穩健性分析
關注創建者：芒特老師 創建時間：2020-04-27
穩健性分析的視頻教程
基于Matlab+Isight的動力總成懸置系統優化設計（三）
1、穩健性分析的意義 2、穩健性分析的設置 1）剛度分析設置 2）位置分析設置 3、穩健性分析結果解讀 4、穩健性優化 1）穩健性優化設置 2）優化結果解讀 5、Mote carlo分析
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達索CATIA通過在所有設計流程中捕獲公司專業知識和最佳實踐，提高設計的穩健性和生產率，并減少錯誤。
CATIA通過在所有設計流程中捕獲公司專業知識和最佳實踐，提高設計的穩健性和生產率，并減少錯誤。 1、使用 EKL腳本創建功能強大的設計工作流程和自動化， 并充分利用公司專業知識 2、以交互方式創建產品模板，以幫助重復利用設計 3、使用嵌入式規則和檢查創建高級關系設計，以提高設計的適應能力 4、創建并使用適用于幾何體方法和合規性的標準檢查，以避免昂貴的重新設計
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catia通過在所有設計流程中獲取公司專業知識和最佳實踐，提高設計的穩健性和生產率、減少錯誤并優化幾何體。
Templates, Optimization & Rules Designer catia通過在所有設計流程中獲取公司專業知識和最佳實踐，提高設計的穩健性和生產率、減少錯誤并優化幾何體。
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穩健性分析的實例教程
然后CAEfatigue將打開“Robust Design”分析模板，從中可以選擇要在分析中使用的MSC Nastran BDF/DAT文件。所選擇的MSC Nastran BDF/DAT文件最初由CAEfatigue讀取解析，并顯示所有支持的變量。然后選擇要考察的輸入變量以便在隨后的MSC Nastran運行中進行修改。有關CAEfatigue穩健性設計的設置和輸出如下面的圖所示：
圖2 CAEfatigue穩健性設計菜單界面
圖3 MSC Nastran輸入參數選擇和輸出選項
穩健性設計分析案例：一個簡化的汽車車身模型，包含車門和車窗。兩種材料，車窗是玻璃（材料2），其余結構是鋼（材料1）。穩健性設計分析輸入變量是材料的彈性模量和密度，以及11種板厚。輸出響應是車身的質量以及車身前4階柔性體模態頻率。所有輸入變量均為正態分布，參數變異系數取5%。輸入變量設置和輸出響應的統計結果如下圖所示：
圖4 車身穩健性分析輸入變量和輸出響應設置
圖5 輸出響應的統計結果
輸入變量和輸出響應的相關性如下圖。在決策圖中，略去了小于0.05的相關性。其中藍色點的大小代表了對應的輸入變量和輸出響應之間的相關性的大小。
展開 然后CAEfatigue將打開“Robust Design”分析模板，從中可以選擇要在分析中使用的MSC Nastran BDF/DAT文件。所選擇的MSC Nastran BDF/DAT文件最初由CAEfatigue讀取解析，并顯示所有支持的變量。然后選擇要考察的輸入變量以便在隨后的MSC Nastran運行中進行修改。有關CAEfatigue穩健性設計的設置和輸出如下面的圖所示：
圖2 CAEfatigue穩健性設計菜單界面
圖3 MSC Nastran輸入參數選擇和輸出選項
穩健性設計分析案例：一個簡化的汽車車身模型，包含車門和車窗。兩種材料，車窗是玻璃（材料2），其余結構是鋼（材料1）。穩健性設計分析輸入變量是材料的彈性模量和密度，以及11種板厚。輸出響應是車身的質量以及車身前4階柔性體模態頻率。所有輸入變量均為正態分布，參數變異系數取5%。輸入變量設置和輸出響應的統計結果如下圖所示：
圖4 車身穩健性分析輸入變量和輸出響應設置
圖5 輸出響應的統計結果
輸入變量和輸出響應的相關性如下圖。在決策圖中，略去了小于0.05的相關性。其中藍色點的大小代表了對應的輸入變量和輸出響應之間的相關性的大小。
展開 4月22日，Ansys聯合渠道合作伙伴北京朔和科技有限公司共同推出『optiSLang 參數化穩健性分析——半導體封裝行業案例』網絡研討會，歡迎預約參加本次活動。
時間
4月22日（星期五），10:00-10:45
面向受眾
半導體封裝研發設計人員、半導體封裝試驗測試人員、結構工程師、熱工程師、優化設計工程師以及有魯棒性、可靠性計算的大專院校研究生。
渠道合作伙伴：
北京朔和科技有限公司
講師介紹：
黃華清 | Mechanical & optiSLang 專家
北京朔和科技有限公司資深結構仿真工程師，從事Ansys仿真分析及咨詢工作多年，熟練使用Ansys Mechanical、optiSLang等，擁有豐富的結構、熱仿真經驗及半導體行業實操項目經歷。
會議大綱
半導體封裝um尺寸下的密封性能測試；
如何利用optiSLang探究半導體密封測試的模擬、試驗誤差問題；
有效利用optiSLang在類似或更廣義的半導體封裝行業進行結構和熱仿真。
展開 隨機仿真具有如下優勢：
提高可信度：
在有限元模型中考慮參數的公差和分散性顯著提高了模型的真實性，提高了計算結果的可信度
減少物理測試：
由于模型可信度高，可以充滿信心地使用隨機仿真來減少物理測試的數量
降低成本：
通過隨機仿真，確定出對目標響應影響不大的部件，可放寬這些部件的設計和制造公差
評估風險：
可使用隨機模型評估產品設計的穩健性和風險
CAEfatigue穩健性設計功能和案例
CAEfatigue的穩健性設計功能可以和MSC Nastran 聯合使用，用戶從MSC Nastran BDF/DAT文件中選擇多個輸入變量，這些變量按用戶指定的分布規律產生變化，使用變化后的參數在MSC Nastran中進行新的計算，最終可得到表示輸入變量和輸出響應之間關聯強度的相關性數據，通過相關性數據可以決定如何改變設計以獲得所需結果。
要進行CAEfatigue穩健性設計分析，首先從菜單中選擇“Robust Design”。然后CAEfatigue將打開“Robust Design"分析模板，從中可以選擇要在分析中使用的MSC Nastran BDE/DAT文件。所選擇的MSC Nastran BDF/DAT文件最初由CAEfatigue讀取解析，并顯示所有支持的變量。然后選擇要考察的輸入變量以便在隨后的MSC Nastran運行中進行修改。有關CAEfatigue穩健性設計的設置和輸出如下面的圖所示：
穩健性設計分析案例：
一個簡化的汽車車身模型，包含車門和車窗。兩種材料，車窗是玻璃（材料2），其余結構是鋼（材料1）。
展開 workbench DX(隨機有限元、可靠性、穩健性)有限元分析學習資料匯總. 包含軟件操作和理論部分（碩博士畢業論文）。學習完這兩部分差不多就掌握了。
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如何提高模擬分析的準確性-網格篇1個月前
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Radioss 深度融入 Altair HyperWorks 仿真生態，與 HyperMesh 前處理、HyperView 后處理、OptiStruct 優化、HyperStudy 穩健性分析無縫集成；支持與第三方 CAE/CFD 軟件數據互通，實現 “前處理 - 求解 - 優化 - 驗證” 全流程閉環；兼容云原生部署，
01
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高壓比例閥的性價比如何分析？2個月前
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