A Simcenter M-Star egy GPU-natív CFD megoldás, amely rácsos Boltzmann-módszereket alkalmaz komplex átmeneti keverési folyamatok szimulálására, amelyek részecskéket, hőátadást és többfázisú áramlásokat idéznek elő agitált tartályokban és bioreaktorokban.

A hagyományos CFD-megoldásokkal ellentétben, amelyek jellemzően CPU-alapú véges térfogatú megközelítésekre támaszkodnak, a Simcenter M-Star kombinálja a GPU gyorsítását a rácsos Boltzmann technológiával, hogy hatékonyan szimulálja a rendkívül átmeneti keverési alkalmazásokat.

A Simcenter M-Star támogatja a keverést, keverést, erjesztést, részecskeszállítást, hőátadást, kémiai folyamatokat, szabad felületű áramlásokat és többfázisú folyamatszimulációkat.

A Simcenter M-Star-t folyamatmérnökök, K+F csapatok és tudósok használják gyógyszeripar, biotechnológia, vegyi anyagok, valamint élelmiszerek és italok területén, hogy jobban megértsék és optimalizálják a keverés-vezérelt folyamatokat.

A Simcenter M-Star egyesíti a GPU-natív teljesítményt, a nagy pontosságú tranziens fizikát és a hatékony munkafolyamatot, hogy a nagyszabású keverési szimulációkat praktikussá tegye a mérnöki projektek idővonalain belül.

A rácsos Boltzmann-módszer mezoszkópos szinten modellezi a folyadék viselkedését, így jól alkalmazható komplex geometriákhoz, többfázisú áramlásokhoz, részecskék kölcsönhatásokhoz és erősen átmeneti jelenségekhez.

Igen. A Simcenter M-Star-t GPU-natív megoldásként tervezték, ahelyett, hogy CPU-alapú architektúrából adaptálták volna. Úgy tervezték, hogy kihasználja a modern GPU hardvert, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy az összetett szimulációkat gyorsabban és hatékonyabban futtassák, mint sok hagyományos CPU-alapú megközelítés.

A gyógyszeripar, vegyi anyagok, energia, élelmiszer- és italok, fogyasztási termékek és fejlett gyártás területén tevékenykedő szervezetek profitálnak a leginkább a Simcenter M-Star-ból, különösen ott, ahol a keverés és a folyamat teljesítménye kritikus fontosságú.

A Simcenter M-Star gyors szimulációs átfutási időket és részletes betekintést nyújt az átmeneti folyamatok viselkedésébe, segít a csapatoknak a tervek korábbi értékelésében, a fizikai tesztek csökkentésében és a méretezési kockázatok azonosításában, mielőtt eljutnak az üzembe, ami nagyobb bizalommal hozott döntésekhez vezet.