Altair HyperStudy的案例
利用?HyperStudy?實現焊接變形率降低?93%
解決方案
幾年前，Gestamp Tallent 就選擇了 Altair HyperStudy CAE 平臺為他們的優化項目提供支持。為了進一步研究焊點刪除優化，他們再次選擇了 Altair HyperStudy 產品。通過 HyperStudy，用戶可以基于多個仿真代碼對模型進行實驗設計(DOE)、優化和隨機研究。
為避免優化算法從支撐塔刪除過多的焊點和破壞結構完整性，HyperStudy對負荷狀態下的支撐塔剛度施加了一
個約束條件。
最初使用的優化算法是由 HyperStudy 管理的 HyperStudy 自適應響應面法(ARSM)。
在 ARSM 算法提供了局部解決方案后，Gestamp Tallent 又嘗試了一種通用算法，以研究它能否成為更有效的全局解決方案。這種通用算法能夠充分利用一個集群中的多個CPU，適用于離散型問題。但要找到全局最優方案需要多次迭代，這種方法后來被發現是非常耗費成本的。
隨后，Gestamp Tallent 將混合多目標(HMMO)方法同時用于梯度搜索算法和全局搜索算法。HMMO 提供的解決方案與 ARSM 算法相同，這表明在給定的剛度約束下，ARSM 解決方案是全局最優方法。
HyperStudy還被用來優化焊接順序，以最大程度降低支撐塔變形程度。由于使用的焊點在先前優化中已經被固定，不可進行刪除，因此在此優化中可以不施加約束條件，這讓支撐塔能夠保持與前面分析中相同的剛度。
顯著減少焊接變形
最初分析發現，在所有焊點中，有 20%的焊點對支撐塔剛度和強度產生關鍵影響，并且引起的變形可忽略不計。在后續分析中，這些焊接點被固定在原來位置，以便提高優化收斂性。
展開 利用HyperStudy實現焊接變形率降低93%
解決方案
幾年前，Gestamp Tallent就選擇了Altair HyperStudy CAE平臺為他們的優化項目提供支持。為了進一步研究焊 點刪除優化，他們再次選擇了Altair HyperStudy產品。通過HyperStudy，用戶可以基于多個仿真代碼對模型進行實 驗設計(DOE)、優化和隨機研究。
為避免優化算法從支撐塔刪除過多的焊點和破壞結構完整性，HyperStudy 對負荷狀態下的支撐塔剛度施加了一個約束條件。
最初使用的優化算法是由HyperStudy管理的HyperStudy自適應響應面法(ARSM)。
在ARSM算法提供了局部解決方案后，Gestamp Tallent又嘗試了一種通用算法，以研究它能否成為更有效的全 局解決方案。這種通用算法能夠充分利用一個集群中的多個CPU，適用于離散型問題。但要找到全局最優方案需要 多次迭代，這種方法后來被發現是非常耗費成本的。
隨后，Gestamp Tallent 將混合多目標(HMMO)方法同時用于梯度搜索算法和全局搜索算法。HMMO提供的解決 方案與ARSM算法相同，這表明在給定的剛度約束下，ARSM解決方案是全局最優方法。
HyperStudy還被用來優化焊接順序，以最大程度降低支撐塔變形程度。由于使用的焊點在先前優化中已經被固定，不可進行刪除，因此在此優化中可以不施加約束條件，這讓支撐塔能夠保持與前面分析中相同的剛度。
顯著減少焊接變形
最初分析發現，在所有焊點中，有20%的焊點對支撐塔剛度和強度產生關鍵影響，并且引起的變形可忽略不計。在后續分析中，這些焊接點被固定在原來位置，以便提高優化收斂性。
其余80%的焊點則進入優化循環進行焊點刪除，以便減少變形程度。負荷狀態下的剛度與原始模型剛度相同，但變形程度大大降低。
展開 利用HyperStudy實現焊接變形率降低93%
“借助 HyperStudy 可實現靈活的多平臺優化管理，它的通用性使其無需任何變動即可應用于任 何焊接變形項目?！? Adrian Chapple
分析主管
Gestamp Tallent Ltd
解決方案
幾年前，Gestamp Tallent就選擇了Altair HyperStudy CAE平臺為他們的優化項目提供支持。為了進一步研究焊 點刪除優化，他們再次選擇了Altair HyperStudy產品。通過HyperStudy，用戶可以基于多個仿真代碼對模型進行實 驗設計(DOE)、優化和隨機研究。
為避免優化算法從支撐塔刪除過多的焊點和破壞結構完整性，HyperStudy 對負荷狀態下的支撐塔剛度施加了一個約束條件。
展開 Altair HyperXtrude-一項用于虛擬開發和驗證擠壓模具和工藝的創新技術，大幅提升產品的質量和工廠的效率
