1、精确、经济的多相仿真，包括混合物
混合多相是一种智能方法，可以经济实惠地模拟各种相位的液体，如射流、薄膜、液滴和雾。然而，目前最先进的VOF-拉格朗日多相-流化膜方法无法正确覆盖混合物（雾）应用，因为它需要解决或离散地考虑所有问题，这意味着巨大的计算成本。
为了解决这个问题，新版Simcenter STAR-CCM+2406引入了许多功能，可将具有大规模接口的混合多相MMP-LSI置于混合多相建模的中心。首先，新版本支持小拉格朗日液滴向MMP的过渡。这样可以更有效地处理非常小的液滴（通常为10微米大小，以连续流动方式携带），其中LMP不是一个有效的模型。最重要的是，用于MMP-LSI的S-Gamma可以准确传输和预测来自LMP（和其他来源）的MMP相中的液滴或气泡尺寸分布。最后，LMP Impingement into MMP-LSI Free Surfaces使您能够模拟LMP液滴进入相应连续相的高体积分数区域的场景。
总之，这些新功能使您能够涵盖包括混合物在内的应用，从而始终利用最有效的多相模型在本地使用，同时自动处理最合适的模型之间的转换。这项创新使您能够在单次仿真中高效模拟解析的自由表面、弹道液滴、薄膜和混合物。其结果是可以准确预测液滴尺寸和相位传输，使其在电机冷却等广泛应用中非常高效。
2、提高电池老化风险评估的保真度
电池内部活性材料的降解会导致电池性能长期下降，这给电池设计人员确定缓解方法带来了挑战。
随着Simcenter STAR-CCM+2406的新版本，用于细胞降解的子网格颗粒表面膜模型捕获了两种主要的老化机制：固体电解质界面（SEI）膜生长和锂电镀膜生长。该模型旨在与Simcenter STAR-CCM+中的3D细胞设计器结合使用，允许您定位受老化影响最大的细胞区域，所有模型均根据欧盟委员会资助的MODALIS项目的实验结果进行验证。
这种创新方法可帮助您对电池老化过程的复杂性进行建模。它通过提供对细胞降解机制的宝贵空间见解，补充了长期以时域为中心的系统模拟，从而有助于制定更有效的缓解策略。
3、增强的（润湿）颗粒流的颗粒团聚建模
颗粒造粒是加工工业和制药的重要组成部分，对最终药品质量起着至关重要的作用。使用固体颗粒团聚或沉积模拟此类工业过程具有挑战性，需要对内聚力进行精确建模。
在新版Simcenter STAR-CCM+2406中，粒子团聚模型取代了平行键模型，有助于根据用户定义的局部和时间条件形成键。该模型允许粒子和边界之间的键合，并包括与机械性能无关的键刚度。这些增强功能使您能够在各种工业应用中模拟更逼真的粒子团聚过程，从而显著提高真实感并降低计算成本。
4、复杂流固耦合（FSI）接触的不折不扣的接触建模
机械接触的标准惩罚方法要求用户输入惩罚参数，该参数描述接触刚度。这可能具有挑战性，尤其是在复杂的接触情况下。
新版Simcenter STAR-CCM+2406包括基于Uzawa算法的增强拉格朗日乘数法（ALM），该方法通过强制执行独立于惩罚参数的精确接触来缓解这种情况。即使在突然的触点变化中，它也很稳健，并可选择自动更新惩罚参数，以实现更快的收敛速度。您现在可以在复杂接触中实现高精度和稳健性，而不会受到影响。
5、通过智能仿真初始化加快设计探索研究
广泛的设计探索研究受益于基础单个设计仿真的大多数加速可能性。
新版Simcenter STAR-CCM+2406利用设计空间中先前仿真的最近邻的现有结果，自动初始化新设计的仿真，使其更接近预期结果，从而提供了解决方案。也就是说，解采用假定为最接近的解的计算结果。这种方法加快了单个设计仿真的速度，从而缩短了整体设计探索研究的周转时间。需要注意的是，在设计空间和求解空间以非线性方式关联的情况下，节省的时间可以忽略不计。出于监控和理解目的，您可以轻松识别具有特定设计集的重用设计和重用结果的设计。工作流程得到简化，无需手动操作，此功能可用于扫描、实验设计和优化研究，即使您没有保存所有设计。
这种简单的方法使您能够执行更高效、更快速的设计探索过程，从而显著提高生产力。
6、轻松评估CAD参数对成本函数的影响
设计产品通常需要分析几何参数的变化如何影响性能，如果没有广泛的参数化设计探索研究，这项任务可能会令人生畏。
