ansys數據分析的案例
ANSYS模態分析結果中各項數據的物理意義 ￥100
<p>ANSYS模態分析結果中各項數據的物理意義</p><p>在對結構進行地震響應分析之前，通常先對結構進行模態分析以了解結構的動力特性（自振周期和振型）。</p><p>常用的模態分析方法：Block Lanczos法、PCG Lanczos法、縮減法和非對稱法。</p><p><strong>ANSYS模態分析的結果文件包含哪些信息呢？在此以下表為例進行說明。</strong></p><p><img src="https://img.jishulink.com/msimage/202402/4246ee8fae42785e42332fe4e91e3106.png"></p><p>1 MODE 模態階數</p><p>2 FREQUENCY 頻率（Hz）</p><p>3 PERIOD 周期（s）</p><p>4 PARTIC. FACTO 振型參與系數（每個質點質量與其在某階振型中相應坐標乘積之和與該階振型模態質量之比）</p><p>5 RATIO 比率（振型參與系數與一階振型參與系數之比）</p><p>6 EFFECTIVE MASS 振型等效質量（振型參與系數的平方與振型模態質量之比）</p><p>7 CUMULATIVE MASS FRACTION 累計質量分數/有效質量系數（為第一階到該階振型等效質量之和與總等效質量之比）</p><p>8 RATIO EFF. MASS TO TOTAL MASS 振型等效質量與總質量之比</p><p><br></p><p>此外，還有如下幾個相關概念：</p><p>1 振型參與質量（該階振型的模態質量與振型參與系數平方之積）</p><p>2 振型參與質量系數（所取振型參與質量之和與總質量之比）</p><p>3 模態質量/振型質量（第i階振型的廣義質量）</p><p>4 質量參與系數（該振型的基底剪力與總質量之比）</p>
展開 ANSYS非線性分析MISO模型數據輸入的問題
MISO可以使用多線性來表示使用Von Mises屈服準則的等向強化的應力－應變曲線，它適用于比例加載的情況和大應變分析。
但是，應用這個模型有兩點是應當注意的：
1、曲線的第一個點必須與材料彈性模量相對應；
2、不允許有大于彈性模量或小于零的斜率段。
所有的關于MISO模型的報錯，也就是基于上述兩點原因，尤其是第二點。
fc=14.3
ft=1.43
tb,concr,1
tbdata,,0.5,0.95,ft,-1
tb,miso,1,,11
tbpt,,0.0002,fc*0.19
tbpt,,0.0004,fc*0.36
tbpt,,0.0006,fc*0.51
tbpt,,0.0008,fc*0.64
tbpt,,0.001,fc*0.75
tbpt,,0.0012,fc*0.84
tbpt,,0.0014,fc*0.91
tbpt,,0.0016,fc*0.96
tbpt,,0.0018,fc*0.99
tbpt,,0.002,fc
tbpt,,0.0033,fc*0.85
在上面的應力應變曲線中，最后一段是個下降段——但是MISO明明是不能有下降段的。。。
在ANSYS10.0及以前版本中，即便有下降段也可以繼續計算，但ANSYS12.0以后版本遇到下降段就無法計算了。這是因為老版本軟件只是把這個錯誤忽略掉，實際上并未解決，新版本軟件則老老實實地通知了用戶而已。
如何解決這個問題呢？
用上面的實例來說，就將最后的*0.85去掉即可，即把曲線的下降段換做水平段。
以上材料定義的案例，來自王新敏老師著《ANSYS工程結構數值分析》，因為也看到有人在論壇里發帖說書中命令流材料定義有問題，試過之后確認書中內容準確可用。
———————-補充 —————
可能是上面沒有圖，不形象，所以有的同學沒能完全理解。
展開 數據分析與AI丨如何用數據分析找到更優的橡膠配方？
