预测车辆周围的空气动力学流动特征绝非易事，工程师往往需要在成本和精度之间做出取舍。虽然稳态算法（如 RANS）因计算成本较低而颇具吸引力，但这种方法并不能总是准确预测所有流动现象。使用非稳态尺度解析模型（如 DES 或 LES 模型）能够有效提高预报精度，但也急剧增加了计算成本。
理想的情况是能够有一种高精度的解决方案，且能缩短计算周期，能够放之四海而皆准-实现更快、更统一的产品方案。
在本次网络研讨会中，我们通过几个代表性案例（包括 Windsor 和 DrivAer 模型）在 Fidelity 平台上对比分析了标准 RANS 模型、Stress-Omega RSM 模型和非稳态解析模型的仿真特点。
研讨会内容要点
❖展示汽车空气动力学的完整 CFD 仿真工作流程
❖比较了不同湍流模型的计算速度和精度
❖应用了多个汽车标准模型
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Predicting Aerodynamic Flow Physics Around Automotive Vehicles
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