Cradle CFD可以通过对直接影响产品性能的流体和热现象进行基础研究，可以在概念设计阶段提高设计质量。在详细设计阶段，将在与实际产品相似的条件下进行仿真。通过这项工作，设计工程师可以了解限制性能的问题根源，并在生产开始之前研究替代的设计解决方案。
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Cradle CFD作为先进的CFD工具，提供了两种不同类型的热流分析工具：采用结构化网格的scSTREAM以及采用非结构化网格的SC/Tetra 和 scFLOW。
即使Cradle CFD具有超强的前处理以及超高速的求解器，计算时间也会受到限制。而基于CADLM的机器学习则是机器通过样本数据的学习，从中主动寻求规律，验证规律，最后快速给出预测结果。
本次直播中介绍结合现代机器学习、人工智能、降阶建模（ROM）和设计优化应用于CFD的案例：
- 机器学习的必要性
- 电子散热，泵，机翼，联合仿真等结合机器学习的应用案例介绍
2021年9月9日（星期四）14:00~15:00
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李晶
Hexagon | MSC Software 大中华区Cradle CFD产品经理，毕业于清华大学工程力学系，主要研究燃烧相关数值模拟，在日本大阪大学获得工程热物理博士学位。具有20年以上的流体仿真工程经验，广泛了解国内外客户对CFD仿真需求以及发展现状，针对客户的需求提供有效，合理，针对性的流体解决方案。
本文档针对Cradle做了详细的介绍，可免费下载。
- Cradle提供的热流分析软件及可选工具，整合了最新的前沿技术
① scSTREAM和HeatDesigner-拥有可靠的跟踪记录
② scFLOW和SC/Tetra-不断发展的最新CFD解决方案
③ scPOST-在同一环境下对多物理场进行可视化
- Optimus是以优化和自动化为核心的仿真工具集成平台
2.CFD Cradle联合仿真案例集-更智能的多物理场CFD.pdf
本书阐明了当今流体工程所涉及的前沿解决方案，包括令人信服的案例研究，展示了CFD仿真帮助行业和公司进行创新的领域。
各行业的领导者和技术创新中心都在使用CFD解决方案来更好地理解、改进和验证新设计或制定对策。本书中可以看到Panasonic，Boostheat，Analog Way，Goldwin和Stirling Aviation都在使用Cradle CFD仿真来帮助达到客户的期望以符合政策法规。如今，CFD在一个不太令人注意的行业———环境和可持续性领域中扮演着重要角色：日本东海大学（Tokai University）十多年来一直使用CFD仿真来验证，并多次获奖的跨澳大利亚太阳能汽车设计。
最后，您还可以了解日本近畿大学（Kindai University）的工程师是如何使用Cradle CFD解决方案来了解蓝鳍金强鱼在海洋中的运动，帮助保护和养殖鱼类
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2021年9月6日 14:44
