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中源广科 | CFD+AI=? 如何用数字孪生技术重塑流体仿真产业

23天前浏览41

一场静悄悄的技术革命正在悄然发生,让曾经高不可攀的CFD仿真技术走向普及化、智能化。



在工业4.0浪潮中,计算流体动力学(CFD)仿真技术已成为航空航天、汽车制造、暖通空调等领域不可或缺的工具。然而,传统的CFD仿真面临着门槛高、计算量大、专家依赖性强等挑战。

中源广科通过将CFD仿真与数字孪生、AI系统深度融合,正在改变这一现状。中源广科是由南京大学数学博士张麟创办的国家高新技术企业,自主研发的CLABSO仿真平台正在为CFD仿真产业带来革命性变化。


01

技术破局从实验室到产业化的跨越


传统CFD仿真需要使用者具备深厚的流体力学知识和丰富的数值计算经验,这让很多中小企业和设计人员望而却步。中源广科打造的CLABSO平台,针对这一痛点展开了全方位创新。


平台基于数字孪生技术,构建了与物理实体完全对应的虚拟模型,通过AI算法智能优化网格划分、边界条件设置和求解策略。这不仅大幅降低了使用门槛,还将仿真效率提升了数倍。


我们的目标是让CFD仿真从专家专属工具变为工程师日常设计利器。目前,CLABSO平台已获得国家工信部工业互联网APP优秀解决方案认定,成为国内CFD仿真领域的“一匹黑马”。


02

数字孪生+AI:打造智能仿真新生态


中源广科的技术创新体现在三个核心层面:


  • 智能建模层:利用机器学习算法,平台能够根据历史数据自动推荐最优仿真参数,减少人工试错成本。使用者只需上传几何模型,系统即可自动识别关键特征并生成相应网格。


  • 实时仿真层:通过云端分布式计算架构,平台实现了仿真过程的实时交互。设计师修改参数后,几乎可以立即看到仿真结果的变化,极大提升了设计迭代效率。


  • 深度分析层:集成计算机视觉和自然语言处理技术,平台能够自动解读仿真结果,生成通俗易懂的分析报告,并给出优化建议。


这种三个一体的技术架构,使CFD仿真从传统的"设计-仿真-验证"线性流程,转变为智能化的闭环优化系统。


03

应用落地:从高端制造到民生领域


中源广科的技术已在多个领域开花结果:


在暖通空调领域,CLABSO平台帮助设计师优化气流组织,提高室内舒适度同时降低能耗。某大型医院采用该平台后,空调能耗降低了15%,而舒适度指标反而提升了20%。

在数据中心散热领域,平台通过构建精确的数字孪生模型,预测不同负载下的温度分布,指导冷却系统优化。实际应用数据显示,可帮助数据中心降低PUE值0.1-0.3。


在工业制造领域,浩德股份、无锡鸿安机械等企业利用该平台优化产品设计,缩短研发周期,减少物理实验次数,显著降低了研发成本。



04

AI赋能CFD的技术路径,智能算法重塑仿真流程


人工智能技术正在从多个层面重塑CFD仿真流程,中源广科在这一领域的探索体现了AI对传统工业软件的革新力量。AI赋能CFD的技术路径主要体现在以下几个方面:

  • 智能算法优化:AI算法能够优化CFD仿真中的网格划分、边界条件设置和求解策略,大幅提高计算效率。这些算法通过学习历史仿真数据,能够自动识别最优参数组合,减少人工试错成本。


  • 自动校准技术:采用生成对抗网络(cGAN)等AI技术,能够对CFD模型进行自动化校准,避免耗时耗力的人工校准。这一方面可以提高3D数字孪生体的仿真精度,另一方面可以使数字孪生体能快速应用到不同场景。


  • 数据驱动建模:AI技术能够从大量实验数据和仿真结果中学习隐藏的物理规律,建立数据驱动的代理模型,大幅减少计算资源需求的同时保持较高的预测精度。


  • 智能结果解析:通过计算机视觉和自然语言处理技术,AI能够自动分析仿真结果,提取关键特征,生成通俗易懂的结论报告,降低结果解读的专业门槛。


05

智能仿真的无限可能


随着人工智能技术的飞速发展,CFD仿真正迎来最好的时代。

中源广科正在探索以下几个方向:


增强仿真精度:通过深度学习算法,进一步提高仿真结果与实测数据的一致性,缩小虚拟与现实的差距。


拓展应用边界:从单物理场仿真向多物理场耦合分析发展,解决更复杂的工程问题。


降低使用成本:通过云计算和SaaS模式,让更多中小企业能够以合理成本使用高端仿真工具。


培育人才生态:与高校合作开发培训课程,培养既懂流体力学又懂人工智能的复合型人才。


06 

展望未来 CFD+AI的发展路径


尽管CFD与AI、数字孪生的融合展现出巨大潜力,但仍然面临一些挑战:


  • 技术门槛与人才培养:CFD+AI+数字孪生的跨学科特性对人才提出了更高要求。既懂流体力学又懂人工智能和数字孪生技术的复合型人才仍然稀缺。


  • 数据质量与一致性:AI模型的性能严重依赖训练数据的质量和数量,如何获取足够多的高质量CFD仿真数据是一个挑战。


  • 模型可解释性:AI算法往往作为“黑箱”存在,如何提高AI辅助CFD的可解释性,让工程师信任AI的输出结果,仍需进一步研究。


  • 计算资源需求:虽然AI代理模型可以减少计算量,但训练复杂的AI模型本身需要大量计算资源,如何在两者间取得平衡是关键。


未来,随着人工智能技术的不断发展和计算资源的更加丰富,CFD仿真将进一步走向智能化、自动化和实时化。中源广科将继续深化AI与CFD的融合,开发出更加智能、易用的仿真工具,推动整个行业的高质量发展。


来源:中源广科CLABSO
半导体航空航天汽车暖通云计算数字孪生控制人工智能
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-09-07
最近编辑:23天前
中源广科CLABSO
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