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动物教会我的流体力学

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流体力学广泛应用于各个领域,例如,利用流体力学的知识和方法可以设计出更加节能、更加安全的汽车和飞机;可以研究海洋环境、气象变化等大自然中的流体现象,探究其规律和影响因素;还可以研究能源转化和传递中的流体动力学问题,为能源的开发和利用提供理论和实践支持。

计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,简称 CFD)是一种基于数值计算方法研究流体运动的技术。它利用数学模型、计算机模拟和数值方法,对复杂的流体运动过程进行数值模拟和预测,以求解流场的物理量(如流速、压力、温度等)分布,进而得到流体的运动规律和性质,最终进行产品结构优化以提升性能指标。

 

事实上,流体力学无处不在,你可能没有意识到,我们的动作或行为也涉及到流体力学。无论是挥舞双手、用手指翻转笔杆,还是划着船穿越波涛汹涌的水面——这些活动都涉及推动流体或制造涡流。

动物在日常活动中是如何利用流体力学的?

动物或微生物也许比你更了解流体力学。

比如,在盐碱地和恶劣环境中群居的火烈鸟。它们擅长运用流体力学,这一点在进食过程中表现得非常明显。火烈鸟用喙在水面上画圈,形成涡流,帮助它们从脏水中筛出小鱼或其他藏在泥里的生物。

萌萌的企鹅虽然长满羽毛,拥有一对翅膀,虽不会飞翔,但是会用这对翅膀(鳍)在水中游动前行。借助翅膀或鳍的“流体力学”,它们能够成为游泳健将并进行长距离的迁移。借助对“企鹅鳍流体力学”的研究,让我们对游泳运动中关键的推进力和行进阻力有了更清晰的认知。

 

在自然界中,生物体的形态、结构以及行为都是经过长期演化所形成的,在各种环境中都具有很好的适应性和优越性能。这些自然界中的设计灵感,启发了科学家们将动物们的“绝技”应用于技术领域中,这也就是仿生学的范畴。      

 

长期以来,古生物学家利用化石遗迹来研究不同物种的生理特征和进化历程。达尔文用长达 5 年的时间在南美和太平洋岛屿旅行,通过研究动物、植物、遗物骨架或印痕化石,总结出了生物进化论。

CFD与仿生学是两个看似不相关的领域,但它们却有着紧密的联系。CFD(计算流体力学)是一种利用数值计算方法研究流体运动的技术,而仿生学则是研究自然界中生物体的结构、功能和行为,并从中获取启示,开发出新的技术和材料的学科。

在自然界中,生物体的形态和结构都是经过长期演化所形成的,它们的结构和形态在各种环境中都具有很好的适应性和优越性能。这些自然界中的设计灵感,启发了科学家们将仿生学的思想应用于技术领域中。

在 CFD 领域,仿生学的应用主要体现在流体动力学中。生物体的运动和环境适应性使得它们的外形和表面结构具有特殊的流体力学特性,比如减阻、增加升力、减小湍流等等。将这些特性应用于工程设计中,可以有效地降低能耗、提高效率、减少噪音等。

例如,鲸鱼的皮肤表面有很多小凸起,这些凸起可以减小水流的摩擦力,从而降低阻力。这个设计灵感被应用在飞机和船舶的表面上,可以有效地减小阻力,降低燃油消耗。另外,燕子的翅膀表面有很多细小的羽毛,这些羽毛可以减小湍流的产生,使得燕子在飞行时更加稳定。这个设计灵感被应用在飞机的翼型设计中,可以减小飞机在飞行过程中产生的湍流,从而提高飞机的稳定性和效率。

除了表面结构的仿生学应用,生物体的形态和动作也可以为工程设计提供灵感。例如,极地熊的前掌和企鹅的翅膀在水下游动时都具有很好的推进力和稳定性,这些运动特点被应用于设计水下机器人和潜艇。

CFD 与仿生学的结合为工程设计提供了很好的灵感和指导,使得设计的产品具有更好的性能和适应性。未来,随着科技的不断发展,这种结合将会在更多领域中得到应用,带来更多的突破。

