仿真中的“体力活”：网格验证能不能自动化？ 原创

计算流体力学（CFD）领域有一句话：“仿真上限看算法，下限看网格。”

仿真工程师的成长史，是一部与网格的相爱相杀史。整个仿真，最耗精力的往往不是对物理现象的思考，也不是对算法的优化，而是琐碎重复的网格调整。

要理解网格为什么重要，先回到CFD的本质。

CFD可以看作一个“虚拟实验室”，在计算机中复刻真实的物理世界。现实世界的物理场是连续的，压力、速度、温度在空间中处处存在，但计算机无法处理这种无限连续信息。

为了求解描述流体运动的偏微分方程组（如N-S方程），必须借用微积分的核心思想：离散化。

微积分告诉我们，如果将一个复杂的曲线切分成足够小的线段，这些线段就可以近似看作直线。

CFD也是如此，将计算区域切分成上万甚至上亿个小单元，每个单元都是“网格”。在网格内，我们假设物理量的变化是简单的（如线性变化），就能将复杂的偏微分方程组转化代数方程组进行求解。

因此，计算的准确度就依赖网格的精细程度。如果网格太粗，就如同用正方形等效圆形，必然误差巨大。

网格尽量很细，计算可能更准，但计算量也越大。你看看内存条的价格，会立马放弃加密网格的想法。

所以，工程师必须在“算得准”和“算得快”之间找平衡，具体表现就是对网格密度的精细调控。物理规律决定了调控原则是：物理场变化越剧烈的地方，网格就越密。比如：

● 边界层：流体紧贴壁面处存在巨大速度梯度，垂直壁面方向网格应极度细化。

● 激波与涡流：在压力陡增或流场剧烈旋转的区域，粗糙的网格会捕捉不到关键物理特征。

● 热梯度：在换热器中，温度变化最剧烈的界面也是计算的关注核心。

工程师需要凭经验，预先判断流场中可能出现复杂现象的位置，手动设置加密区。但你很难一次就判断准，这便引出了仿真流程中最为繁琐的一环：网格无关性验证。

所谓网格无关性验证，是指通过对比不同疏密的网格计算出的结果，证明当网格细到一定程度后，计算结果不再发生显著变化。只有通过了这一验证，仿真才具有说服力，证明结果反映的是物理规律而非数值误差。

验证过程无聊枯燥且耗时

首先画一套较粗的网格，做计算。

在流场变化剧烈的区域局部加密，生成第二套网格，再计算。

对比关键指标（如升力、阻力、压降）。

如果差异较大，继续加密，生成第三套、第四套...第N套网格。

对仿真工程师来说，这意味着频繁修改全局网格参数、手动圈定局部加密区。这种重复劳动占据了大量工时，虽然是必须，但你写周报时，如果写“本周花3天时间做网格无关性验证”，还是不免会紧张。

更让人难受的是：一套网格通常只适用于一个特定的工况。

你做汽车风阻模拟，当车速从60km/h提升到120km/h，尾迹区会变化。原本精心调整的网格，可能在新的工况下完全错位。

你算液冷，如果更换了流质，例如从水换成乙二醇，由于雷诺数的变化，边界层的厚度也会随之改变。这意味着要重新走一遍网格无关性验证流程。

有没有办法让算法自己寻找需要加密的地方？天洑AICFD的AI网格正是为了解决这一痛点。

在AI网格流程下，你只需要提供一套基础的、覆盖几何形状的粗网格。算法在计算过程中会实时监控物理场的变化，自动计算物理量梯度，自动加密大梯度区域。

AI网格确保了网格分布始终与物理现象同步，即便换了工况、换了流速，也能自动追踪新的高梯度区域并适配，无需人工干预。

回到标题，CFD模拟能不能不做网格无关性验证？

当前阶段，重复性、迭代性的工作非做不可，但人不必动手，交给算法就好。

AI网格提高了效率，更重要的是提高了仿真的可靠性。由于去除了人为划定加密区的主观性，网格分布更加符合流体力学底层规律。对于复杂的问题，AI网格能够捕捉到人类工程师可能疏忽的微小涡流或局部过热点。

一个好的工具，应该让人从低效的劳动中解脱出来。当工程师不再被枯燥流程所束缚，他们才能更好摸鱼，摸累了去探索更深层的工程问题，得到更优的设计方案。