AICFD是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能熱流體仿真軟件。軟件引入AI技術，具備智能問答、智能加速、智能預測等特色功能，解決用戶在傳統CFD軟件中遇到的“網格劃分繁、求解設置難、仿真計算慢”等痛點，使設計師和工程師可以專注于業務本身，從而提升產品設計迭代效率。
一、AICFD的功能和特色
● 交互式前處理：軟件利用智能算法建立熱流體基礎理論與工程應用實踐的映射，幫助用戶在通俗易懂的交互式問答中完成前處理設置；
● 智能求解加速：軟件利用特征識別、時序預測等機器學習算法，實現跳躍式迭代求解，大幅提升仿真效率；
● 智能預測仿真：軟件基于歷史仿真數據生成AI降階模型，實現三維流場的秒級預測，讓快速設計-仿真-優化迭代和三維場數字孿生成為可能；
● 一體化仿真流程：軟件經過多年工程實踐打磨，支持“幾何、網格、求解、后處理”一體化操作流程，滿足汽車、船舶、能源、旋轉機械等領域仿真需求；
● 全面的流體和傳熱求解能力：軟件核心求解器具有完整的自主知識產權，求解范圍覆蓋單相流、共軛傳熱、多相流、氣動噪聲、燃燒、多旋轉坐標系、熱輻射等，求解精度高，計算效率高。
二、版本更新介紹
AICFD 2024R1在前后處理、求解精度和計算效率方面均有更新和提升 ，具體包括：
1. 前后處理
01.“前前處理”模塊全新發布：交互式問答中完成求解設置，確保零基礎也可以用好CFD；
02.幾何網格模塊全新升級：擴大網格類型兼容范圍、豐富網格劃分工具箱、提升網格處理效率與規模上限；
03. 后處理模塊新增探針、自由切面等功能。
2. 求解器
01.AI加速全新升級：求解范圍擴大至各類工業級流動換熱復雜案例，并大幅提升加速效率；
02.優化多相流VOF算法：精度與魯棒性雙提升，達到船舶靜水阻力行業使用標準；
03.優化數值格式：氣動噪聲達到汽車行業使用標準；
04.優化可壓縮算法：跨聲速可壓支持航空經典算例；
05.支持動態邊界條件：為多物理場聯合仿真提供底層支持。
1）“前前處理”模塊全新發布
傳統CFD軟件學習成本高，研發人員面對各類繁瑣的功能選項和專業術語常常無從下手，大部分時間都浪費在與實際業務毫無關聯的概念理解；在缺乏有效指導的前提下，仿真設置過程中錯選、漏選成為常態，研發人員不得不付出大量的成本試錯。
針對此痛點，AICFD創新性研發“前前處理”模塊，利用智能算法將熱流體基礎理論與工程應用實踐建立映射，從工程角度出發拆解復雜的流體問題，用戶在通俗易懂的交互式問答中即可輕松完成物理場景定義、湍流模型選擇、邊界條件設置等操作。
圖1 “前前處理”引導用戶進行VOF多相流設置
2）幾何網格模塊全新升級
幾何處理與網格劃分能力直接影響了通用CFD軟件的產品體驗，對求解效率、精度及穩定性至關重要。產品設計人員需要一款操作簡單、全流程業務閉環的仿真產品，滿足快速迭代產品設計的需求。仿真工程師則已有固定的網格劃分工具及習慣，要求CFD產品支持大規模、多類型的網格導入和編輯功能，最大程度發揮求解器的能力。
AICFD 2024R1全新升級幾何網格模塊，支持復雜幾何的非結構化網格生成，整個流程人工干預少，生成網格質量高，具體如下：
◆ 豐富網格劃分工具箱：全流程支持“幾何導入-面網格設置-體網格設置-邊界層設置-局部加密-質量檢查”的業務閉環，操作高效簡潔、功能魯棒性強；
圖2 AICFD水泵網格劃分案例
