仿真工程師在網格剖分、求解設置時通常需要面對的問題是，有限算力條件下，如何在精度和效率之間進行權衡，這也意味著這兩者無法兼得。 AI仿真的出現，本質上是在繞開這條路徑。既然每次重新求解獲得高精度結果代價太高，那就嘗試通過提前調用算力計算獲得大量物理數據，并讓模型從中學習規(guī)律、“記住”結果，從而在未來獲得又快又準的結果。

三組仿真獨立運算后，可通過光度計算編輯器合并結果，保留各光源獨立可控屬性。 Speos仿真結果深度分析與性能評估 通過XMP Viewer、測量工具、光跡分析工具及人眼視覺實驗室，從成像缺陷、核心性能、環(huán)境適應性三大維度完成結果校驗。

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(yè)標準的同時簡化工作流程，對于取得成功的結果非常關鍵。

網格細化是否足夠的客觀判斷方法；2. 應力奇異（人為高應力）的識別與工程化處理；3. 無需細化網格即可獲得準確表面應力的 Surface Coating 技術；4. 利用子模型在局部區(qū)域高效獲得高精度應力結果。

Ansys Fluent 模擬描繪了格拉斯哥建筑環(huán)境周圍的風向和氣流 2.流-固耦合仿真 風不僅作用于建筑表面產生壓力，更會引發(fā)結構振動（如高層建筑的擺動、幕墻的變形、橋梁的顫振）。

A.7 如何修改 x/y 方向網格 我們無法直接編輯 x/y 方向的網格，而且通常也沒有必要修改 x/y 方向的網格。不過，如果用戶確實希望改變網格尺寸，那么這些數值實際上是由 k 矢量域（k vector domains） 的數量自動決定的。如果用戶增加 k 的數量，那么網格數量也會隨之增加。

采用 5mm 全局網格尺寸及線性單元完成模型網格劃分。 圖 2 模型所定義旋轉關節(jié)示意圖 5、定義分析設置并施加邊界條件。相機實際工作載荷的頻率大概率處于低頻區(qū)間，因此將分析頻率范圍設定為 0~30Hz。設置 30 個求解間隔，采用完全求解法，并設定恒定結構阻尼系數為 0.02。

采用線性網格對模型進行劃分并求解分析。得到的太陽能電池板表面的熱流密度矢量圖和溫度分布如圖4和圖5所示。 圖4：熱流密度圖（等軸測視圖與側視圖） 編輯 跳轉 圖5：溫度云圖 總結 本示例展示了到達太陽能電池板的熱流密度，以及溫度分布從初始環(huán)境溫度220°C開始的變化。

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更高效的仿真 1.改進仿真設置 這意味著通過調整網格大小（在確保得到合理結果的前提下盡可能增大Δx）、利用現有的對稱性或減少監(jiān)視器收集的數據量來降低仿真要求。這樣做可以確保消除或至少大限度地減少不必要的操作。較為關鍵的考慮因素是能否降低仿真的空間和時間分辨率，因為算法的計算量如下： 其中，D為維度，dx為網格尺寸，V為仿真體積。這些參數通常會根據最短波長和網格精度自動設置。