MBD分析的案例
從高效計算到數據貫通：“MBD+虛擬點”重構公差分析價值
結合CAD、PDM/PLM及測量系統，逐步形成從設計、分析到檢測的完整數據鏈。
這樣一來，公差數據不再只是一次性的計算結果，而是變成可以復用、可追溯的工程數據。
（MBD+虛擬點建模并行方案）
從工程實踐看，公差分析正在發生一個很實際的變化：一方面，通過MBD和虛擬點建模，把計算流程做得更高效；另一方面，通過統一的數據模型，讓公差信息在設計、制造和測量之間能夠持續傳遞和反饋。這兩點疊加，才真正體現出MBD的價值。
基于模型開發（MBD）的電機效率圖有限元仿真分析
1 基于模型的開發和效率圖
在MBD中，無需等待真實樣機制造完成就可以評估電機的特性。電機效率圖是電機驅動系統開發中的重要評價項目之一。因此，有必要利用有限元仿真獲得高精度的電機效率圖。
但是，如果我們談論效率圖評估，則根據開發階段的不同，效率圖的準確性和計算時間成本也會有所不同。在這里，我們考慮以下兩個階段的效率圖評估：
概念設計。
詳細的性能評估。
在概念設計中，當改變電機的拓撲和形狀時，評估機器的特性。因此，有必要評估每個電機結構方案的效率圖。為了評估大量方案，必須限制一次生成效率圖所花費的成本（計算時間）。另一方面，在詳細性能評估階段，通常會制作樣機，并在電機臺架上進行性能評估。在MBD中，臺架試驗被模擬虛擬試驗代替。因此，在仿真中，需要一個相當于真實機器的精度。
利用有限元分析軟件[1][2]可以通過模擬評估效率圖。然而，很少有文章提到上述每個開發階段的map評估。本文詳細闡述了性能評估中的概念設計和效率圖生成評估方法。此外，還將闡述生成Map圖所需的精度及其計算成本。
圖1和表1顯示了本文案例的電動機及其規格。
展開 CAD大廠的一波動作，揭示MBD成敗的關鍵環節
近年來，MBD（基于模型的定義）被業界譽為實現數字化制造與智能工廠的“必經之路”。但現實中，盡管3D建模早已成為主流，真正能讓MBD落地生根的企業仍是少數。其核心難點之一，正如Autodesk、PTC、達索等主流CAD廠商一致強調的那樣——缺乏有效的公差分析，MBD就只是一個“看上去很美”的數字外殼。
公差分析是MBD的“骨架”
無論是達索強調的“單一真實數據源”，Autodesk提出的“精準制造保障”，還是PTC主張的“風險前移”，都不約而同指出：公差分析是MBD系統中承載制造可行性、質量控制與成本優化的關鍵模塊。沒有它，3D模型只是靜態圖形，無法驅動實際生產。
PTC將公差分析直接集成在CAD環境中，幫助設計師在建模階段即開展公差堆棧分析，從而在設計初期規避尺寸偏差風險；Autodesk的公差分析則通過在3D模型中嵌入語義PMI，實現跨部門的標準化溝通，減少返工與浪費；而達索則進一步指出，沒有公差分析的MBD，將難以成為制造環節中真正可信賴的“唯一來源”。
MBD失敗根源：“斷鏈”和“手工干預”
雖然許多企業已開始嘗試MBD，但在實際部署中，仍面臨諸如數據割裂、手工干預頻繁、模型信息不完整等問題。特別是在缺乏公差分析能力的情況下，MBD模型無法有效承載幾何尺寸與加工公差的可制造性驗證，使得設計與工藝、質量之間協同困難，常常需要回退到傳統的2D圖紙確認流程。
根據誠智鵬對大量客戶的調研，許多企業MBD項目的失敗，正是因為“缺乏公差分析導致的設計意圖不可驗證、模型難以追溯、制造不可靠”。因此，要最大化實現MBD的ROI（投資回報），必須在MBD架構中補上“公差分析”這一短板。
展開 揭開多體動力學仿真的五大誤區（上篇）
空中客車公司目前已在設計過程中將有限元分析（FEA）和MBD仿真結合起來，以同等水平替代證明符合監管要求所需的物理試驗。
近年來，計算能力更強的高性能計算和更快的求解器的出現，使得MBD模型能夠作為硬件在環（HiL）和駕駛員在環（DiL）測試系統的一部分用于道路車輛試驗臺，以進行系統測試、驗證和校準。在試驗臺上能夠使用真實的和虛擬的子系統定義，通過減少對物理測試原型的需求，使車輛測試更便宜、更高效。
MBD仿真的使用不再局限于產品開發過程的單一階段。從概念系統設計到物理測試，MBD仿真對領先工程組織中動態系統的設計和開發有著廣泛的影響。
誤區三
MBD模型的物理保真度有限
