6/11 | Discovery 2026 R1 更加快速便捷的參數化優化 主題簡介：在產品研發過程中，如何更高效地完成設計探索與參數優化，始終是提升創新效率的關鍵。本次直播將聚焦 Ansys Discovery 26 R1 的最新功能升級，介紹其在參數化建模、變量驅動設計、快速方案對比與優化流程上的增強能力。

使用工具：Ansys Fluent 最終成果 圖3. 模型與實驗對標；(a) 電池溫度對標；(b) 反應與質量對比 機理：LFP電池泄壓降溫是：定容過程下的過熱電解液在定壓狀態下發生了沸騰與蒸發導致； 模型：提出了電池內壓-溫度實驗關聯式以及電解液沸騰蒸發吸熱方程。

<p>Ansys 持續幫助工程師更高效地解決復雜結構設計與可靠性挑戰，加速產品創新與研發迭代。

使用工具 Ansys Fluent 最終成果 優化設計的電子膨脹閥閥針造型，可以使電子膨脹閥工作過程中最大噪聲水平顯著降低 該研究利用 Ansys Fluent 完成了不同開度下電子膨脹閥內制冷劑空化特性的數值模擬，結合實驗對比分析，明確了開度對流量、氣相比例、湍動能及噪聲的影響規律；設計出帶閥芯凹槽的優化模型，其最大噪聲水平較原模型降低 10.3%，獲得了空化與噪聲關聯的可靠數據

· 常用方法：變密度法（SIMP - Solid Isotropic Material with Penalization），該方法將每個單元的密度作為設計變量，通過插值模型將其與材料彈性模量關聯，并通過懲罰因子迫使中間密度向0-1（孔洞-實體）兩極分化。 2. 柔度（Compliance）: · 外力所做的功。柔度越小，結構在該載荷下的剛度越大，抵抗變形的能力越強。 3.

Zemax OpticStudio 的版本必須為 Ansys Zemax OpticStudio Premium 或 Ansys Zemax OpticStudio Enterprise。不支持 Legacy Zemax OpticStudio。Lease 和 Paid-Up 兩類 Ansys Zemax 許可證均可用于使用該工具。

這一機制徹底改變了傳統材料卡片隨網格尺寸變小而急劇變“脆”的網格敏感性缺陷，使得能量耗散成為一個相對客觀的物理不變量。

將CAE計算的結果，根據不同的變量DOE設計計算15組或者更多的數據結果，讓AI分析其變量和結果之間的聯系，根據最終的目標結果反推出一個最優輸入數據，并CAE再次驗證。 這種應用應該是AI目前最常用方式，僅僅局限于從數據中發現規律。我們制造業做仿真可以發現需要仿真的項目也就是幾次的仿真分析迭代計算，結果輸出即可。而幾十次的計算得到最優解當然是有用的，但是工程價值不大。

跌落測試中使用的變量 產品可以從無數個高度、多種不同的方向和多種環境條件下跌落，這些都是可由標準或設計團隊定義的變量。有效的跌落測試應對以下變量進行明確定義： 跌落高度：重力會加速物體自由下落，因此跌落的高度決定了測試樣本撞擊沖擊表面時的速度，也決定了沖擊能量。 產品方向：當物體落在角落或邊緣時，物體上的載荷會集中，與落在較大、平坦表面上相比，損傷程度更大。

所以就查詢了deepseek和豆包，然后就知道了ansys官方已經針對該問題設計了一個ACT插件專門用于模擬膠粘凝固過程的仿真： ACCS Ansys Composite Cure Simulation （收費插件，人窮志短買不起，哎！）