귀하는 제품을 설계하고 그것을 개선하려고 합니다. 성능 개선을 위해서는 압력 강하를 최소화하거나, 마찰을 감소시키거나, 양력을 증가시키거나 또는 열전도율 개선 중 무엇을 하든지, 작은 변경을 발견해야 합니다. 제품의 형상 최적화는 구성품이 더 복잡해질수록 어려울 수 있습니다. 제품의 작동 방식과 이러한 작동 방식의 개선을 위해 어떤 매개 변수를 변경할 것인지 정확히 이해한다는 일은 사람의 통찰력만으로는 한계가 있을 수 있습니다.

시뮬레이션을 통하여 숙련된 공학 분석가마저도 놓칠 수 있는 형상 최적화 기회가 확인될 수 있습니다. 정확한 매개변수를 선택하지 않는다면 최적의 솔루션을 놓칠 수 있습니다.

형상 최적화를 이용하면 최적의 솔루션을 찾을 수 있습니다. ANSYS Fluent 수반행렬 솔버는 명시된 목표를 인지하고 그 목표에 따라 기하학적 구조를 자동으로 모핑하거나 최적화합니다. 수반행렬 솔버는 구성품의 형상을 최적화하고 다양한 방법으로 시뮬레이션 시간을 줄이며, 또한 다음의 기능도 수행합니다.

  • 최상의 성능 형상 발견
  • 자동으로 형상 모핑
  • 요소 모핑의 신속한 자동 수행
  • 시뮬레이션을 최소 횟수로 수행
  • 변형된 요소를 CAD로 쉽게 다시 내보내기

전산 유체 역학(cfd) 생산성을 향상하기 위한 새로운 형상의 최적화 특성을 발견하십시오.

매개변수 디자인은 설계 공간을 표본화하기에 좋은 방법이기도 하지만, 매개변수 방법은 관련된 매개변수를 선택하기 위하여 근본적인 유체 역학에 대한 이해가 수반되어야 합니다. 수반행렬 방법은 1,000 자유도 이상을 처리하고 선행하는 매개변수를 특정합니다. 아래는 수반행렬 방법과 매개변수 설계를 비교합니다.

  수반행렬 방법 매개변수 방법
일반적인 이용 단일/다수의 주어진 운영 조건에 대한
최적의 형상을 발견하십시오
주어진 형상에 대한
최적의 운영 조건을 발견하십시오
형상 최적화 매개변수 유리 매개변수 정의
공간 설계(자유도) 1,000+ <20
전산화 비용 하위부터 중간 중간부터 상위
전산화 시간 하위부터 중간 중간부터 상위
ANSYS Fluent Adjoint Solver(수반행렬 솔버)를 이용한 최적의 블레이드 설계 

ANSYS Fluent Adjoint Solver를 이용한 블레이드 설계의 최적화로 팬에 대한 8.5% 효율 증가


 

Fluent 수반행렬 솔버를 이용한 비직관적인 형상 최적화로 열싱크에 대한 41%의 열전도율 개선.