容積效率優化的案例
考慮流動損失的螺桿壓縮機容積效率計算研究
作者簡介：吳霞俊（１９８１－），男，碩士，高級工程師，現從事螺桿壓縮機的設計和優化工作。Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｕｘｉａｊｕｎ＠ｋｏｂｅｌｃｏ－ｋｗｃ．ｃｏｍ
文章來源：壓縮機技術
amesim柱塞泵：一種改善軸向柱塞泵容積效率的配流盤設計
摘 要：
針對某型號軸向柱塞泵在重載小流量工況下容積效率低的問題，運用AMESim軟件搭建軸向柱塞泵配流副原理模型，對配流盤的結構進行優化設計并對優化前后的容積效率進行對比分析，最后，通過試驗驗證了相關設計參數的正確性，結果表明：優化后的配流盤結構能明顯地改善重載小流量工況下軸向柱塞泵的容積效率。
CFD仿真：離心泵設計中的效率優化
結論
該模擬展示了CFD在識別設計中對效率產生負面影響的區域方面是非常有用的。利用這些結果，工程師可以做出明智的設計決策，優化渦輪機械設計，以提高整體性能、可靠性和價值。
文章來源：泵沙龍
TechWiz OLED外耦合效率優化
1. 建模任務
1.1. 模擬條件
□
光源: EML Emitter (Unit source)
□ 偶極子方向: : User define 1
Θ = 0, 0.333, 1 ( horizontal, isotropic, vertical)
□ 波長: 550nm
□ 視角: Theta: 0?/ Phi: 0?
1.2 堆棧結構
2. 建模過程
2.1創建新的項目文件
2.2 使用材料或層定義 1D 結構
2.3 設置和編輯膜層的屬性
2.4 設置計算結果數據的輸出標準和模擬條件
3. 結果分析
□ 等值線圖結果
TechWiz OLED應用之外耦合效率優化
1. 建模任務
1.1. 模擬條件
□ 光源: EML Emitter (Unit source)
□偶極子方向: : User define 1
Θ = 0, 0.333, 1 ( horizontal, isotropic, vertical)
□波長: 550nm
□視角: Theta: 0?/ Phi: 0?
1.2 堆棧結構
2. 建模過程
2.1創建新的項目文件
2.2 使用材料或層定義 1D 結構
2.3 設置和編輯膜層的屬性
2.4 設置計算結果數據的輸出標準和模擬條件
3. 結果分析
□等值線圖結果
AI數據中心 | 多物理場仿真助力優化系統效率及成本
應對廣泛物理尺度范圍的挑戰，需要仿真工具的支持，例如新思科技RedHawk-SC電源完整性仿真軟件、用于簽核的新思科技Exalto芯片優化電磁建模軟件、用于大型IP和3D集成電路（3D-IC）的新思科技PathFinder-SC靜電放電可靠性簽核，以及其他新思科技高性能計算（HPC）和數據中心解決方案。這些工具能夠在處理不同物理尺度問題時無縫銜接，同時保持準確性和計算效率。
使用新思科技Redhawk-SC軟件、Exalto軟件和PathFinder-SC軟件進行片上系統驗證
通過熱管理保持冷卻
雖然具有高性能芯片的服務器機房一直是關注焦點，但其實AI數據中心高達60%的功耗，是用于為這些芯片降溫的系統。如果工程師可以減少服務器機房內的熱量產生，那么將機房冷卻到合適溫度所需的功耗就會降低。
機架的配置方式以及空氣或水在機架和機房中的流動情況，對能源消耗的影響顯著。仿真軟件可以對各種機架和服務器配置進行建模，使工程師能夠找到綜合考慮計算性能、熱性能等方面需求的最佳方案。除了上述方案之外，工程師還可以對兩相冷卻和浸沒式冷卻等解決方案（單獨或組合使用）進行仿真，以確定數據中心核心的最佳配置，從而優化計算性能、能耗、熱輸出、冷卻系統的效率和成本。
然而，即便數據中心的每個元件都經過精心設計和構建，以最大限度地降低功耗和散熱，數據中心運行時仍會產生熱量。冷卻系統可以將這些熱量從服務器機房帶走，而在一個設計精良的數據中心里，這些熱量可以通過熱交換和余熱回收系統轉化為電能——這些電能隨后可以在數據中心內重復使用，替代原本需要從發電系統獲取的電力。借助Ansys Mechanical結構仿真軟件、Fluent軟件和Thermal Desktop軟件等仿真解決方案， 工程師能夠探索對整個AI數據中心進行功耗優化可能的方案。
