VirtualFlow 2026.1 升级几何处理引擎，同时支持精确边界表示与面片几何，并搭载智能化清理能力，从源头保障网格质量与数值求解稳定性。
- 支持 BRep 精确边界表示与 STL 三角网格模型双模式兼容
- 兼顾参数化 CAD 设计精度与扫描面片数据的网格适配性
- 满足多样化复杂前处理场景的建模需求
- 自动化表面修复：提供填充表面、去除多余倒角、修复模型尖角、自动补洞等功能
- 一体化集成建模、变换与修复操作，快速处理几何瑕疵
- 自动识别并修复常见的几何拓扑缺陷
- 确保后续网格划分质量及数值求解过程的稳定性
VirtualFlow 2026.1 集成自研高效网格引擎，可支撑复杂模型千万级网格剖分，兼顾网格生成效率、质量与可控性。
- 具备 STL 自动预处理能力与灵活的生成策略
- 近壁区域单元密度较高，远场逐步稀疏化
- 对复杂局部具备加密能力
- 复杂机体构型可形成稳定的外流场包络
- 典型模型：Ahmed 汽车模型边界层、十字翼导弹
- 接近 3000 万网格量，生成时间约为 413s（PC）
VirtualFlow 2026.1 上线 GPU 原生 SST 湍流模型与三类 GPU 原生多相流模型，应对复杂工业应用场景。
- 基于混合 RANS/LES 思想与剪切应力输运的高精度湍流模拟方法
- 融合 k-ω 与 k-ε 模型优势，兼顾近壁区与远场自由流精度
- 自动切换壁面函数 / 低雷诺数模型，适配不同网格精度
- 内置分离流修正，精准捕捉逆压梯度下的流动分离现象
典型场景：航空外气动（翼型 NLR7301，雷诺数 2.51E6）
- 基于界面追踪法处理互不相溶流体问题
- 支持气液、液液两相及多相流动
- 自适应界面重构，保证界面清晰度
- 适用于溃坝、晃荡、自由射流等界面流动场景
典型规模：网格数 1 亿，4 卡 6000d pro，用时 48 小时
- 基于均相假设，集成 Lee 蒸发冷凝模型
- 适用于两相冷板等相变散热场景
- 参数可调、计算开销低
性能对比：525 万网格两相冷板算例，商业软件（64 核）耗时 3 小时，VirtualFlow（1 GPU RTX 5000）耗时 15 分钟
- 对各相独立求解输运方程的双流体多相流求解器
- 可模拟底部进气、顶部逸气等鼓泡两相体系
- 适合密相、分散相气液两相流动仿真
恒温过程
蒸汽流动
典型场景：均热板（长 256 mm、宽 32 mm、厚度 0.5 mm，底部热源 15 W，冷凝面为环境 25℃ 自然对流冷却）
VirtualFlow 2026.1 新增 CBMR（Coupled Block-structured Multi-level Refinement）功能，是结构网格求解器中面向局部网格加密的新一代求解技术。
- 只在目标区域加密，并用单一强耦合线性系统一体化求解
- 既得到细网格的精度，又省下普通均匀加密网格成倍的计算量
- 多尺度问题中物理场往往只在局部存在高梯度：边界层、相界面、壁面附近物体锐边、流固交界等
- 普通笛卡尔均匀网格解析这些细节时需整块加密，即使高梯度区域只占计算域少部分，全场网格量仍会成倍甚至数量级膨胀
- 粗—细网格通过隐式矩阵系数直接耦合，确保跨加密边界严格守恒
- 矩阵求解收敛性对标均匀网格，提高求解器计算效率
VirtualFlow 2026.1 工程化能力全面升级，构建高效结果管理体系，并集成高标准工业渲染引擎。
- 全状态保存后处理结果：一键保存视图视角、图例配置、数据切面等所有后处理状态，便于快速回溯
- 多计算结果并行加载对比：支持同时加载多个工况结果，在同一视图下进行差异对比分析
- 任务完成后自动加载结果：实现前处理到后处理的无缝衔接
- 集成专为曲面造型、设计和仿真领域工业软件打造的高性能渲染引擎
- 支持大规模高质量几何、网格和计算结果渲染
- 高质量可视化方式：流线动画、粒子动画、流畅显示大量矢量箭头
- 丰富的数据分析：表面、切面、流线、粒子、等值体 / 面、任意位置探测
- VirtualFlow 提供 10 种非牛顿流体模型
- 采用非牛顿流体模型 + 多相流模型 + 运动壁面功能，模拟电池涂布工艺中液膜铺展过程
- 可分析不同工艺条件下的液膜铺展效果
- 压力旋流喷雾实验：溶剂经喷嘴高压喷射，形成空心锥喷雾
- 雾化模型分别采用 LISA + KHRT 及 LISA + TAB
- 可展示喷雾扩展、液滴分布及停喷后的瞬态演化过程
- 芯片微通道冷板相变换热仿真，结合相变模型、两相流模型与共轭换热模型预测芯片结温，指导流道设计
- 翅片间微通道宽度 0.3 mm，翅片数 71×4，翅片厚 0.2 mm、高 3 mm，TIM 材料厚 0.1 mm
- 5 个热源，总功率 500W；冷却工质 r1233
- 网格数：2098 万
VirtualFlow 2026.1 在 AI 方向形成清晰的技术路径——AI 当工具、当模型、再到做决策。
- 把工程师的意图转化为一系列可执行的操作，实现自动和批量化仿真
- 封装重复的建模和设置流程，将专家经验转化为可复用技能
- 自动调用仿真、任务管理和后处理工具
- 让结果带有完整的输入、输出和来源记录
- 边界：物理模型是否适用、边界条件是否合理、结果是否收敛、最终工程结论是否可信，仍由工程师判断
- 基于 POD / AE（自编码器）实现喷嘴内流场降维
- 基于神经网络预测旋流喷嘴孔口流场的时空结构
- VOF 样本经降维后，由神经网络完成时空预测，快速生成孔口流场
- 面向两相冷板运行优化问题
- 在温度安全与相变条件约束下，学习寻找可行的流速窗口并最终实现优化控制
欢迎试用 VirtualFlow 2026.1
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