前處理自動化
關注創建者：匿名 創建時間：2025-12-01
前處理自動化的視頻教程
用好LS-DYNA原廠前處理后處理軟件Prepost
如何用好LS-DYNA原廠前處理后處理軟件LS-PrePost 如何用好LS-DYNA原廠前處理后處理軟件LS-PrePost （免費） 【已結束】 直播時間：5月24日 19:30 適用人群：1. LS-DYNA初學者；2. 參加ANSYS LS-DYNA 結構工程師中級認證考試人員；3.
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使用AxSTREAM ION進行自動化批處理設計任務
本視頻節選自SoftInWay公司往期研討會《集成自家及商用軟件的工具》 SoftInWay是一個已有20年歷史，全球設有多個辦公室的葉輪機械領域的專業公司，公司旗下擁有自主研發的集設計，分析和優化為一體的專業葉輪機械設計軟件平臺AxSTREAM。優質的軟件及迅速的技術支持體驗，已獲得全球450多家客戶的信賴及肯定 如對我們有更多興趣或想觀看完整視頻，請發送郵件聯系：china@softinway.com
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spacecliam對齒輪前處理（模型處理，網格劃分）以及workbench靜力學、動力學分析
①spaceclaim齒輪的模型處理； ②sapcecliam的mesh（beta）齒輪區域化六面體（含倒角&不含倒角）網格劃分&常規劃分； ③齒輪的靜力學分析； ④齒輪的動力學仿真； ⑤后處理 此視頻是之前發布的3個視頻的匯總，之前都看過的朋友，不要重復購買。
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前處理自動化的實例教程
利用 AI 完成CAE前處理之長方體內隨機球體網格 ￥99.99
在 CAE（計算機輔助工程）的工作場景中，前處理環節堪稱 “時間黑洞”，繁瑣且重復的任務占據了工程師大部分工作精力。從幾何模型的精細搭建、復雜的網格劃分，到邊界條件與材料屬性的精確設定，每一項都需要大量的手動操作。而多數 CAE 工作者多來自力學、機械等專業背景，編程并非他們的強項，面對 CAE 軟件自帶腳本語言（如 Abaqus 的 Python 腳本、ANSYS 的 APDL 命令流）較高的學習門檻，常常望而卻步。幸運的是，AI 大模型的興起，為 CAE 前處理自動化帶來了新曙光，極大地降低了腳本編寫難度，助力工程師輕松應對重復性工作。
利用Python和Lsprepost 生成隨機球體K文件
lsprepost 是一款功能強大的前后處理軟件，在 CAE 領域應用廣泛，利用它生成隨機球體可按以下步驟進行：
1. 手動生成球體，讀取生成命令，查看關鍵參數位置。
2. 修改原始生成命令，去除多余操作，生成2個球體。
3. 將前面生成球體命令發送給AI大模型，通過有邏輯的提問，得到自己所需要的多個隨機球體的生成命令。下圖以豆包為例。
4. 手動優化代碼，提升通用性，完成測試
展開 亟需建立一套全新的高效、精準且經濟的自動化仿真解決方案。
使用工具
Fluent, Ensight, Discovery
最終成果
RapidOctree生成網格展示
依托高效穩定的LeakShield 與 RapidOctree網格技術，構建了前處理到后處理的自動化仿真流程，將前處理效率提升超80%。研究確立了誤差低于3%的快速仿真標準與高精度驗證新思路。該方案顯著降低仿真總成本，為GPU大規模應用奠定堅實的基礎，提供了高效、經濟的數字化解決方案。
參賽作品一覽
模塊名稱 前處理.exe
模塊功能介紹
前處理部分是用VB編寫的，有友好的用戶界面，將有限元程序教學中的所有算例的前處理都集成在這個程序
中，方便易用，簡潔明了?？梢赃M行懸臂梁、帶中心圓孔平板、厚壁圓筒等模型的前處理網格自動化分。
使用方法介紹
選擇具體的問題及其參數后，可以自動生成網格圖，還可以將離散點結 信息保存到.dat文件中。
qcl.exe
Altair Process Manager是一個綜合性的流程自動化平臺工具，可以用來實現CAE仿真前后處理的自動化、試驗后處理的自動化、流程引導和流程集成。是一個可編程的個人工作流管理器，可以引導用戶完成整個標準的工作流程。Process Manager幫助企業實施各種標準化的流程，例如：模型載荷工況的自動設置，與CAD、PDM系統、數據庫或其他IT系統和應用程序的集成等。
Altair Process Manager通過集成“最佳實踐”實現了CAE工作的流水線化，并在產品設計和驗證過程中實現快速的流程自動化應用程序的開發和使用。是HyperWorks系列產品之一。其緊密的集成度能夠幫助用戶在熟悉的桌面環境中有效地創建和運行流程自動化程序。
展開 但是真正做工程項目是不一樣的，要保證計算的精度，還要考慮計算的耗費，幾何清理是CAE前處理的重要部分，有了它，很多事情可以事半功倍。
在這一點上，國外和國內有很大的區別，國外對工程實際和理論的結合非常重視，國內則有一些脫節。還有這樣一個現象，在國內用戶群最大的軟件，在國外市場份額很小，反之在國外用戶最多的軟件在國內沒什么市場。原因當然很多，每個公司的市場做的業績，企業領導的決定權、技術人員的觀念...
