Simcenter M-Star, çalkalanmış tanklarda ve biyoreaktörlerde partiküller, ısı transferi ve çok fazlı akışları içeren karmaşık geçici karıştırma işlemlerini simüle etmek için kafes Boltzmann yöntemlerini kullanan GPU tabanlı bir CFD çözümüdür.

Genellikle CPU tabanlı sonlu hacim yaklaşımlarına dayanan geleneksel CFD çözücülerin aksine, Simcenter M-Star, son derece geçici karıştırma uygulamalarını verimli bir şekilde simüle etmek için GPU hızlandırmayı kafes Boltzmann teknolojisiyle birleştirir.

Simcenter M-Star karıştırma, karıştırma, fermantasyon, partikül taşıma, ısı transferi, kimyasal prosesler, serbest yüzey akışları ve çok fazlı proses simülasyonlarını destekler.

Simcenter M-Star, karışım odaklı süreçleri daha iyi anlamak ve optimize etmek için ilaç, biyoteknoloji, kimyasallar ve yiyecek ve içecek alanındaki proses mühendisleri, Ar-Ge ekipleri ve bilim adamları tarafından kullanılır.

Simcenter M-Star, mühendislik projesi zaman çizelgelerinde büyük ölçekli karıştırma simülasyonlarını pratik hale getirmek için GPU tabanlı performansı, yüksek doğrulukta geçici fiziği ve verimli bir iş akışını birleştirir.

Kafes Boltzmann yöntemi, akışkan davranışını mezoskopik düzeyde modellemekte, bu da onu karmaşık geometriler, çok fazlı akışlar, parçacık etkileşimleri ve son derece geçici fenomenler için çok uygun hale getirir.

Evet. Simcenter M-Star, CPU tabanlı bir mimariden uyarlanmak yerine GPU tabanlı bir çözücü olarak tasarlanmıştır. Modern GPU donanımından yararlanmak için tasarlanmıştır ve kullanıcıların karmaşık simülasyonları birçok geleneksel CPU tabanlı yaklaşımdan daha hızlı ve daha verimli bir şekilde çalıştırmasını sağlar.

İlaç, kimyasallar, enerji, yiyecek ve içecek, tüketici ürünleri ve gelişmiş üretimdeki kuruluşlar, özellikle karıştırma ve proses performansının kritik olduğu yerlerde Simcenter M-Star'dan en çok yararlanır.

Simcenter M-Star, hızlı simülasyon dönüş süreleri ve geçici süreç davranışına ilişkin ayrıntılı bilgiler sağlayarak ekiplerin tasarımları daha erken değerlendirmelerine, fiziksel testleri azaltmalarına ve tesise ulaşmadan önce ölçeklendirme risklerini belirlemelerine yardımcı olarak daha fazla güvenle alınan kararlara yol açar.