مقدمه

ANSYS SpaceClaim یک ابزار مدلسازی مستقیم (Direct Modeling) است که برای مهندسان ، طراحان و تحلیل‌گران شبیه‌ سازی طراحی شده است تا هندسه را سریع، ساده و بدون پیچیدگی‌های تاریخچه‌ محور (history-based) ویرایش کنند. در پروژه‌های واقعی—از طراحی مفهومی گرفته تا آماده سازی هندسه برای شبیه سازی—SpaceClaim زمان و هزینه را کاهش می‌دهد. وقتی اندازه و پیچیدگی مدل‌ ها افزایش می‌یابد یا قصد اجرای تحلیل‌ های عددی سنگین (CFD، FEA) وجود دارد، استفاده از ابررایانه‌ها (HPC) و محاسبات ابری می‌تواند عامل تعیین کننده‌ ای در سرعت و کیفیت نتایج باشد.

آنچه در این مقاله می‌خوانید

1. معرفی کلیدی ANSYS SpaceClaim
2. ویژگی های برجسته و مزایا
3. گردش کار معمول: از طراحی سریع تا آماده‌سازی برای شبیه سازی
4. یکپارچگی با دیگر محصولات ANSYS
5. چرا و چه زمانی به ابررایانه نیاز دارید
6. مدل های استفاده از HPC: محلی، خوشه‌ای، و ابری
7. بهترین شیوه ها برای آماده سازی هندسه و بهینه سازی عملکرد در محیط HPC
8. مثال های کاربردی و مطالعات موردی (نمونه وار)
9. جمع‌بندی و پرسش‌های متداول (FAQ)

1. معرفی کلیدی ANSYS SpaceClaim

ANSYS SpaceClaim یک ابزار CAD مبتنی بر مدل سازی مستقیم است که هدف آن کاهش اصطکاک بین مراحل طراحی و شبیه سازی است. برخلاف سیستمهای CAD تاریخچه محور (مثل بعضی از محیط‌ های پارامتریک) SpaceClaim به کاربر اجازه می‌دهد که به‌ صورت فوری هندسه را خلق، ویرایش یا ساده کند—بدون بازسازی درخت تاریخچه

مزیت اصلی: سرعت در تولید و آماده‌ سازی هندسه برای شبیه‌سازی‌های مهندسی.

2. ویژگی‌های برجسته و مزایا

• مدلسازی مستقیم (Direct Modeling): حذف نیاز به تاریخچه‌ سازی و تسهیل تغییرات سریع در هندسه.
• ابزارهای سریع ویرایش هندسه: pull/push، combine، split، defeature و ایجاد پاک سازی خودکار برای آماده‌سازی مش.
• تطبیق‌ پذیری فرمت‌ها: پشتیبانی از فرمت‌های رایج مانند (STEP, IGES, Parasolid, STL و غیره) — مفید برای کار با داده‌های ورودی متنوع.
• Defeaturing و simplification: حذف جزئیات غیر ضروری (پیچ‌ها، شکست‌ها، سطوح ریز ) برای کاهش پیچیدگی مش و زمان شبیه‌سازی.
• ابزارهای اتصال و اسمبلی: ترکیب قطعات، ایجاد فیت‌ها و بررسی برخوردها به‌ سرعت.
• یکپارچگی با پلتفرمهای شبیه‌ سازی: امکان ارسال مستقیم هندسه به محیطهای ANSYS Mechanical، Fluent و سایر ماژول‌ها.
• رابط کاربری مناسب برای مهندسان غیر طراح: کاربران تحلیل‌ گر می‌توانند هندسه را سریع اصلاح کنند بدون نیاز به طراح CAD حرفه‌ای.

3. گردش‌کار معمول: از ایده تا شبیه‌سازی

1. وارد کردن هندسه: دریافت فایل CAD از طراح یا منبع خارجی.
2. پاک‌ سازی و ساده‌ سازی: استفاده از ابزار defeature، حذف جزئیات غیرضروری و اصلاح نقص‌های هندسی .
3. آماده‌ سازی مش (pre-meshing): هماهنگ‌سازی سطوح و حذف جزئیات نازک که باعث ایجاد مش نامناسب می‌شود.
4. انتقال به solver: ارسال هندسه به ANSYS Mechanical، Fluent یا نرم‌افزار دیگر برای مش‌زنی و شبیه‌سازی.
5. اجرای شبیه‌ سازی (در صورت نیاز با HPC): زمانی که مدل بزرگ یا تحلیل نیاز به منابع محاسباتی دارد، اجرا در خوشه/ابررایانه یا سرویس ابری.
6. بازنگری و بهینه‌ سازی: بازگشت به SpaceClaim برای اصلاح هندسه بر اساس نتایج.

