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CFD 领域已经飞速发展，不再是只有少数人能够涉及的领域。2008 年，Kamran教授在 LinkedIn 上创建了一个 CFD 小组，当时小组一共有 6 个人。今天，这个 LinkedIn 小组拥有超过 44,000 名成员！

这对这些公司的设计工程师意味着什么呢？他们可能仍然需要专家分析师来模拟他们的模型，但他们也可能能够自己分析模型。

以下对于 CFD 学科的新手来说是一个很好的着手点：

简而言之，CFD 是使用计算机对流动运动问题的模拟。更具体地说，它为那些使用计算机和数值算法来求解的流体流动问题提供了近似解决方案。

请注意，仿真并不是完全不需要物理测试，但仿真确实可以补充物理测试的不足。实际上，CFD 在设计和分析过程中具有明显的优势。这是因为工程师可以使用它来查找有关流场详细且全面的信息，并在没有任何干预的情况下对其进行可视化。在设计过程中，CFD 是一种进行试验和错误实践的低成本替代方案，并能够让设计人员“假设”各种情况。

在Creo中利用对模型进行CFD模拟

CFD 仿真过程主要有三个阶段：

· 预处理需要建立一个包含几何形状的流动区域。必须通过排除对流场没有显著影响的任何几何特征来简化模型。但是，应该指出，几何变化较大时会对模拟的准确性产生不利影响。

流动区域的离散化（网格生成）也发生在这个预处理阶段。一般来说，这是模拟中耗费精力最大且耗时最长的部分，因为分析师必须努力寻求最佳网格。

在 CFD 仿真中，解决方案的准确性主要取决于网格点的数量。通常在高梯度区域需要的网格点更多。另一方面，网格尺寸越大，计算成本（时间和内存）越大。

· 执行过程包括设置求解器和数字运算。在求解器设置中，分析人员通过选择合适的物理和数值模型（包括材料属性、域属性、边界条件、初始条件、数值法和收敛标准）来定义求解器设置。

· 结果的后处理能够将流场可视化、概括所需的流动特性以及验证和确定仿真模型。记录也是后处理阶段的重要组成部分。

CFD 采用迭代过程来实现收敛解，但收敛解并不总是精确的解。这是因为错误和不确定性在仿真过程中不可避免。例如，由于在求得收敛解之前停止运行（收敛误差），或者使用的网格不足（离散误差），就可能会出现误差。

同样，由于求解器设置时选择的不确定性也可能会导致出现不确定性。例如，没有一个普遍接受的湍流模型能够适用于所有流动情况和物理条件。此外，模型的准确性和有效性取决于具体应用。

幸运的是，有一些最佳实践能够以参考和策略的形式帮助设计师和分析师进行更精确地进行模拟。

例如，设计人员可以使用这某一种最佳实践来构建适当的 CFD 仿真模型。这种最佳实践的原理在于，在并非所有细节都已经确定时，在早期设计阶段进行模拟会带来巨大的好处。

虽然的确不能遗漏重要的几何细节，但早期的模拟不需要面面俱到。此外，通过这项早期工作还能够找到合理的方法来处理热流体问题。

对于复杂一些的问题，设计师应尽早建立概念模型，首先解决简单的问题，然后继续解决更复杂的问题，这一点非常重要。更具体地说，他们应该在大小合适的地方应用 CFD 并在模拟成功基础上继续拓展。

CFD 是一个重要的模拟工具，但对于新用户来说，并非十分容易上手。也就是说，一些最佳实践可以帮助这些新手管理错误和不确定性并进行可靠的分析。

随着过去 10 - 20 年模拟技术的进步及其应用的推广，CFD 已经为成为一个真正的设计工具作好了准备。