◆ 支持非共形交界面與多面體網格：軟件支持復雜幾何模型的非共形網格交界面拼接，求解器通過高精度插值算法保證交界面計算精度；多面體網格則有助于減少網格數量，提高計算精度與效率，在汽車、船舶、熱交換器和化工設備仿真中有廣泛的應用；
圖3 AICFD多面體非共形交界面測試案例
◆ 提升網格處理效率與規模上限；
◆ 大幅提升求解前處理效率、優化內存占用與并行分區效率；
◆ 網格處理規模上限提升至10億單元，支持超大規模工業級案例；
◆ 新增交界面自動匹配功能，大幅減少多域場景的前處理工作量。
圖4 AICFD前處理效率與能力提升
3）AI加速模塊全新升級
天洑堅持核心求解器從0到1國產自研，在突破國外技術壟斷的同時，也保障了底層算法架構的可拓展性，為人工智能等新技術的應用提供強力支撐。AI加速功能的成功落地便體現了這種后發優勢。
AI加速利用特征識別、時序預測等機器學習算法，從歷史數據中學習仿真數值求解過程，實現跳躍式迭代求解；在復雜仿真問題中，利用AI模型快速識別系統的時空特性，在矩陣求解和時間推進上加速傳統求解器，提高復雜系統的求解效率。
AICFD 2024R1全面升級AI加速模塊，在適用范圍、易用性、穩定性、精度方面均有大幅提升：
◆ 適用范圍擴大：可適應各類湍流模型、大網格多域并行運算等場景，求解范圍擴大至各類工業級流動換熱復雜案例；
◆ 易用性與穩定性提升：簡化設置操作，用戶僅需一鍵勾選即可獲得穩定加速效果，加速預期不少于20~30%；
◆ 精度提升：物理量關鍵統計值誤差不大于5%，空間分布一致性大幅提升。
圖5 AICFD智能加速案例：簡化汽車外氣動仿真
4）優化多相流VOF算法
多相流VOF模型可以準確分析船舶航行過程中受到的阻力情況，從而指導船型設計優化，提高船舶的可用性和經濟性。
AICFD 2024R1優化多相流VOF算法，精度與魯棒性雙提升；船舶靜水阻力仿真計算，KCS、DTC、KVLCC2、JBC等標準船型典型工況仿真值與實驗值誤差均小于3%，仿真速度比肩國外商軟，達到船舶行業使用標準。
圖6 AICFD多相流VOF案例：船舶靜水阻力計算
5）優化數值格式，提高氣動噪聲計算精度
風噪作為新能源汽車主要噪音來源之一，對乘員的舒適性和駕駛體驗產生顯著影響。CFD分析中，關鍵部位氣流的微小變動會對結果產生顯著影響，因此需要在超大網格規模下進行高保真度的瞬態計算，以捕捉不同空間與時間尺度的精細湍流結構。整車風噪仿真能力體現了一個CFD軟件的綜合實力。
AICFD 2024R1針對風噪問題進行數值格式的優化，四千萬級別網格的實車風噪仿真速度可比肩國外商軟，全頻段聲壓級與實測值接近，達到汽車行業使用標準。
圖7 AICFD數值格式優化：整車風噪計算
6）優化可壓縮算法：跨聲速可壓支持航空經典算例
AICFD 2024R1優化了可壓縮求解程序，增加了無反射邊界條件。在飛行器跨聲速氣動分析中，實現了對激波的準確捕捉，并且計算精度、收斂特性、計算魯棒性均大幅提升，其中計算的DLR F6翼身組合體模型的升、阻力系數與實驗偏差分別為1.9%與3.1%，優于國外商軟。
圖8 AICFD可壓縮案例：DLR-F6翼身組合體跨音速流動
7）支持動態邊界條件：為多物理場聯合仿真提供底層支持
AICFD 2024R1新增動態邊界條件，支持靜壓入口、速度入口、質量流量入口、溫度入口、溫度壁面的動態輸入。結合AI預測功能使用，可以克服一維仿真細節刻畫不足及三維場計算效率過低的缺點，為多物理場聯合仿真提供底層支持。
圖9 動態邊界條件：芯片散熱場景
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