在最新版本的Simcenter STAR-CCM+2406中，您现在可以根据3D-CAD中使用的全局参数计算成本函数的伴随敏感度，从而扩展了版本2306中引入的计算参数敏感度功能。通过此增强功能，您可以有效地评估CAD参数对全局成本函数（如压降）的影响，而无需进行复杂的设置。这意味着您现在可以快速了解设计变更对关键性能指标的影响，从而简化设计优化过程。此功能使您能够更快地做出明智的决策，从而减少设计迭代所需的时间和精力。
7、增强了基于梯度（伴随）优化的易用性
基于梯度的伴随是一种强大的优化方法。但是，计算和评估整个几何体的伴随并不总是有益的。将敏感度的计算限制在特定的兴趣区域需要繁琐地分配给特定的边界。
新版Simcenter STAR-CCM+2406引入了用于计算伴随灵敏度的每表面子分组，允许您仅在必要时计算表面灵敏度，从而更有效地优化设计组件。这种设置避免了在感兴趣区域之外进行不必要的伴随评估，使基于梯度的优化工作流程更加高效和用户友好。
8、通过零在网络上安装虚拟现实进行身临其境的结果探索
以前，利用虚拟现实进行CFD仿真需要本地安装Simcenter STAR-CCM+虚拟现实。在高度限制的IT环境中，这可能是一个挑战，这可能是不将该技术整合到新工作流程中的原因。
现在，借助新版Simcenter STAR-CCM+2406，只需单击一下即可从Simcenter STAR-CCM+Web查看器触发虚拟现实探索。这使您可以随时随地更好地了解您的结果，而无需安装。您可以直接从浏览器轻松进入场景，并无缝过渡到虚拟现实，从而更有效地增强理解和分享见解。
9、在操作和取消实例化主体特征方面效率更高
在Simcenter STAR-CCM+的嵌入式3D-CAD建模器中显式处理实例化实体可能会迫使您执行重复的低效几何体准备步骤，同时还存在成为内存瓶颈的风险。
新版Simcenter STAR-CCM+2406通过使用预先存在的CAD实例信息创建原始实体的实例，解决了高效操作实例化实体的挑战。此方法可确保应用于任何实例的修改可以传播到所有实例，包括修复特征、草绘命令和主体操作。这样可以减少与几何图形中的实例数成正比的内存消耗，从而使该过程更加高效。
10、通过自适应网格细化实现更高效的边界层捕获
自适应网格细化（AMR）具有多种优势，其中包括提高准确性、提高效率和可扩展性，以及减少内存使用量。然而，随着棱镜层的各向同性细化，AMR可能会导致棱镜层和内部域内不必要的大量细胞。这会对运行时造成不必要的损失，而不会在提高准确性或稳定性方面增加任何好处。
为了解决这个问题，新版Simcenter STAR-CCM+2406现在支持在AMR期间对棱镜层进行各向异性细化。这种细化策略减少了单元的总数，从而缩短了仿真时间。通过支持各向同性、切向、正态和基于准则的细化策略，您可以从高度灵活性中受益，从而确保在不影响精度的情况下更高效地捕获边界层。
11、更轻松地处理复杂的旋翼机仿真
由于在非稳态配平条件下分析和预测流场的复杂性，旋翼飞机设计带来了重大挑战。
Simcenter STAR-CCM+2406中使用叶片单元方法的新修整选项为在修整操作期间分析这些非定常流场提供了一种快速、中等保真度的解决方案。通过采用此方法，您可以简化工作流程，无需在每次运行后进行手动调整，从而缩短了整个仿真过程。与传统的刚体运动（RBM）方法相比，其周转时间更快，使您能够快速获得可靠的结果。新版本使您能够更轻松地处理复杂的旋翼机模拟。
12、受益于可扩展且更快速的刚体运动仿真
涉及刚体运动（RBM）的应用，例如非稳态车辆空气动力学和电动机冷却，通常依赖于滑动网格接口，这可能占用大量计算量，并限制了大内核数的性能。
Simcenter STAR-CCM+2406中新的基于指标的扇区间通过提供更快、更具可扩展性的接叉计算，为这一挑战提供了解决方案。
通过采用这种创新的接叉计算方法，您可以为涉及大型接口的复杂仿真实现更高的性能和更快的周转时间。
13、运行GPU加速和工作流增压的车辆热管理仿真
共轭传热（CHT）应用，例如整车热管理（VTM），需要大量计算，尤其是在使用辐射模型时。在此类研究中，必须对车辆的所有固体部件（现代设置中的10k+）进行详细建模，以确保在各种操作条件下不会出现组件过热。每个固体零件的表面特性（如发射率）对仿真的准确性起着关键作用。