在MBD仿真中，機構中最復雜的部分可
以表示為一個簡單的環節，這樣就可以在系統層次上研究其動力學。
然而，MBD仿真的實用性并不局限于研究廣泛的系統級效應。
今天，MBD正被應用于組件級的高度復雜的物理模型。
此外，當可以向模型提供正確的輸入（例如零件符合度、彈簧或襯套特性）時，可以實現高水平的物理級精度。
隨著產品開發過程的深入，有機會逐步提高MBD模型的保真度。使用初始MBD分析確定機構的拓撲結構，然后分析人員可以結合CAD來詳細說明單個零件。然后，基于CAD數據的FEA提供了詳細的零件符合度，從而能夠創建可用于進一步增強MBD模型保真度的柔性體。在每個階段，MBD系統模型都可以與可用的工程信息級別保持一致，以確保最佳的保真度。
當然，與任何模擬技術一樣，MBD模型必須根據預期模擬所需的物理逼真程度進行調整。
展開 
鋼鐵俠教你幾個Abaqus仿真技巧，全是干貨~USim小課堂，興趣來了，分分鐘學會
2.局部坐標系
局部坐標系在定義材料方向、各種連接器、施加邊界條件、后處理坐標轉換等方面大有用途，學會使用局部坐標系是進行復雜結構建模、Abaqus MBD分析的基礎。有直角坐標、柱坐標、球坐標三類可選，按照需要創建。
3.運動參考點
后處理時，定義運動參考點可以從視覺上一目了然地完成運動關系轉換，需要注意的是，這僅僅是視覺上，結果的量化上還需要進行坐標變換，如下圖，右圖是選擇左圖中方塊上的高亮紅點作為參考點的運動轉換。
4.渲染
渲染可以提高結果的展示性，按實際產品色彩渲染，能更好地對產品進行預示，在進行大型復雜裝配體結構分析時，合理使用color code，在前、后處理階段大大提高工作效率。
5.插入背景圖片
View菜單欄下拉的image功能，可以插入圖片和視頻，并調整大小、透明度、位置、播放時間等。比如你想進行一個結構仿真，但只有它的照片，沒有三維幾何模型，這時可以插入圖片，在sketch里面進行平面描繪畫圖，得到草圖后，再附加其他空間特征，快速得到三維模型進行結構仿真分析；后處理也能插入視頻與animation同步播放，進行仿真與試驗過程對比。
6.動畫輸出
動畫輸出比較簡單，animation下拉菜單下操作即可，可以根據需要選擇視頻尺寸、格式、時間幀次等。
好了，有了前面的技巧，分析完鋼鐵俠頭盔開合動作以后，就可以做出下面這張圖片了，你學會了嗎？
鄙人已入魔，神馬都是云圖
上期inp文件下載
高爾夫球鏈接：https://pan.baidu.com/s/18EVLdW9eVj89d7xESG7BDA 密碼：g8ey
展開 HyperWorks加速高速軌道列車的設計和分析
他們大量使用CAE設計分析技術，包括靜態與模態分析、多體動力學仿真（MBD）、疲勞分析、耐撞性分析、流體分析（CFD）和NVH（噪聲、振動與舒適性）。他們用碳鋼、不銹鋼或鋁合金建立先進的鐵路客車模型，而這些客車上運用的許多先進的制造工藝技術則來自意大利、韓國、日本以及其他國家。
現在，這個團隊面臨著巨大的設計挑戰，這些挑戰源自于客車對更高運行速度的需求，這些需求帶來了對CAE方法論 的改變。更快的速度對降低噪聲、氣動性能、耐撞性能和設計的其他方面提出了更高的要求，而設計上的所有這些問題都 必須采用CAE方法來嘗試解決。
這個團隊正在用MBD分析來處理這一復雜問題。而且，為了在系統級層面上更有效地優化設計，工程師們已經接受OptiStruct技術的培訓，OptiStruct是HyperWorks平臺中一個強大的結構分析和優化工具。很快優化設計將成為他們設計 流程中的一個組成部分。
結論
長春軌道客車有限公司在吸引技術交流和與國外領先的軌道客車企業進行技術合作上取得了巨大的成功。它已經與龐巴迪(Bombardier)建立合資公司，并正在與法國阿爾斯通(Alstom)建立合作關系，共同設計時速為124MPH的列車電動車 組（EMU）。長客從其技術伙伴中購買了整輛車的設計，但它的目標是發展自身的完整設計能力并趕超這些領先的企業，與此同時設計和開發長客自主品牌的產品。
這方面長客也取得了很大的成功，其中的一個例子就是長客在與歐洲領先的軌道技術公司設計時速為186MPH的客車 時發生的。該型車需要設計超高精度的轉向架，它承載著車廂，在高速列車上這是一個極為復雜的結構，其設計誤差必須 非常小。
