重磅︱数字孪生风洞「风神NF3」发布!

  2025年11月29日,第四届智能流体力学产业联合体大会于深圳隆重召开。

  会上,在中航工业通飞AG600灭火型总设计师程志航、智能流体力学产业联合体副理事长张伟伟、西北工业大学飞行器基础布局全国重点实验室研究员惠增宏、中国空气动力研究与发展中心研究员赵钟的共同见证下,江苏省重点研发计划(No. BE2022050)项目成果——数字孪生风洞「风神NF3」正式发布!

  本次发布会向业界展示了「风神NF3」高保真、高效率与高易用性的突破性进展,标志着数字风洞技术步入规模化产业应用的新阶段。

01 现场直击

  本届大会汇聚了国内流体力学领域的顶尖专家学者与产业精英,聚焦智能流体力学技术的工程化应用。神工坊®「风神NF3」数字孪生风洞的发布,亦成为全场瞩目的焦点。

  发布会现场,神工坊®创始人&CEO任虎先生,系统介绍了「风神NF3」的关键技术与核心功能。平台基于先进的国产超级计算基础设施,构建了与物理风洞1:1的孪生数字模型,实现了对复杂流动现象的精准预测与高效分析。“几何-物理-数据”的三重孪生技术架构及全流程试验展示,引发了与会嘉宾的浓厚兴趣与热烈讨论。

02 产品解读

2.1 三重孪生

  「风神NF3」以西北工业大学亚洲最大低速翼型风洞NF-3为原型,采用了“几何孪生x物理孪生x数据孪生”的“三重孪生”技术,实现了NF-3风洞在数字世界的1:1还原。

  • 几何孪生:通过1:1几何建模,还原风洞整体形状,刻画尾迹耙等几何细节
  • 物理孪生:高性能数值引擎支撑10亿级网格数值求解,对齐物理试验初边值条件
  • 数据孪生:融合试验数据同化流场,采用符号回归模型构建智能湍流模型

2.2 四大痛点

  「风神NF3」的诞生,剑指物理风洞试验长期受到的4大挑战制约——

  • 周期漫长:以新型风力机为例,完成风洞试验需要不少于100个工作日,项目周期被显著拉长。
  • 成本高昂:试验开销巨大,例如汽车风洞试验每分钟耗资高达400元,且单个样车模型的制造成本就达到上百万元级别。
  • 场景局限:风洞试验的雷诺数低于实际运行条件,并且存在壁面干扰、阻塞干扰等固有局限,导致试验结果与真实工况存在偏差。
  • 产能不足:国内可用于生产的大型风洞仅20座左右,资源紧张,民用设备的试验排队周期经常以年为单位计算,严重制约研发效率。

2.3 三大优势

  数字孪生风洞具有的三大优势,可以针对性缓解或者解决以上难题。

  • 物理增强:

  通过高保真仿真,为物理试验提供全流场的可视化数据,辅助优化试验设计,并能采集物理传感器无法测量的关键信息,从而显著提升试验结果的预测置信度。针对性地解决“场景局限”中信息采集不足的问题。

  • 早期替代:

  在项目前期,用数字仿真替代部分物理试验车次,实现“数字迭代”而非昂贵的“物理迭代”。这能大幅缩短研发周期,并降低样机制造和试验的直接成本,直接应对“周期漫长”和“成本高昂”的挑战。

  • 边界扩展:

  在已验证的模型基础上,可以在数字环境中安全地扩展试验边界,例如模拟更高的雷诺数、更大尺寸的模型或更极端的工况,打破物理风洞在设备能力和安全性上的极限,探索更广阔的设计空间。针对性突破“场景局限”中的条件限制。

视频展示SimForge™ 


重磅︱数字孪生风洞「风神NF-3」发布!


SimForge™「 风神NF3」 演示

03 结语

  「风神NF3」数字孪生风洞是神工坊®“数字孪生试验”战略的关键一步,在研发进程中具有里程碑意义。

  “数字孪生试验”以“超算+AI”为基础支撑,以超高保真度数值模拟、智能求解加速、实测数据融合与智能修模为主要手段,力求破解“精度和效率难兼顾”、“模拟和试验难对齐”等核心难题。“数字孪生试验”将引领行业最高保真度,主要面向高端装备设计研发的“数字终试”需求,大幅加速试验合格迭代过程。

  「风神NF3」数字孪生风洞应用也将登陆SimForge™高性能仿真云平台公开测试,敬请期待!

基于模拟退火的计算器 在线运行 访问run.bcjh.xyz。 先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/cc95c98c3760 参见此仓库。 使用方法(本地安装包) 前往Releases · hjenryin/BCJH-Metropolis下载最新 ,解压后输入游戏内校验码即可使用。 配置厨具 已在2.0.0弃用。 直接使用白菜菊花代码,保留高级厨具,新手池厨具可变。 更改迭代次数 如有需要,可以更改 中39行的数字来设置迭代次数。 本地编译 如果在windows平台,需要使用MSBuild编译,并将 改为ANSI编码。 如有条件,强烈建议这种本地运行(运行可加速、可多次重复)。 在 下运行 ,是游戏中的白菜菊花校验码。 编译、运行: - 在根目录新建 文件夹并 至build - - 使用 (linux) 或 (windows) 运行。 最后在命令行就可以得到输出结果了! (注意顺序)(得到厨师-技法,表示对应新手池厨具) 注:linux下不支持多任务选择 云端编译已在2.0.0弃用。 局限性 已知的问题: - 无法得到最优解! 只能得到一个比较好的解,有助于开阔思路。 - 无法选择菜品数量(默认拉满)。 可能有一定门槛。 (这可能有助于防止这类辅助工具的滥用导致分数膨胀? )(你问我为什么不用其他语言写? python一个晚上就写好了,结果因为有涉及json读写很多类型没法推断,jit用不了,算这个太慢了,所以就用c++写了) 工作原理 采用两层模拟退火来最大化总能量。 第一层为三个厨师,其能量用第二层模拟退火来估计。 也就是说,这套方法理论上也能算厨神(只要能够在非常快的时间内,算出一个厨神面板的得分),但是加上厨神的食材限制工作量有点大……以后再说吧。 (...
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