Simcenter STAR-CCM+2406引入了GPU原生的表面对表面（S2S）辐射模型，以及完全修订的工作流程，用于存储和输入表面属性。GPU原生S2S模型可加速VTM和其他CHT仿真，通过维护统一的代码库提供CPU等效解决方案。新的曲面属性工作流程通过更好地与材料数据库和模板集成，大大缩短了包含数千个实体的模拟文件的预处理时间。
通过利用GPU的强大功能和原生自动化功能，您可以显著减少端到端仿真过程，从而更高效地执行详细的热分析。这些改进不仅加快了仿真过程，而且确保了结果的一致性和可靠性，无论使用何种硬件。
14、利用移植到GPU的更多求解器和功能
此外，我们将多个求解器和功能移植到GPU中，以扩大受益于GPU的应用程序范围。
Simcenter STAR-CCM+2406现在支持GPU原生网格排序初始化，从而加快稳态车辆空气动力学性能。将分离的流体等温和部分滑移模型传输到GPU，使您能够更高效地运行稀有流。最后，任何类型的仿真都将受益于GPU原生派生部件监控。
通过这些增强功能，我们将继续我们的战略，使您能够在最适合您的业务和项目需求的硬件上运行仿真。我们提供GPU和CPU之间的无缝过渡，并通过一个统一的代码库确保一致的结果。
15、从更多硬件选项中进行选择，实现GPU原生加速
同样，我们正在扩大硬件选择。在Simcenter STAR-CCM+2402版本中，我们引入了首个AMD GPU功能，与NVIDIA GPU功能并驾齐驱，能够在AMD Instinct™MI200系列GPU上运行。
随着Simcenter STAR-CCM+2406的新版本，支持范围已扩大到包括AMD Instinct MI300X和Radeon™Pro W7x00。此扩展为您提供了更大的灵活性和对GPU原生加速的访问，通过支持尖端的高性能GPU和工作站式显卡，提供经济高效的性能提升。
16、使用SPH运行更广泛的应用程序
平滑粒子流体动力学（SPH）技术是一种强大的替代方法，用于模拟具有高度动态自由表面流的复杂瞬态流。虽然在Simcenter STAR-CCM+2402中引入SPH后，您可以集成使用此方法以及传统的基于网格的方法，但第一个版本在应用范围上受到限制。因此，为了覆盖更多应用，我们正在不断扩展SPH功能。
在新版Simcenter STAR-CCM+2406中，现在可以通过支持SPH颗粒的入口边界条件来支持SPH液体注入应用。这扩大了SPH所涵盖的应用范围，包括车辆水径流和喷油动力总成润滑。这增加了Simcenter STAR-CCM+中SPH的多功能性，并扩展了您的选择，以便在单个仿真环境中使用最合适的方法对高度动态的流程进行建模。
17、利用扩展的仿真自动化智能
实施用于自动化复杂CFD工作流程的Java脚本虽然功能强大且灵活，但维护和更新可能具有挑战性。
在Simcenter STAR-CCM+2406中，我们扩展了原生仿真自动化功能，以支持多个物理场设置，甚至在单个仿真中支持更复杂的工作流程。两个新功能支持在阶段和嵌套仿真操作序列中选择湍流模型。这意味着您可以轻松地自动执行RANS到DES的工作流程，并使用全自动Inviscid-to-RANS工作流程稳健地初始化航空航天超音速和高超音速仿真，所有这些都通过一个物理连续体实现，无需Java脚本。通过嵌套仿真操作，可以更轻松地管理、维护复杂的仿真序列并对其进行故障排除，从而提高工作流程的可靠性和效率。这还允许您为多个场景创建单个仿真模板，从而减少对手动干预和编写脚本的需求。这些新功能可帮助您快速创建和运行复杂的自动化工作流，提高工作效率，并确保不同仿真项目的一致性。
18、Simcenter X现已推出–云端到端CFD工作流程
我们将继续扩展云产品，让您更灵活地通过CFD仿真更快地进行探索。Simcenter X于6月初发布，带来了全新的远程桌面功能，可在云中为Simcenter STAR-CCM+提供交互式预处理和后处理。Simcenter Cloud HPC的现有功能现在也是Simcenter X的一部分，因此您现在可以在需要时将端到端CFD工作流引入云中。
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