網絡協議分析
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
網絡協議分析的視頻教程
IGBT設備熱分析網絡研討會
培訓大綱： 1.SimLab Electronics Thermal介紹; 2.CFD+PSIM耦合分析方法； 3.IGBT水冷熱分析演示模型。
免費 57分鐘 27播放
查看
SimSolid精度驗證與實際案例分析網絡研討會
本場研討會將為您介紹： 1.SimSolid 超快速建模分析演示； 2.不同分析精度收斂性驗證； 3.案例操作演示：車架、鑄造件、前機蓋等； 4.模型精度設置與有限元對標。
免費 1小時3分鐘 23播放
查看
AI 技術在氣囊分析中的應用網絡研討會
培訓大綱： ·全新氣囊折疊工具介紹； ·運用Design Explorer中的AI ·運用physicsAI工具快速預測氣囊展開數據。
免費 13分鐘 25播放
查看
網絡協議分析的實例教程
因此，我們將基于神經網絡的本構模型與顯式有限元求解器，以繞過對切向矩陣的需求。顯式有限元求解的控制方程：
通過計算更新加速度，基于時間積分，更新節點位移即可。
這項工作展示了從雙軸、擋土墻和剛性條形基腳模擬中提取的宏觀結果和高斯點應力-應變曲線。
首先，將神經網絡在IME模型（Isotropic elastic, von-Mises yield surface and Exponential hardening）模擬得到的數據集上訓練。然后將神經網絡嵌入到顯式FEM中計算，下圖展示神經網絡重現IME模型的模擬結果。
主題：讓分析結果更有用：HyperStudy試驗設計分析
首播時間：2014-11-10 09：30AM~11：30 AM
復播時間：2014-11-20 18：30PM~20：30PM
內容介紹：
試驗設計分析（Design of Experiments或者DOE）可以用科學的算法創建矩陣，幫助工程師分析設計變量之間的關系和對響應的影響。
DOE目標：
·確定設計變量對響應的影響
·確定如何設定有影響的變量，為了達到以下目標：
o響應更接近目標值
o響應的變化量在可接受范圍內
o不可控變量的影響最小化
·建立近似模型，減少仿真計算的時間
報名方式：
1，通過網絡注冊報名，注冊地址http://www.altair.com.cn/EventList.aspx?type=Web%20Seminar
2，Email報名,請用中文發送您的中文姓名/單位/部門/職務/**電話/郵箱/詳細地址/郵編/行業等相關信息到info@altair.com.cn
展開 結構動力學測試與分析系列課程通過由易到難、逐步進階的設計，旨在幫助用戶縱覽結構動力學應用的常用工具，了解和掌握結構動力學測試與分析的工作目的、基本理論、主要過程和分析方法，以便聽眾在今后工作中針對研究對象選擇適合方法，助力結構優化、共振抑制。
課程內容：
本課程作為結構動力學系列網絡課程的第一部分，主要介紹使用力錘法測試頻率響應函數，確定固有頻率，排查共振引起的故障等內容，并結合BK Connect軟件中的力錘法頻響測試小程序進行講解。
課程時間：
2022年5月10日 下午14:00-15:00
主講人：
周
帥，
HBK
聲學
與振動技術支持
課程內容：
本課程作為結構動力學系列網絡課程的第二部分，主要介紹什么是工作變形分析（ODS），時域、頻域、階次域的ODS，ODS分析原理，與模態振型的區別，測試和分析方法，ODS分析所需要的儀器設備等。
課程時間：
2022年5月17日 下午14:00-15:00
主講人：
于敏，
HBK聲學與振動技術支持
課程內容：
本課程作為結構動力學系列網絡課程的第三部分，主要介紹運行模態分析（OMA）的工作原理、應用舉例、與經典模態分析的區別和各自的優勢、OMA的測量和分析方法、頻域和隨機子空間識別方法、結構健康監測。
展開 Ansys應用類系列網絡研討會——熱仿真系列專題已上線，將重點介紹 Ansys 多款求解器矩陣在電子散熱、電熱耦合及復雜熱管理問題中的實際應用。無縫的工作流，為幾乎所有跨行業、跨應用的熱挑戰提供高精度答案，有效降低設計后期的熱風險，大幅加速產品上市進程。歡迎報名參會了解更多！
3/27 | Ansys Discovery 2026 R1重磅更新：散熱與流體能力升級，優化效率再提升
講師簡介：
劉杰明 | Ansys 高級應用工程師
主題簡介：本次網絡研討會聚焦 Ansys Discovery 2026 R1 重磅升級——更快、更準、更好用、更易銜接。面向設計早期，Discovery 幫你在幾何修改同時快速得到仿真反饋，極速迭代、快速收斂方案。
2026 R1 亮點一眼看懂：
? 電子散熱更真實：CHT + 焦耳熱，電-熱耦合一步到位；
? 流體精度再提升：銳邊/薄結構捕捉網格增強，少調參也更準；
? 優化更省事：內置靈敏度分析 + 一鍵優化，快速便捷做設計權衡；
