Physical AI 是什麼？

中文翻譯成「物理人工智慧」，也是比較常見的說法。
有時也會翻成：實體人工智慧、具身人工智慧（Embodied AI，偏學術）

Physical AI = AI 能理解並控制真實世界的物理系統

也就是 AI 不只是處理：文字、圖片、數據
而是能處理：現實世界的物理現象

例如：重力、摩擦、溫度、空氣流動、結構壓力

Digital Twing 數位孿生 是什麼？

Digital Twin 數位孿生 = 真實物體在電腦中的完整虛擬版本

也就是將真實的物體利用數位模型在電腦裡呈現，但它不是普通3D模型。

Digital Twin 數位孿生 會包含：幾何 + 物理 + 即時數據

美國加州聖荷西 —— Cadence（Nasdaq: CDNS）今日宣布已完成此前公布的 收購 Hexagon AB 的設計與工程（Design & Engineering，D&E）業務。此次收購大幅擴展了 Cadence 的 系統設計與分析（System Design and Analysis，SDA）產品組合，並在策略上使公司能夠把握 Physical AI（物理人工智慧） 的市場機會。

此次收購透過結合 Cadence 強大的 多物理場（multiphysics）產品組合 與 Hexagon D&E 在 結構分析、聲學與多體動力學 領域的領導地位，加速推動 Cadence 的 Intelligent System Design（智慧系統設計）策略。

Hexagon D&E 的旗艦 MSC Software 解決方案（包括 MSC Nastran 和 Adams）將與 Cadence 在以下領域的領先多物理技術整合：

• 電子系統設計
• 計算流體力學（CFD）
• BETA CAE 的結構分析前後處理技術

透過整合上述技術，Cadence 將能提供 完整端到端的多物理模擬平台，進一步提升業界在整合設計與分析解決方案方面的標準，並使系統級創新更加順暢。

CEO談 Cadence砸27億歐元收購Hexagon D&E，布局Physical AI與Digital Twin市場

「此次收購是推進我們智慧系統設計願景的重要里程碑。
透過將我們業界領先的計算軟體與 AI 驅動設計能力，與 MSC Software 世界級的結構與物理分析技術結合，我們將使客戶能突破可能性的邊界——從自動化系統、先進機器人到未來交通技術。」

－　Cadence 總裁兼 CEO Anirudh Devgan

推動 Physical AI 時代

整合後的產品組合將使 Cadence 在 Physical AI 時代中佔據更有利的位置，透過將：

• 高精度物理模擬（physics-based simulation）
• AI 驅動設計探索緊密結合。

這將使客戶能建立 真實世界系統的虛擬模型（digital twin），並準確預測系統在複雜運作條件下的行為。透過涵蓋以下能力：

• 運動模擬（motion）
• 振動分析（vibration）
• 結構響應（structural response）
• 流固耦合（fluid-structure interaction）

工程師可以生成 更豐富且具有物理基礎的數據，用於訓練與驗證 AI 模型，進而提升智慧車輛與工業系統的性能與可靠性。

交易金額與財務影響

此次收購總金額約為 27 億歐元，其中包括約 1.5 億歐元的交易相關稅務負擔。

交易結構：

• 70% 現金
• 30% Cadence 普通股

在財務模型下，Cadence 預計：

• 該業務在 2026 年將為公司增加約 1.6 億美元營收
• 在 非 GAAP 基準下，2026 年每股盈餘將稀釋約 0.28 美元
• 2027 年開始轉為增益（accretive）

有關 Cadence砸27億歐元收購Hexagon D&E，布局Physical AI與Digital Twin市場 ，更多資訊可於 Cadence 官方網站查詢。

你認識 Cadence 嗎?

Cadence 是全球 EDA （Electronic Design Automation）三大巨頭之一。 (另外兩大巨頭：Synopsys、Siemens Digital Industries Software)

Cadence 是做什麼的？

簡單的說：Cadence 提供工程設計軟體，幫科技公司設計晶片與電子系統。

例如：

• AI晶片
• GPU
• 手機SoC
• 汽車電子
• 5G設備
• Data Center

這些晶片幾乎都會用到 Cadence 的工具。

Cadence 的核心技術

Cadence 的核心產品主要分為三大類：

A. EDA（晶片設計軟體）

EDA = Electronic Design Automation

用途：設計半導體晶片。

流程包括：

晶片設計→電路設計→版圖設計→模擬與驗證→送去晶圓廠製造

Cadence 提供整套工具。常見產品如下：

• Virtuoso
• Innovus
• Genus
• Tempus
• Spectre

B. IP（矽智財）

Cadence 也提供 晶片設計模組。例如：

• SerDes
• PCIe
• DDR
• USB
• AI processor

公司可以直接購買 IP 來整合。

C. Hardware emulation

Cadence 也提供 晶片模擬硬體系統。

代表產品：

• Palladium
• Protium

用途：模擬整個晶片系統。

例如：GPU / CPU / AI晶片。

Cadence 服務的產業？客戶是誰？

Cadence 的技術服務於多個產業，包括：

• 超大規模運算（Hyperscale Computing）
• 行動通信
• 汽車
• 航太
• 工業
• 生命科學
• 機器人

簡單說：全球最先進晶片幾乎都用 Cadence 設計。

星 恆 擁 有 可 靠 的 技 術 與 人 才，有 任 何 相 關 問 題 都 歡 迎 來 信 或 來 電 討 論 指 教，幫 您 量 身 打 造 符 合 需 求 的 解 決 方 案 ，歡 迎 來 電 (02)2712-8448 或 是 來 信。

