Lu Tong、CAE部門、
長城自動車パワートレイン研究所
2026年中国ユーザー会議

このケーススタディでは、FEARCE-Vulcanソフトウェアの2つのコア機能「経験的熱境界」と「沸騰モジュール」を体系的に評価し、高出力密度ガソリンエンジンにおける正確な熱負荷予測の技術的ニーズに応えています。研究では、シリンダー内および排気ポートシミュレーション用にソフトウェア内蔵の経験的熱境界を使用することで、予測結果がベンチ試験データと比較して主要エリアで平均誤差5%未満、最大点誤差10%未満を示し、工学精度要件を完全に満たし、「高コストのCFDを半経験モデルで置換する」ことの実現可能性を実証します。さらに、沸騰モジュールを有効化した後、シリンダーヘッドの高リスク沸騰領域でのシミュレーション精度が大幅に向上し、平均誤差はさらに2.6%に低減されます。この作業は、FEARCE-Vulcanの「経験境界 + 沸騰モジュール」アプローチを組み合わせることで、全エンジン温度場のシミュレーションサイクルを「数週間」から「数時間」に大幅に短縮しながら、予測精度を維持することを示しています。エンジンの概念設計と熱最適化のための効率的で信頼性の高いツールを提供します。

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これは2026年5月20日に2026年中国ユーザー会議で、長城自動車パワートレイン研究所のCAE部門、Lu Tongによって発表されました。