? 建模更輕量：流體虛擬壁面，薄擋板/隔斷無需建實體；
? 驗證更順暢：更好地直連 AEDT Icepak & Mechanical，從概念到高保真無縫銜接。
回放入口：點擊觀看回放
5/26 | 場路協同：用 Icepak 構建高效的 STM / 代理模型工作流
講師簡介：
廉海潯 | Ansys應用工程主管
主題簡介：面向高功率密度電子系統的熱設計與系統級驗證，Icepak 正在從傳統三維熱仿真工具，演進為連接“場”與“路”的高效建模平臺。
展開 怎么利用9.1版本中的Assembly Network構建熱容網絡啊？或者誰有完整的9.1版本用戶手冊，求分享~
求助各位大神！
網絡協議分析的相關專題、標簽、搜索
網絡協議分析的最新內容
從智能手機的熱交互、緊湊外殼內的高功率電路板散熱，到極端天氣下的工業設備耐候性等復雜現實場景，通過熱仿真技術，工程師能夠精準預測設計在不同溫度場景下的行為，深刻理解熱能如何影響產品的效率、可靠性與安全性，從而在研發早期快速調整設計方案，實現產品的最佳性能表現。
Ansys應用類系列網絡研討會——熱仿真系列專題已上線，將重點介紹 Ansys 多款求解器矩陣在電子散熱、電熱耦合及復雜熱管理問題中的實際應用
CompTIA CySA+ 完整課程——網絡安全分析師 CompTIA CySA+ Complete Course – Cybersecurity Analyst 發布時間：2026年 視頻格式：MP4 | 視頻：h264編碼，1920x1080分辨率 | 音頻：AAC編
<figure style="text-align: center;" class="ql-align-center">
<figure class="figure-image" contenteditable="false" data-img="https://img.jishulink.com/202602/attachment/f4f20a0b6a0645d1b50e54b9db7ef67b.jpg
點擊這里，即可報名
研討會主題：
電驅總成生產下線NVH檢測及故障分析
研討會內容：
為了進一步提升您在NVH下線檢測領域的技術能力和工作效率，我們誠邀您參加“電驅總成生產下線NVH檢測及故障分析”網絡研討會。在本次網絡研討會上，HBK-Discom中國區技術主管袁博將詳細為您介紹：
Discom公司介紹以及針對電驅總成的
<p class="ql-align-center"><br></p><div contenteditable="false" width="100%">
<figure class="figure-link" data-title="點擊這里，或掃碼報名" data-link="https://app.ma.scrmtech.com/meetings-api/sapIndex/SapSourceData
掃碼報名
研討會內容
電機噪聲振動來源、轉速和扭矩測量、階次分析、振動噪聲耦合；響度、粗糙度、尖銳度和音調探測。
研討會時間
2024年11月5日（周二）下午2:00-3:00
費用 免費
備注
研討會將通過網絡直播的方式進行，請自備具備上網條件的電腦
掃碼報名
<p class="ql-align-center"><br></p><p><br></p><p><strong style="color: rgb(0, 51, 90);">課程內容</strong></p><p><span style="color: rgb(68, 68, 68);">混合動力和電動汽車有多種可能的配置，通常由2個或更多的電機和逆變器組成。這些車輛也有加熱、空調、信息娛樂、轉向和其他使用能源的電力負載
前述章節已示范如何處理比較薄的已射出塑件。從實際塑件的幾何角度來看，有時候無法正確判斷中間面，因此無法自動化作業。此外，使用 2.5D 模擬會失去一些 3D 的流動現象 (厚度)，例如流動經過擴張與收縮的區域、通過球形、通過維度厚度比較小的區域，以及包含纖維的流動材料。因此從 2.5D CAE 獲得的結果會較不精確，甚至會造成誤導。所以 3D (實體模型) CAE 分析的需求日益增加。
<p class="ql-align-center"><a href="https://app.ma.scrmtech.com/meetings-api/sapIndex/SapSourceData?pf_uid=17793_1784&sid=82320&source=2&pf_type=3&channel_id=7571&channel_name=%E6%8A
論文鏈接：
https://link.springer.com/article/10.1007/s11440-023-01980-8
在隱式有限元求解器中，如果采用牛頓迭代求解非線性問題，在每一個積分點上都需要精確計算材料切線矩陣。如果采用神經網絡搭建的本構模型，神經網絡在精確評估當前材料切線矩陣不夠精確時候