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PreonLab 6.0 是由德國 FIFTY2 公司開發的無網格計算流體力學（CFD）模擬軟體，採用平滑粒子流體動力學（SPH）技術，專為處理複雜流體行為與多相流問題而設計。此版本在效能、模擬準確性與使用者體驗方面均有重大突破，特別適用於汽車產業中的涉水模擬、齒輪箱潤滑、車身污染分析及自動駕駛感測器水管理等應用場景。 

PreonLab 與 AVL

雖然 PreonLab 是由德國公司 FIFTY2 Technology GmbH 開發的產品，但 AVL（AVL List GmbH）是其官方的全球銷售與技術支援夥伴。透過 AVL 的全球網絡，PreonLab 能夠更快速推廣至汽車產業與重工機械產業中的 OEM 與 Tier 1 供應商。 

例如： 

• AVL 官網直接提供 PreonLab 的產品頁面與解決方案案例。 
• AVL 工程師可支援 PreonLab 的應用與客製模擬流程開發。 

在技術方面上的合作：PreonLab 強化 AVL 在流體模擬領域的解決方案 

PreonLab 為 AVL 在虛擬產品開發流程（Virtual Vehicle Development Process）中的一部分，特別在”無網格流體模擬（SPH）”方面，填補了傳統 CFD 工具（如 AVL FIRE M、Star-CCM+）在自由表面、多相流與潤滑模擬上的限制。 典型應用包括： 

• AVL Driveline 模擬：齒輪箱潤滑、離合器冷卻油噴霧 
• AVL Rainwater Management 解決方案：感測器自潔、涉水風險評估 

在開發與培訓支援方面的合作：

AVL 亦與 FIFTY2 技術團隊保持研發與客戶支援合作關係，提供客戶完整的 PreonLab 導入流程，包括： 

• 技術諮詢與流程整合（與 AVL CRUISE、FIRE M 整合） 
• 客製應用模版（如車身污染分析流程） 
• 用戶培訓與技術研討會（例如 AVL TechDay）  

在市場定位與品牌協同方面：

AVL 推廣 PreonLab 作為其模擬產品組合中針對“複雜自由表面流體行為”的解決方案，並將其定位為： 

• 汽車產業高效潤滑與水管理模擬工具
• 高效能且可快速迭代的設計分析工具，適合早期產品開發階段。 

這有助於 AVL 擴充其模擬平台，提供更完整的一體化工程服務。 

PreonLab 6.0主要新功能與亮點介紹 

1. GPU 加速（NVIDIA CUDA）

PreonLab 6.0 首次引入 GPU 加速功能，利用 NVIDIA CUDA 技術，模擬效能相比傳統多核心 CPU 系統提升最高可達 6 倍。這不僅大幅縮短了模擬時間，還提高了能源效率，為工程師提供更快速的設計迭代與決策支持。 

該功能將持續更新，目前僅支持一部分功能，啟動GPU模擬時，用戶可以檢查是否滿足GPU條件，具體操作方式：於Scene處新增右鍵選項 > Check GPU compatibility，已確認當前設定可以支持GPU實現加速模擬。 

(減速齒輪箱單相流計算時間比較)

(減速齒輪箱兩相流計算結果物理時間比較)

碰壁射流分析

(基於GPU進行熱模擬，與128核心對比，可提高5.9倍計算效率，節能指數在3-7倍之間)

2. 新增壁面黏附模型（Lateral Adhesion Model） 

6.0版本新增的實驗性「壁面黏附」模型，可以更準確地模擬水滴在”傾斜表面”上的附著與滑落行為，特別適用於尾門雨水流動、側窗水管理等場景，提升模擬的現實感與準確性。

(模型驗證：液滴沿斜面流動)

(基於切向力黏附模型的雨刮器模擬)

(雨水在玻璃窗上的水痕跡)

3. 使用者介面優化 

改進圖形使用者介面（GUI），包括後處理與操作流暢性，傳感器功能全新支持Pathlines的導出，以便更加清晰的了解液體流通路徑。 

另外，全新的畫面與更直觀的操作流程，提升了用戶體驗，使模擬設置與結果分析更加高效與愉悅。 

4. PreonDock基於網頁的模擬協作平台 

隨著PreonLab在全球客戶中有越來越多的應用，對大量計算文件(傳輸、共享、使用權)的需求日漸增加，PreonDock 是一個專為 PreonLab 使用者設計的 網頁式模擬任務管理與結果分析環境，讓團隊能跨平台、高效率地協作與追蹤模擬流程，特別適合分布式團隊或需要集中化模擬管理的大型企業研發部門。 

