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船舶 CAE / Marine CAE

1. 船舶 CAE 全景:从 MarineFlow 与 SAM 认识流体、结构和数值求解 / Marine CAE with MarineFlow, SAM, Fluid Mechanics, and Structural Analysis

2. MarineFlow 与 SAM 的应用场景:工程问题如何选择软件 / Choosing MarineFlow or SAM for Engineering Scenarios

3. CAE 通用工作流:从工程问题到可信结论 / A General CAE Workflow from Engineering Questions to Credible Conclusions

4. 船舶流体物理:黏性、湍流、兴波、旋涡与空化 / Marine Fluid Physics with Viscosity, Turbulence, Waves, Vortices, and Cavitation

5. CFD 控制方程:质量、动量、压力耦合与离散系统 / CFD Governing Equations, Pressure-Velocity Coupling, and Discretization

6. MarineFlow 使用路线:从船体模型到流场和水动力结果 / A MarineFlow Workflow from Hull Geometry to Hydrodynamic Results

7. 船舶结构物理:载荷、应力、变形、振动与失稳 / Marine Structural Physics with Loads, Stress, Vibration, and Buckling

8. 有限元方法:结构怎样从连续物体变成 Ku=f / The Finite Element Method from Continuous Structures to Ku Equals f

9. SAM 使用路线:从结构建模到 Job、求解和后处理 / A SAM Workflow from Structural Modeling to Jobs and Post-Processing

10. 结构分析类型:静力、模态、动力、屈曲与非线性分别求什么 / Structural Analysis Types from Statics and Modes to Buckling and Nonlinearity

11. 流固耦合:MarineFlow 的压力怎样成为 SAM 的结构载荷 / Fluid-Structure Interaction from MarineFlow Pressure to SAM Loads

12. 工业求解中的方程与矩阵:看懂 CFD 和 FEA 的计算核心 / Equations and Matrices at the Core of CFD and FEA Solvers

13. 非并行优化:在增加核心之前先减少计算量 / Reducing Computation Before Adding Parallel Hardware

14. 并行加速场景详解:什么方程、矩阵和步骤适合什么方法 / Mapping Equations, Matrices, and Solver Stages to Parallel Methods

15. CPU、GPU 与 MPI:工业求解器怎样组合多层并行 / Combining CPU, GPU, and MPI Parallelism in Industrial Solvers

16. 仿真可信度:怎样避免得到“彩色但错误”的结果 / Simulation Verification and Validation for Credible Results

17. 综合案例:用 MarineFlow 与 SAM 串起船舶流体、结构和并行计算 / Integrated MarineFlow and SAM Cases Across Fluids, Structures, and Parallel Computing

本页目录

船舶 CAE 全景:从 MarineFlow 与 SAM 认识流体、结构和数值求解 / Marine CAE with MarineFlow, SAM, Fluid Mechanics, and Structural Analysis ​

📅 创建时间:2026-07-20 🏷️ 标签:#船舶CAE #MarineFlow #SAM #CFD #有限元 #并行计算 📚 前置知识:高中力学与基本微积分;不了解数值计算也可以从本篇开始 📚 相关知识:[[../00-overview]] [[/02-systems-and-performance/03-parallel-computing/00-parallel-computing-overview]] [[/05-solver-basics]]


文档目标 ​

MarineFlow 和 SAM 分别代表船舶工业软件中的两条核心计算链:

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MarineFlow:流体如何作用于船舶?
SAM:船舶结构受到作用后如何变形、振动或失稳?
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本专题不把重点放在某个界面按钮或某个开发框架,而是尝试建立一套可以迁移的认知:

  • 软件解决什么工程问题
  • 工程问题背后是什么物理过程
  • 物理过程怎样写成方程
  • 方程怎样通过网格变成代数系统
  • 矩阵和迭代过程为什么耗时
  • 哪些步骤可以并行,适合 CPU、GPU 还是集群
  • 哪些情况下改算法比增加硬件更有效

两个软件在船舶设计中的位置 ​

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船舶总体设计
│
├─ 流体性能
│  ├─ 船体阻力
│  ├─ 自由液面和兴波
│  ├─ 螺旋桨推力与效率
│  ├─ 空化
│  └─ 流场压力脉动
│        ↓
│     MarineFlow
│
└─ 结构性能
   ├─ 船体静强度
   ├─ 板架与加筋板
   ├─ 模态和振动
   ├─ 响应谱
   ├─ 屈曲和失稳
   └─ 弹塑性
          ↓
         SAM
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两者并不是彼此孤立。例如 MarineFlow 得到的船体表面压力,可以作为 SAM 的结构载荷;SAM 得到的结构变形,也可能反过来改变流体域。这就形成流固耦合。