“建立轉向架模型是極具挑戰的，”閆博士提到，“由于其結構比較復雜，我們發現它需要很高技巧，而且需要標準化的流程來幫助建立高質量的設計。
展開 揭開多體動力學仿真的五大誤區（下篇）
注：本文譯自Adams市場經理Hemanth Kolera-Gokula所寫《Debunking the Five Myths of Multibody Dynamics Simulation》
續前節：揭開多體動力學仿真的五大誤區（上篇）
誤區四
使用MBD模擬需要專業知識
傳統上，利用仿真研究系統的行為一直是仿真工程師或分析人員的研究領域。仿真接口，或仿真技術和過程的復雜性，導致了對用戶高度專業化的要求。缺乏模型交換和互操作性的標準加劇了這些問題。
在系統動力學仿真領域，MBD分析員一直是仿真模型的把關人。然而，隨著工程仿真在設計和開發中占據中心地位，對仿真模型和建模信息進行公開訪問的需求正在增長。為此，仿真軟件供應商努力將分析人員的知識和技能封裝到模型中。這種封裝使得其他工程師更容易利用這種封裝，來探索建模系統如何與其他系統集成，以及研究對他們來說重要的設計權衡和優化。
有幾種方法可以改進對MBD模型的訪問。一種方法是制定獨立于工具的標準，使“即插即用”方法能夠通過更精簡的接口利用高度先進的模型。功能模型接口（FMI）是CAE模型交換和協同仿真的獨立于工具的標準。FMI通過將MBD模型表示為一個功能樣機單元（FMU），可以將模型導入到符合標準的其他工具中。這種方法允許不是MBD專家的仿真工程師使用MBD模型，但不需要了解模型的內部復雜性或如何與創建模型的仿真軟件交互。
簡化用戶體驗是幫助組織改進訪問并從MBD模型中獲得價值的另一種方法。
展開 基于Adams & MSC Nastran設計塑料材質的機械手臂
所以團隊決定進行多體動力學和有限元分析模擬，以更好地了解新材料在機械手臂設計中的性能。該團隊使用海克斯康工業軟件旗下的Adams及Nastran軟件進行多體動力學仿真和有限元分析模擬。
圖：鉸鏈1-5的動態載荷仿真
為了確保設計能夠安全地使用新的塑料材料（在本例中為聚酰胺），團隊使用Adams進行了MBD分析，以計算一個運動周期內組件各個連接點上的載荷。
然后使用Adams計算的載荷，在MSC Nastran中對各個部件進行強度分析，以確保由于這些載荷引起的應力在允許的范圍內。
圖：有限元分析
下面是鑄鐵材料和聚酰胺工程塑料的比較：
多體動力學仿真：
? 總重量減少61.9kg（70.1%）
? 平均動態載荷減少了3043.8N（54.8%）
有限元仿真：
? 平均應力降低了67.7MPa（55.5%）
通過軟件仿真，團隊確信工程塑料聚酰胺的機械性能可以承受最大受力。此外，還發現所有部件的安全系數都大于1.0，這也證明了聚酰胺塑料是可以應用于機械手臂的材料，并有助于實現手臂輕量化的目標。根據動態載荷、強度和安全系數的模擬值，團隊發現兩種材料（聚酰胺塑料和鑄鐵）都符合要求的標準。
結論
通過在CAE中使用多體動力學，該團隊能夠將手臂的總重量大幅減輕61.9公斤（或減少70.1%）。多體動力學也幫助團隊將平均動力學載荷降低3043.8 N（或降低54.8%）。
展開 揭開多體動力學仿真的五大誤區（下篇）
注：本文譯自Adams市場經理Hemanth Kolera-Gokula所寫《Debunking the Five Myths of Multibody Dynamics Simulation》
續前節：揭開多體動力學仿真的五大誤區（上篇）
誤區四
使用MBD模擬需要專業知識
傳統上，利用仿真研究系統的行為一直是仿真工程師或分析人員的研究領域。仿真接口，或仿真技術和過程的復雜性，導致了對用戶高度專業化的要求。缺乏模型交換和互操作性的標準加劇了這些問題。
在系統動力學仿真領域，MBD分析員一直是仿真模型的把關人。然而，隨著工程仿真在設計和開發中占據中心地位，對仿真模型和建模信息進行公開訪問的需求正在增長。為此，仿真軟件供應商努力將分析人員的知識和技能封裝到模型中。這種封裝使得其他工程師更容易利用這種封裝，來探索建模系統如何與其他系統集成，以及研究對他們來說重要的設計權衡和優化。