展開 MHEV：優化汽車動力總成以提高效率和降低成本
其他資源
· 要了解如何使用 12V 和 48V 電池設計冗余電源，請觀看培訓視頻，“在雙電池 12V/48V mHEV 電源中優化解決方案尺寸并降低復雜性”。
· 要了解有關 48V 隔離要求和設計注意事項的更多信息，請參閱應用手冊，“適用于 mHEV 應用的 PSR 反激式直流/直流轉換器變壓器設計”。
· 如需有關 MHEV 隔離式拓撲選擇的更多信息，請閱讀模擬設計期刊文章，“為何在雙電池 mHEV 系統中使用 PSR 反激式隔離轉換器”。
優化澆口位置 如何提高95%效率？
結合上述Designer前處理中新的L/t使用流程與快速流動分析，將可大幅加速優化澆口位置的工作效率，滿足產業對產品質量日益嚴格的要求。
以汽車前檔板為例，使用者可透過Moldex3D R16觀察特定L/t值的區域。Moldex3D提供不同高分子材料適用的L/t范圍，供使用者判斷合理的澆口設計。
在快速流動分析中可以快速驗證不同的澆口設計對縫合線的影響，如下圖所示。在固定澆口的條件下，快速流動分析也可以模擬不同的閥澆口設定對縫合線的影響。
而最令人在意的計算時間比較如下表，在三種流動分析選項中，一般流動分析(Regular Flow)一次需要約2.6 小時；快速流動分析則只需約10分鐘就可以完成一次的分析，節省了約95%的計算時間。
Elapse CPU Time
Regular Flow
9397 sec (2.6 hr)
Quick Flow
574 sec
由此可見，針對大型件的澆口設計，結合Moldex3D R16前處理工具Designer中新的L/t使用流程與快速流動分析，對于加速用戶在設計澆口位置的工作效率，有非常可觀的幫助。
展開 一款重卡驅動橋傳動效率提升設計優化及驗證
摘要：該文通過對一款重卡驅動橋進行結構設計與優化，提升了傳動效率，降低了整車油耗，并對改進前后的驅動橋傳動效率及整車油耗做了試驗和對比測試，結果表明，中橋效率提升了1.72%，后橋效率提升了2.28%，整車油耗降低了1.5 L，在一定程度上有利于促進其他車型驅動橋傳動效率的提升。
關鍵詞：重卡驅動橋；傳動效率；設計優化；試驗對比
作者簡介：
段傳勝，北京福田戴姆勒汽車有限公司工程師，研究方向為汽車驅動橋；
陳夢，北京福田戴姆勒汽車有限公司工程師，研究方向為汽車驅動橋。
驅動橋作為功率、能量傳動鏈的重要一環，提升驅動橋傳動效率對降低能耗起著至關重要的作用。本文通過對驅動橋主減速器齒輪、軸承、油封設計進行優化，降低轉動慣量，導入齒輪油及油液管理系統，設計斷開提升機構等方式，提升了驅動橋傳動效率，降低了整車燃油消耗[1-3]。
1 驅動橋傳動效率概念及影響因素
1.1 驅動橋傳動效率概念
驅動橋傳動效率η是指驅動橋的輸出功率Po與驅動橋的輸入功率Pi的比值，即η=Po/Pi，η越大，代表傳動效率越高，驅動橋能量消耗越少，驅動橋的具體構成如圖1所示。
圖1 驅動橋的具體構成
1.2 影響驅動橋傳動效率的因素
通過對驅動橋的傳遞路徑和功率消耗進行分析可知，影響傳動效率的主要因素為齒輪的嚙合精度、軸承齒輪摩擦副、轉動體轉動慣量、攪油功率損失等。
2 驅動橋傳動效率提升改進方案
2.1驅動橋傳動效率提升改進方案
根據驅動橋傳動效率的影響因素，從以下3個方面對驅動橋結構進行了優化設計。
展開 基于整車工況的電動汽車動力總成系統效率優化設計方法
在基于NEDC 工況平均效率基本不變的情況下，電機成本下降約20%左右，為以后實際工作中的動力總成成本的優化設計提供了設計方法。
圖8 方案三電機效率MAP 圖分布
針對整車工況和參數要求，根據汽車理論知識，利用MATLAB程序，編制了一個流程化的小軟件（圖9），能夠快速計算整車工況的能耗分布和平均效率，指導我們進行動力總成的優化設計。