(PreonDock使用介面)

團隊協作優勢 

• 多人可透過同一介面同時進行項目查看與討論 
• 提供遠端監看功能，便於跨部門合作 
• 無需安裝客戶端軟體，透過瀏覽器直接使用 
• 支援與HPC，PreonLab的模擬結果可以無縫連接 
• 方便資料清理與版本管理 
• 允許添加註解、標籤與項目分類 
• 可自動生成統計圖表與關鍵數據摘要 
• 可比對不同模擬項目之間的差異，便於設計決策

星恆擁有可靠的技術與人才，有任何相關問題都歡迎來信或來電討論指教，幫您量身打造符合需求的解決方案。

想 更 清 楚 的 了 解 網格掰掰！PreonLab CFD流體力學模擬再進化   ，歡 迎 來 電 (02)2712-8448 或是 來 信。

If you want to know more details from AVL Preonlab ,please contact Simhex.

AVL Preonlab 的優勢

AVL Preonlab 是一款無網格的 CFD 分析工具，不受限於複雜的前處理過程、或是移動網格的生成手法，對於涉及複雜幾何與動態過程的模擬具有先天的優勢，重要功能特色有以下幾點：

◆ 連續粒子尺寸設置 (Continuous Particle Size, CPS)

◆ 壁面粒子細化功能

◆ 基於 Keyframe 功能的運動規律定義

◆ 通過後處理傳感器 (sensor) ，進行受力、液體分佈、濕壁位置等分析

◆ 基於 Preonlab 的 python API：PreonPy，提升建模與後處理的效率

◆ Preonlab 可以輸出真實感的渲染效果動畫

Advantages of Using PreonLab

PreonLab is a meshless CFD analysis tool that avoids the complexities of traditional preprocessing or the generation of moving meshes. It is particularly advantageous for simulating scenarios involving complex geometries and dynamic processes. Key features include:

◆ Continuous Particle Size (CPS): Enables flexible particle size configurations for enhanced simulation accuracy.

◆ Wall Particle Refinement: Allows detailed resolution near walls for more precise results.

◆ Keyframe-Based Motion Definition: Facilitates the intuitive setup of motion patterns.

◆ Post-Processing Sensors: Analyze forces, liquid distribution, and wet wall locations using embedded sensors.

◆ Python API (PreonPy): Boosts modeling and post-processing efficiency with scripting capabilities.

◆ Realistic Rendering Animations: Outputs high-quality, realistic animations for better visualization.

AVL PreonLab的運作方式

與傳統的計算 流體動力學 ( CFD ) 不同，PreonLab 的模擬採用無網格技術。這不僅簡化了模型的建立過程，也在模擬牛頓流體和非牛頓流體時提供了快速且高效的處理時間。不論您是進行趨勢分析還是尋求精準的預測，PreonLab 都能滿足需求。

在軟體開發過程中，易用性一直是特別重要的考量。因此，PreonLab 被設計成讓每位用戶只需稍加培訓便能直覺地應用於日常工作中。

在不犧牲結果品質的前提下，使開發過程儘可能高效。

How PreonLab Works
In contrast to classical CFD , the simulations in PreonLab are meshless. This not only simplifies model creation. It gives you short and powerful turnaround times when simulating Newtonian and non-Newtonian fluids. Regardless of whether you want trend analysis or precise predictions.

Ease of use was and still is particularly important in the development of the software. Thus, it was designed so that every user can use it intuitively in his daily work with a little training.

The goal has always been: to make development as efficient as possible without compromising on the quality of the results.

• 延伸閱讀
  • 從噴嘴到排水系統：PreonLab助力洗碗機全流程設計模擬
  • 電泳優化 (下)
  • 電泳優化 (上)
  • PreonLab光滑粒子分析 CPS與自適應細化功能應用
  • AVL PreonLab 5.1 Release
  • AVL PreonLab 無網格CFD模擬技術
  • 新版 PreonLab 5.1 發布: 更貼近真實應用
  • 新版PreonLab 5.2 無網格光滑粒子流場分析

這篇文章 網格掰掰！PreonLab CFD流體力學模擬再進化 最早出現於 星恆科技有限公司。

計算流體力學（英語：Computational Fluid Dynamics，簡稱CFD）是21世紀流體力學領域的重要技術之一，使用數值方法在計算機中對流體力學的控制方程式進行求解，從而可預測流場的流動。 在複雜且成本高昂的汽車製造業的建立過程中，設計優化階段採用可靠的分析模擬工具已經被大量驗證其有效程度，汽車行業的各個知識領域和階段均在尋找有效的模擬解決方案本文以電泳塗裝過程為例，透過 AVL 的虛擬驗證工具 Preonlab，可以對多種設計參數進行優化，例如油箱尺寸、電泳過程中白車身的運行軌跡、速度以及幾何細節。

