代代相传的困惑

越来越多的供应商在新项目招标时就要求提供完整的模流分析结果，同时我在和业内同行进行技术交流的时候，不少人表示模流分析确实可以提升模具设计能力。但从周围听到的更多声音是：我对自己做的模流分析总是心里没底。

“有时候模拟结果很完美，但上机调试的时候发现铸件总是有缺陷；”

“开发重点项目时，谨慎起见会用不同的软件进行模流分析，但发现结果均不甚相同，最终陷入了两难境地，不置可否。”

那么模流分析准不准，对于咱们到底有没有参考价值呢？

入行十年，在这个问题上我有自己的一套思路，与大家分享。

重新认识模流分析

先来看看目前行业对模流分析的几种普遍认知：

一、万能论：模流分析是万能的，大部分的铸造缺陷都可以预测出来；

二、消极论：模流分析有很多前提假设和模型的简化，而压铸生产过程通常十分复杂，因此根本无法预测缺陷；

三、唯实验论，试模结果是判定模拟结果准不准的金标准；

四、数据论：模流分析准不准完全取决于模流软件数据库中经验数据的积累沉淀。

模流分析的官方称谓是「CAE模拟仿真」，下文将统称「CAE模拟仿真」。

那么上述哪种观点才是打开CAE模拟仿真的正确方式呢？

在给出自己的答案前，咱们先来了解一下CAE的本质：

CAE的本质是对实际生产过程进行高度抽象和近似化后形成的物理模型，运用数值方法对关键物理场变量进行求解和展示的过程。

一个完整的CAE过程包括：前处理 → 计算求解 → 后处理。

前处理主要包括：网格划分、材料属性的设定和边界条件的设定等。在这个环节有很多需要用户设置的参数，尤其在网格划分过程中，通常参数很多自由度很大，对CAE用户的使用经验要求非常高。

网格划分生成的网格质量如果有问题，会直接导致计算发散，或者即使计算收敛但会出现反物理的假象。

图1- 多层块结构自适应局部加密网格

我们先来看一看压铸生产过程近似化处理后的主要物理过程包括哪些内容。

压铸过程主要分为流动和传热两个相互耦合的物理过程，主要包括的模拟变量有：流体速度、压力、温度等。所有物理过程都可以抽象描述为偏微分方程，但大部分情况下是无法直接解析求解的，幸运的是，通过计算机数值计算方法可以得到近似解，常见的数值方法包括有限元方法，有限体积法和有限差分法等。每种数值计算方法都有各自的优缺点，但是数值计算方法的共性便是对计算域的离散越精细，即网格量越大，则计算精度越高；但高精度网格造成的代价也是显而易见的：计算速度慢，或超出硬件的处理能力导致根本无法计算。

模拟仿真软件最核心的竞争力就是求解器(即数值方法的具体程序实现)的计算高效性和稳定性。计算高效性很容易理解，在计算精度一致的前提下，计算速度越快越高效；相对来讲，计算稳定性的概念则略显陌生，其主要指模拟仿真过程在物理模型复杂、物理场变量变化剧烈情形下(如大紊流超高速流动过程)，仍然能在可接受的时间内求解出结果。

除网格质量和求解器效能外，影响模拟准确性的因素还包括：

1)材料本征参数包括黏度、热导率、比热容和密度等(材料数据库参数)；

2)边界条件包括充型入口速度、浇注温度，界面换热系数等；

3)初始条件如铸型初始温度等。

不准确的材料参数和边界条件都会严重影响计算结果的准确性。

比如窄结晶区间合金(如AlSi12Cu3，黏度小)，宽结晶区间合金(AlSi9Cu3，黏度大)的流动性能差异很大，其充型能力有比较明显的差异，如果合金材料选取错误，则会导致模拟结果与实际过程存在很大的差异。

