仿真模型
關注創建者：AlainZhou 創建時間：2019-08-25
仿真模型的視頻教程
大壩崩潰過程二維仿真模型-ICFD（Dam_breaking ICFD-2D）
本視頻詳細講解了大壩崩潰過程(Dam breaking)二維仿真模型的建立步驟。 本教程最大的亮點在于采用LS-Dyna ICFD對液體的流動過程進行仿真。流體仿真模型需要的最基本的關鍵字在該模型中都已經包含，在熟悉該仿真模型的建立過程后，大家可以利用教程中用到的關鍵字建立自己的流體仿真模型。希望該視頻對于想分析流體運動狀態的朋友能有所幫助和啟發。
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基于Icepak的風冷215kW PCS熱仿真教程--視頻+源模型
本課程，涵蓋三維模型熱仿真分析、ANSYS SpaceClaim前處理、簡化導入Icpeak、Icepak模型處理、參數設計、網格劃分、求解設置、穩態瞬態仿真設置、后處理全過程。視頻講解到每個細節，附帶仿真模型，下載后可直接出結果。
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仿真模型的實例教程
背景介紹
無論什么學科，什么類型的仿真模型，都會設置各種參數的數值。由于種種原因，部分參數的預估和猜測是不可避免的。但是參數的預估和猜測會導致仿真模型準確性不足，和實際物理場景不一致。由此，仿真模型得到的結果可信度會大打折扣。
兩者有多接近？
為此，提出了模型校準的概念。所謂模型校準，是通過對仿真模型的參數進行不斷調整，以使仿真模型的參數和物理實際充分接近的迭代過程。
在電子熱仿真中，通常涉及模型校準的是元器件級和板級的仿真。
元器件級熱仿真
板級熱仿真
通過模型校準，不僅可以提高仿真模型的可信度，也可以提高仿真模型針對不同物理場景下的可重復利用能力，得到的某些參數可以在整機和環境級分析中提供元器件相關的更準確參數。
模型是否進行過校準，其仿真結果可能會有較大差異。
某型號芯片熱仿真模型校準前后的節溫比較
模型校準前后，在第一個脈沖結束時溫度分布對比
Flotherm軟件可以和T3ster熱阻測試儀聯合應用，對模型進行校準。其校準流程如圖所示。
展開 FloEFD熱仿真分析之模型準備
By CAE白堤
1、仿真模型打開與簡化
雙擊安裝好的FloEFD啟動快捷鍵，軟件自動打開已經連接上的三維設計軟件CREO，直接在CREO中打開需要仿真的模型。能直接在熟悉的三維設計軟件操作是把雙刃劍，一方面，可以避免不同軟件之間模型轉化的問題，但另一方面如果不恰當的使用模型，會增加網格數量，從而增加計算機的負擔，降低仿真效率。仿真優化不像結構設計越詳細越好，反而是在不影響仿真結果的基礎上，越簡單越好。當然，將一個詳細模型簡化為適合熱仿真分析模型的工作需要一定的經驗技巧，比如，去除一些倒角、孔位、定位等結構細節，去除一些無關緊要的模型組件等。
2、仿真模型的準備
雖然仿真模型得到了簡化，但不一定萬事大吉。在某些情況下，FloEFD不一定能識別出仿真分析的所有的固體模型和流體區域。這時可充分利用【檢查模型】功能，不僅能檢查出無法充分求解的某些模型組件，也可以檢查是否存在可能導致軟件創建不適當網格的模型問題（FloEFD不允許組件之間為點接觸或者線接觸，如下）。
操作：點擊【檢查模型】，在跳出的檢查模型窗口，點擊“檢查”，在跳出檢查結果窗口查看檢查結果。
狀態一：點擊“檢查”，檢查結果顯示狀態成功，模型正常，那么模型準備大功告成；
狀態二：點擊【檢查模型】后，跳出“以下組件不能用于分析”，點擊“確認”后，在檢查模型窗口模型樹組件的圖標標有紅叉或紅箭頭，檢查結果顯示狀態成功，但有零件準備失敗。
展開 本文采用基于Agent的復雜系統建模仿真技術，對無人機集群自組織搜索的機理進行研究[4-5]，構建了無人機機動、協同、搜索、決策等行為模型，建模分析了無人機集群作戰威脅環境。探索了使用基于概率的有限狀態機模型實現集群自主決策的解決方案，初步實現并展示了無人機集群自組織搜索的作戰樣式。基于該仿真模型重點研究了無人機性能對集群搜索效果的影響，分析了集群協同方法、集群決策判斷方法、目標分配、搜索策略、威脅程度及戰場環境等動態因素和潛在因素對集群搜索效果的影響，借助集群模型框架，可以很方便地引入集群智能算法，為集群智能的研究、設計、實驗提供了很好的接口和平臺。