我們會用歷史數據訓練一個模型，然后在虛擬空間里生成成千上萬個候選配方，讓模型去預測，再挑出拉伸強度最高的組合。這種方法確實能找到“強度最優解”，但現實問題是：<strong>高強度配方往往伴隨高成本，或者耐磨、硬度達不到要求</strong>。這就像做菜時只求“最咸”，結果味道完全失衡。</p><p><br></p><p><strong>1多目標優化：兼顧性能與成本</strong></p><p><br></p><p>新的方法就是基于AI Studio的多目標反向優化。我們不再只盯著一個性能，而是同時考慮多個，并且考慮變量之間的約束：</p><p><br></p><ul><li>拉伸強度要盡量高；</li><li>耐磨要大于一定標準；</li><li>壓縮永久變形要盡量小；</li><li>硬度要在合理區間；</li><li>成本還必須控制住。
展開 數據分析與AI丨產品全生命周期的數據分析與AI提效案例
“從產品誕生到報廢的整個生命周期，決策方式正逐漸從依賴經驗轉向以數據為依據。在產品構思階段，過去主要依靠設計師的判斷，而如今，我們可以借助 AI 加速研發流程?！?—— Altair 數據分析工程師 楊國宇
在2025 Altair 區域技術大會·華南站的精彩演講
眾多周知，Altair 是計算智能領域的全球領導者之一，在仿真、高性能計算 (HPC) 和人工智能等領域提供軟件和云解決方案，今天想與大家分享Altair三大產品線之一——數據分析與人工智能平臺RapidMiner。
本次分享主題是“產品全生命周期的數據分析與AI提效”，希望與大家探討在產研、營銷、服務以及人機料法環測等環節中，數據分析與人工智能如何發揮價值。將從以下幾個方面詳細講解：
1、 產品&產線
2、 工業中的 AI 應用
3、 LLM 在工業中有什么用
4、 Altair 能提供什么
以下為全文內容：
01產品&產線
首先，我想談談產品與產線的關聯。大家或許已多次見過我們展示的這張產品生命周期圖，實際上，從產品誕生到報廢的整個生命周期，決策方式正逐漸從依賴經驗轉向以數據為依據。在產品構思階段，過去主要依靠設計師的判斷，而如今，我們可以借助AI加速研發流程。
例如，在評估設計可行性時，傳統做法需要制作樣品或反復試驗，而仿真技術的出現顯著降低了成本與時間。我們可以通過仿真測試手機的抗摔性能，無需真的將新手機從高樓拋下；也可以在客戶尚未反饋前，通過冷水機的實時數據掌握其運行狀況。
可以說，在產品生命周期的每個階段，數據分析和AI都有廣泛的應用空間。
那么，這些數據未來將如何進一步被利用？以白車身產線為例，其蘊含了大量隱性信息。
展開 
ANSYS與ANSYS Workbench數據共享與聯合仿真教程
ANSYS自從12.0版本推出圖形化操作界面的ANSYS Workbench后，之后許多ANSYS學習者，可能就是直接學習ANSYS Workbench，畢竟簡單易學，容易上手，但是這在無形當中也為初學者埋下了隱患，因為我們學習ANSYS等有限元軟件，最重要的是掌握有限元基本理論以及力學理論，這樣才能更好的去建立更加真實可靠的數值模型，合理準確地評估仿真結果，而Workbench的使用和操作，幾乎沒有涉及到有限元基本理論，比如說單元的選擇，這些全被封裝，用戶無需去設置，導致很多Workbench用戶，一直不能獨立地去完全項目，只能去模仿案例，這也是學習Workbench時要注意的事情！
所以對于新手入門ANSYS時，個人還是建議先學點有限元基礎理論知識，先學習ANSYS APDL，掌握一定基礎后，在學習ANSYS Workbench，這樣學習效果更好，更有深度。而且，如果一味地去學習workbench，你會發現所有的操作你都不明白為什么要這樣做，你會遇到越來越多的瓶頸，最終會導致你放棄學習，這也是為什么不推薦直接入門Workbench的原因之一。
那么，言歸正傳，對于我們現在部分用戶，不僅會使用APDL和GUI操作，更是會使用ANSYS Workbench，我們怎樣將兩者結合起來，發揮APDL的底層操作以及Workbench的便捷操作優勢，使得效率最大化呢?下面，我帶大家一起看看，如何操作，完成ANSYS與ANSYS Workbench數據共享與聯合仿真。
1.ANSYS與ANSYS Workbench數據共享與聯合仿真
