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ansys 如何簡化軸承

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創建者:王靖雯 創建時間:2023-03-07
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ansys 如何簡化軸承的實例教程

本文原刊登于Ansys Blog:《Bearing Calculations No Longer a Lot to Bear with Easy-to-Use Automation Tool》 眾所周知,螺母和螺栓在一起能夠用于緊固部件,但讓部件保持運動的大功臣則是軸承。在機械工程中,軸承是幫助平衡運動和減少運動部件之間產生摩擦的機器元件。例如,軸承可以控制部件的線性運動或繞軸旋轉,還可以通過控制影響部件的矢量來防止運動。 如此纖小的元件竟有如此強大的功能,因此軸承計算無疑是機械設計中最具挑戰性的領域之一:精度至關重要。為了實現整體設計的成功,必須對軸承進行精確建模。但要獲得各種各樣的軸承特性和幾何細節,對于工程師和設計人員來說并不容易。 作為全球領先的軸承制造商,SKF利用SKF Bearing開發了一款解決方案,這是一個免費的應用編程接口(API),通過提供對10,000多種軸承型號的準確剛度數據的訪問,能夠簡化軸承選擇、分析和仿真的繁瑣過程。 SKF Bearing為嵌入到Ansys Mechanical中使用而設計,可在結構有限元分析(FEA)期間使軸承選擇過程變得簡單和自動化,因此無論初學者還是專家,所有用戶都能輕松進行仿真。 準確、自動地選擇軸承 SKF總部位于瑞典,并在全球各地設有辦事處。該公司提供的解決方案可用于減少摩擦和二氧化碳(CO2)排放,同時提升機器的正常運行時間和性能。
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本文原刊登于Ansys Blog:《Bearing Calculations No Longer a Lot to Bear with Easy-to-Use Automation Tool》 作者:David Bourbonnais | Ansys戰略客戶經理 編輯整理:郭臻 | Ansys結構產品技術經理 眾所周知,螺母和螺栓在一起能夠用于緊固部件,但讓部件保持運動的大功臣則是軸承。在機械工程中,軸承是幫助平衡運動和減少運動部件之間產生摩擦的機器元件。例如,軸承可以控制部件的線性運動或繞軸旋轉,還可以通過控制影響部件的矢量來防止運動。 如此纖小的元件竟有如此強大的功能,因此軸承計算無疑是機械設計中最具挑戰性的領域之一:精度至關重要。為了實現整體設計的成功,必須對軸承進行精確建模。但要獲得各種各樣的軸承特性和幾何細節,對于工程師和設計人員來說并不容易。 作為全球領先的軸承制造商,SKF利用SKF Bearing開發了一款解決方案,這是一個免費的應用編程接口(API),通過提供對10,000多種軸承型號的準確剛度數據的訪問,能夠簡化軸承選擇、分析和仿真的繁瑣過程。 SKF Bearing為嵌入到Ansys Mechanical中使用而設計,可在結構有限元分析(FEA)期間使軸承選擇過程變得簡單和自動化,因此無論初學者還是專家,所有用戶都能輕松進行仿真。
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ansys 如何簡化軸承的最新內容

本文原刊登于Ansys.com:《Boost Your Ansys Workflow: 5 Tips for Faster, More Accurate Structural Checks》 編輯整理:邱成宇 | Ansys 高級應用工程師 在結構工程中,精度和效率是必須滿足的目標。由于項目變得越來越復雜,能夠在確保符合行業標準的同時簡化工作流程,對于取得成功的結果非常關鍵。
此示例還演示了如何應用軸對稱分析來簡化仿真過程。 【點擊下方查看案例視頻】
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在最新發布的2026 R1 新版本中,通過簡化的雜散光分析工作流程,Ansys Zemax OpticStudio 與 Ansys Speos for NX 之間強大的光學設計交換 (ODX) 以及實用的 NEST 容差,推動了光學和光子工程的發展;Synopsys OptoCompiler與Ansys Lumerical 集成實現了無縫 PIC 建模、精確的系統仿真以及高效的跨工具協作,以獲得高保真度結果
除琴弦外,將其余所有部件設為剛性,以簡化問題。
OpticStudio軟件用于觀察光線如何與鏡頭、反射鏡和棱鏡等單個光學組件相互作用。一旦單個光學組件完成成像后,就可以使用Ansys Speos軟件對其進行全系統仿真(例如汽車內部仿真),以了解光線如何與更大系統的所有不同組件相互作用。 Speos軟件可用于研究人眼在不同條件(例如白天、夜間、陰天或雪天)下對光學設備的感知情況,而且還能為該系統中的所有材料提供逼真的表面渲染效果。
目前市場上缺乏支持這種閉環分析的工具,但現在我們發現,Ansys optiSLang可以填補這一空白。利用該工具,我們可以為封裝創建一種數字孿生,把目光放在真正的系統層面的性能上,即:電流輸出將如何影響發熱,而發熱又會對電流輸出產生怎樣的影響。” 到2030年,電動汽車市場預計將擴大到近2,700萬輛,預計該行業的主要參與者在不久的將來將投資超過3,500億美元。
新思科技展示了業內首個面向設計與驗證的多智能體協同芯片設計流程,展示了 AgentEngineer 技術如何增強人類工程師能力,并以超越傳統方法的速度加速處理高度復雜的芯片設計任務。