Mehr Geschwindigkeit durch GPU-Nutzung, verbesserte Benutzerfreundlichkeit mit der neuen Web-UI und die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML): Die numerische Strömungssimulation (Computational Fluid Dynamics, CFD) hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Mit diesem Beitrag starten wir eine Serie zu den Entwicklungen, mit denen Ansys die CFD maßgeblich vorantreibt.
Trend 1: Geschwindigkeit mit GPU-Simulationen
Die Nutzung von Grafikkarten (GPUs) mit ihren Streaming Multiprocessors revolutioniert die Welt der CFD-Simulationen, indem sie die Rechenzeiten drastisch verkürzt. GPUs ermöglichen es Ingenieuren, komplexe Berechnungen schneller als je zuvor durchzuführen. Das führt zu kürzeren Entwicklungszyklen und einer schnelleren Markteinführung. Durch diesen Geschwindigkeitsschub können auch viel detailliertere und komplexere Modelle erstellt werden, die wiederum präzisere und zuverlässigere Ergebnisse liefern.
Seit der Übernahme von Fluent durch Ansys im Jahr 2006 sind bedeutende Innovationen in den Code integriert worden. Zum Beispiel adaptive Netzverfeinerung, Sprühauflösungsmodelle, Mehrphasen- oder erweiterte Turbulenzmodelle wie GEKO und SBES. | © Ansys
Trend 2: Höhere Benutzerfreundlichkeit mit pyAnsys und Web-UI
Das Python-Ökosystem rund um pyAnsys bietet nicht nur eine einfachere Automatisierung von Simulationsabläufen, es ist auch die Grundlage für eine neue Generation benutzerfreundlicher Bedienoberflächen wie das Web User Interface (Web-UI). Das Web-UI ist intuitiv und ermöglicht es den Nutzern, Modelle schnell und einfach lokal oder per Fernzugriff zu erstellen. Da die GUI im Web-Browser läuft, ist sie plattform- und hardwareunabhängig. Besonders hervorzuheben ist die Möglichkeit, „on-the-fly“ zu arbeiten: Berechnungseinstellungen und Post-Processing-Elemente können während der laufenden Berechnung geändert werden. Das verbessert den Workflow erheblich.
Die Fluent Web UI bietet eine moderne, webbasierte Schnittstelle für Ansys Fluent, mit der Benutzer von jedem beliebigen Gerät aus auf ihre Simulationen zugreifen und diese steuern können. | © Ansys
Trend 3: KI und ML in der CFD-Simulation
Ansys und CADFEM arbeiten intensiv daran, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in die Welt der Simulationen zu integrieren. Bereits heute ermöglichen diese Technologien umfangreiche Designoptimierungen, die zuvor nicht denkbar waren. Datengesteuerte Methoden trainieren neuronale Netzwerke, um schnell präzise Ergebnisse für ähnliche Randbedingungen oder neue Geometrien zu erzielen. Dies bietet ein enormes Potenzial, vorhandene Datenpools zu nutzen, um Entwicklungs- und Entscheidungsprozesse massiv zu beschleunigen und zu verbessern.
Die Zukunft der CFD-Simulationen ist geprägt von kontinuierlichen Innovationen und technologischen Fortschritten. Mit der zunehmenden Rechenleistung und verbesserten Algorithmen werden Simulationen noch präziser und schneller. Die Integration von Cloud-Computing ermöglicht es, umfangreiche Berechnungen effizienter und oft auch kostengünstiger durchzuführen. Zudem gewinnt die Kombination von CFD mit anderen Disziplinen wie Strukturdynamik und Elektromagnetik stetig an Bedeutung – übrigens eine besondere Stärke von Ansys-Simulationslösungen.
Ansys und CADFEM nutzen KI und ML, um Simulationen zu optimieren und digitale Zwillinge zu erstellen, die durch datengesteuerte neuronale Netzwerke schnellere und genauere Konstruktionsprozesse ermöglichen. | © CADFEM
Ansys ist ein führender Anbieter im Bereich der Strömungssimulation. Das Unternehmen setzt in den genannten Trends neue Maßstäbe, um die Grenzen der Simulation weiter zu verschieben und neue Anwendungsmöglichkeiten zu erschließen. CFD-Simulationen werden nicht nur schneller und benutzerfreundlicher, sondern auch einfacher.
Bleiben Sie dran für weitere Beiträge in dieser Blogreihe, in denen wir tiefer in jeden dieser Trends eintauchen werden. In den nächsten Beiträgen widmen wir uns der Simulation auf Grafikkarten.
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Ansys CFD
Strömungen von Fluiden sichtbar machen mit Computational Fluid Dynamics (CFD). Partikelströme und Materialflüsse analysieren mit Discrete-Element-Methode (DEM) und SPH (Smoothed-Particle Hydrodynamics).