有限元模型共享：如何將Workbench建立的有限元模型，導入到ANSYS中進行底層操作？底層操作后，又如何導出到Workbench進行計算或者結果后處理？
展開 ANSYS Granta MDS用于仿真的材料數據 附Ansys GRANTA MDS瀏覽版下載
Granta MDS模塊僅適用于Ansys 2019 R2及其后續軟件版本
從Ansys Mechanical中可輕松訪問用于仿真的材料數據，即GrantaMDS模塊，覆蓋廣泛的材料類型。新數據集來自行業標準的材料數據庫，能提供結構分析所需的材料屬性數據。
該材料數據由Ansys Granta數據產品團隊的材料專家整理并維護。GrantaDesign最初為劍橋大學的一個分支機構，是領先的材料信息和相關軟件技術供應商。Ansys于2019年達成對其收購的最終協議，現已成為Ansys的一部分，Granta用于仿真的材料數據管理模塊（Granta Materials Data for Simulation）擁有可靠的數據來源，包括Granta非常全面的Material Universe數據庫以及來自JAHM軟件公司的JAHM仿真數據集，并持續更新擴展數據覆蓋范圍。
主要特征：
? 覆蓋極其廣泛的材料類型，如金屬，塑料，陶瓷，流體，半導體，
PCB層壓板，磁性材料，木材，復合材料，玻璃和泡沫
? 高度集成：無需離開Ansys Mechanical或Ansys Electronics
Desktop界面，即可查找所需材料數據并立即使用
? 超過700個詳細的數據手冊表，介紹了物理，電氣和磁性屬性
以支持Ansys仿真過程
?針對所有材料包含以下室溫材料屬性：
- 線性、各向同性彈性（楊氏模量與泊松比）
- 故障（拉伸屈服強度和拉伸最終強度）
- 熱機械（熱膨脹系數）
- 熱（熱導率和比熱容）
- 電氣（電阻率）
? 多種材料包括溫度變化屬性
? 多種金屬材料還具有雙線性和多線性硬化數據
Granta MDS用于仿真的材料數據集中的每個數據表都代表一種通用材料類型，而不是某個材料生產商的特定產品。
展開 ViCANdo — 智能駕駛數據采集及數據分析平臺
經緯恒潤基于ViCANdo軟件，為智能駕駛測試提供從數據采集到數據分析全流程的解決方案，幫助智能駕駛研發測試人員快速了解產品性能，提升產品可靠性。
產品介紹
?ViCANdo是瑞典Zuragon公司研制的一款針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件，具備如下特性:
?兼容性好，能運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持x86、ARM等平臺
?能夠完成車載總線全量數據的采集和同步
?具備數據實時分析和后處理能力
?提供靈活的API接口，方便后續二次開發
產品功能
?智能駕駛數據采集分析
? 全量數據采集，CAN、LIN、Ethernet和GPS串口數據等
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
?ViCANdo擴展工具組(ICVT)
ViCANdo軟件搭配有多種擴展組件，用于智能駕駛的測試和數據分析。
展開 【Python數據分析基礎】: 數據缺失值處理
本篇開始分享如何使用Python進行數據分析，主要側重介紹一些分析的方法和技巧，而對于pandas和numpy等Pyhon計算包的使用會在問題中提及，但不詳細介紹。本篇我們來說說面對數據的缺失值，我們該如何處理。文末有博主總結的思維導圖。
1 數據缺失的原因
首先我們應該知道：數據為什么缺失？數據的缺失是我們無法避免的，可能的原因有很多種，博主總結有以下三大類：
無意的：信息被遺漏，比如由于工作人員的疏忽，忘記而缺失；或者由于數據采集器等故障等原因造成的缺失，比如系統實時性要求較高的時候，機器來不及判斷和決策而造成缺失；
有意的：有些數據集在特征描述中會規定將缺失值也作為一種特征值，這時候缺失值就可以看作是一種特殊的特征值；
不存在：有些特征屬性根本就是不存在的，比如一個未婚者的配偶名字就沒法填寫，再如一個孩子的收入狀況也無法填寫；