CAE 软件共同的五层结构 ​

第一层:真实对象 ​

船体、螺旋桨、海水、空气、板、梁、加强筋、焊接结构和设备质量。

第二层:物理模型 ​

对真实对象进行必要抽象:

  • 海水是否视为不可压缩流体
  • 是否考虑湍流
  • 是否考虑自由液面
  • 结构是否线弹性
  • 是否考虑塑性和大变形
  • 连接是否视为完全固定

第三层:数学方程 ​

流体常见方程:

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质量守恒 + 动量守恒 + 湍流模型 + 相界面方程
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结构常见方程:

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静力:Ku = f
动力:Mü + Cų + Ku = f(t)
模态:Kφ = ω²Mφ
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第四层:数值离散 ​

计算机不能直接求解连续空间中的无限多个未知量,因此需要:

  • 用网格把空间划分为有限区域
  • 用时间步把连续时间离散化
  • 把微分方程转换为代数方程

第五层:工程软件 ​

软件负责把复杂过程包装成可操作流程:

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几何 → 网格 → 属性 → 边界条件 → 求解 → 后处理 → 校核
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MarineFlow 的主线 ​

MarineFlow 可以理解成面向船舶流体问题的集成平台:

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船体/螺旋桨几何
→ 建立流体计算域
→ 生成表面与体网格
→ 设置流体、速度、压力、湍流和自由液面
→ 选择稳态或瞬态求解
→ 并行计算
→ 查看压力、速度、波面、推力、阻力和空化
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它背后的主要数值方法是有限体积法。每个网格控制体都满足离散后的质量和动量守恒。


SAM 的主线 ​

SAM 可以理解成面向海洋结构的通用有限元平台:

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板架/梁/壳/实体模型
→ 材料和截面
→ 装配
→ 分析步
→ 约束和载荷
→ 结构网格
→ 创建 Job
→ 求解
→ 查看位移、应力、模态、屈曲和塑性结果
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它背后的主要数值方法是有限元法。各单元产生局部矩阵,再组装成全局稀疏矩阵。


为什么工业求解会很慢 ​

耗时不只来自“公式计算”:

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总时间
├─ 几何修复与网格生成
├─ 单元/控制体离散
├─ 稀疏矩阵组装
├─ 线性方程求解
├─ 非线性或时间步迭代
├─ 多进程通信
├─ 结果文件写入
└─ 后处理和可视化
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不同场景瓶颈不同:

  • 小模型可能是启动和前处理占主导
  • 大型静力有限元可能受矩阵分解和内存容量限制
  • CFD 常受稀疏矩阵迭代、网格通信和时间步数量限制
  • GPU 程序可能受显存带宽而不是浮点算力限制
  • 多节点计算可能受网络通信和最慢进程限制

专题目录 ​

编号主题主要问题
01两个软件的应用边界应该在什么场景使用哪个软件?
02CAE 通用工作流一次仿真从需求到结论经历什么?
03船舶流体物理阻力、兴波、湍流、空化从哪里来?
04CFD 控制方程流体方程表达了什么守恒关系?
05MarineFlow 使用路线怎样建立和检查一个流体算例?
06船舶结构物理板、梁、壳为什么会变形和失稳?
07有限元方法结构怎样变成 Ku=f?
08SAM 使用路线怎样建立和判断一个结构算例?
09静力、模态、屈曲与非线性不同分析类型在求什么?
10流固耦合流体载荷怎样传给结构?
11离散系统与矩阵工业求解会产生什么矩阵?
12串行求解算法不并行时应该怎样提高效率?
13并行加速场景映射什么方程适合什么并行方法?
14CPU/GPU/MPI 求解架构各级硬件怎样协作?
15验证与可信度如何知道结果不是“彩色的错误”?
16综合案例怎样把知识串成完整工程流程?

学习时始终追问的六个问题 ​

  1. 当前模型忽略了哪些真实因素?
  2. 边界条件是否代表真实约束?
  3. 网格是否足以解析关键物理区域?
  4. 求解器收敛是否等于物理结果正确?
  5. 当前瓶颈是算法、内存、通信还是 I/O?
  6. 结果是否经过理论、试验或其他软件验证?

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