CFDを使った熱シミュレーションの未来

未来主義者たちは長い歴史の中で未来を予測してきましたが、それは予測がことごとく外れた歴史でもありました。範囲を限定し、焦点を絞り、より近い将来を見据えることで、予測の精度は確実に向上する傾向があります。それでも、現代のAIの登場が世界中のすべてのビジネスにほぼ一晩でどれほど革新的な影響を与えるかを予測できた人はごくわずかでした。熱シミュレーションの未来に対する予測は、それほど劇的ではありませんが、特にNavier-Stokes方程式の改良が開発されれば、業界を変革するような単一の進展が不可能ではないかもしれません。しかし、計算流体力学の進歩は、他のハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）ドメインのように、測定されたペースで拡大し続ける可能性が高いでしょう。商業用のコードは、数十年にわたって開発・改良されており、革新の限界を押し広げるのではなく、従来のアーキテクチャに合わせて調整されています。以下に、私たちの計算流体力学（CFD）を用いた熱シミュレーションシリーズの過去のブログ記事をご覧ください。

• 数値流体力学とは？
• CFDによる熱シミュレーションの実施方法
• CFD熱シミュレーションのベストプラクティス

CFD開発の近い将来への期待

CFDの分野は常に進化しており、モデルの複雑さの増大、大規模なシミュレーションにおける精度の向上に対する必要性、物理テストよりもシミュレーションを優先する方向へのシフトがその推進力となっています。これらの要因は、CFDの分野で変化の勢いを継続的に駆り立て、進歩のペースを加速させ、エキサイティングな可能性への扉を開きます。

今の時代、CFDのアクセシビリティは、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）、オープンソースライセンスモデル、クラウドコンピューティングの出現によって大幅に向上しました。この進歩により、企業はシミュレーションを拡張し、複数のケースを同時に実行し、無制限のコンピューティングコアをより手頃なコストで活用できるようになりました。同時に、ソルバー機能、乱流モデル、自動メッシュ技術の顕著な進歩が、よりレジリエントで正確なCFD結果に貢献しています。

CFDの能力を活用する企業が増えるにつれ、そのアプリケーションの範囲は飛躍的に拡大し続けています。現在CFDは、心臓の血流の動態の研究、換気システムの効率向上、ロケットブースターの発射メカニズムの最適化などのために使用されています。

近い将来、CFDの潜在能力を最大限に活用しながら、物理テストよりもシミュレーションを優先する企業が増えていくと予想されます。設計段階では、車両や航空機の物理的テストにより、プロセス全体が長引いたり、数か月から数年かかることがあります。しかし、最新のコンピューティング機能によって、自動車や航空機全体の完全なシミュレーションが可能になり、大規模な物理プロトタイプの必要性は減少しています。

シミュレーションが物理的テストと同じ信頼性を持つようになるには、高い精度を達成することが不可欠です。これは、高精度なシミュレーションのためにモデルサイズを拡大することを含み、世界クラスのスーパーコンピュータ資源を必要とします。

GPUアクセラレーション

スーパーコンピュータリソースが提供する柔軟性は広く認識されていますが、CFDにおけるもう一つの新たなトレンド、すなわちGPU加速の重要性は、広範な応用において明らかになっています。

GPUはCPUと比較して、CFDシミュレーションを加速する大きな可能性を持っています。GPUの一般的なCFDコードの最適化が進む中、組織は次のような機能を持つGPUクラスターとHPCインフラストラクチャを求めています。

• 拡大するCFDワークロードに対応する大規模なスケーラビリティ。
• 必要に応じてCPUとGPUの使用状況をシームレスに移行できる、柔軟なアクセシビリティ。
• 従来のサーバーの交換に伴う多額の先行コストを排除するコスト効率の高いソリューション。

機械学習とディープラーニングでCFDを変革する

機械学習（ML）とディープラーニング（DL）は、計算流体力学の分野に革命をもたらし、数秒で新しい形状の迅速な予測を低コストで実現します。CFDでMLとDLの機能を活用するには、次のことが必要です。

• モデルMLを効果的にトレーニングするための、AWS Trainium、Amazon EC2 P4d、G5インスタンスなどの高性能GPU
• Amazon FSx for LustreとAmazon S3によって促進されたトレーニングデータへの高速でシームレスなアクセス
• Amazon SageMaker、AWS Batch、AWS ParallelClusterなどのモデル開発、トレーニング、デプロイのための堅牢なツール

CFDと他のシミュレーションツールとの統合

計算流体力学を他のシミュレーションツールと統合することは、さまざまなエンジニアリングアプリケーションで包括的な熱解析を達成するために不可欠です。CFDを補完的な熱解析ツールと組み合わせることで、エンジニアは複雑な熱伝達現象に関する様々な洞察を得て、放熱性能を最適化し、システムの信頼性を確保できます。この統合により、熱分析に対する総合的なアプローチが可能になり、エンジニアは情報に基づいた意思決定を行い、温度管理の進歩を推進できます。

重要な統合の1つに、熱構造分析のための有限要素分析（FEA）とCFDの結合があります。この統合により、エンジニアは、コンポーネントまたはシステムの構造的応答に対する熱伝達の影響を分析することができます。これは、温度分布の正確な予測とそれに続く熱誘起応力が設計の最適化と信頼性評価に重要である、電子機器の冷却などのアプリケーションに特に有用です。

もう1つの重要な側面は、計算熱伝達ツールとCFDの統合です。この統合により、エンジニアは伝導、対流、放射線などの流体領域内の詳細な熱伝達メカニズムを調査することができます。熱伝達方程式を解くツールとCFDを統合することで、エンジニアは温度プロファイルを正確に予測し、ホットスポットを特定し、熱交換器設計を最適化し、温度管理戦略を評価することができます。

さらに、CFDと最適化アルゴリズムを統合することで、包括的な熱解析と設計の最適化が可能になります。遺伝子アルゴリズム、粒子スワーム最適化、サロゲートモデリングなどの高度な技術を組み込むことで、エンジニアは設計空間を効果的に探索し、最適な形状を特定し、放熱性能を向上させることができます。この統合は、自動車の冷却システムや電子機器の設計など、効率的な熱放散と最適な熱効率が最優先されるアプリケーションにおいて特に有益です。

概要

未来を完全に予測することは誰にもできません。変化があることは明らかですが、実際にどのくらい画期的で、いつ起こるかを知ることはできません。しかし、Navier-Stokes方程式の基本的な変更とまったく新しい独自のプロセスを除き、これらの変更のほとんどは、AIツールを使用したモデリングの自動化、シミュレーションツール間の統合、ヒューマンインターフェイスの簡素化または改善という形で行われます。CFDの将来がどうであれ、私たち全員が最新のツールを使ってスキルと知識を最新の状態に保つことは、エキサイティングでもあり、重要なことです。ご質問がある場合は、Same Skyの熱設計サービスと温度管理コンポーネントをご利用ください。