總而言之，對于造成缺失值的原因，我們需要明確：是因為疏忽或遺漏無意而造成的，還是說故意造成的，或者說根本不存在。只有知道了它的來源，我們才能對癥下藥，做相應的處理。
2 數據缺失的類型
在對缺失數據進行處理前，了解數據缺失的機制和形式是十分必要的。將數據集中不含缺失值的變量稱為完全變量，數據集中含有缺失值的變量稱為不完全變量。而從缺失的分布來將缺失可以分為完全隨機缺失，隨機缺失和完全非隨機缺失。
展開 ENGEL sim link數據接口實現模流分析和射出機之間的直接數據傳輸
模擬仿真越接近現實，效益越高
模擬仿真的準確度很大程度上取決于建模和材料數據的質量，換句話說，模流分析遵循「若輸入是垃圾，則輸出亦是垃圾」的原則。模擬仿真越接近現實，則結果越好，效益越高。因此，sim link也是后處理工具（將初始工藝設置導出至射出機）和預處理工具（將現實的工藝數據導入模流分析軟件）。sim link的目的是從模擬仿真的參數設置中生成初始工藝設置建議，并通過生產反饋不斷提高模擬仿真的質量。為此，sim link有三種功能：修改、導出和導入。
修改功能
使模擬仿真的參數設定適配所選機器的真實動態，這樣，模擬仿真能夠將機器動態表現和機器極限考慮在內，顯著提高模擬仿真的質量。借助修改功能，可以判斷產品是否確實可以在選定的射出機上生產。
導出功能
能從模擬仿真中自動創建一個工藝數據集，并將其直接傳輸至ENGEL射出機控制系統。經過轉換，模擬仿真所用的參數設定可以被寫入工藝數據集，并確保其能被射出機控制系統正確讀取載入。通過這種方式，操作員可快速地將模擬仿真中經過測試的參數設置傳輸至機器，從而更高效地開始生產。
導入功能
是一個反向的數據傳輸，能將真實生產機器的工藝數據集和信號進行格式轉換后，傳輸回模流分析軟件。通過這種反饋，模流分析工程師可以檢查其模擬仿真的質量，對比壓力曲線，并進一步積累專業知識。
在當前版本中，sim link與兩種模流分析軟件配合使用，即Autodesk的Moldflow和Simcon的Cadmould。數據接口與ENGEL CC200和CC300射出機兼容，無需額外軟件或硬件。
數據安全具有高優先級
在ENGEL e-connect客戶門戶中，機器庫可自動顯示所有適用sim link數據接口的射出機。
展開 ansys導入節點坐標數據 附80多種ANSYS常用材料的參數文件下載
有時候，再用ansys做一些復雜的模型分析時候（如：桁架，拱形架，繩網等），因為其模型數量很多，模型空間位置相對復雜，采用apdl語言實現可能比較繁瑣或者會遇到調試方面的不便。所以，我們可以用數據處理功能更為強大的matlab或者c++進行編程，將節點坐標直接導入到ansys中進行分析。
matlab可用如下格式導出節點坐標：
接下來，采用apdl語言定義存放數據的數組：（如下圖）注意：（3F5.2要和matlab的fprintf中%5.2f對應）
將存放數組的.txt文件與坐標.txt放在工作目錄下：
在菜單中選擇file——read to file——選擇“wang.txt”，程序自動搜索到存放在nn.txt的坐標數據。
接下來，我們就可以在數組文件中看到導入的數據了：
下載地址：80多種ANSYS常用材料的參數文件
展開 Python零基礎入門數據分析實戰之小費數據集應用
一、數據來源
本節選用的是Python的第三方庫seaborn自帶的數據集，該小費數據集為餐飲行業收集的數據，其中total_bill為消費總金額、tip為小費金額、sex為顧客性別、smoker為顧客是否吸煙、day為消費的星期、time為聚餐的時間段、size為聚餐人數。
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import seaborn as sns #導入seaborn庫 tips=sns.load_dataset('tips') #seaborn庫自帶的數據集 tips.head()
二、問題探索
小費金額與消費總金額是否存在相關性?
性別、是否吸煙、星期幾、聚餐人數和小費金額是否有一定的關聯?
小費金額占小費總金額的百分比是否服從正態分布?
