Simcenter M-Star je GPU-nativno CFD rješenje koje koristi rešetkaste Boltzmannove metode za simulaciju složenih prolaznih procesa miješanja koji uključuju čestice, prijenos topline i višefazne tokove u miješanim spremnicima i bioreaktorima.

Za razliku od konvencionalnih CFD rješavača koji se obično oslanjaju na pristupe konačnog volumena temeljene na CPU-u, Simcenter M-Star kombinira ubrzanje GPU-a s rešetkastom Boltzmannovom tehnologijom kako bi učinkovito simulirao vrlo prolazne aplikacije miješanja.

Simcenter M-Star podržava miješanje, miješanje, fermentaciju, transport čestica, prijenos topline, kemijske procese, protoke slobodne površine i simulacije višefaznih procesa.

Simcenter M-Star koriste procesni inženjeri, timovi za istraživanje i razvoj i znanstvenici iz farmaceutskih proizvoda, biotehnologije, kemikalija te hrane i pića kako bi bolje razumjeli i optimizirali procese vođene miješanjem.

Simcenter M-Star kombinira performanse izvorne GPU-a, prolaznu fiziku visoke vjernosti i učinkovit tijek rada kako bi simulacije miješanja velikih razmjera učinile praktičnim unutar vremenskih rokova inženjerskih projekata.

Rešetkasta Boltzmannova metoda modelira ponašanje fluida na mezoskopskoj razini, što ga čini vrlo pogodnom za složene geometrije, višefazne tokove, interakcije čestica i vrlo prolazne pojave.

-Da. Simcenter M-Star dizajniran je kao GPU-izvorni rješavač, a ne prilagođen arhitekturi zasnovanoj na CPU-u. Dizajniran je tako da koristi moderni GPU hardver, omogućujući korisnicima da brže i učinkovitije pokreću složene simulacije od mnogih tradicionalnih pristupa temeljenih na CPU-u.

Organizacije u farmaceutskim proizvodima, kemikalijama, energiji, hrani i pićima, potrošačkim proizvodima i naprednoj proizvodnji imaju najviše koristi od Simcenter M-Star, posebno tamo gdje su miješanje i performanse procesa kritične.

Pružajući brzo vrijeme obrade simulacije i detaljan uvid u prolazno ponašanje procesa, Simcenter M-Star pomaže timovima da ranije procijene dizajn, smanje fizičko testiranje i identificiraju rizike povećanja prije nego što dođu do postrojenja, što dovodi do odluka donesenih s većim povjerenjem.