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“Ansys 2025 全球仿真大會”仿真應用大賽優秀作品展示
本屆仿真應用大賽最終評選出 30 篇 TOP 優秀作品，分別榮獲一、二、三等獎及行業最佳實踐獎。近 200 位來自汽車、半導體、高科技、能源等行業的仿真精英參賽，他們以前沿思維與創新實踐，充分展現了仿真技術的無限潛能。我們將陸續為大家分享獲獎佳作，帶您一同領略仿真賦能創新的非凡力量，希望用戶能從中汲取靈感、啟迪思路。
、自動化前處理方法及案例。
腳本功能介紹 - Discovery Modeling 的腳本能力，以及如何借助腳本實現重復性前處理工作的自動化，提高標準化水平與建模效率
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6/11 | Discovery 2026 R1 更加快速便捷的參數化優化
主題簡介：在產品研發過程中，如何更高效地完成設計探索與參數優化，始終是提升創新效率的關鍵。
腳本功能介紹 - Discovery Modeling 的腳本能力，以及如何借助腳本實現重復性前處理工作的自動化，提高標準化水平與建模效率。
講師：
劉杰明 | Ansys 高級應用工程師
劉杰明，Synopsys（Ansys）高級應用工程師，南京航空航天大學工學碩士。
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腳本功能介紹 - Discovery Modeling 的腳本能力，以及如何借助腳本實現重復性前處理工作的自動化，提高標準化水平與建模效率。</p><p><a href="https://v.ansys.com.cn/live/zESPxBSK?
此次發布的新版本將AI、多物理場仿真和真實世界數字孿生技術相結合，徹底改變團隊設計探索、早期驗證以及構建更智能、更具韌性的系統的方式
主要亮點
提供統一的新思科技-Ansys工作流程，將之前獨立的工程流程整合在一起，以實現更協同、更高效的產品開發
推進生成式AI和首批智能體工程（agentic engineering）功能，從而加速設計探索，自動化前處理，并實現更快的系統級洞察
記得剛入行做仿真的時候，師父丟給我一個復雜的裝配體，問我：“這里面的幾種牌號的鋼材，參數都填對了嗎？”
我當時心里發虛，因為我是百度隨便搜的。結果自然是被狠狠批了一頓：“垃圾輸入=垃圾輸出（Garbage In, Garbage Out），材料參數不準，算得再花哨也是廢紙！”
從那時起，我就養成了一個習慣：收集整理權威的材料數據。
幾年過去了，我的私藏數據庫越來越豐富。前段時間，我花了好幾個通宵
01 引言
在汽車 AI 領域，無論是高級駕駛輔助系統（ADAS）還是自動駕駛技術的研發，都需要數據。因此高質量、精準且記錄完備的數據，是神經網絡訓練、驗證及仿真測試的核心支撐。
然而，數據采集往往是 AI 開發生命周期中成本最高的環節，需要投入車輛、傳感器、駕駛員、定制軟件及大量工程時間。更令人困擾的是，由于傳感器部署不當、校準失準、版本控制缺失或診斷元數據遺漏等可避免的問題，這筆巨額投資常常無法充分發揮價值