三、數據清洗
tips.shape #數據集的維度
(244，7)
共有244條數據，7列。
tips.describe() #描述統計
描述統計結果如上所示。
tips.info() #查看缺失值信息
此例無缺失值。
四、數據探索
tips.plot(kind='scatter',x='total_bill',y='tip') #繪制散點圖
由圖可看出，小費金額與消費總金額存在正相關性。
展開 
數據分析與AI丨AI Fabric：數據和人工智能架構的未來
wx_fmt=jpeg&from=appmsg"></p><p><br></p><p>在當今商業環境中，數據分析和人工智能領域發展可謂日新月異。幾乎每天都有新興技術誕生，新的應用場景不斷涌現，前沿探索持續拓展?？蛇z憾的是，眾多企業在利用數據和人工智能方面，腳步總是滯后。</p><p><br></p><p>這是每個行業進行創新和獲得競爭優勢的沖刺階段，但正如大多數企業時常感受到的那樣，<strong>大規模實施下一代數據和 AI 工具說起來容易做起來難。</strong></p><p><br></p><p>實際操作中，無論企業員工能力如何、專長在哪方面，想要實現數據與人工智能的順暢應用都困難重重。一方面，數據格式陳舊，沿用幾十年的遺留系統架構混亂復雜；另一方面，企業常常難以精準定位問題根源，而這其中，數據架構往往就是“罪魁禍首”。<strong>解決這一系列難題的關鍵方案則是：AI Fabric。</strong></p><p><br></p><p><strong>AI FABRIC：一種大膽的創新方法</strong></p><p><br></p><p>AI Fabric 源自 Data Fabric的演變。Data Fabric （數據架構）是過去十年左右出現的，它巧妙地融合了數據倉庫和數據湖的優勢特性，為企業的數據資產構建起一個統一且流暢的管理體系。借助這一體系，企業在數據管理工作上效率大幅提升，操作更加便捷，并且能夠輕松實現管理規模的擴展。</p><p><br></p><p>然而，隨著 AI 領域創新步伐的不斷加快，單純依靠 Data Fabric 已難以滿足企業的需求。</p><p><br></p><p>Data Fabric 固然重要，但它無法完全涵蓋有效激活和運用數據所需的全部要素。
展開 經典ANSYS數據讀寫
經典ANSYS數據讀寫
1.GUI操作步驟
第一步：創建宏
*CREATE,data_read
第二步：定義數組參數，用戶首先要確定數組的類型和大?。≒31）
*DIM,data_file,ARRAY,3,3,1, , ,
第三步：讀取數組參數：
*VREAD,data_file,'userarrayparameters','txt',' ',IJK,3,3,1, ,
(3f2.0)
第四步：列表出當前的參數和縮略語（P90）
*status,data_file
2.整體命令流
!數據的讀取
*CREATE,data_read!創建數據讀取宏
*DIM,data_file,ARRAY,3,3,1, , ,
*VREAD,data_file,'userarrayparameters','txt',' ',IJK,3,3,1, ,
(3f2.0)
*END
*use,data_read!運行數據讀取宏
*status,data_file
!數據的寫入
*CREATE,data_write!創建數據寫入宏
*cfopen,data_file_write,txt
!*DIM,data_file_write,ARRAY,3,3,1, , ,
*vwrite, data_file (1,1), data_file (1,2), data_file (1,3)
(3f6.0)
*cfclos
*END
*use,data_write!運行數據寫入宏
注意：
1.*VWRITE命令不能在ansys命令窗口中直接輸入，可以將命令寫在宏文件中。
展開 25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 ￥100
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行?；趍atlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
數據分析與AI丨從傳感器到智能決策：數據驅動企業發展與 ESG 創新的全鏈路實踐
</p><p class="ql-align-justify">相比之下，如果在產線上預先部署傳感器，進行監控與數據分析，不僅能實現預警，還能結合歷史數據與機器學習模型進行質量檢測與分析。</p><p class="ql-align-justify">比如針對焊點的檢測，在傳統方式下極難發現潛在問題：以我個人經驗為例，即使焊接后外觀看似合格，接通電路后仍可能出現不通電的情況，而肉眼檢查很難判斷焊點是否合格。傳統的檢測方式已不再適用。如果在焊槍中集成高精度傳感器，能夠采集微小的電流、電壓變化等信號，并在實驗后進行分析，便可標記出可能存在虛焊、開焊的問題點。隨后，利用這些帶標注的歷史數據訓練機器學習模型，就可以構建起用于分類判斷的系統。</p><p class="ql-align-justify">這些模型部署在焊槍側，能夠在 0.1 秒甚至 0.01 秒內判斷焊點是否合格。一旦檢測出可能的虛焊問題，系統會立即反饋給人工進行補焊處理，從而顯著降低返工率。</p><p class="ql-align-justify">這樣做有多方面的好處：</p><ul><li class="ql-align-justify">首先，漏焊率降低意味著返工減少，從而降低召回風險，提升企業聲譽；</li><li class="ql-align-justify">其次，返工減少也直接降低了能耗，實現節能減碳。雖然單個焊點節省的能耗有限，但累計來看，每年可減少數十噸碳排放。</li></ul><p class="ql-align-justify">在 ESG（環境、社會和公司治理）語境下，這不僅僅是喊口號，而是通過具體任務實現節能降耗的實際成效。焊點檢測只是一個案例，實際在工廠中還有許多類似的應用場景，例如研發、材料、設計等多個方面。
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