Altair HyperXtrude?正是一款為了幫助這些企業而設計的仿真工具，用于分析和驗證擠壓模具設計和擠壓工藝。
作為在該領域技術的先驅，HyperXtrude能夠精確地模擬在擠壓過程中的材料流動和熱傳導，因此用戶可以極大地減少模具設計的時間并降低昂貴的試模成本。HyperXtrude包括以下功能：
? 特定的圖形用戶界面，引導用戶進行擠壓仿真模型的準備和分析。
? 具備分析金屬、聚合物、黏土和陶瓷擠壓過程的能力。
? 內置的模具變形分析模塊允許設計人員計算模具的變形和模具內的應力。
? 能夠分析兩種或更多材料的混合擠壓。
? 與Altair HyperStudy?無縫集成，實現對模具工作帶、分流孔和焊合腔形狀的優化。
展開 
Altair網絡研討會-10/10、10/20-《OptiStruct&HyperStudy理論基礎與工程應用》
主題：《OptiStruct&HyperStudy理論基礎與工程應用》講解
首播時間：2014-10-10 09：30AM~11：30AM
復播時間：2014-10-20 18：30PM~20：30PM
內容介紹：
本次webinar的主要目的是對《OptiStruct&HyperStudy理論基礎與工程應用》一書的講解。也會準備例子進行演示操作。內容包括:
lOptiStruct優化方法的介紹及如何選擇合適的優化方法
lOptiStruct優化控制選項和運行控制選項
l制造約束的使用
lOptiStruct優化結果的解讀
lHyperStudy與其它求解器的集成
lHyperStudy結果的讀取
l優化問題答疑
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 壓模擬軟件HyperXtrude介紹總貼
Altair HyperXtrude?正是一款為了幫助這些企業而設計的仿真工具，用于分析和驗證擠壓模具設計和擠壓工藝。
作為在該領域技術的先驅，HyperXtrude能夠精確地模擬在擠壓過程中的材料流動和熱傳導，因此用戶可以極大地減少模具設計的時間并降低昂貴的試模成本。HyperXtrude包括以下功能：
? 特定的圖形用戶界面，引導用戶進行擠壓仿真模型的準備和分析。
? 具備分析金屬、聚合物、黏土和陶瓷擠壓過程的能力。
? 內置的模具變形分析模塊允許設計人員計算模具的變形和模具內的應力。
? 能夠分析兩種或更多材料的混合擠壓。
? 與Altair HyperStudy?無縫集成，實現對模具工作帶、分流孔和焊合腔形狀的優化
HyperXtrude提供了一個分析工具，用于擠壓模具設計的虛擬測試、驗證、修正和優化。
最小化模具設計的時間和成本
強大的、可靠的和高效的計算機仿真能力，在試模和設置壓機之前，為用戶提供正確的方向和指導。
設計穩健的模具裝配
精確地預測由擠壓載荷產生的模具變形和應力，并優化模具設計。
實現對擠壓材料流動、溫度、壓力和力的可視化和分析
最大程度降低廢品率
計算橫向的焊合長度，最大程度地減少廢品。
通過虛擬驗證，減少昂貴的試模成本和時間消耗
極大地縮短整個產品開發周期
最新版本支持四面體、三棱柱五面體和棱錐實體單元
減少建模和分析的時間。
平板模模板和金屬擠壓模板
HyperXtrude的用戶界面中提供了實心模和空心模的完整建模和工藝過程設置工具。
與HyperStudy無縫集成
有效地建立形狀和工藝優化參數并進行DOE研究。
展開 Altair網絡研討會-11/10-20-讓分析結果更有用:HyperStudy試驗設計分析
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 hyperxtrude功能
專用的擠壓用戶界面:
導入各種CAD數據格式
基于流程的擠壓分析向導，快捷創建擠壓分析模型
HyperXtrude任務管理器實現遠程提交任務
支持所有的模具類型:
實心，半空心模和空心型材
多出口模具
多種材料的混合擠壓
導流模和寬展模（金屬擠壓）
正向，反向和連續擠壓（金屬擠壓）
薄模和板材擠壓（聚合體擠壓）
螺旋模具（聚合體擠壓）
帶金屬嵌件擠壓（聚合體擠壓）
虛擬試模:
可視化材料在模具通道內的流動性
確定流動不平衡的原因
研究設計改變的響應
進行假設方案研究，測試創新的模具設計方案
熱管理:
使用HyperXtrude/PROCESS確定最適宜的棒料預熱溫度
耦合的材料流動和傳熱分析求解器
通過在模具內使用發熱元件和/或冷卻管道，控制出口溫度
