離散元法（DEM）仿真的案例
使用離散元法（DEM）的“水車”轉動仿真 ￥1
使用LS-DYNA內置離散元理論對顆粒流進行創(chuàng)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(lián)系我，謝謝！
線上會議丨離散元仿真技術（DEM）如何解鎖食品制造新‘食’代"？
通過此次會議，您將收獲：
探索如何通過離散元仿真（DEM）優(yōu)化關鍵工藝與產(chǎn)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(fā)投入；
借助來自行業(yè)與高校的真實案例，汲取創(chuàng)新應用靈感；
深入了解 DEM 如何與機器學習、數(shù)字孿生等前沿技術融合；
與食品與飲料領域的專業(yè)人士在線交流、碰撞思維。
#1.PyAnsys：各模塊功能與選型指南 ￥1.5
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(yōu)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(chǎn)品的壽命預測，可以通過Python自動化導入載荷、設置分析參數(shù)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(tǒng)、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(lián)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 離散元技術大會丨三一集團、現(xiàn)代汽車公司、默克醫(yī)療集團嘉賓邀您參會，共探顆粒材料的仿真世界
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(xiàn)代汽車公司默克醫(yī)療集團等知名企業(yè)和高校的業(yè)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(yè)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。
釋放 GPU 無限潛能 — NVIDIA 全面提升 ALTAIR 效能
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(xù)性發(fā)展的數(shù)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(yè)狀態(tài)，最大程度地提高軟硬件資源利用率。
R
TX架構平臺采用創(chuàng)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(yōu)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(xiàn)況，以極短時間真實地模擬問題，以高質量可視化呈現(xiàn)分析結果，相較于傳統(tǒng)計算群集大幅降低能源耗損，顯著縮短運算時間。
本次網(wǎng)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(yōu)勢，并且分享行業(yè)成功案例。
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