模塊化仿真
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
模塊化仿真的視頻教程
精品課程A37-對穿螺桿連接模塊化節點滯回模擬
本課程為精品課程A37-對穿螺桿連接模塊化節點滯回模擬。 適用對象： 全國各高校結構工程方向的研究生，尤其是課題與模塊化、對穿螺桿連接、鋼結構梁柱節點有關的。 課程亮點：非以往視頻的簡單介紹，核心步驟實操講解，各個環節，詳細介紹。干貨中的干貨，精品中的精品。半個多小時的講解，節約您半年的時間，直擊要害，尤其是課題遇到瓶頸，需要新idea的同學，適合購買。
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精品課程A60-模塊化鋼結構螺栓-封板梁柱節點滯回模擬
本課程為精品課程A60-模塊化鋼結構螺栓-封板梁柱節點滯回模擬。 適用對象： 全國各高校結構工程方向的研究生，尤其是課題與螺栓連接、模塊化梁柱節點滯回模擬有關的。 課程亮點：非以往視頻的簡單介紹，核心步驟實操講解，各個環節，詳細介紹。干貨中的干貨，精品中的精品。近1個小時的講解，節約您半年的時間，直擊要害，尤其是課題遇到瓶頸，需要新idea的同學，適合購買。
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模塊化仿真的實例教程
模塊化讀入截面命令流
SECTYPE,1,BEAM,MESH,se1
SECOFFSET,CENT,,,
SECREAD,str1,'SECT',' ',MESH
secplot,1
DeepSeek等這些生成式AI助手出來之后，看似老舊的Ansys APDL因其具有可純命令流操作全仿真流程的優勢，在某些領域又重獲新生。某些簡要分析可以一鍵生成，但筆者試驗后，發現當前用deepseek生成的命令流事實上不能完全直接用于工業仿真，經常生成一段不能直接用來分析的命令流，除非僅僅用來生成極為簡單的算例（可能是網上樣本不足的緣故吧）。大大影響使用者的工作效率，以及其對deepseek的信心。因此筆者打算總結之前用ansys apdl做仿真的8年間的經驗，分享一些模塊化的命令流塊，與大家交流討論，為迎接后續deepseek等AI工具更進一步精準升級做好準備。
愿景
讓即使是入門者也能通過模塊化命令流快速組拼出一套能夠準確仿真的全套命令流，服務用戶，提高效率。
目標
開箱即用，模塊組裝，像做樂高一樣仿真。
分享的內容
1，ansys的模塊化命令流，一個小模塊盡量獨立，解決一類問題。例如截面生成、文件讀寫、結果后處理等等。
2，基于python對ansys的二次開發，例如如何封裝命令流為模塊化函數。
簡要介紹
APDL二次開發的技術定位與優勢
1， 技術背景
ANSYS APDL（參數化設計語言）作為有限元分析的核心腳本工具，通過命令流實現從建模、求解到后處理的全程自動化。其模塊化開發能力可顯著提升復雜工程問題的仿真效率，尤其在參數化設計、多物理場耦合及批處理優化中表現突出。
2， 開發優勢
靈活性與復用性：支持宏命令（Macro）封裝常用操作，如材料定義、網格劃分等，實現“一次開發，多次調用”。
展開 Part 2：電池設計仿真一體化
隨著電池技術應用場景的拓展和新能源產品的普及，電池行業的發展及其消費市場均對新產品的開發、新技術的引入提出了更高的要求，廣泛地應用建模仿真技術加速研發迭代已成為行業共識，也涌現出豐富的解決方案；然而，由于電池產品自身屬性及開發流程的復雜性，如何將設計與仿真高度融合并且指導產品正向研發仍然是業界關注的核心領域。
如何基于工程實踐，高度集成設計、建模、多學科跨尺度仿真技術、研發管理、數據科學等核心工程能力？
如何打破電池產品設計與仿真流程間的壁壘，簡化研發流程數據管理？
如何引入前沿AI技術，賦能企業加速轉型、正向研發，實現可持續創新？
講師介紹
彭剛柔
達索系統大中華區汽車和電池新能源行業咨詢顧問，多年電池領域工程經驗，從事負責電池產品開發、建模仿真、新技術預研等工作。對于汽車行業、電池及新能源行業的解決方案、產品管理、研發CAD/CAE等，有較深入的研究和實踐。
達索系統憑借動力電池和新能源方面的專業知識及強大虛擬孿生技術，耕耘新能源行業，在電池技術的發展和應用解決方案的數字化提供諸多方案，賦能多樣化的能源應用場景。
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END
技術鄰簡介:
技術鄰專注于工科技術社區，從最早的CAE技術社區（中國CAE聯盟）發展而來，在CAE領域有20年的教學和咨詢服務經驗。
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展開 打仗要消耗大量武器裝備，尤其是在高烈度作戰環境下，哪一方的無人化武器裝備大量消耗后重新補入速度快、效費比高，哪一方就有更大可能取得勝利。這種情況下，無人化武器裝備模塊化，幾乎成為一種必然選擇。
一些國家在這方面的研究已經取得成效。以無人戰車為例，他們盡量使用通用化底盤，借助工業化生產的優勢有效降低成本。采用模塊化設計的上裝，可以像拼搭積木一樣迅速調換。這不僅縮短了戰車制造周期，還可以在戰時縮短維修時間。一些可實施“蜂群攻擊”的無人機也采用類似模塊化設計，單機看上去外形幾乎沒有太大差別，但加載不同任務模塊后，就能擔負起不同任務。