在不同的擠壓循環之間確定模具的溫度變化
預測擠壓缺陷:
型材形狀預測
表面缺陷
金屬擠壓:
跟蹤表皮雜質，預測壓余
確定焊接長度
預測焊縫質量
預測晶粒大小和拉伸屈服強度
模具變形分析:
耦合的材料流動，傳熱和應力分析求解器
使用Radioss計算模具的變形和模芯的變形
將模具變形降到最小滿足產品公差
確定導致模具破損的原因
使用Altair OptiStruct優化支撐墊和模座的形狀和尺寸
全面的材料庫:
HyperXtrude提供了通用的聚合體，鋁合金和模具材料
內嵌的材料性能計算模塊
用戶使用接口程序，擴展材料模型
優化模具和生產:
使用Altair HyperStudy優化模具工作帶和焊合室（金屬擠壓）
使用HyperXtrude/PROCESS計算最佳的工藝條件（擠壓墊速度，棒料溫度等等）
結果后處理:
模具和擠壓材料的溫度分布
速度和型材的形狀變形
模具的變形和應力
型材的晶粒大小和屈服強度（金屬擠壓）
繪制特征，動畫和矢量圖
展開 【HyperWorks優化實例向導】之利用HyperMesh新界面進行設計探索
目前版本支持的響應類型還不像 HyperStudy 那么豐富，將在后續版本中逐步完善。
HyperMesh 新界面 圖表展示
DOE 的線性效應既可以以數值或柱狀圖顯示：
也可以直接在網格上以不同的顏色顯示：
各種變量和響應之間的關系可以顯示為散點圖，圖中還可以將約束顯示為一條線：
HyperStudy 中常規的優化目標和設計變量的迭代曲線也可以以曲線圖的方式來顯示：
想搞點設計探索？
HyperMesh 新界面 設計探索
DOE 計算完成后，后臺已經構建好了響應面，直接拖拽一下鼠標，結果即可實時更新。
還可以把 DOE 和優化的結果直接以云圖的形式顯示在模型上：
總結一下在 HyperMesh 新界面下進行設計探索的優勢：
?從模型前處理到求解到優化到后處理一條龍服務，堪稱優化全家桶。
?設計變量、響應、結果都可以在模型網格上顯示，看得明白，優化得放心。
目前的一些不足：
?只支持 Altair OptiStruct? 和 Altair Radioss? 求解器，不過后續很快會增加對自定義求解器的支持。
?雖然支持多任務同時求解，但是只支持本機求解，下一版本會增加遠程提交作業的功能。
?支持的響應類型還不夠完善，后續版本會持續增加。
展開 基于HyperStudy行人與車輛碰撞腿部傷害分析
摘要：本文利用Altair公司HyperStudy軟件對某車型小腿傷害值的關鍵參數進行研究。結果表明：發動機底部支撐件厚度對脛骨加速度影響較大；膝部彎曲角隨著發動機底部支撐件厚度與小腿底部離地高度的增加而降低；發動機底部支撐件厚度與小腿底部離地高度相互作用對膝部剪切位移影響較大。
關鍵詞：汽車安全 行人保護 小腿碰撞 HyperStudy 實驗設計
1 引言
近年來與行人有關的人車碰撞安全問題，已經成為車輛安全性能開發的熱點[1]。據日本調查統計，在非致命的汽車與行人碰撞交通事故中，下肢損傷占40%[2]。為了降低行人腿部所受的傷害通常在車輛前端增加防護結構吸收行人腿部的碰撞能量，來減輕行人腿部所受傷害。腿部防護結構的材料、厚度及相對與小腿模型的碰撞位置關系均對行人小腿傷害產生影響。因此本文利用HyperStudy軟件對影響小腿傷害值的關鍵參數進行DOE實驗設計，通過分析找出主要影響參數進而進行設計改進。
2 Study模型建立
本文首先利用Altair公司HyperMesh軟件進行行人與車輛有限元仿真模型搭建，如圖1所示。建模時僅考慮前端結構對小腿碰撞的影響，基本網格尺寸控制在5mm×5mm[3]。
將搭建好的有限元模型導出.K文件格式并利用LS-DYNA求解器進行計算。因此在HyperStudy中需要配置LS-DYNA求解器執行腳本，并設置求解器輸入相關要求，包括存儲路徑、CPU個數設置、運算內存設置。
2.1 設計變量定義
腿部防護結構通常由前橫梁吸能泡沫和安裝在發動機底部護板上方的塑料支撐件組成，吸能泡沫壓縮剛度及支撐件的X向剛度的設計尤為重要。
展開 【HyperWorks優化實例向導】之利用HyperMesh新界面進行設計探索
目前的一些不足：
?只支持 Altair OptiStruct? 和 Altair Radioss? 求解器，不過后續很快會增加對自定義求解器的支持。
?雖然支持多任務同時求解，但是只支持本機求解，下一版本會增加遠程提交作業的功能。
?支持的響應類型還不夠完善，后續版本會持續增加。
?目前還不支持多窗口顯示，下一版本將發布該功能，如下圖所示：
