離散元法（DEM）仿真
關注創建者：匿名 創建時間：2025-12-15
離散元法（DEM）仿真的視頻教程
LS-DYNA離散元PBM-DEM耦合法模擬巖石爆破（粒子爆破法+不耦合裝藥＋延期起爆）
課程安排包括LS-DYNA軟件離散元DEM知識講解、DEM相關關鍵字解析、建模流程講解和后處理，模擬了巖石和混凝土DEM-PBM延期起爆+不耦合裝藥結構下的爆破過程，炸藥采用PBM粒子爆破法，采用HJC本構模型，可清晰表征損傷裂紋擴展。 視頻K文件可在附件下載，視頻中的疑問可以答疑。 若對學習有幫助，期待5星好評。
￥349.99 1小時11分鐘 1051播放
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Rocky 2024 DEM離散元顆粒仿真案例教程(耦合Mechanical,Fluent)
Blender螺帶混合機(非液橋模塊法） <20> Fertilizer Spreader肥料播撒單向耦合靜止空氣流場 <21> Bottling Line裝瓶線-自定義顆粒 <22> Lawn Mower割草機-自定義纖維顆粒 <24> Dam Break潰壩-SPH流體模擬 <25> Slurry Mill漿料磨機-SPH-DEM
￥460 13小時32分鐘 178播放
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離散元法（DEM）仿真的實例教程
使用LS-DYNA內置離散元理論對顆粒流進行創建，仿真顆粒通過漏斗打在水車槳葉上導致水車轉動的效果，在整個仿真中存在兩個個重點：HYPERMESH陣列工具的使用，LS-PREPOST中DEM相關關鍵字的加載，操作流程請見PPT。仿真效果動畫及后處理截圖如下：
DEM_PADDLE.k
流程.pptx
流程PPT和K文件如上，老鐵們應該能夠很快上手了，如果需要，可以購買下面的講解及操作視頻，如果各位有什么問題可以私聊我或者郵箱聯系我，謝謝！
通過此次會議，您將收獲：
探索如何通過離散元仿真（DEM）優化關鍵工藝與產品設計；
了解仿真如何有效替代高成本的物理實驗，降低研發投入；
借助來自行業與高校的真實案例，汲取創新應用靈感；
深入了解 DEM 如何與機器學習、數字孿生等前沿技術融合；
與食品與飲料領域的專業人士在線交流、碰撞思維。
用于離散元法（DEM）仿真，模擬顆粒動力學、顆粒流及其與機械結構的相互作用。
PyOptislang：Ansys optiSLang的Python接口。它是進行仿真流程集成、多學科設計與優化的工具，可以通過Python調用optiSLang進行靈敏度分析和魯棒性設計。
PyMotorCAD：Ansys Motor-CAD的Python接口。專門用于電機設計與分析的腳本化，可以自動化地進行電磁、熱和機械性能的迭代計算。
PySherlock：Ansys Sherlock的Python接口。專注于電子產品的壽命預測，可以通過Python自動化導入載荷、設置分析參數并獲取焊點、PCB板的壽命預估結果。
PyAdditive：Ansys Additive的Python接口。用于金屬增材制造（3D打印）的工藝仿真，可以腳本化地分析打印過程中的應力和變形。
PyLumerical：Ansys Lumerical的Python接口。用于光子學、光電子器件和光芯片級仿真的工具。
PySpeos：Ansys Speos的Python接口。專注于光學設計和可視化仿真，常用于照明系統、顯示器等的光學性能分析。
PyChemkin：Ansys Chemkin的Python接口。用于氣相和表面化學動力學模擬，是燃燒、催化等化學過程仿真的核心工具。
PySystemCoupling：Ansys System Coupling的Python接口。用于管理多物理場耦合仿真，連接不同的求解器（如Fluent和Mechanical）進行聯合仿真。