Wetting Sensor

PreonLab的濕壁傳感器(Wetting Sensor)是一項強大的工具，用於確認零部件各個位置是否與液體直接接觸，該功能支持輸出任意時間範圍內的結果，從而詳細分析零部件在不同階段的濕潤情況。此外，濕壁傳感器還可以計算每個部件各個位置與液體直接接觸的持續時間，這對於評估工藝均勻性和優化設計非常有幫助。

下方影片展示了使用濕壁傳感器進行後處理的結果，直觀地呈現了零部件與液體接觸的分佈情況及接觸時間的分佈，為電泳工藝的精細化分析提供了重要依據。

FORCE SENSOR

PreonLab 的力傳感器(Force Sensor)能夠統計並輸出整個電泳過程中車身所受的各種力，用戶可以利用力傳感器測量車身各個位置的應力和扭矩，從而深入分析車身在整個工藝過程中的受力情況，這一分析對於電泳塗裝工藝工程師和車輛結構工程師而言，能夠幫助優化工藝過程和車身結構設計。

此外，這些計算結果也可以方便地作為邊界條件導入到其他軟體中，支持跨平台的協同工作和進一步的分析。

下方影片展示了車身上累積最大受力隨時間變化的過程，並從不同角度分析了車身各部件在浸入和拖出過程中的受力情況，這有助於工程師更好地理解車身在工藝過程中的力學行為，並針對性地進行優化設計。

VOLUME SENSOR

體積傳感(Volume Sensor)能夠輕鬆統計車身重點關注區域排出液體的時間，對於評估排液效率至關重要。

下圖展示了車身附近區域的液體體積隨時間的變化，在車身完全浸入液體中時，體積傳感器測得的液體體積達到最大值，當車身被拖出液面後，體積傳感器測得的液體體積逐漸減少。

通過分析這些結果，我們可以判斷車身拖出後是否能夠順利排出液體，並基於這些分析進行優化設計。例如，可以考慮在車身上增加更多的排水孔，或者調整拖曳曲線，以提高排液效率，縮短各工序之間的停留時間。此外，這樣的優化還能有效避免因為殘留液體而導致液槽之間的交叉污染，進一步提高整體工藝效率。

液體殘留的檢測和輸出

在車身被拖出儲液槽後，仍然會有一些液體殘留在行李廂內，這些液體很可能無法順利排出，在初始設計方案中，這樣的情況是非常常見的。

為了確保液體能夠順利排出，有必要通過模擬來識別殘液的位置，並基於這些位置信息進行調整。

利用模擬結果，工程師可以優化車身設計以及浸入和拖曳曲線。例如，根據殘液的具體位置，調整車身結構或改變拖曳路徑，以促進液體的有效排出，這種方法可以應用於任意車身設計與工藝曲線的組合，從而實現對各種情境下的最佳排液效果進行優化。

車身中的殘液分佈狀態

使用 PreonLab 的 Python API (PreonPy)，用戶可以自動檢測殘液的位置，在本例中，我們在模擬結束後，通過 PreonPy 自動尋找體積超過 10ml 的殘液區域，並重點關注行李廂區域。

如圖所示，一共檢測到 6 個體積超過 10ml 的殘液區域。圖中，橙色的圓點標示了每個殘液區域的中心位置，這些標示幫助工程師迅速定位並分析液體的殘留情況，從而進一步進行優化設計。

採用 PreonLab 內建的網格生成功能(Preon Mesher)，使用者可以對殘液區域進行網格生成，並將生成的網格匯出為 CAD 檔。這些 CAD 檔可以導入到其他軟體中，用於進一步的模擬、設計和分析，以優化電泳工藝或車身設計。

如圖所示，網格生成後的殘液區域視覺化結果清晰，説明工程師深入瞭解液體在複雜結構中的分佈情況，為後續優化提供重要依據，通過與其他軟體的相容性，使用者可以在不同平臺上進行跨軟體的協同工作與精細化分析。

模擬的效率

本文所展示的算例使用 64 核 進行仿真，模擬 100 秒 物理時長，僅需 60 小時。基於仿真過程中的粒子細化和粒子刪除等提高仿真效率的措施，液體粒子數的範圍從 18 萬 到 900 萬 不等。

下圖顯示求解粒子數與計算時長之間的關係，可以清楚地看到計算量與流體粒子數量之間的關聯，在約 52 秒 時，計算時長的斜率顯著增加，這是因為細化設置被啟動。具體而言，當車身從儲液槽中拖出並開始排水時，細化設置啟用，目標粒子尺寸變小，導致粒子數量增加，同時計算時間也相應增加。這個過程展示了 PreonLab 在提供高計算精度的同時，也平衡了計算效率，能夠根據需要動態調整粒子尺寸，從而實現高效的仿真過程。

