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針對改善航太輪機葉片CFD計算時間過久的解決方案- Altair PhysicsAI
針對航太輪機葉片在傳統 CFD模擬中面臨的輪機本體網格加上流場空氣網格相當大量而造成計算時間過久的問題。
在評估設計變更方案時，為了克服傳統CAE需要做參數化設定的痛點，PhysicsAI 提供圖神經網路模擬器，使工程師能利用歷史CAE結果來建構 PhysicsAI幾何深度學習代理模型，將可不受參數化研究的限制，能捕捉微小的幾何細節對氣動效率的影響。
在葉片設計初期，PhysicsAI不藉由定義參數化變數，可直接在3D CAD給出流場預測結果，使工程師能在數分鐘內評估數十種新設計3D，大幅降低傳統CAE的前處理時間，可識別輪機葉片複雜曲面與流場壓力分佈之間的關聯性。
來源：昊青工程師 Solutions to improve CFD calculation time for aerospace turbine blades - Altair PhysicsAI
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