ansys高階課程推薦
關注創建者：王靖雯 創建時間：2023-03-07
ansys高階課程推薦的視頻教程
基于Workbench與Hypermesh以及Abaqus的結構振動以及強度仿真分析
課程特色：不同軟件間的對比、不同動力學分析類型的聯系與區別、數據傳輸與轉換。 適用人群：結構工程師、仿真工程師、工藝工程師、中高院校學生（專、本、碩）、電力電子工程師、仿真愛好者 ANSYS與Abaqus做結構振動哪個好？數據傳輸怎么搞？項目時間緊？教你一鍵搞定！
￥799 12小時35分鐘 1519播放
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FENSAP-ICE高級應用：飛機熱氣防冰仿真與工程實踐全流程大師班
?? 課程獨有亮點—— 別人沒有的，我們給到位！ ? 高階內容全覆蓋 防冰系統熱載荷瞬態分析 | 多飛行工況結冰包線仿真。 Fluent耦合傳熱邊界設置 | 防冰效率量化評估與優化。 結冰對氣動性能的影響預測 | 符合適航條款（CCAR25部）的仿真報告生成。
￥950 1小時33分鐘 35播放
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永磁鐵力計算小軟件FEMM軟件+教程
固然利用ansys或者abaqus也可以做這樣的仿真，但是顯得過于復雜，效率也不高。 這里推薦一個開源免費的小軟件FEMM，附件里的版本是64位的。 利用這個小軟件，可以快速做二維的磁鐵吸力分析（對于三維的拉伸體，直接指定厚度即可），軟件里自帶了不少常見的磁鐵材料，可以直接使用，當然也可以自己輸入材料參數。 也可以做電磁場的分析，本章的課程僅是關于永磁鐵吸力的仿真，5分鐘即可上手。
免費 6分鐘 1404播放
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一、代理模型的技術本質：用算力換速度
COMSOL代理模型并非"偷工減料"，而是一種數據驅動的模型降階（MOR）策略。
本主題聚焦 Icepak 新功能帶來的建模效率提升與模型復用能力，介紹如何快速輸出可用于三維精細分析的高保真模型，以及可直接嵌入系統級運行的降階代理模型，實現從局部熱點分析到整機熱行為預測的貫通。同時，結合 optiSLang 與 Twin Builder ROM 的工作流，展示如何將熱仿真結果進一步轉化為可迭代、可聯動、可用于多物理系統仿真的動態模型，支撐更高效的設計優化、系統驗證與熱管理決策。
特邀浙江大學光電科學與工程學院呂瑋閣老師，圍繞國家級一流本科課程《光學系統設計》，分享Zemax軟件在課程教學、光學仿真與工程實踐中的融合應用，助力高校光電類專業打造理論結合仿真、教學銜接產業的高質量課堂。
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4/21 | Ansys Fluent 2026 R1動力電池新功能介紹
講師簡介：
陳桂杰 | Ansys 主任應用工程師
主題簡介：Fluent 2026 R1版本電池模塊的更新主要包括GPU求解器支持電池模塊中共軛傳熱計算，熱失控仿真，降階模型訓練；降階模型中面通量分布提升含流量變化的降階模型的預測精度。
在本次會議中，您將了解由物理感知降階模型驅動的多物理場仿真、從芯片到系統的建模（chip-to-facility modeling）以及多保真數字孿生，如何在整個生命周期內實現可持續、高性能的數據中心。
本場研討會將帶你深入控制理論的“耶路撒冷”，展示如何利用 Ansys Motion 強大的多體求解能力，完成從一階倒立擺到復雜機器狗的控制建模。我們將探討如何通過現代控制理論 LQR，讓輪足的機器人實現絲滑的定速、轉彎與定點停車。
1、智能建模：CAE仿真智能體
AICFD 2026R1創新性地引入基于大模型的仿真智能體，用戶僅需以自然語言描述一段仿真需求，智能體即可自動解析仿真場景、推薦物理模型與邊界條件、完成求解設置。
仿真結束后，系統自動輸出結構化報告，實現“需求輸入→報告輸出”的端到端自動化。
由于儲能電池規模大、性能與安全性的要求日益嚴苛，傳統的三維CFD仿真雖精度高，但計算耗時巨大，難以滿足實時控制與快速迭代的需求。降階技術通過提取高保真模型的關鍵特征，將復雜的多物理場模型簡化為計算成本極低、同時保持足夠精度的代理模型，是實現從設計仿真邁向實時監控與預測的關鍵橋梁。
本次會議將首先解析新能源電池熱管理面臨的挑戰與高精度CFD仿真的價值。
而本課程，則專為有上述需求的工程師而服務，聚焦于Ansys HFSS 3D的仿真核心技能。課程從軟件操作基礎入手，系統講解建模、網格劃分、激勵端口設置、參數化掃描及結果后處理等關鍵流程，涵蓋高速電路、天線及微波器件等典型應用案例。通過理論與實操結合，幫助用戶快速掌握HFSS 3D仿真流程，提升電磁設計分析能力，為射頻、高速電路等領域工作奠定堅實基礎。
目前，Ansys開放軟件免費試用，歡迎點擊鏈接進行申請：
數字孿生平臺Ansys Twin Builder
熱門點播推薦：Ansys Twin Builder and TwinAI 2025 R1新功能更新
內容簡介：本次會議將以Ansys核心降階模型（ROM）技術為基礎，在保證高精度的同時加速有限元仿真，與SLM