  總結  

PreonLab 提供了獨特的粒子細化功能，極大地滿足了電泳塗裝工藝設計的需求，能夠幫助工程師在樣件生產之前識別缺陷並進行改進。由於 PreonLab 的易用性和無需生成計算網格的特點，用戶可以快速進行建模和仿真，節省了大量的時間和資源。

依靠連續粒子尺寸、近壁面細化 以及強大的求解算法，PreonLab 能夠有效且準確地預測液體流動行為。通過內建的傳感器，用戶可以輕鬆預測排水時間、對車身受力進行可視化分析，並評估設計方案的可行性。

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Preonlab 的 優 勢

Preonlab 是一款無網格的 CFD 分析工具，不受限於複雜的前處理過程、或是移動網格的生成手法，對於涉及複雜幾何與動態過程的模擬具有先天的優勢，重要功能特色有以下幾點：

◆ 連續粒子尺寸設置 (Continuous Particle Size, CPS)

◆ 壁面粒子細化功能

◆ 基於 Keyframe 功能的運動規律定義

◆ 通過後處理傳感器 (sensor) ，進行受力、液體分佈、濕壁位置等分析

◆ 基於 Preonlab 的 python API：PreonPy，提升建模與後處理的效率

◆ Preonlab 可以輸出真實感的渲染效果動畫

Advantages of Using PreonLab

PreonLab is a meshless CFD analysis tool that avoids the complexities of traditional preprocessing or the generation of moving meshes. It is particularly advantageous for simulating scenarios involving complex geometries and dynamic processes. Key features include:

◆ Continuous Particle Size (CPS): Enables flexible particle size configurations for enhanced simulation accuracy.

◆ Wall Particle Refinement: Allows detailed resolution near walls for more precise results.

◆ Keyframe-Based Motion Definition: Facilitates the intuitive setup of motion patterns.

◆ Post-Processing Sensors: Analyze forces, liquid distribution, and wet wall locations using embedded sensors.

◆ Python API (PreonPy): Boosts modeling and post-processing efficiency with scripting capabilities.

◆ Realistic Rendering Animations: Outputs high-quality, realistic animations for better visualization.

PreonLab 的 運 作 方 式

與傳統的計算流體動力學 (CFD) 不同，PreonLab 的模擬採用無網格技術。這不僅簡化了模型的建立過程，也在模擬牛頓流體和非牛頓流體時提供了快速且高效的處理時間。不論您是進行趨勢分析還是尋求精準的預測，PreonLab 都能滿足需求。

在軟體開發過程中，易用性一直是特別重要的考量。因此，PreonLab 被設計成讓每位用戶只需稍加培訓便能直覺地應用於日常工作中。

在不犧牲結果品質的前提下，使開發過程儘可能高效。

How PreonLab Works
In contrast to classical CFD, the simulations in PreonLab are meshless. This not only simplifies model creation. It gives you short and powerful turnaround times when simulating Newtonian and non-Newtonian fluids. Regardless of whether you want trend analysis or precise predictions.

Ease of use was and still is particularly important in the development of the software. Thus, it was designed so that every user can use it intuitively in his daily work with a little training.

The goal has always been: to make development as efficient as possible without compromising on the quality of the results.

• 延伸閱讀 
  • 電泳優化 (上)
  • PreonLab光滑粒子分析 CPS與自適應細化功能應用
  • AVL PreonLab 5.1 Release
  • AVL PreonLab 無網格CFD模擬技術
  • 新版 PreonLab 5.1 發布: 更貼近真實應用
  • 新版PreonLab 5.2 無網格光滑粒子流場分析

這篇文章 電泳優化 – AVL Preonlab CFD 計算流體力學 (下) 最早出現於 星恆科技有限公司。

計算流體力學（英語：Computational Fluid Dynamics，簡稱CFD）是21世紀流體力學領域的重要技術之一，使用數值方法在計算機中對流體力學的控制方程式進行求解，從而可預測流場的流動。 在複雜且成本高昂的汽車製造業的建立過程中，設計優化階段採用可靠的分析模擬工具已經被大量驗證其有效程度，汽車行業的各個知識領域和階段均在尋找有效的模擬解決方案本文以電泳塗裝過程為例，透過 AVL 的虛擬驗證工具 Preonlab，可以對多種設計參數進行優化，例如油箱尺寸、電泳過程中白車身的運行軌跡、速度以及幾何細節。

使 用 Preonlab 的 優 勢

Preonlab 是一款無網格的 CFD 分析工具，不受限於複雜的前處理過程、或是移動網格的生成手法，對於涉及複雜幾何與動態過程的模擬具有先天的優勢，重要功能特色有以下幾點：

◆ 連續粒子尺寸設置 (Continuous Particle Size, CPS)

◆ 壁面粒子細化功能

◆ 基於 Keyframe 功能的運動規律定義

◆ 通過後處理傳感器 (sensor) ，進行受力、液體分佈、濕壁位置等分析

◆ 基於 Preonlab 的 python API：PreonPy，提升建模與後處理的效率

◆ Preonlab 可以輸出真實感的渲染效果動畫

Advantages of Using PreonLab

PreonLab is a meshless CFD analysis tool that avoids the complexities of traditional preprocessing or the generation of moving meshes. It is particularly advantageous for simulating scenarios involving complex geometries and dynamic processes. Key features include:

◆ Continuous Particle Size (CPS): Enables flexible particle size configurations for enhanced simulation accuracy.

