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CD-adapco products are now part of the new Simcenter™ Porfolio for predictive engineering analytics. The Simcenter™ portfolio combines simulation and physical testing with design exploration and data analytics to help customers develop digital twins that accurately predict product performance through all stages of the development process. This enables companies to evolve their engineering processes from being verification centric to being more predictive and deliver innovation for complex products faster and with greater confidence.

Our mission as a company is to help you discover better designs, faster (and stay ahead of the competition!). What this means is that we provide you with right tools to intelligently drive your designs and help you make sound real-world engineering decisions but equally important, we make sure that Multidisciplinary Design eXploration (MDX) is affordable for your organization by offering MDX-friendly licensing models..

私はキャリアのほとんどを無料のオープンソースCFDツールを利用する業界で過ごしてきました。そして数年前にSTAR-CCM+®を利用するようになってから初めて気づいた事がありました。無料のシミュレーションソフトウェアは大体、非常に高くつくのです。これは明らかに矛盾しているのは承知しています。マウスのクリック一つでコードをダウンロードして自由に利用し、1円も費やさずにコードを修正してそれを共有する。これが結局のところ一番安上がりなのです。しかし、そこには大きなコストが隠れていて、あなたのシミュレーションソフトウェアの本当の価値について考えるときには織り込まれなければならないものがあります。それはコードが使えるようにするために費やされる、あなたの時間です。そして、あなたの時間にはどれだけの価値があるのでしょうか?

私はサッカーファンではないのですが、私の人生でかかわる人すべてが熱狂的なので、グッドウィン家でもワールドカップ旋風が巻き起こっています。でもサッカーに興味のないCFDエンジニアがサッカー観戦を強いられたときに何が起こるかに皆さんは驚かれるかもしれません。

I wanted to take a moment and shine the spotlight on our coupled density-based solver. I must admit, I am perhaps a bit of a biased writer because after all, I have spent most of my career in industry analyzing and optimizing aircraft performance in flight regimes where the need for accurate shock capturing was part of daily life. Coupled solvers with a density-based approach have a proven track record for delivering robust solutions for these types of applications so it should come as no surprise that these numerical methods continue to spark my interest.

The biggest challenge of gradient-based shape optimization using high-fidelity CFD has always been the formidable computational expense tied to constructing the sensitivity of the objective (or cost) functions with respect to the design variables.

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