Cadence 致力于通过长期在计算软件方面的核心竞争力来推动系统创新。我们的计算流体力学解决方案是履行这一承诺的重要一环。具备业界领先的网格划分方法,以及强大的求解器和后处理能力,用户很快就会发现,计算流体力学就是“Cadence 流体力学”。

来源:Cadence楷登
SystemFidelity湍流电路航空船舶汽车电子消费电子理论材料Cadence
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首次发布时间:2025-10-02
最近编辑:7小时前
Cadence楷登
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赋能系统设计未来,Cadence 亮相 ICCAD 年会

12 月 26 日至 27 日,中国集成电路设计业 2022 年会暨厦门集成电路产业创新发展高峰论坛(ICCAD 2022)在厦门国际会展中心隆重召开,本次年会以“共创新发展,聚焦芯未来”为主题,深入探讨新形势下集成电路产业发展以及未来集成电路设计业面临的机遇和挑战。在这场壬寅岁末的行业盛会上,Cadence(楷登电子)也带来了两场重量级演讲,集中分享了其对前沿趋势的洞察及业务布局。 26 日下午的高峰论坛上,Cadence 亚太及日本地区 IP 与生态系统销售群资深总监陈会馨发表了题为《但尽己力 成就未来》的主旨演讲。演讲中,陈会馨首先向与会嘉宾分享了 Cadence 在 2022 年三个比较“特别”的动作:与 F1 迈凯伦车队达成战略合作协议,向后者提供 CFD 工具用于赛车气动设计;收购数字孪生厂商 Future Facilities,布局数据中心散热建模与仿真;收购生物仿真厂商 OpenEye,切入计算辅助药物设计赛道;陈会馨指出,受人工智能、大数据、5G、自动驾驶、物联网、生命科学等新兴技术对传统产业加速渗透改造的带动,全球半导体产业规模近年持续快速增长,EDA 市场也有望在 2020-2026 年实现体量翻番。创新应用需求使芯片针对特定场景的优化愈发重要,系统产品本身的发展也正跨越硬件与软件、模拟与数字、电气与机械的边界,并向智能化的方向演进,由此驱动着系统公司越来越多开始设计自己的芯片,而半导体公司越来越需要提供完善的软件开发工具与接口,实现其最终产品的差异化。基于对技术潮流的洞察,陈会馨表示 Cadence 已明确了数据分析、系统设计和芯片设计三大战略重点,将在数据中心、航太、自动驾驶、工业自动化等新兴产业做更多的战略部署。打造从 IP、芯片、PCB 到系统的端到端解决方案,以满足苛刻的设计要求并交付出色产品,在陈会馨看来,这一战略又可被分解为卓越设计、系统创新、普适智能三大支柱战略。正如陈会馨所强调的,Cadence “首先还是一家 EDA 公司”,因此卓越设计正是旨在提供从 IP 组合到流片后确认(Validation)的完善设计工具及可扩展的云计算资源,帮助芯片设计团队开发面向特定应用场景的高性能计算核心,高效完成复杂 IC 设计中的功能划分(Partition)和布局布线综合优化,实现 IC/SoC 的上佳 PPA 表现,并能在这一过程中以更少的资源和更高的质量按时完成复杂 IC 设计项目。系统创新,则是旨在扩展传统 EDA 功能,赋能完整电子系统设计与仿真优化,将信号完整性、电磁和电热分析从芯片和封装扩展到 PCB、模组乃至完整系统,并引入 FEM/CFD 等多物理场分析工具,在保障安全性的基础上实现系统软硬件协同优化,大幅精简执行系统分析、早期开发和安全验证的工作量和时间。陈会馨还特别提到,Cadence 在当下方兴未艾的 3D-IC 微系统领域,也已经推出一系列设计、仿真、签核工具。普适智能,则是陈会馨认为三大战略中“最重要的一点”,在她看来,电子系统设计中智能技术的应用包括了设计流程和设计工具的智能化,除了将 AI/ML 技术引入传统电子设计工具、设计流程,Cadence 还可提供丰富的 NPU/DSP 等 IP 组合,赋能智能系统和功能的实现,设计团队可以通过创建专门的处理器来优化目标数据集算法,管理智能系统中固有的大规模并行和高吞吐量特性,为预期的工作负载设计高性能产品,并有效减少设计和实施所需的周期。