◆ Wall Particle Refinement: Allows detailed resolution near walls for more precise results.

◆ Keyframe-Based Motion Definition: Facilitates the intuitive setup of motion patterns.

◆ Post-Processing Sensors: Analyze forces, liquid distribution, and wet wall locations using embedded sensors.

◆ Python API (PreonPy): Boosts modeling and post-processing efficiency with scripting capabilities.

◆ Realistic Rendering Animations: Outputs high-quality, realistic animations for better visualization.

PreonLab 的 運 作 方 式

與傳統的計算流體動力學 (CFD) 不同，PreonLab 的模擬採用無網格技術。這不僅簡化了模型的建立過程，也在模擬牛頓流體和非牛頓流體時提供了快速且高效的處理時間。不論您是進行趨勢分析還是尋求精準的預測，PreonLab 都能滿足需求。

在軟體開發過程中，易用性一直是特別重要的考量。因此，PreonLab 被設計成讓每位用戶只需稍加培訓便能直覺地應用於日常工作中。

在不犧牲結果品質的前提下，使開發過程儘可能高效。

How PreonLab Works
In contrast to classical CFD, the simulations in PreonLab are meshless. This not only simplifies model creation. It gives you short and powerful turnaround times when simulating Newtonian and non-Newtonian fluids. Regardless of whether you want trend analysis or precise predictions.

Ease of use was and still is particularly important in the development of the software. Thus, it was designed so that every user can use it intuitively in his daily work with a little training.

The goal has always been: to make development as efficient as possible without compromising on the quality of the results.

電泳優化 – AVL Preonlab CFD計算流體力學 流體分析

何為電泳塗裝？

電泳塗裝 (electro coating) 是利用外加電場使懸浮于電泳液中的顔料和樹脂等微粒定向遷移並沉積于電極之一的基底表面的塗裝方法。 電泳塗裝的原理發明于是20世紀30年代末，但開發這一技術並獲得工業應用是在1963年以後， 電泳塗裝是近30年來發展起來的一種特殊塗膜形成方法，是對水性塗料最具有實際意義的施工工藝。 具有水溶性、無毒、易于自動化控制等特點，迅速在汽車、建材、五金、家電等行業得到廣泛的應用。

制 作 工 藝

電泳塗裝是把工件和對應的電極放入水溶性塗料中，接上電源後，依靠電場所産生的物理化學作用，使塗料中的樹脂、顔填料在以被塗物爲電極的表面上均勻析出沉積形成不溶于水的漆膜的一種塗裝方法。

電泳塗裝類型：

電泳工藝分為陰極電泳和陽極電泳兩種類型，其中由於陰極電泳塗層具有更高的耐腐蝕性，因此在汽車行業中被廣泛應用，典型的陰極電泳工藝通常包括以下幾個步驟：

1. 除油 (Degreasing)

2. 冲洗 (Rinse)

3. 磷化 (Phosphating)

4. 冲洗 (Rinse)

5. 電泳塗裝 (E-coating)

6. 冲洗 (Rinse)

7. 排水 (Draining)

8. 烘乾 (Baking)

在整個流程中，與 CFD 模擬相關的主要步驟包括前處理(如磷化)、電泳塗裝，以及各個冲洗過程，流程中的多個步驟都涉及車身在液體中的浸入和拖出，這些步驟也是本文分析的重點所在。

流體分析

典型的電泳塗裝工藝流程

電泳優化 – AVL Preonlab CFD計算流體力學

在整個電泳工藝過程中，白車身首先會被浸入液體中(如水、磷化液、其他預處理液或電泳塗料液)，接著，白車身按照預設的路徑進行平移與旋轉操作，最後被拖出液面。 為了避免液體殘留在工件表面進而污染下一工序的液槽，車身在轉移至下一步驟前需完成有效的排液。

液槽的尺寸需與工件尺寸相匹配，通常在約 400m³ 的空間內完成塗裝過程。 下方影片展示了位於 寶馬慕尼黑工廠 的電泳塗裝工藝流程：

在整個電泳塗裝工藝中，除了涉及電泳現象的電泳底漆塗覆步驟之外，其餘所有過程均可通過 PreonLab 進行精確的模擬，PreonLab 可以在不考慮電泳現象的前提中，對塗裝工藝中的流體力學現象進行建模與預測。 特別是對於液體的流動與排出過程，PreonLab 提供了高效且準確的分析工具，能幫助工程師優化工藝設計，這是傳統CFD較困難達到的效果。

