為近似值:這只是指理想化系統(tǒng)中的流體流動。通常,在處理向整個系統(tǒng)供氣的風(fēng)扇時,您可以查看層流狀態(tài),以了解熱量如何從熱的組件中移走并積聚在下游的組件中。 

簡化幾何:這僅涉及用非常簡單的主體替換系統(tǒng)中非常復(fù)雜的主體。這在模擬大型系統(tǒng)時通常使用。比長度尺度小得多的復(fù)雜結(jié)構(gòu)可以簡單地近似為較簡單的實體。例如,可用一個簡單的盒子代替表面貼裝IC,以表示封裝的外形(請參見下圖)。這減少了描述對象所需的網(wǎng)格點的數(shù)量,從而提高了收斂速度。


CFD模擬中的層流具有簡化的幾何形狀

使用CFD算法進行系統(tǒng)優(yōu)化

過去1020年的研究集中在使用數(shù)值優(yōu)化算法來最大化復(fù)雜系統(tǒng)中的流體或熱量流。在這些系統(tǒng)中必須使用數(shù)值優(yōu)化方法,僅僅是因為復(fù)雜系統(tǒng)的CFD仿真也必須以數(shù)值方式進行。換句話說,由于目標函數(shù)不是解析函數(shù),因此無法使用諸如梯度下降或Kuhn-Tucker方法之類的解析優(yōu)化技術(shù)。

CFD模擬中,對流體和熱流進行數(shù)值優(yōu)化的最成功方法是進化算法。在這種類型的優(yōu)化算法中,圍繞當(dāng)前解決方案隨機生成對系統(tǒng)參數(shù)的調(diào)整,并為每個候選系統(tǒng)參數(shù)集計算CFD結(jié)果。選擇產(chǎn)生最大散熱量的參數(shù)集作為當(dāng)前的最佳解決方案,這將成為下一次迭代中生成參數(shù)的起點。

該領(lǐng)域的創(chuàng)新者可以使用以下過程圍繞不同的CFD模擬類型開發(fā)進化優(yōu)化技術(shù):

用戶選擇他們要優(yōu)化的系統(tǒng)參數(shù),然后在允許的解決方案空間內(nèi)生成一組初始的系統(tǒng)參數(shù)。

通過使用線性突變策略調(diào)整用戶選擇的參數(shù),隨機生成一組新的系統(tǒng)參數(shù)解決方案。

使用CFD算法用(2)中生成的系統(tǒng)參數(shù)求解Navier-Stokes方程和熱方程。

如果當(dāng)前系統(tǒng)參數(shù)不能提供更高的流體流量/熱量流量,請轉(zhuǎn)到(2)并生成一組新的系統(tǒng)參數(shù)。

如果CFD算法確實提供了更高的流體流量/熱量流量,則保持當(dāng)前系統(tǒng)參數(shù)集為最佳解決方案。使用這些參數(shù)作為(2)中的起點。

一旦系統(tǒng)完成了特定數(shù)量的迭代,或者解決方案停止改進特定數(shù)量的迭代,請終止算法并將當(dāng)前系統(tǒng)參數(shù)作為最佳解決方案。

每次迭代中收斂時間主要取決于用于生成候選解的CFD仿真類型。這些類型的系統(tǒng)優(yōu)化問題很復(fù)雜,但是較新的軟件工具將在采用這些工具方面發(fā)揮主要作用。您使用的任何模擬器都需要直接從PCB布局中獲取數(shù)據(jù)并生成自適應(yīng)網(wǎng)格以平衡精度和收斂速度,并且最好的多物理場模擬器將與您的PCB設(shè)計軟件集成在一起。

 

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