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關注創建者:王靖雯 創建時間:2023-03-08
ansys自帶案例庫的視頻教程
Ansys Fluent從零基礎到熟練掌握系列課(六)Fluent參數化
此頁面為《Ansys Fluent從零基礎到熟練掌握系列課》中的第六個案例——Fluent參數化 一、講師介紹:隨波逐流 技術鄰知名講師,技術鄰用戶購課累計1000+人次!好評無數!
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Ansys Fluent從零基礎到熟練掌握系列課(七)多相流VOF
此頁面為《Ansys Fluent從零基礎到熟練掌握系列課》中的第七個案例——多相流VOF 一、講師介紹:隨波逐流 技術鄰知名講師,技術鄰用戶購課累計1000+人次!好評無數!
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Ansys Fluent從零基礎到熟練掌握系列課(三)冷熱混合案例
此頁面為《Ansys Fluent從零基礎到熟練掌握系列課》中的第三個案例——冷熱混合案例 一、講師介紹:隨波逐流 技術鄰知名講師,技術鄰用戶購課累計1000+人次!好評無數!
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ansys自帶案例庫的實例教程
作為一個從 Abaqus 小白一路摸爬滾打過來的工程師,今天必須給大家分享一個被 90% 的人忽略的官方學習資源 ——
Abaqus 自帶的 Getting Started 案例庫。
一、入口:藏在插件里的寶藏
很多人用了幾年 Abaqus,都沒注意到這個入口:
Plug-ins →
Abaqus →
Getting Started
點擊之后,會彈出一個案例選擇面板,里面包含了從基礎到進階的二十余個工程實例。
二、為什么說它是 “新手救星”?
官方背書,質量可靠
這些案例都是 Abaqus 官方團隊精心編寫的,模型的邊界條件、載荷設置、網格劃分都非常規范,完全可以作為行業標桿來學習。不像網上隨便找的第三方教程,可能存在錯誤或不嚴謹的地方。
覆蓋全面,循序漸進
從靜態結構分析(如搭接接頭剪切、連接耳片強度)到動態載荷(如起重機動載、爆炸沖擊),從線性問題到非線性大變形,案例庫幾乎覆蓋了初學者需要掌握的所有核心場景。你可以根據自己的學習階段,選擇對應的案例進行練習。
一鍵運行,反向學習效率拉滿
選中案例后點擊 “Run”,模型文件會自動下載到本地。你可以直接打開模型,反向拆解每一步的設置:比如為什么這里用通用接觸?網格劃分的依據是什么?這種 “帶著問題去拆解” 的學習方式,比單純看視頻教程要高效得多。
三、我的高效學習方法
新手期(1-2 周):先從Lap joint、Overhead hoist frame這類基礎案例入手,重點熟悉建模流程、部件裝配和載荷施加。
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</p><p>為幫助工程師掌握前沿方法與實踐經驗,Ansys 數字資源中心「數字化智能與安全」全新內容專題重磅上線,聚焦核心技術、標準方法與成功案例,呈現豐富的數字資源。將圍繞用戶最關心的話題,及行業最具挑戰性的議題,系統梳理工具使用及應用實操,旨在構建一站式智能與安全“知識庫”。
· 豐富的后處理工具,支持動畫演示、曲線對比、報告自動生成,直觀呈現仿真結果;全球技術支持社區與行業案例庫,解決復雜工程問題效率高。
三、行業前景
1. 市場規模持續高增長
· 全球:2025 年多體動力學軟件市場規模約3.59 億美元,2032 年預計突破6 億美元,年復合增長率(CAGR)超7%。
Zemax OpticStudio 的版本必須為 Ansys Zemax OpticStudio Premium 或 Ansys Zemax OpticStudio Enterprise。不支持 Legacy Zemax OpticStudio。Lease 和 Paid-Up 兩類 Ansys Zemax 許可證均可用于使用該工具。
更多精彩文章,下載過去的案例經驗目錄:
2023~2025大龍貓文章經驗總結統計1.pdf
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5/12 | Ansys 結構輕量化優化設計解決方案及案例分析
主題簡介:1. Ansys Mechanical 拓撲優化仿真解決方案;2. 輕量化結構設計案例分析。
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5/13 | Ansys高校系列專題:方程式賽車的智能化仿真設計
主題簡介:1.
本課題內容包含了Ansys HFSS 自動化開發的流程,python庫-pyaedt的使用介紹,SI/PI相關自動化流程的開發過程和案例分享,也會為參與用戶提供一套完整的開發模板,幫助用戶快速的將python流程應用到自己的項目中去,減小代碼開發本身造成的學習成本。
本案例以實現輪轂電機多學科仿真一體化設計為核心目標,利用參數化仿真、系統集成和數據庫等技術手段來構建集成仿真平臺及其數據管理和交互系統,開發了輪轂電機多學科仿真設計集成平臺,平臺集成了電機電磁場、應力場與溫度場仿真設計模塊,可實現輪轂電機多學科的一鍵式自動化仿真,同時能夠對多學科的輸入輸出數據進行統一的管理。該集成平臺極大簡化了產品的設計流程并提高了設計效率與質量。
500樣本
PCE(多項式混沌展開)
正交多項式基函數展開,解析不確定性傳播
不確定性量化、靈敏度分析、輸入分布已知
與維度相關
關鍵洞察:DNN是"大力出奇跡"——數據越多、網絡越深,擬合能力越強,但訓練需要GPU加速;GP是"精打細算"——小數據集即可構建,且自帶誤差估計
</p><p>本次網絡研討會將為您揭示Ansys Granta材料智能解決方案如何成為您應對挑戰的關鍵。我們將深入探討如何構建一個貫穿產品全生命周期的可信材料數字主線,幫助您:</p><p>1. 實現高效仿真:告別零散、不可靠的材料數據。將展示如何利用Ansys Granta強大且經過驗證的材料數據庫,為您的仿真分析提供堅實的數據基礎,減少設計迭代,加速產品上市。</p><p>2.
<p>本周五16:00,Ansys官方『OptiSLang AI+及應用案例更新』研討會將會介紹Ansys面向光電與光子應用的完整仿真解決方案與最新技術實踐。