電泳優化 – AVL Preonlab CFD計算流體力學

下方的影片展示了 PreonLab 對該過程的模擬結果，清晰呈現了液體行為與排液效果：

由於車身上存在許多尺寸較小的孔洞，為了準確模擬這些孔對液體流動的影響，必須在模擬過程中採用足夠小的粒子尺寸。 然而，正如影片中所展示的，液槽的尺寸非常大，整個工藝過程中涉及的液體量極其龐大，如果對所有液體均採用如此細小的粒子尺度進行求解，將大幅提高計算資源的需求與計算時間，這在工程應用中是不切實際的。

因此，需要在模擬中採取適當的數值方法，例如局部細化或混合解析策略，以平衡模擬精度與計算效率，確保在關鍵區域提供精確的結果，同時減少對整體計算資源的耗用。

為了滿足工程應用中的效率需求，模擬流程需要具備智慧化的粒子細化與合併功能，PreonLab 中的 連續粒子尺寸（CPS）演算法正好能很好地實現這一點。 CPS 演算法允許模擬中根據需求動態調整粒子的尺寸，使得在需要高精度的區域進行細化，而在較大範圍或不敏感區域進行粒子合併，從而有效平衡模擬的精度與計算效率。

下方影片展示了 PreonLab 的連續粒子尺寸方法在電泳塗裝工藝中的應用，直觀地展現了該技術如何針對不同區域的需求進行粒子尺寸的動態調整，並大幅提升了粒子法模擬的效能與靈活性，真正改變了粒子法仿真的運作方式。

為了充分發揮 連續粒子尺寸（CPS）算法 的優勢，我們在示例中採用了 近壁面粒子細化 功能，當粒子接近幾何結構時，該功能會自動對粒子進行細化，從而能夠更精準地捕捉複雜幾何結構附近的流動特性，這種方法確保了在關鍵區域的模擬精度，同時避免了對整體計算資源的過度消耗。

下方影片演示了 PreonLab 基於幾何結構進行粒子細化的功能，生動展現了粒子隨著靠近壁面而逐漸細化的過程，以及這一功能如何幫助模擬更加精確地處理複雜幾何結構周圍的流動行為。

電泳優化 – AVL Preonlab CFD計算流體力學

PreonLab 的 分 析 結 果 與 後 處 理

在使用 PreonLab 進行 電泳 過程模擬後，可以通過內置的強大後處理工具對結果進行深入分析，本次模擬中，主要使用了以下後處理工具：

1. Wetting Sensor（濕壁傳感器） 用於監測白車身表面被液體覆蓋的情況，幫助評估浸入和拖出過程中的濕潤效果。

2. Force Sensor（受力傳感器） 用於測量車身在液體中運動過程中所受的流體力，為優化工藝設計提供參考數據。

3. Volume Sensor（體積傳感器） 用於計算特定區域內的液體體積變化，幫助分析排液效率以及避免液體殘留的情況。

這些工具協同工作，為 電泳 工藝的優化提供了多維度的關鍵數據支持。

星恆擁有可靠的技術與人才，有任何相關問題都歡迎來信或來電討論指教，幫您量身打造符合需求的解決方案。

想 更 清 楚 的 了 解 電泳優化 – AVL Preonlab CFD計算流體力學  ，歡 迎 來 電 (02)2712-8448 或是 來 信。

If you want to know more details from Preonlab ,please contact Simhex.

• 延伸閱讀 
  • PreonLab光滑粒子分析 CPS與自適應細化功能應用
  • AVL PreonLab 5.1 Release
  • AVL PreonLab 無網格CFD模擬技術
  • 新版 PreonLab 5.1 發布: 更貼近真實應用
  • 新版PreonLab 5.2 無網格光滑粒子流場分析

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多相流功能

新版 PreonLab 5.1新增多相流模擬功能，可以針對氣體進行求解。下圖以上升的氣泡模型顯示 PreonLab 的模擬結果與一般網格模型的分析結果一致。

圖1: PreonLab與不同分析軟體的結果比較

多相流功能可實際應用在高速齒輪箱油的飛濺與潤滑，在模擬結果中可以看到油液中卷吸的氣相粒子，相較於有限體積法， PreonLab 的多相流功能計算速度有明顯的優勢：

圖2: PreonLab與不同分析軟體的速度比較

局部細化功能

新功能中分別支援液相粒子與氣相粒子進行局部的細化，也可以針對不同求解器定義不同的粒子直徑。在PreonLab新版選單中，可以局部加密固體壁面附近的粒子，提供使用者更靈活的建模選擇，相較於box domain的局部細化，其計算速度可提供約2倍。

圖3: 新版 PreonLab的局部細化功能

熱分析應用

• Wall Function 功能提升，提供熱傳HTC的計算精度
• 支持固體溫度場的求解：活塞冷卻、電機冷卻…
• 固體粒子熱傳導計算也支持任意形狀的局部細化，大幅提升計算效率