有幾種方法可以改進對MBD模型的訪問。一種方法是制定獨立于工具的標準，使“即插即用”方法能夠通過更精簡的接口利用高度先進的模型。功能模型接口（FMI）是CAE模型交換和協同仿真的獨立于工具的標準。FMI通過將MBD模型表示為一個功能樣機單元（FMU），可以將模型導入到符合標準的其他工具中。這種方法允許不是MBD專家的仿真工程師使用MBD模型，但不需要了解模型的內部復雜性或如何與創建模型的仿真軟件交互。
簡化用戶體驗是幫助組織改進訪問并從MBD模型中獲得價值的另一種方法。
展開 結構力學分析（靜力、動力、疲勞）、多體系統仿真、鑄造/成型過程模擬算法分析，及工作站硬件配置推薦
規模相對較小: 與FEM/CFD的千萬/億級網格相比，MBD的自由度數量通常在幾千到幾萬量級。
對CPU主頻敏感: 求解器內部大量的邏輯判斷和串行計算，使得CPU的單核性能（高主頻）對整體速度影響很大。
計算平臺:
- CPU多核計算 (主要平臺): 現代MBD求解器（如 Adams, Simpack, RecurDyn）通過并行化不同子系統或函數的計算來利用多核，對于包含大量柔體或復雜接觸的系統，多核加速效果明顯。
- CPU單核計算 (重要影響因素): 對于大多數常規MBD分析，CPU的主頻依然是決定性因素之一。高主頻的CPU能顯著縮短單次仿真時間。
- GPU計算 (較少應用): 由于其算法的并行度不如FEM/CFD高，GPU在MBD領域的應用相對較少，不是主流。
3. 鑄造/成型過程模擬
涉及算法:
- 核心算法: 計算流體動力學 (CFD) + 隱式有限元法 (FEM) 的多物理場耦合。
- CFD部分 (有限體積法): 用于模擬熔融金屬/塑料的充填、流動過程。
- FEM部分 (隱式有限元法): 用于模擬冷卻、凝固、相變過程，以及由此產生的熱應力、變形和殘余應力。
計算特點:
- 計算密度極高: 這是所有仿真中計算最密集的領域之一。它同時包含了CFD的流體計算和FEM的傳熱/結構計算。
- 強非線性與強耦合: 流動、傳熱、結構變形、材料相變等多個物理場相互影響，求解過程非常復雜。
- 內存和時間需求巨大: 為了精確模擬，需要精細的網格和極小的時間步長，導致計算時間長，內存占用高。
計算平臺:
- CPU多核計算 (傳統基石): 傳統上，這類耦合仿真嚴重依賴強大的多核CPU和大容量內存。CPU負責整個仿真流程的調度、FEM部分的計算以及CFD中GPU無法覆蓋的部分。
展開 Workbench 之17 Ansys Motion 運動分析
Workbench 之17 Ansys Motion 運動分析
Motion仿真多體動力學（MBD），分析互相連接的多體系統的動力學行為。
在Mechanical中配置，使用Motion求解器進行計算
本系統由Ansys ACT應用程序實現，在工具箱中不自動可見，除非進行安裝。安裝指南，見Ansys Motion ACT App
在Motion系統工作：
1） 要添加Motion分析系統，從工具箱中拖拽至項目圖中，或在工具箱中雙擊該系統
2） 要載入幾何，右擊Geometry單元，快捷菜單選擇Import Geometry（導入幾何）
3） 要查看幾何模型，右擊Model單元，快捷菜單選擇Edit；或雙擊Model單元。
此外，可使用Setup完成此步驟
4） 在Mechanical程序中，使用該程序工具和特征完成分析
標準Mechanical特征，見Using Standard Mechanical Features，Motion相關特征，見Define Motion Specific Feature。
5） 要連接Motion（運動分析）系統至Harmonic Acoustics（諧響應聲學）系統：
%2． 從工具箱拖拽Harmonic Acoustics系統至項目圖
%2． 拖拽Motion系統的Solution單元，至Harmonic Acoustics系統的Setup單元
展開 
Ansys機器人仿真解決方案
機器?系統和組件
· 3個機器??系統：
‐ ?體的組裝——通過關節/接觸連接
‐ 電?電?/執?器——驅動機構和