圖9 軟件運行界面
結論
本文基于整車參數要求和整車工況要求，結合汽車理論知識，提出了一種電動汽車動力總成匹配整車NEDC 工況效率最優的正向設計方法。通過匹配設計使得NEDC 工況下動力總成的平均效率提高了3%，通過對減速器速比的合理優化增大，使得動力總成的成本下降20%，且無需提高減速器、電機及電控等零部件的最高效率。
最后，基于這種方法編制設計軟件，該軟件可以針對不同整車及工況，快速獲得動力系統效率最優的組件參數。
展開 仿真APP助力石油化工設備設計優化，提高生產效率及安全性
使用仿真APP能夠在石油化工設備研發初期，在虛擬環境中對各部件在不同工況下的性能指標進行直觀展示，從而識別潛在設計缺陷，指導設計優化。
不懂仿真知識的設計工程師也能輕松上手使用仿真APP，只需在瀏覽器中打開仿真APP計算頁面，簡單設置各項參數，即可一鍵在線計算，快速得到仿真結果；試驗測試人員同樣可以使用仿真APP來優化測試方案，提升測試效率，降低測試成本。對于較復雜的仿真結果，還可以在線咨詢仿真APP開發者，獲取專業的仿真結果分析指導。
以下10款石油化工設備仿真APP，供大家體驗。不符合要求，還可以個性化定制。
01 金屬波紋管彎曲載荷隱式結構分析仿真APP
金屬波紋管的一個主要特性便是其 “柔性” 表現，所謂 “柔性”，這一特性賦予了它極為出色的可變形能力。憑借這種良好的柔性特質，金屬波紋管常常被應用于變形補償器的設計與制造之中，在各類復雜的工程系統里發揮著關鍵作用，有效地緩解因結構變形而可能引發的一系列問題，保障整個系統的穩定性與可靠性。
此款 APP，可為其相關的工程分析與設計工作提供強大且便捷的工具支持，通過幾何參數快速建立不同規格尺寸的金屬波紋管模型。當金屬波紋管受到彎矩作用時，APP 能夠迅速且精確地模擬出其結構響應情況。通過靜力學分析，快速得出結構在彎矩影響下的變形數據，詳細展示出各個部位的具體變形程度與形態變化；同時，還能精準計算出應力分布狀況，明確指出應力集中的區域以及應力大小的變化趨勢，這對于評估波紋管在實際工作中的強度安全性具有極為關鍵的意義。
展開 
Lumerical案例 | 近紅外鈣鈦礦發光二極管光提取效率優化
通過掃描周期性模擬區域的面積，結果如圖2所示，故確定1μm×1μm為最佳模擬區域尺寸，此時光提取效率達到22.38%。同時，針對α-FAPbI?材料的消光系數進行系統研究，發現當消光系數從0.09降低至0.004時，光提取效率可從10%提升至22.38%，證實了降低吸收損耗的有效性。
圖2周期性邊界條件與LEE的關系
從仿真到實驗的突破
3.1層厚度優化的關鍵作用
通過系統的層厚度掃描，研究團隊獲得了各功能層的最佳厚度參數（表1）。其中，發光層（EML）厚度從初始的50nm優化至25nm，這一超薄設計顯著減少了光子在活性層內的傳播距離，降低了吸收損耗。同時，電子傳輸層（ETL）厚度從30nm增加至50nm，空穴傳輸層（HTL）厚度從40nm增加至100nm，這種調整優化了載流子注入平衡，同時改變了光學腔的長度，促進了相長干涉效應。
表1各層厚度優化參數
陽極緩沖層（MoO?）和電極層的厚度優化同樣關鍵。MoO?層從7nm增加至8nm，增強了陽極與空穴傳輸層的界面穩定性和載流子注入效率；金陽極厚度從60nm減薄至50nm，ITO陰極厚度從80nm減薄至70nm，在保證電極導電性的同時，減少了金屬層對光的吸收。
3.2光提取效率的顯著提升
優化后的器件結構實現了光提取效率的大幅提升。如圖3所示，通過逐層優化各功能層厚度，最終在803nm波長處獲得了42.89%的光提取效率，較初始結構提升近20%。這一結果是通過協同調控光學干涉和減少吸收損耗實現的：超薄發光層設計抑制了波導模式，而增厚的傳輸層調整了光學腔的共振波長，使803nm處的光發射獲得最大的出耦效率。
展開 優化后管理效率提升60%，同行搶著用方案
該機構原本每年因軟件許可問題浪費200萬元預算，但采用上述方案，三年內節省成本超500萬元，管理效率提升了60%。具體實施過程如下：