圖4: 新版 PreonLab 的局部細化功能應用在固體中

Snow求解器增強

在 5.1 版 本 中，Snow求解器 的 計 算 速 度 得 到 大 幅 的 提 升，在 下 圖 與 Audi 的 實 際 應 用 案 例 中 可 看 到 ，用 新 版 PreonLab 可 以 獲 得 3.6倍 的 增 速。

圖5: NAFEMS world congress 2021 “CFD Simulation of a Vehicle Driving in Snow”

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PreonLab 介紹：

經 典 CFD 軟體和 PreonLab 之 間 的 差 異 很 快 就 能 解 釋 清 楚 —— 經典 CFD 軟體 基 於 網格創建 ，而 PreonLab 則 選 擇 了 不 同 的 方 法 ：平滑粒子流體動力學 （SPH） 是 革 命 性 PREON® 技術 的 基 礎 。 

無需網格，所 有 流體力學 難 題 都 可 以 快 速 且 輕 鬆 地 解 決 。同 時， PreonLab 能 為 您 提 供 可靠的視覺化結果 。

應 用 領 域 PreonLab 齒輪箱 涉水 雪場景

•  齒輪箱 

使用 PreonLab 進行 齒輪箱 的仿真，能夠顯著的縮短開發周期。 極短的仿真建模時間，能夠實現設計方案快速迭代，甚至可以在優化迭代中考慮換熱。

•  涉水 

不同車速及 涉水 深度條件下，車輛的準確運動規律對於涉水仿真非常的重要。 PreonLab 中的車輛懸架模型，能夠更加準確的考慮涉水過程中的車輛姿態。

•  雪場景 

PreonLab 能夠模擬各種不同屬性的流體，甚至包括雪。 PreonLab 中獨特的雪求解器，能夠幫助用戶進行各種 雪場景 的求解，解決複雜的問題，例如：輪罩內的積雪。

為 什 麼 選 擇 PreonLab ？

• 強大的SPH求解器

與常規的基於粒子的求解器相比， PreonLab 可以穩健地處理更大的時間步長，將計算時間減少幾個數量級，並且無需人為去定義求解步長。

• 後處理

PreonLab 配備了強大的內建後處理工具，保障流暢易用的量化結果統計還是高品質的影像渲染。

• 連續粒子尺寸

對於有限體積法來說網格細化並不是一個新主題，這也是加速計算的有效手段 。但對於粒子法軟體來說是一個非常大的挑戰，PreonLab 透過連續粒子尺寸（CPS）技術可以實現高效且穩健的粒子細化及合併，同樣達到加速求解的效果。

更 重 要 的 是 ？

粒子 也 非 常 適 合 為 其 他 材 料 建模。  PreonLab 可 以 用 彈塑性模型 和 剛體模擬 各 種 類 型 的 雪，當 然 也 是 用 的 隱式解法 。

新 奇 功 能 ？

上 述 並 不 是 PreonLab 能 做 到 的 全 部 ！ PreonLab 還 有 一 些 其 他 特 異 功 能 可 滿 足 你 一 切 所 想 。

• A柱溢流現像模擬

雨天行車側窗被雨水覆蓋嚴重影響駕駛透過後視鏡觀察車輛週邊環境，極易引發交通事故。 雖然該現象無法避免，但是我們可以透過模擬分析手段去優化結構設計，進而確保我們後視鏡的可觀察度。 PreonLab可以透過耦合不同工況下的空氣流場進而分析出對應工況下A柱溢流後雨水在側窗的分佈情況，方便我們提升車輛主動安全性能。

• 泥水污染評估

PreonLab可以透過非牛頓流體模擬車輛通過泥水路面後車身以及機艙內關鍵部件的污染情況。 一方面可以引導我們車身擋泥板等外飾件的設計，另一方面也可以提示我們是否要對關鍵部件做一些必要性的擋板以提升部件的使用壽命。

• 雪屬性資料庫

PreonLab可以模擬積雪路面行車和雪天行車等不同雪場景。然而雪的形態和屬性和天氣狀況有很大關係。 PreonLab 以彈塑性模型和剛體模擬各種類型的雪，並且根據工程經驗內建了6種常見雪的屬性參數供使用者直接呼叫。

• 自動駕駛感應器水管理

自動駕駛功能的可靠性直接影響到我們的行車安全，也是我們主機廠研發人員和終端使用者都非常重視的重點。 功能可靠性的前提是我們的雷達或攝影機能夠擯除幹擾因素獲得準確的訊號。 PreonLab可以較全面的輔助我們分析車輛各種水環境下，雷達或攝影機水的覆蓋情況，引導我們進行設計優化以提升功能可靠性。

延伸閱讀

• AVL PreonLab 5.1 Release
• AVL PreonLab 無網格CFD模擬技術

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