4. یکپارچگی با دیگر محصولات ANSYS

SpaceClaim به‌عنوان دروازه‌ ای بین CAD و CAE عمل می‌کند. در محیط‌های ANSYS، معمولاً از SpaceClaim برای «تمیزکاری هندسه» و «آماده سازی برای مش‌ زنی» استفاده می‌شود و سپس مدل به ANSYS Mechanical (تحلیل سازه)، Fluent/CFX (تحلیل سیال) و سایر حلگرها صادر می‌شود. این یکپارچگی زمان آماده‌ سازی را کاهش داده و احتمال خطا در تبدیل فرمت‌ها را کمتر میکند.

5. چرا و چه زمانی به ابررایانه (HPC) نیاز دارید؟

در موارد زیر استفاده از ابررایانه یا خوشه‌های محاسباتی منطقی و سودمند است:

• مدل‌ های بزرگ با میلیون‌ها المان مش: شبیه‌ سازی‌های دقیق جریان سیال (LES/DES)، تحلیل فرکانسی بالا، یا مدلسازی شکست پذیری.
• انجام پارامتر استادی / بهینه‌سازی: اجرای هزاران نمونه شبیه‌سازی (Design of Experiments، تعیین پارامترها ).
• کاهش زمان دیوار (wall time): اجرای موازی روی صدها یا هزاران هسته برای تحویل سریع‌تر نتایج .
• تحلیل‌های با حافظه بالا: نیاز به حافظه RAM زیاد برای نگهداری ماتریس‌ها و داده‌ها .
• کارهای ترکیبی: coupling بین CFD و FEA که محاسبات سنگینی دارند.

استفاده از HPC باعث می‌شود تحلیل‌هایی که هفته‌ها طول می‌کشید در روزها یا ساعات انجام شوند و توانایی انجام آنالیزهای پیچیده و چنداسکالر فراهم گردد.

6. مدل‌های بهره‌برداری از HPC: محلی، خوشه‌ای و ابری

• HPC محلی (On-premise cluster): مناسب سازمان‌هایی با نیاز مداوم، داده حساس و کنترل کامل روی سخت‌افزار. هزینه اولیه بالا اما هزینه عملیاتی قابل پیش‌بینی.
• خوشه دانشگاهی یا سازمانی: دسترسی اشتراکی ، مناسب پروژه‌های تحقیقاتی یا مقطعی .
• ابر محاسباتی (Cloud HPC): مقیاس‌ پذیری بالا، پرداخت به ازای مصرف (pay-as-you-go)، مناسب برای دوره‌های اوج تقاضا یا وقتی سرمایه‌ گذاری سخت‌افزاری منطقی نیست. ارائه دهندگان ابری اغلب امکانات آماده اجرا برای ANSYS فراهم می‌کنند (تصویرسازی، گیت‌های داده، ذخیره‌سازی پرسرعت).

هر مدل مزایا و معایب خود را دارد؛ انتخاب وابسته به حساسیت داده، بودجه، و فراوانی استفاده است.

7. بهترین شیوه‌ها برای آماده‌سازی هندسه و استفاده از HPC

در SpaceClaim قبل از ارسال به شبیه‌ ساز:

• defeature کردن جزئیات غیرضروری (پیچ، برآمدگی‌های کوچک، سوراخ‌های غیراثرگذار).
• اصلاح ناپایداری‌های هندسی ( سطوح کوچک، لبه‌های ناپیوسته).
• بهینه‌سازی سطح تماس بین قطعات برای جلوگیری از خطاهای مش‌زنی .
• کاهش تعداد سطوح بدون از دست دادن مشخصه‌ های فیزیکی کلیدی.

برای اجرا در محیط HPC:

• انتخاب مش مطابق با توان محاسباتی: مش خیلی ریز = زمان/حافظه بیشتر.
• استفاده از حل‌ گرهای موازی و تنظیم صحیح تعداد هسته‌ها؛ گاهی افزایش هسته‌ها تا یک حد مفید است، سپس بازده کاهش می‌یابد (diminishing returns).
• شناسایی نیاز حافظه (RAM) و پهنای باند ذخیره‌سازی (I/O)؛ شبیه‌سازی‌های CFD و transient نیازمند I/O بالا هستند.
• استفاده از checkpointing برای ذخیره میان‌وضعیت‌ها در شبیه‌سازی‌ های طولانی .
• در محیط ابری، انتخاب instance های با شبکه پرسرعت (InfiniBand) برای عملکرد بهتر در حل‌های موازی.
• اتوماسیون گردش‌کار با اسکریپت (مثلاً Ansys Workbench scripts یا API) برای اجرای دسته‌ای (batch) روی خوشه.

