XFLOW

在竞争激烈的现代产品创新环境中，各行各业都需要在极端条件下对其产品的真实行为进行复杂仿真，例如车辆涉水、动力传动系统润滑和关键飞行操控动作。

XFlow 在 SIMULIA 的流体仿真产品组合内提供了粒子型 Lattice-Boltzmann 技术，适用于高保真计算流体动力学 (CFD) 应用。

XFlow 这一先进技术允许用户解决涉及高频率瞬变仿真的复杂 CFD 工作流程，其中包含真实移动几何图形、复杂多相流动、自由曲面流动和流体结构相互作用。

其自动点阵生成和自适应优化功能可以将用户输入降至最低，从而减少耗费在网格化和预处理阶段的时间和精力。这样，工程师就能将其绝大部分精力用在设计迭代和优化上。

通过 XFlow 的离散化方法，曲面复杂性也不再是一个限制因素。可以利用一小组参数来轻松控制基础点阵;点阵对输入几何图形的质量有很高的容忍度，并且可适应移动零件的存在。

高级渲染功能提供了逼真的可视化，有助于更深入地了解流动和热性能。XFlow 的独特功能可以帮助各家公司减少物理测试，同时更快做出更出色的设计决策。

超越 Lattice Boltzmann 方法

在非均衡统计结构中，Boltzmann 等式可描述以中观比例建模的气体的行为。Boltzmann 等式可以再现流体动力学限制，但是也能在航空航天、微流体或甚至是近真空条件等应用领域中对稀薄介质进行建模。与标准 MRT 相反，XFlow 中的散射算符在中央矩空间中实施，可以自然提高代码的伽利略不变性、准确性和稳定性。

粒子型运动解算器

XFlow 采用了一种新颖的粒子型运动算法，它经过特别设计，即使在普通的硬件配置下也能极快地执行。XFlow 中的离散化方法可避免一般的域网格化过程，并且曲面复杂性也不再是一种限制因素。用户可以利用一小组参数来轻松控制基础点阵的详细程度，点阵对输入几何图形的质量有很高的容忍度，并且可适应移动零件的存在。

自适应点阵优化

XFlow 引擎可以按照用户要求自动调整解算比例，从而优化壁面附近的解算质量，同时动态适应存在的强梯度并在流动形成时优化唤醒。

扰动建模：高保真度 WMLES

XFlow 采用保真度极高的壁面建模大涡流仿真 (WMLES) 方法来执行扰动建模。

内在的先进 LES 方法基于壁面自适应局部涡流 (WALE) 粘度模型，提供了一致的局部涡流粘度和近壁面行为。此外，它占用 CPU 的时间与仅提供 RANS 分析的大多数规范类似。XFlow 使用统一的非均衡壁面函数对边界层建模。此壁面模型适用于大多数情况，这表示用户无需在不同的模型中进行选择，也无需担心每种方案存在的限制。

2021x 新增GPU 功能：