建模原理與模型框架
無人機集群是由大量具有一定自主能力的無人機個體構成的復雜適應系統，具有自組織特性。自組織，即無需外部干預，僅依賴系統內部的相互作用，自行形成具有特定功能與結構的整體的過程[6]。無人機個體沒有對全局模式、策略、目標或層次體系架構的的全局知識，在規則約束或任務指引下，基于局部感知進行決策判斷，通過個體交互使集群整體涌現出自組織行為。集群整體行為與無人機個體行為無直接關系，而是通過個體行為間接實現，集群整體行為取決于無人機個體行為變化。
采用基于Agent仿真的方法，通過基于復雜系統的建模仿真框架，對無人機個體行為進行仿真建模描述，構建無人機集群自組織搜索仿真模型，分析個體交互如何影響全局行為，將集群中個體行為和集群整體自組織現象有機結合，是一種自頂向下分析、由底向上綜合的有效解決方案。
模型框架
MASON(multi-agent simulator of networks)是基于Agent的復雜系統仿真框架[7]，提供了一組設計基于多Agent的建模仿真概念，同時提供了支持實現該框架的軟件包，可采用這些概念設計仿真模型，并通過調用相關類庫和工具對其進行實現，具有很好的擴展性。
展開 圖1 直擴系統構成框圖
圖2 直接序列擴頻系統仿真流程圖
三、直接序列擴頻仿真
（一）設計思路流程
直接序列擴頻系統（DSS）的設計首先要對系統進行分析，劃分出PN碼生成子系統、BPSK調制子系統等五大子系統，建立各個子系統的模型，然后對各子系統的功能及實現原理進行細致研究選出合適的算法完成各系統模塊的編程。接著利用MATLAB完成各子系統仿真模型的搭建，運行仿真系統判斷是否成功，對運行結果進行分析，對各項參數和指標進行評估，以判斷系統是否符合要求，如果是，表明仿真成功；否則需要修改參數重新運行系統。
（二）直接序列擴頻系統仿真流程圖
根據圖1直接序列擴頻系統構成框圖（七大組成：信源部分、擴頻部分、調制部分、信道傳輸部分、解調部分、解擴部分和信宿）的分析，做出直接序列擴頻系統的主要流程圖如圖2所示。
（三）直接序列擴頻調制仿真模型
圖3中由伯努利發生器產生原始信號，由于直接序列擴頻系統需要-1、+1分布，所以原始信號要經過雙極性碼變換器把0、1單碼變換為雙極性。本次實驗使用GOLD碼序列作為擴頻碼序列，也經過雙極性變換器把0、1變換為雙極性，然后將二者輸出信號分別連至頻譜儀觀察頻譜，同時把兩輸出信號進行乘法運算輸送到信道后加高斯白噪聲，分別觀察信道加入噪聲前后的頻譜圖并進行分析。
（四）直接序列擴頻解調仿真模型
與擴頻調制模型相對應加入解調和解擴部分，同時再加一個誤碼率分析儀構成如圖4所示的直接序列擴頻解調仿真模型。最小相移鍵控解調（M-PSK Demodulator Passband）對解擴后的信號進行解調，恢復基帶信號。誤碼率分析儀（Error Rate Calculation）在直擴系統中經過解擴和解調恢復成的原始信號要與發射端的原始信號進行比對，顯示接收到的數據、錯誤的比特數和誤碼率。
展開 在使用Simulink時，不需較強的數學知識，但需要研究人員能夠通過自己的專業知識靈活調用不同模塊并合理地賦值參數以仿真一個連續的動態過程，即使教師沒有Matlab基礎也可根據該方案所提供的模型復現該教學過程。藥物在體內的動態變化過程符合一級或零級代謝動力學過程，與Simulink特點完美契合，通過調用積分函數模塊1/s以及賦值一些消除動力學參數k0、k10、k12、k21,完成注射給藥一室模型、口服給藥一室模型、注射給藥二室模型、口服給藥二室模型等的曲線仿真任務，以取代原始教科書中較為抽象的圖解說明教學方式，教改方案中的仿真模型可通過訪問https: //github.com/Mark1988NK/Pharmacokinetics免費下載使用。同時，為了使學生更加容易理解多次給藥下的劑量優化設計、穩態血藥濃度等概念，仿真模型采用最簡單的一室模型、靜脈給藥方案，模擬多次給藥場景。教師不僅可以指導學生獲得實時動態仿真藥時曲線，而且可以通過改變給藥劑量、給藥頻率等參數，觀察藥時曲線的實時變化，并對各個曲線圖的變化進行理論分析，以解決教學中學生對藥動學學習的各種疑點。下面對仿真模型所提供的五大模塊進行簡要說明。
1.1 一室模型靜脈注射給藥模塊