边界条件如充型速度对计算结果的影响更为显著，一速速度、二速速度、一速/二速切换位置等都会影响模拟的流态；

再比如铸件-型腔表面的界面换热系数(HTC)采用不同的设置方式(一维，二维，四维)，则会严重影响换热效率，最终会显著影响铸件的凝固时间。

因此条件允许情况下，尽可能采用与实际压铸工艺一致的边界条件。

图2-1D常界面换热系数与基于实验测算的4D界面换热系数计算温度和实测温度对比

从以上论述可以看出，CAE应用的准确性主要取决于以下几点：

1、物理模型近似是否能够描述真实的工艺过程，比如纯液相牛顿流体流动模型就无法用于描述半固态非牛顿流体流动过程，即传统的铸造模拟仿真软件是无法用于半固态压铸工艺模拟仿真的；

2、网格质量是否满足计算的要求，如网格密度是否足够精细，边界区域的网格是否足够贴体，若存在非均匀网格，网格是否能够满足质量、动量及能量守恒；

3、材料选取及热物性参数是否正确；

4、边界条件设置是否符合实际工艺过程；

5、求解器是否可靠。

怎么把控模流分析的准确性

现在我们再回过头再看看如何回答「CAE准不准」这个问题。

首先可以肯定的是模拟仿真手段或工具不是万能的。

图3-模拟预测的凝固热节位置与CT内部缺陷对比验证

若物理模型能够正确描述实际物理过程，则模拟仿真可以起到指导作用，比如铸造热节的预测，充型过程内部卷气等缺陷预测，均可用基于流动和传热基本模型进行计算分析；

若模型对工艺过程未做考虑，则无法对其预测和指导，如铸件起皮和鼓包等缺陷的预测则超过了流动和传热基本模型能预测的范围。

再举个粗浅的例子，铸造模拟仿真软件是无法用于钣金成型过程变形量的预测。

模拟仿真分析手段虽然有一定局限性，但在适用范围内其指导作用一定是超越人的经验。所有物理模型均是用数学语言描述的客观规律，而人的经验则是对客观规律的一种粗浅的、先验的总结。人的经验可以深化对模拟仿真的结果认识，而模拟仿真在指导和校核新产品设计上表现尤为优异。

模拟仿真结果的可靠性自然可以通过实验验证，但是实际生产过程十分复杂，影响因素很多，如果仅用一次试模结果来验证模拟仿真的可靠性则略显武断。铸造缺陷可以有不同的成因，如果用一次实验结果来证实或者证伪，是对模拟仿真价值的错误认识。

模拟仿真软件是通过数值方法求解微分方程从而获取关键物理场量随时间的演化过程的。这个演化过程只受到控制方程、材料参数、初始条件和边界条件的控制，并不决定于经验数据库，因此通俗点讲，并不是仿真工具历史越悠久，其准确性就越高。

咱们作为CAE用户，到底该怎么做才能保证模拟仿真结果的准确性呢？

1、选对物理模型：比如如果想做压射工艺优化仿真，那么必须得模拟料筒内金属液的流动，仅模拟从料饼面作为浇口的型腔充型就无法实现仿真目的；

2、网格划分的重要性：十分重要，再强调也不为过。网格划分必须保证网格单元的质量要求，不能因为计算机硬件受限制便牺牲网格密度和网格质量；同时还应该保证同一对比分析案例采用相同的网格划分策略；

3、边界条件的设置要与实际生产过程尽量保持一致。

上面三点对于保证计算结果的准确性有很重要的意义，但计算结果是否具有指导意义还取决于咱们的分析能力。如压铸冷隔流痕的预测，模拟仿真软件通常无法直接预测出缺陷位置，但是咱们依然可以根据金属液的温度和充型时间来分析产生上述缺陷的可能性。

综上所述，与其纠结于模拟软件的准确性，不如通过以标准化的操作流程和分析流程，逐渐建立起标准化、自动化的仿真系统，尽量减少人为因素带来的计算误差，从而不断提升CAE模拟仿真的可靠性。

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