汽車教學
關注創建者：李瓊 創建時間：2015-10-16
汽車教學的視頻教程
汽車車門下沉分析教學（重制版）
車門下垂分析是開閉件中常見的分析項目，其還需要和實驗進行擬合對標，再與競品車型進行比對，故是開閉件中一個重要的性能指標，現對車門下垂分析進行了重新的錄制，鉸鏈和車門由UP主所處理的，車身是同事所處理的，現詳細包含各個處理步驟和后處理輸出步驟。上一版本由于模型問題，存在一定的問題，現表示抱歉。
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手把手錄像教學——WORKBENCH環境下汽車傳動軸的強度計算
本課程為全程操作錄像，視頻共兩段，無聲，適合使用WORKBENCH進行強度計算的初學者，可幫助您快速入門。
￥4.9 20分鐘 28播放
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汽車教學的實例教程
有一種類型的分析，部件自身的初始狀態位置關系非常復雜，無法通過常規的建模方法獲得，特別是涉及到高柔性材料的有限元分析，比如汽車安全氣囊分析時放入有限狹小空間中的氣囊、net-gun拋射分析時折疊放入網艙中的網繩、覆蓋在物體之上在重力作用下變形的布料等。
遇到這種類型分析，部件很難通過常規建模方法來獲得，鑒于之前很多朋友們都通過我的ABAQUS學習公眾號（You_Sim）問到該類方法，今天就通過一個例子來講解一下：通過導入*.ODB的方式來實現Abaqus/Part特殊建模。
net-gun中的折疊網建模案例教學
1.預備工作：建立平直方網模型（常規建模）
2.第一步折疊分析：四角均布于圓周，拉直網繩
3.關鍵操作：導入*.ODB格式的Part
將第一步折疊分析的結果作為第二步折疊分析的初始狀態，導入part選擇2中的分析結果*.ODB
然后根據需要選擇時間增量步對應的變形狀態作為初始結構構型，并可以重新命名部件。
4.第二步折疊分析：圓桶中堆疊放置（注意圓通要與網艙尺寸一致）
獲得的網繩最終折疊狀態：
5.使用折疊模型進行net-gun的拋射分析：
其實這種建模方法的思路就是基于仿真的建模思想，汽車行業里面的安全氣囊分析經常用的到，因此，國外有人還專門開發了基于仿真的安全氣囊建模軟件Sim-Folder，折疊仿真和氣囊安置過程中的折疊工藝直接對應起來，確保氣囊展開時能夠按照設計要求展開，最大限度地保護事故中乘客的生命安全，來圍觀一下。
Sim-Folder應用視頻
展開 她還表示，目前，使用人工智能模擬器的廣深學生與僅在真實汽車上培訓的傳統課程學生的通過率基本相同。隨著公司升級其軟件和技術，人工智能輔助學生的通過率將超過那些遵循傳統路線的學生。
廣深正在研究開發機器人教練，這是一種集成到真實汽車中的教學系統，可以監控學生的駕駛，并給他們反饋和指導。2019年，北京易駕佳科技在全國近30所駕校推出了這樣的系統。「通過智能模擬器和機器人教練，我們想讓學習過程標準化。」李表示。
人類教練更有可能有不同的標準。孫說，隨著技術的發展，對傳統駕校的影響將是「巨大的」。「傳統的駕駛培訓公司有它們的優勢，但它們很容易被新技術取代。如果他們不接受新技術(如人工智能)，他們可能會被淘汰。」
參考鏈接：
https://www.scmp.com/tech/article/3118827/learning-how-drive-ai-simulator-becoming-more-common-china
展開 在從事智能汽車領域的教學和科研工作過程中，我有以下幾點感悟和認識。
１）要厘清概念，明確定位。汽車智能化是跨產業領域的重大變革性技術，引發了世界各國激烈角逐，是目前學術界和產業界的研究熱點。由于其技術快速迭代且系統復雜交叉，對智能汽車涉及的許多概念尚未厘清，很多理解是過時的或片面的，諸如：自動駕駛（automated driving）、自主式自動駕駛（autonomous driving）、網聯汽車（connected vehicle）、智能網聯汽車（C/ICV）等，它們可統稱智能汽車，但各自的定義是不同的。其中智能網聯汽車及其英文縮寫ICV（Intelligent & Connected Vehicles）是由我們團隊提出的，與國外提出的C（Connected & Automated Vehicles）概念相同，它是基于移動互聯技術與自動駕駛汽車相結合的新一代的智能汽車，是信息物理融合系統CPS（Cyber-Physical Systems）在汽車交通系統中的典型應用，是一種不同于單車智能的新型產品形態。而智能網聯汽車技術是由單項技術和系統技術組成的，單項技術包括感知、決策、通信、定位等。而以我們汽車工程為基礎的系統技術包括系統動態設計與控制、系統集成與評價，其中系統動態設計與控制，涉及：系統構型、系統建模、動態分析和控制系統設計等方面，是實現汽車智能化的關鍵。因此，我們的科研定位應在了解智能汽車相關單項技術的基礎上，聚焦于智能汽車系統技術。同樣，在智能網聯汽車時代，我們車輛工程人才培養應有定力，車輛工程專業知識根本不可能被信息技術知識替代，我們既要增加一些相關的ICT新知識（移動互聯、AI等），也要完善汽車系統技術的知識架構，以適應智能化網聯化的變革和社會的需求。
２）面臨機遇與挑戰，要勇于創新。
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廣深正在研究開發機器人教練，這是一種集成到真實汽車中的教學系統，可以監控學生的駕駛，并給他們反饋和指導。2019年，北京易駕佳科技在全國近30所駕校推出了這樣的系統。「通過智能模擬器和機器人教練，我們想讓學習過程標準化。」李表示。
人類教練更有可能有不同的標準。孫說，隨著技術的發展，對傳統駕校的影響將是「巨大的」。「傳統的駕駛培訓公司有它們的優勢，但它們很容易被新技術取代。
在從事智能汽車領域的教學和科研工作過程中，我有以下幾點感悟和認識。
１）要厘清概念，明確定位。汽車智能化是跨產業領域的重大變革性技術，引發了世界各國激烈角逐，是目前學術界和產業界的研究熱點。
Abaqus/Part基于特征的建模功能可以說非常齊全，基本能夠滿足一般的分析要求，更復雜的模型則可以通過與專業三維建模軟件之間的接口來導入，今天要說的是部件的另外一種建模方法。
有一種類型的分析，部件自身的初始狀態位置關系非常復雜，無法通過常規的建模方法獲得，特別是涉及到高柔性材料的有限元分析，比如汽車安全氣囊分析時放入有限狹小空間中的氣囊、net-gun拋射分析時折疊放入網艙中的網繩