‐ 控制器——確保可預測和期望的運動
· 各種系統→不同的物理→不同的?具
機器?基礎設計與分析
系統級建模的本質
需要系統級模型
機器?中的系統
機器??系統建模
Ansys運動概述
Ansys Motion簡介
運動和變形
考慮動態負載
邊界和加載條件
多體動?學（MBD）：系統分析
MBD：成分分析
amics（NVH）和疲勞
系統界?-多種組合
Ansys運動?具包
系統NVH問題的動?學?法
電磁?-映射
電磁
展開 CFD專欄丨多物理場仿真CFD+MBD篇：洗衣機平衡環
平衡環加速過程
平衡環穩定旋轉過程
3
MBD的建模
在前處理MotionView中導入洗衣機的CAD模型，設置電機轉速曲線，吊桿的安裝位置和約束，彈簧的預緊力，內筒和非平衡質量塊質量。平衡環設置為Wet Body，接收來自CFD的載荷。在耦合分析之前，可以先Deactive平衡環，單獨分析MBD模型，驗證一下參數設置的合理性。
洗衣機的MBD模型
MotionView前處理建模
平衡環設置為Wet Body, Forces=AcuSolveForce
電機速度曲線
4
CFD的建模
在前處理 HyperWorks CFD 中導入平衡環的CAD模型，初始化液位高度，打開動網格模型，自由液面Immiscible兩相流模型。
展開 【機器人仿真案例】基于RecurDyn Durability預測機器人夾爪疲勞壽命
核心技術
n構建可還原夾爪實際結構與運動狀態的動力學模型
n通過與實際模型對標，完成接觸、摩擦、材料屬性及輸入載荷的相關性驗證流程
n基于MFBD仿真結果開展應力導向型疲勞耐久性分析
n選用適配的缺口系數，保障耐久性分析可靠性
n基于應力頻次分析制定結構設計方案，對薄弱部位進行結構強化
使用工具
RecurDyn/Professional
RecurDyn/FFlex
RecurDyn/Durability
客戶痛點
n新型機器人夾爪設計需開展夾持力分析；
n滿足高負載需求的動應力分析；
n對設計壽命10年的機器人夾爪進行壽命預測；
n需獲取耐久性分析數據。
解決方案
n基于運動學數據構建數值模型，并與多體動力學（MBD）結果對標，完成夾持力驗證；
n采用MFBD技術，分析目標負載抓取及機器人運行過程中的應力與應變；
n運用應力導向型耐久性分析方法，通過調整缺口系數實現精準壽命預測。
項目成果
n獲取了夾爪設計階段所需夾持力分析的MBD數據；
n得到預設計夾爪的應力與應變結果，識別出結構薄弱區域；
n建立了可靠耐久性分析所需的缺口系數選用方法；
n完成新型夾爪預期壽命評估，并形成相應分析數據。
疲勞失效的預期發生位置與擴展方向
展開 科技前線 | 重要的是流程：為什么企業引入MBD后會做得更好
這些問題的解決方案不是對繪圖的創建進行微小改進；而應該是對您的流程進行改進，以在整個供應鏈中利用基于模型的定義 (MBD)。
MBD是記錄產品制造信息 (PMI)（尺寸、幾何公差、符號、注釋和其他信息）的實踐，這些信息是在模型中構建和檢查零件和組件所必不可少的。您的模型不再依賴于圖紙，而是變成真實的源頭。
當您將MBD擴展到整個供應鏈和組織的工程部門之外時，您就成為了一個基于模型的企業 (MBE)。現在帶您來了解一下將MBD納入您的產品開發組織后理想化的工作流程是什么樣的。
設計工程
MBD會從工程團隊開始展示它的潛力。您的團隊不再是在詳細設計過程結束時生成圖紙，而是隨著模型的發展在模型中構建PMI。托管發布的對象是CAD模型，而不是圖紙。CAD模型會成為技術數據包 (TDP) 的一部分，其中包含構建我們的產品所需的所有文檔和信息。
模擬以及分析
理想情況下，結構、熱、模態和計算流體動力學分析等仿真與使用原生CAD模型的設計工作可以同時進行。CAD中的MBD可用于公差分析，以預測和規劃制造驗收率。
原型和制造
現在我們來了解一下供應鏈部分。基于圖紙的公司通常與制造商共享打印件或PDF。其實這樣做是很低效的。在以前的公司，我見過外部制造商重新創建CAD模型以設計他們的CNC刀具路徑、模具設計、增材制造托盤和鈑金操作。
在基于模型的企業中，帶有PMI的本地CAD模型會用于執行制造過程規劃。這比依賴圖紙更快，并減少了出錯的概率。
展開 