CFD 社区流传着一个老笑话：“大涡模拟十年后才有用，就像 1977 年一样。” 当然，这从来都不是完全正确的。十七年前，我在实习期间对轴对称进气口的一个小楔子进行了 LES 分析。它不是一个大网格，在我的 6 核工作站上运行模拟花了三周时间，但它让我们深入了解了我们正在研究的流动，特别是瞬态涡流形成的方式和位置，以及它们如何影响性能。我的导师评论说，尽管运行需要数周时间，但他们已经在这个问题上苦苦思索了将近一年，所以我们得到的答案是值得的。

从那次实习开始，我就对 LES 很感兴趣。我什至继续写了一篇关于 LES 湍流建模的论文。当时我和我的导师所采用的方法并没有引起全世界的关注，但一个非常重要的结论多年来一直困扰着我：传统的涡粘性方法基于物理上不切实际的假设，引入了太多的人为因素扩散到 LES 的流体域中作为工程工具特别有效。通常，经过良好校准的 RANS 模型在预测体积工程量（例如升力和阻力）时会优于传统的 LES 模型。可行的 LES必须能够将长度比例缩小到网格分辨率本身的数量级。

当我第一次看到 Cascade Technologies 团队在 2021 年的 NVIDIA GTC 上展示他们的 CharLES 流解算器时，我知道我正在寻找一些特别的东西。从飞机机翼上拖下来的清晰、高分辨率的尾流看起来像我在学术实验之外见过的任何东西。它看起来几乎像 DNS！作为涡流粘度的标志的常见拖尾和扭曲流动拓扑结构均不可见。无论这些人在做什么，我都知道必须有所不同。

图 1：带有高升力装置的机翼上的气流表明 Fidelity CharLES 不是您祖父的 LES

加入 Cadence 后不久，我很高兴地发现我们正在获得这项引人入胜的技术。当我了解 Fidelity CharLES 团队并了解他们的软件时，它只是证实了我的初步印象，即这就是业界一直在等待的 LES。他们没有试图稳定流动并将湍流的影响建模为非物理粘度，而是回到了物理和数值的基本原理。他们精心推导出一种方案，该方案不仅保证稳定性和准确性，即使在不规则网格上也是如此，而且还严格执行熵和动能守恒，这意味着数值方案不会人为引入新的熵和能量损失。再加上保证高质量的多面体网格划分方案单元，并且您拥有精度无与伦比的 LES 模拟。

图 2：具有通量限制中心差分（左）与动能和熵保持方案（右）的反应射流。网格是相同的。

最重要的是，Fidelity CharLES 很早就支持 GPU 加速。该软件经过优化，可消耗尽可能少的内存，并可线性扩展到跨数十个节点的数百个 GPU。我们将在当今常见的所有平台上发布——NVIDIA 和 AMD GPU 以及 x86 CPU。有了现代高性能硬件，你可以做的比我将近二十年前做的那个小楔子要多得多，而且 完成速度比三周快得多——你可以在典型的 HPC 机器上用不到一天的时间完成工业模拟.

随着Fidelity Charles的推出，我们 Cadence 已经让需要解决实际问题并对物理现实流动结构进行深入分析的设计工程师能够访问和使用快速、高分辨率的大涡流仿真。没有什么比它更好的了，我迫不及待地想看到用户用它做的新事情。Fideity CharLES 已经被用于设计喷气发动机燃烧器、高升力空气动力学和车辆外部空气动力学。这是真正的交易 - 快速、准确的 LES，为设计和优化做好准备。