8. پیشنهاد سخت‌افزاری و پیکربندی کلی (راهنمای سطح بالا)

تذکر: نیاز دقیق وابسته به اندازه مدل و نوع تحلیل است. این پیشنهادها سطحی و جهت‌ دارند.

• تحلیل‌های کوچک تا متوسط (FEA پایه، CFD کم‌
• جزئیات): 16–64 هسته CPU، 128–512 GB RAM، ذخیره‌ سازی SSD.
• تحلیل‌های بزرگ (CFD فاین، LES، transient بزرگ): 128+ هسته CPU یا چند نود، هر نود 256–1,024 GB RAM، شبکه پرسرعت (InfiniBand) و ذخیره‌سازی موازی (parallel file system).
• GPU acceleration (اگر حلگر پشتیبانی کند): کارت‌های محاسباتی (مثلاً سری‌هایی که حلگرها پشتیبانی می‌کنند) برای شتاب‌دادن بعضی از عملیات و حلگرها.
• پهنای باند I/O: برای شبیه‌سازی‌های بزرگ، I/O کند می‌تواند گلوگاه شود؛ استفاده از فایل‌سیستم‌های موازی توصیه می‌شود.

9. نمونه‌های کاربردی (نمونه‌وار)

• مهندسی سیالات با دامنه بزرگ : پاکسازی هندسه توسط SpaceClaim (حذف جزئیات داخلی) و سپس اجرای Fluent روی خوشه برای محاسبه جریان و انتقال حرارت.
• طراحی و تحلیل حرکت مکانیزم‌ ها: اصلاح سریع تماس‌ها و فیت‌ها در SpaceClaim، سپس انجام تحلیل دینامیکی در ANSYS Mechanical.
• بهینه‌سازی توپولوژی: SpaceClaim برای تولید هندسه‌ های نا منظم اولیه و استفاده از خوشه برای اجرای صدها شبیه‌ سازی در فرآیند بهینه‌سازی.

(در صورت نیاز می‌توان مطالعات موردی مشخص و اعداد عملکرد را نیز اضافه کرد.)

10. جمع‌بندی

ANSYS SpaceClaim ابزاری قدرتمند برای تسریع آماده‌سازی هندسه و کاهش اصطکاک بین طراحی و شبیه سازی میباشد. وقتی پروژه‌ها به مقیاس بزرگ می‌رسند یا نیاز به تحلیل‌های پیچیده و سریع دارید، استفاده از ابررایانه‌ ها و محیط‌های HPC می‌تواند زمان اجرا را به‌ طرز چشمگیری کاهش دهد و امکان اجرای تحلیل‌های پیشرفته و بهینه‌سازی وسیع را فراهم آورد. ترکیب صحیح بین آماده‌ سازی هندسه در SpaceClaim و اجرای بهینه شبیه‌سازی در محیط‌های محاسباتی قوی نتیجه‌ ای مؤثر و اقتصادی به همراه خواهد داشت 👍

11. پرسش‌های متداول (FAQ)

س: آیا SpaceClaim خودش نیاز به ابررایانه دارد؟
خیر؛ SpaceClaim به‌عنوان یک ابزار CAD معمولاً روی یک کامپیوتر قدرتمند کاریی کافی دارد. اما زمانی که هندسه بسیار بزرگ باشد و یا بخواهید عملیات محاسباتی سنگینی (مثلاً پردازش مش پیچیده) انجام دهید، انتقال حل‌ گر به HPC منطقی است.

س: چگونه می‌توانم هندسه‌ ای که از SpaceClaim آماده شده را به خوشه ارسال کنم؟
معمولاً از خروجی فرمت‌های مناسب (STEP/Parasolid) استفاده شده و در محیط ANSYS Workbench یا با اسکریپت‌های آماده، فایل به نود محاسباتی منتقل و job اجرا می‌شود. در محیط ابری ، پنل مدیریت ارائه‌دهنده ابری یا API برای آپلود و اجرای job به‌ کار می‌رود.

س: آیا استفاده از GPU برای ANSYS مفید است؟
بعضی از حلگرها و ماتریس‌ها از شتاب‌دهی GPU پشتیبانی می‌کنند؛ در آن موارد GPU می‌تواند سرعت حل را به‌ طور قابل توجهی افزایش دهد. قبل از انتخاب GPU، بررسی کنید که نسخه حل‌گر شما GPU-accelerated را پشتیبانی کند .

مقاله مادر: