但在實(shí)際工程中,往往遇到相反的情況:我們知道彈簧需要壓縮多少(比如 2cm),但想知道需要多大的力。
01 案例概述
物理場(chǎng)景:一個(gè)四圈半的鋼制彈簧,一端固定,另一端需要拉伸(或壓縮)2cm。
核心目標(biāo):求解彈簧達(dá)到該變形量時(shí),端部需要施加的載荷大小。
02 軟件設(shè)置與詳細(xì)步驟
第一步:項(xiàng)目建立與幾何導(dǎo)入
打開(kāi) Ansys Workbench。
它會(huì)詳細(xì)說(shuō)明如何通過(guò)MPI對(duì)FDTD計(jì)算體進(jìn)行分區(qū),以及每秒的求解速率(以兆節(jié)點(diǎn)/秒為單位),即每秒執(zhí)行多少百萬(wàn)次浮點(diǎn)運(yùn)算。您還可以找到各個(gè)進(jìn)程所花費(fèi)時(shí)間的明細(xì)以及調(diào)試信息。
1.通過(guò)增加進(jìn)程數(shù)來(lái)增加核心數(shù)
提升性能較簡(jiǎn)單直接的方法是增加進(jìn)程數(shù),同時(shí)保持線程數(shù)固定為1。默認(rèn)情況下,F(xiàn)DTD會(huì)使用所有可用核心。
通過(guò)多維度解耦(流程解耦、功能解耦、狀態(tài)解耦、電磁解耦),從復(fù)雜EMC系統(tǒng)中提取簡(jiǎn)單、高效且可落地的模型,從而快速定位逆變器設(shè)計(jì)缺陷,使仿真時(shí)間從1個(gè)月縮減為1天;
3. 研發(fā)過(guò)程中嵌入仿真流程,實(shí)現(xiàn)仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)。落地改進(jìn)方案,提升研發(fā)能力,優(yōu)化研發(fā)流程。
通過(guò)多維度解耦(流程解耦、功能解耦、狀態(tài)解耦、電磁解耦),從復(fù)雜EMC系統(tǒng)中提取簡(jiǎn)單、高效且可落地的模型,從而快速定位逆變器設(shè)計(jì)缺陷,使仿真時(shí)間從1個(gè)月縮減為1天;</p><p>3. 研發(fā)過(guò)程中嵌入仿真流程,實(shí)現(xiàn)仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)。落地改進(jìn)方案,提升研發(fā)能力,優(yōu)化研發(fā)流程。</p><p><a href="https://v.ansys.com.cn/live/6lxoOfnq?
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3—從零開(kāi)始學(xué)散熱——實(shí)用Flotherm熱仿真培訓(xùn)教程
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只要規(guī)則不變,無(wú)論執(zhí)行多少次,結(jié)果都是一致的。
在一次復(fù)雜裝配公差分析項(xiàng)目中,我需要對(duì)大量零件和工裝中的幾何特征進(jìn)行統(tǒng)一命名。模型中既包含普通零件,也包含以 FIX_ 開(kāi)頭的工裝零件,特征類型涵蓋點(diǎn)、孔和銷,數(shù)量多、層級(jí)深、命名要求嚴(yán)格。如果完全依賴人工操作,需要逐個(gè)進(jìn)入零件、判斷特征類型和方向,再按照規(guī)范修改名稱,不僅效率低,而且很難保證最終結(jié)果完全一致。
此外,其還使得在同一天進(jìn)行快速、臨時(shí)的測(cè)試運(yùn)行成為可能,Weselake認(rèn)為,這是一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)。
“借助這一設(shè)置,我能夠使用NVIDIA GPU加速計(jì)算以300倍的速度運(yùn)行更多種類材料的仿真。我可以創(chuàng)建演示、比較強(qiáng)度,并對(duì)眩光和反射的材料選項(xiàng)進(jìn)行排序。而且,我經(jīng)常能夠在需要展示結(jié)果的當(dāng)天就完成這些工作,這非常令人驚嘆。”
Ansys Maxwell仿真軟件可幫助我可視化和了解某些邊界或限制的位置。如果我需要向團(tuán)隊(duì)展示自己的想法,那么準(zhǔn)備一些全彩仿真圖像總是一個(gè)不錯(cuò)的主意。”
初中的時(shí)候,我們數(shù)學(xué)老師逼著我們自學(xué)。到高中的時(shí)候,我的自學(xué)能力已經(jīng)頗為可觀,基本暑假一個(gè)月左右的時(shí)間,我就把一本數(shù)學(xué)必修和一本物理必修學(xué)完了,還各自刷完一本練習(xí)冊(cè),做到通關(guān)的程度。當(dāng)然自學(xué)經(jīng)常遇到的問(wèn)題是,很多曲折復(fù)雜的思路一時(shí)難以完全搞懂,需要花很多時(shí)間去想去練。當(dāng)時(shí)有同學(xué)跟我說(shuō):你這自己學(xué)太累了,你花了幾天時(shí)間搞懂的東西,老師課上講一遍我們就聽(tīng)懂了,還是聽(tīng)課的效率高。
Mandloi表示:“我們目前正在探索各種方法來(lái)連接基于仿真的數(shù)字孿生,并開(kāi)展整個(gè)敏感性分析流程,因?yàn)榉治鲆娴挠?xùn)練需要大量時(shí)間,而且需要海量數(shù)據(jù)。如果只是等待自然地獲得這些數(shù)據(jù),則可能需要1-2年的時(shí)間才能讓引擎真正能夠做出預(yù)測(cè)。那么如何加速該流程呢?