可以預見，隨著人工智能技術在軍事領域的深入運用，軍事指揮員在今后很可能將越來越多的中間過程指揮權、決策權交給無人化武器裝備。在不久的將來，與人類戰士聯合實施作戰的，很可能是更多模塊化發展的無人化武器裝備和機器人。
來源：中國軍網
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展開 圖2 通用汽車“8合1”的高集成電驅單元
我們可以看到，隨著競爭的日趨激烈，想要在規模上達到一定的高度，車企就需要在原有的模塊化基礎上做深入的簡化，把這些部件進行集成化形成一個整體部件，這樣可以帶來很多的好處：
優化三電和電動汽車架構的特性和效率，可以通過減少需要總裝的零件數量，提高總裝的可制造性；
通過結構系統，可以減少高壓連接的線束，合并結構并減少支架，達到整體減重的目的，最重要的是降低整車層面管理的復雜度
面向未來考慮，把每個部件進行標準化和模塊化，這樣在集成過程中，盡可能復用
優化成本，整合的過程，使得成本上有很大的空間
這里我們看到兩個方向，一個是從芯片和電路方向方面的不同集成化階段，如之前所說的，從不同電氣、結構和
控制的層級來看，集成化有不同的階段，我們以車載充電機和
DCDC這個集成為例，這兩個部件是完全獨立的。
我們最終的目的，是要通過功能合并，盡可能讓兩個高度集成的部件在元器件層面上能實現一定程度的復用，通過細節設計改變電路的一定結構實現簡化成本的目的。
備注：這個原理框圖出自TI的官方網站TI.COM.CN，上面有關于這些器件的選型列表。其中，TI超低延遲的 C2000?MCU有助于實現更高的開關頻率（最多提高 1 到 2 MHz），以及，由 GaN 等材料制成的寬帶隙開關與經過優化的高速柵極驅動器，可大幅度減小元器件尺寸，提高系統效率。
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今日16:00，Ansys官方『Ansys高校系列專題：方程式賽車的智能化仿真設計』研討會研討會將基于Mechanical、Fluent、Discovery講解賽車結構與熱流體核心仿真，建立從概念驗證到詳細分析的完整研發流程。感興趣的下滑預約學習??
時間：5月13日（星期三），16:00-17:00
內容簡介：
1、基于Ansys Mechanical、Fluent、Discovery
<h1>一、行業背景與核心難點</h1><p>自動駕駛仿真并不只是“看起來像車”。它要求車輛在虛擬環境中具備真實的物理屬性、動力學行為，以及與傳感器系統的高度一致性。這就帶來了幾個關鍵挑戰：</p><p>首先，模型來源復雜。企業既可能使用自建3D模型，也可能采購第三方資源，格式、拓撲結構、材質規范參差不齊，很難直接用于實時仿真。</p><p>其次，物理一致性要求高。車輛的軸距、輪距、質量分布、輪胎半徑等參數
<p class="ql-align-justify"><strong>本周五14:00，</strong>新思科技<strong>「Silver創新型POSIX OS控制器虛擬化技術，使能SDV全域仿真測試」</strong>正式開講！感興趣的下滑預約學習??</p><p><img src="https://img.jishulink.com/202604/imgs/fbf3d97760424967b0eb9923933c7b45
4月23日16:00，Ansys官方『逆變器正向設計——基于特征化仿真』研討會將解讀逆變器EMC正向設計方法，涵蓋多維度解耦、仿真效率提升及仿真驅動設計的研發流程優化等核心內容。感興趣的下滑預約學習??
時間：4月23日（星期四），16:00-17:00
內容簡介：
1.逆變器EMC正向設計落地，實現一版成功、降本增效；
2.通過多維度解耦（流程解耦、功能解耦、狀態解耦、
本文原刊登于Ansys.com：《Simulation Enables SiC Module Designs at STMicroelectronics》
作者： Christophe Bianchi | Ansys首席技術專家
編輯整理：張偉偉 | Ansys 高級應用工程師
“我們在Mechanical中完成了這一分析，它是一款值得信賴的求解器，對于我們在開發過程中了解SiC MOSFET
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摘要：電阻抗成像（Electrical Impedance Tomography, EIT）是一種無創的體內電導率分布重建技術，廣泛應用于心肺功能監測等生物醫學領域。為實現更貼近生理狀態的心臟動態仿真，本研究構建了一個可參數化的三維心臟模型，并通過 COMSOL Multiphysics 與 MATLAB 平臺聯合實現仿真。模型在心臟表面布置了24個電極，支持多組電流激勵與電壓采集；同時，通過正弦函數表達式實現對心臟收縮周期的模擬
高級OpenModelica模塊化系統建模
# 課程信息
發布時間：2025年12月
格式：MP4 | 視頻：h264編碼，1920×1080分辨率 | 音頻：AAC編碼，44.1kHz，雙聲道
語言：英語 | 時長：3小時01分鐘 | 文件大小：2.47 GB
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# 基于
[圖片]