第一步：收集全公司300+類軟件的授權信息，發現100多個重復購買的許可證；
第二步：部署LMS平臺，實現授權數據的集中管理；
第三步：引入AI分析，發現25%的授權處于閑置狀態；
第四步：動態調整許可證數量，針對新業務需求申請授權，避免臨時購買；
第五步：建立安全審計制度，年度合規檢查率從70%提升至99%。
這個案例證明了方案的有效性：集中化、自動化和動態化管理，企業不僅能減少成本，還能提升業務靈活性。
六、為什么同行都在用？數據說清一切
2025年的行業報告顯示，采用許可管理系統的企業，平均IT支出降低了40%，這部分節省下來的預算用于研發或業務擴展。更關鍵的是，管理效率的提升直接推動組織決策的靈活性。例如某跨國公司優化，審批流程從7天縮短至3天，面對市場變化的反應速度大幅提升。
合規風險的降低也值得重點關注。2025年某企業在部署方案后，年度合規處罰金額從60萬元降至0，這在金融業尤為重要。
七、未來趨勢：許可管理要“主動化”
2025年，行業專家普遍認為，未來的許可管理將朝著“預測+主動”方向發展。某些企業已經開始嘗試將許可證數量與業務預測模型結合，提前12個月規劃授權需求，裁剪預算誤差。這種趨勢不僅提升了管理效率，還為企業提供了更精準的資源配置方案。
總結來說，軟件許可管理的核心不是“省錢”，而是“創造價值”。只有系統化的手段，才能真正解決混亂問題，讓管理效率提高60%，為決策者贏得更多戰略主動權。
寫在最后
2025年的實踐經驗表明，許可管理不再是一個簡單的“采購環節”，而是企業運營效率、合規能力和成本控制的關鍵戰場。
展開 設計仿真 | Cradle CFD 優化輸毛管道設計提高行業生產效率
本次研究中原工學院使用Cradle CFD優化了輸毛管道設計以提高行業生產效率。
設計挑戰
對輸毛管管道結構進行合理化設計，提高纖維開松效果研究領域難點主要是如何建立纖維的絲束模型。市場上流場分析軟件有 MSC Cradle CFD，ANSYS Fluent，cfx，comsol等，而進行輸纖通道中纖維與流場的耦合關鍵在于建立接近實際生產中的纖維模型，結合目前國內外研究現狀，輸纖通道中輸送的纖維數量少，且缺少絲束纖維模型在管道中開松的研究。MSC Cradle CFD流體分析軟件有自己本身獨特的離散元模型，同時基于離散元拓展的繩索模型，通過參數的設置使纖維模型接近實際生產。
設計案例
探究纖維開松機理
纖維絲束模型建模復雜，海克斯康旗下計算流體動力學仿真軟件MSC Cradle CFD顆粒生成單元建模效率高，操作簡便。Cradle CFD流體動力學分析軟件擁有先進的新型協同仿真和后處理功能，分析多物理場問題和混合的流體-顆粒相互作用，輸毛管優化設計研究以Cradle CFD流體軟件對粘膠和Lyocell纖維輸毛管的流體分析仿真探究纖維開松機理。
圖：不同時刻纖維運動軌跡及局部放大示意圖
優化管道結構消除流體漩渦
圖：管道流場前后對比
結合Cradle CFD高效的網格劃分方式，在原管道的不斷加以修改設計，進行仿真計算節省時間，極大減少時間成本，對比市場幾款流體計算軟件，仿真結果計算精確，Cradle CFD的續算能力讓使用者能夠及時檢測計算過程中發現的問題并能及時修正，避免使用者重復工作，減少工作強度。其對纖維在輸毛管中的流固耦合分析更符合生產中的現象模擬。
展開 [TechwizD和TX液晶顯示軟件] TechWiz OLED應用：外耦合效率優化
1. 建模任務
1.1. 模擬條件
? 光源: EML Emitter (Unit source)
? 偶極子方向: : User define 1
Θ = 0, 0.333, 1 ( horizontal, isotropic, vertical)
? 波長: 550nm
? 視角: Theta: 0?/ Phi: 0?
1.2 堆棧結構
2. 建模過程
2.1創建新的項目文件
2.2 使用材料或層定義 1D 結構
2.3 設置和編輯膜層的屬性
2.4 設置計算結果數據的輸出標準和模擬條件
3. 結果分析
? 等值線圖結果