為了使學生快速理解Simulink仿真與房室模型概念，考慮到醫學院校學生的學習基礎，房室模型概念建議從最簡單的注射給藥開始。因為注射給藥，藥物直接入血不經過胃腸道吸收，動態過程最為簡單，并且在引入房室模型時也最好從最簡單的一室模型開始，因為一室模型不涉及藥物入血的再分布。這樣，藥物直接入血后立即經過肝臟、腎臟、大腸的代謝，只涉及k10消除速率常數。該方案所設計的一室模型靜脈注射給藥下的Simulink仿真模型如圖1所示，教師和學生無須理解Simulink模塊，僅須調用已經設計好的模塊并修改k10參數即可完成仿真。
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仿真模型的最新內容
同時，結合 optiSLang 與 Twin Builder ROM 的工作流，展示如何將熱仿真結果進一步轉化為可迭代、可聯動、可用于多物理系統仿真的動態模型，支撐更高效的設計優化、系統驗證與熱管理決策。
1.【2024年二等獎】鄺男男 | 中汽研(天津)汽車工程研究院有限公司，碰撞工況下動力電池系統多物理場耦合仿真研究：使用LS-DYNA所構建的電池系統多物理場耦合仿真模型，與傳統的電池系統力學模型相比，能夠模擬電池系統受到擠壓碰撞后的溫度、電壓變化趨勢，可從多角度評估電池系統安全特征，屬于國內首次具有較為完整的將多物理場電池擠壓用在整車碰撞級別的應用。
202605/imgs/7bdb8a3b517644308e6be95d3853ea9b" width="200"></p><p class="ql-align-center"><strong>黃宇鵬 | Ansys主任應用工程師</strong></p><p><strong>主題簡介：</strong>Ansys人體模型產品生態系統Hans，是由Ansys資深專家開發的適用于LS-DYNA的商用高仿真人體數字模型
· AI 賦能迭代：2025 版本引入AI 輔助建模與優化，自動生成約束方案、優化設計參數，求解效率提升60%；未來將融合生成式 AI，實現 “概念草圖 - 仿真模型” 一鍵生成，進一步降低使用門檻。
3. 未來發展趨勢
· 多物理場深度融合：強化機械 - 電 - 液 - 熱 - 控制全耦合仿真，適配新能源汽車、智能裝備等復雜系統需求。
方案的核心在于利用 OAS 軟件的非序列光線追跡技術，建立從光源到探測器的全鏈路仿真模型，精準鎖定冷反射的主要貢獻面，進而對相關光學表面進行針對性優化。
03冷反射現象的形成機理
冷反射效應源于制冷型紅外系統中探測器與外殼之間的巨大溫差。在紅外熱成像系統中，制冷探測器通過前面光學表面的反射，使探測器探測到自身的像，形成邊緣亮而中心暗的黑斑現象，被稱為“冷反射”現象。
模型準備
步驟1：在ANSYS ACP與Multiscale.sim輸出3D HDF5檔案
首先在ACP中完成Drape仿真并生成實體模型，接著使用Workbench更新模型，最后執行「perform_map_permeability.bat」腳本，將滲透系數映像到有限元素模型并輸出為HDF5檔案。
<p>隨著底盤開發對舒適性和NVH要求不斷提升，高保真的虛擬調校已成為縮短研發周期的關鍵。工程師不僅需要建立精確的減振器模型，更需要實現實時可調的沉浸式調校體驗。</p><p>本次網絡研討會將介紹Astemo如何將AI-MBD（基于神經網絡的減振器模型）與全頻譜仿真相結合以優化底盤開發流程，并展示VI-grade緊湊型FSS模擬器的實時演示、Astemo實驗室獨家視頻（呈現模擬器集成硬件在環如何提供實時反饋
</p><p>因此，“車輛自定義3D模型 + 仿真器聯動”或成為自動駕駛開發流程中的關鍵一環。</p><h1>二、從FBX到aiSim的工程化路徑</h1><p>以康謀aiSim為例，要讓一個普通的 .fbx 車輛模型真正在仿真器中“跑起來”，核心在于兩步：規范建模（Blender）+ 仿真集成（Unreal Editor + aiSim）。
同時，結合 optiSLang 與 Twin Builder ROM 的工作流，展示如何將熱仿真結果進一步轉化為可迭代、可聯動、可用于多物理系統仿真的動態模型，支撐更高效的設計優化、系統驗證與熱管理決策。
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5/28 | 電仿真之整車復雜模型前處理流程和方法
講師簡介：
張旭 | Ansys主任應用工程師
主題簡介：1.