陈会馨还表示,在数据与算力需求爆发、芯片设计成本与复杂度抬升等因素影响下,计算软件正出现融合发展的趋势,凭借在计算软件方面积累的深厚专业知识,Cadence 在新的潮流中具有良好的竞争身位,并已经着力回应上述变化,提出了智能系统设计(Intelligent System Design)战略,陈会馨具体解读称,智能系统设计一方面将继续强化 Cadence 在 EDA/IP 领域优势地位,另一方面也会依托其计算软件质量、优化等方面核心能力向系统设计扩展,并积极推动 EDA 上云。 27 日上午的专题论坛上,Cadence 验证产品经理许克龙带来了题为《基于 FMEDA 的功能安全全流程解决方案》的技术分享。许克龙表示,选择 FMEDA 这一主题,源于与客户交流中感受到的共性需求,随着车规芯片市场爆发,众多新团队纷纷开始布局车规芯片,工程师对功能安全的概念都非常清晰,但 ISO26262 标准与功能安全设计、验证实践之间还存在一定脱节。正是基于对行业痛点的洞察,Cadence 已推出 Midas 平台,由 FMEDA(失效模式影响和诊断分析)驱动整个 EDA 工具链,可望有效破解这一问题。许克龙指出,车规芯片对质量、可靠性有极高要求,为了避免芯片硬件老化、随机错误乃至黑客攻击等导致的单点故障和系统失效,必须引入功能安全认证,在他看来,传统 FMEA(失效模式与影响分析)方法学主要聚焦于系统层面,而 FMEDA 则切入到了 SoC 和 RTL、门电路设计与功能验证层面。 根据许克龙介绍,Cadence 推出的 Midas 平台有这样几大特色:贯彻 FMEDA 的模拟、数字芯片设计完整工作流;支持早期架构探索与安全性分析,预判关键参数;自动化安全机制注入与验证(verification);与设计完美融合,基于原生设计数据实现高精度安全性分析;支持 USF 格式;支持 ISO26262 和 IEC61508 两大标准;在 Midas 平台,IC 设计团队可以调用丰富的 Cadence 设计、验证工具,如综合工具 Genus、实现工具 Innovus、一致性比对工具 Conformal 等。随后,许克龙以一个简化的示例,具体展示了 Midas 平台由 FMEDA 驱动的分析流程,在定义项目所用器件、工艺后,Midas 平台可对基本失效率(BFR)进行预估,随后定义目标器件失效模式,在此基础上,具体的 IP 设计 RTL 可以通过简单的鼠标拖拽与 FMEDA 层次完成映射关联(Mapping),进行精准的故障仿真,仿真结果会以表格的形式呈现在图形界面中,能否“过标”一目了然,IP 功能安全数据通过自下而上合并,可进一步形成 SoC 级别结果。许克龙还透露,Midas 平台可以在三个不同维度进行功能安全分析,首先是架构级,使用者可以通过预估的诊断覆盖率(DC)等关键参数,进行较高层次上概略的功能安全分析;而在 RTL 设计数据形成后,可以进行更为精细的安全分析;最终实际跑完故障仿真,可以得到高精度 DC 值等参数,进行精准的功能安全分析。介绍中,许克龙还着重谈到了 Midas 平台的验证管理工具 vManager,功能安全仿真中,往往一个很小的模块在注入错误后也会产生成千上万个故障,因此需要功能强大的管理工具,vManager 除了能够管理海量注错数据,也会收集所有故障仿真之后的诊断覆盖率,提取关键数据进行整合并反标回 FMEDA,vManager 还支持原有功能仿真验证环境、脚本的复用,无需重新开发,对于 test case,vManager 也可以实现排序,根据效率高低进行优化和裁减,并自动调用 Cadence 各类验证引擎。在介绍了 Midas 平台主要特性后,许克龙指出这一平台不仅支持数字和模拟 Full-flow,而且也是全自动调用,非常高效且兼具灵活性。除了数字功能安全验证之外,多样化的 IC 设计也可能涉及模拟和数字混合的场景,需要专门工具的辅助。在 Midas 平台都将不再是难题。来源:Cadence楷登

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