案例分享｜20倍提效！水力设备电磁仿真的云端实战

在现代水力设备制造领域，电磁仿真是贯穿设计、研发到故障诊断的核心技术之一。而随着"双碳"目标驱动下清洁能源设备的迭代加速，水轮机、水泵等设备研发的多物理场耦合特性对仿真精度提出前所未有的挑战。传统仿真工具在处理复杂多物理场耦合等场景时，逐渐暴露出算力瓶颈、计算精度低下与工程适配性问题。

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场景直击，痛点解析

以某大型水力电机仿真项目为例，该案例使用OpenFoam进行计算，模型网格规模达5200万单元，全周网格密度突破数亿级别，同时需处理电磁场、湍流、多孔介质等多物理场耦合问题。此类需求对计算资源、算法稳定性及工程验证效率提出了近乎苛刻的要求。

1. 多物理场耦合计算超载

水力设备中电磁场与流体动力学（如水流对电机冷却的影响）、结构应力（如转子振动）的耦合机制复杂且非线性。在传统的仿真流程中，工程师需要在本地部署高性能计算资源，同时依赖多款软件进行单物理场分析，再手动整合结果。这种模式不仅耗时耗力，还容易因算力不足导致仿真中断。

电机流域模型

2. 网格密度及参数精度需求激增

水力设备（如涡轮、电机）需精确捕捉电磁场与流场的瞬态交互，网格规模常达千万至亿级。案例中，单电机流域模型即需5200万网格单元，全周分析时网格量级进一步攀升。传统本地集群受限于硬件成本，难以支撑此类超大规模计算。

千万级网格剖分

再比如，在硬件设施制约条件下，某大型水轮发电机的瞬态电磁仿真需极小时步长（如2.75×10⁻⁵秒）以捕捉高次谐波（如150次谐波），导致单次仿真时间长达150小时，且仅能覆盖转子单次旋转周期（0.5秒）。而更多次数的旋转周期，因计算资源、项目周期等限制难以实现。[1]

随着设备性能要求的提高，其仿真模型复杂度及参数精细度不断提升，导致计算资源需求呈立方增长，令工程师陷入“精度-成本”两难的境地。

速度分布图

3. 参数优化计算效率低下

电磁仿真过程中，网格密度对仿真结果有着直接的影响。例如铁心损耗模拟，其在发电机中不均匀分布，因此网格密度在发电机所有不同部位都可以不均匀分布。为了得到所有的电磁现象，对预计高铁心损耗部位的网格密度必须重新设定，进行多次仿真计算。[2]在本地资源有限的情况下，就需要进行数次作业提交，无法同时求解，导致项目周期不可控。

技术突围，精准赋能

“传统单物理场仿真无法捕捉电磁热效应与流体振动的耦合关系，而多场耦合计算对算力需求呈指数级增长，本地服务器动辄需要两周时间，严重拖慢迭代周期。”

针对种种挑战，SimForge高性能仿真云平台结合弹性云端算力、工业级软件资源等优势，助力一线仿真工程师在高精度与高效率之间实现平衡。

1. 专业GPU并行渲染，多任务并发求解

SimForge 高性能仿真云平台实现了多 GPU 的分时共享，同时支持大规模仿真数据的多 GPU 服务端并行渲染，让10亿+网格可视化、多任务并发求解计算无压力。

在水力设备电磁仿真过程中，扩展至4倍资源时仍保持了88%以上并行效率，加速比最高达3.52，为该亿级网格求解提供底层算力保障。

OpenFoam应用一系列加速方法后的算例运行时间与加速比

2. "超算级资源池+工业级软件栈"

SimForge 拥有亚洲最大的价值2亿的商业仿真软件授权，搭建了“传统商软+开源/国产软件+自研定制软件”的“工业级软件栈”。

配合超算资源支持，该案例在使用OpenFoam进行仿真的过程中，动态调度66560核并行计算，无论是电磁场、湍流、多孔介质等多物理场耦合计算超载的问题，还是网格密度及参数精度需求激增但受资源和性能掣肘的困境，都能借此迎刃而解。

3. 实时计费，精准结算，风险可控

SimForge 采用实时计费，精准结算的模式，让用户在使用过程中能够清晰了解费用情况，风险可控。无论是短期的集中计算任务，还是长期的研发项目，都能根据实际使用情况灵活计费，避免了资源浪费和不必要的成本支出，以及日常软硬件维护的烦恼。

4. 打破仿真信息孤岛，在线协同范式升级

区别于大部分仿真云平台只有子母账号管理功能，SimForge 在账号管理功能之外，是可以实现界面实时同步操作的。

同时，关注到不同用户对账号信息保密需求不同，SimForge支持——“相同账号不同设备，同时登录协同操作”，“不同账号同时进入作业协同操作”两种使用情景，从企业研发协同纬度，提升了工程仿真效率。

结语

基于SimForge高性能仿真云平台的软硬件支撑，用户通过web端，即享受了“PC式高性能体验”，使用超算硬件资源和海量软件资源开展仿真作业，实现了从前处理建模到结果可视化的全云端闭环，提升气动预测精度的同时，水力设备电磁仿真效率提高了20倍。

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参考文献：
[1] [2] Aguiar A B M, Merkhouf A, Al-Haddad K, et al. Electromagnetic modelling of existing large hydro generator[C]//2011 IEEE International Electric Machines & Drives Conference (IEMDC). IEEE, 2011: 389-393.