PyModelCenter：Ansys ModelCenter的Python接口。用于搭建和自動化多學科分析與設計探索（MDAO）工作流。
展開 Altair 離散元技術大會（ATCx DEM）
Altair 離散元技術大會將于11月30日在線上舉行，ATCx DEM是一個致力于散料和顆粒材料仿真的離散元（DEM）全球技術大會。
本次會議匯集了來自三一集團、現代汽車公司默克醫療集團等知名企業和高校的業內的工程師、研究人員和科學家們，將分享運用 DEM 處理或加工顆粒材料的各類應用以及行業案例，并設置了重型設備、采礦和冶金、過程工藝、新興應用分會場主題演講。
NVIDIA與Altair合作致力于提升工程仿真和高性能計算的性能與效率，
通過GPU加速來提高仿真計算速度和準確性，融合人工智能和深度學習尖端技術應用，構建可持續性發展的數字化元宇宙。
云端高性能計算平臺Altair? Access? 集成GPU加速技術和人工智能平臺，全面釋放GPU計算力潛能，遠程計算資源可視化隨時查看作業狀態，最大程度地提高軟硬件資源利用率。
R
TX架構平臺采用創新Tensor Core技術，加速深度學習算法的訓練與推理過程，從而提高計算效率。輔以人工智能技術進行模型優化和自適應計算，從而提高計算準確性和效率。
離散元法DEM仿真是密集型計算，伴隨著龐大的運算量。計算流體力學模擬分析往往受限于可用計算資源及超長運行時間，這一直是將高保真模擬集成到基于仿真設計周期中的阻礙。
運用GPU并行架構徹底改變現況，以極短時間真實地模擬問題，以高質量可視化呈現分析結果，相較于傳統計算群集大幅降低能源耗損，顯著縮短運算時間。
本次網絡研討會邀請來自NVIDIA及ALTAIR技術專家，共同探討NVIDIA GPU加速仿真模擬性能優勢，并且分享行業成功案例。
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離散元法（DEM）仿真的相關專題、標簽、搜索
離散元法（DEM）仿真的最新內容
用于離散元法（DEM）仿真，模擬顆粒動力學、顆粒流及其與機械結構的相互作用。
PyOptislang：Ansys optiSLang的Python接口。它是進行仿真流程集成、多學科設計與優化的工具，可以通過Python調用optiSLang進行靈敏度分析和魯棒性設計。
PyMotorCAD：Ansys Motor-CAD的Python接口。
離散仿真技術 (DEM) 賦能食品和飲料生產工藝
線上會議 2025 年 7 月 2 日
參會了解如何利用顆粒材料仿真優化食品加工流程。
食品制造行業面臨諸多挑戰。企業需要在保持競爭力的同時不斷創新，以滿足消費者需求，確保產品高質量并控制成本。仿真在應對這些挑戰方面發揮著關鍵作用，越來越多的工程師和科研人員開始使用仿真手段來優化流程、提升運營效率
離散元法DEM仿真是密集型計算，伴隨著龐大的運算量。計算流體力學模擬分析往往受限于可用計算資源及超長運行時間，這一直是將高保真模擬集成到基于仿真設計周期中的阻礙。
運用GPU并行架構徹底改變現況，以極短時間真實地模擬問題，以高質量可視化呈現分析結果，相較于傳統計算群集大幅降低能源耗損，顯著縮短運算時間。
在本次演講中，將介紹離散元法（DEM）仿真研究鋰離子電池電極的輥壓過程。通過結合 DEM、X 射線計算機斷層掃描和電化學分析，探索電極的機械和結構特性。
使用LS-DYNA內置離散元理論對顆粒流進行創建，仿真顆粒通過漏斗打在水車槳葉上導致水車轉動的效果，在整個仿真中存在兩個個重點：HYPERMESH陣列工具的使用，LS-PREPOST中DEM相關關鍵字的加載，操作流程請見PPT。仿真效果動畫及后處理截圖如下：
DEM_PADDLE.k
流程.pptx
流程PPT和K文件如上，老鐵們應該能夠很快上手了