另外，接下來將要發布的版本還可以使用機器學習進行結果預測，如下圖所示：
如果你希望親手操作一下，可以下載學習由 Altair 技術工程師張晨錄制的4個例子，模型圖片如下：
文章來源：Altair官方技術博客
展開 
成功案例丨AI 賦能智能熱預測：依托降階建模，實現孔探儀高效便捷安裝
為此，LAND? 尋求 Altair 的支持，探索通過預測建模解決方案確定孔探儀熱電偶溫度，尤其希望借助 Altair romAI?，基于 CFD 模型生成 AI 驅動的預測結果，更精準地預判特定冷卻條件下的溫度變化。其核心目標是開發一款能夠預測水冷式孔探儀熱電偶溫度的模型，提升預測精度。romAI? 是 Altair Twin Activate? 平臺內置的 AI 驅動工具，利用機器學習與物理數據，基于仿真和測試數據快速構建模型。LAND? 期望通過構建全新工作流程，提升尖端熱電偶溫度預測的效率與準確性，同時確保該流程易于推廣和管理。
為實現這一目標，開發過程將易用性與可靠性置于優先地位：
構建孔探儀冷卻系統的詳細 CFD 模型，并通過 12 個物理測試點進行驗證，驗證結果顯示誤差范圍符合要求；
利用該驗證模型執行空間填充試驗設計（DOE），生成涵蓋流量參數與尖端溫度關聯關系的綜合數據集 —— 共運行 512 次仿真，總耗時約 50-75 小時；
為確保數據準確性，借助 Altair HyperStudy? 對數據集進行進一步評估與后處理，確認其可靠性；
基于該驗證數據集訓練 romAI 模型，使其能夠在廣泛的流量與煙氣溫度組合場景下預測熱電偶溫度。
最終形成的解決方案兼具可靠性與易用性，無需用戶具備專業的 CFD 知識儲備。設計工程師僅需接受少量培訓，即可在工作流程中熟練運用該模型，既提升了預測精度，又提高了開發效率。
項目成果
本解決方案的核心是 romAI 模型。
展開 Altair官方2020最新培訓系列課程上線啦！
高精度的計算（MUSCLE等功能）
6.直觀的輸出設置
7.豐富的材料庫（金屬，織物，失效模型）
8.結合優化改進設計
課程鏈接：https://www.yqgqt.org.cn/college/video/c15541
（四十四）Altair EDEM?離散元仿真技術在越野車輛領域應用網絡研討會
內容大綱：
1.越野車行駛環境面臨挑戰
2.土壤環境仿真技術方法介紹
3.EDEM?仿真技術簡介
4.EDEM-MBD仿真方案介紹
5.應用案例：輪式車輛、履帶車輛等
課程鏈接：https://www.yqgqt.org.cn/college/video/c15683
（四十五）Altair HyperStudy?/ Altair FEKO?：天線設計優化一體化仿真網絡研討會
內容大綱：
1.天線多參數優化的必要性
2.HyperStudy?+FEKO?天線多參數優化方案的特點與特色
3.天線優化設計的應用與仿真流程展示
課程鏈接：https://www.yqgqt.org.cn/college/video/c15685
【文檔資料】
每場教程都有相關資料哦，掃碼或直接添加技術鄰微信客戶【jishulink333】獲得課程相關的資料，進入相關交流群。
展開 成功案例丨AI 賦能智能熱預測：依托降階建模，實現孔探儀高效便捷安裝
</p><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><strong>Altair解決方案</strong></p><p><br></p><p>孔探式熱像儀的核心測溫點為前透鏡溫度，LAND? 所有孔探式熱像儀均在前透鏡處配備熱電偶，以確保透鏡得到充分冷卻，始終處于工作溫度范圍內。為此，LAND? 尋求 Altair 的支持，探索通過預測建模解決方案確定孔探儀熱電偶溫度，尤其希望借助 Altair romAI?，基于 CFD 模型生成 AI 驅動的預測結果，更精準地預判特定冷卻條件下的溫度變化。<strong>其核心目標是開發一款能夠預測水冷式孔探儀熱電偶溫度的模型，提升預測精度</strong>。romAI? 是 Altair Twin Activate? 平臺內置的 AI 驅動工具，利用機器學習與物理數據，基于仿真和測試數據快速構建模型。LAND? 期望通過構建全新工作流程，提升尖端熱電偶溫度預測的效率與準確性，同時確保該流程易于推廣和管理。
展開 HyperStudy優化 附OptiStruct&HyperStudy理論基礎與工程應用下載
優化技術歷來是Altair的優勢所在，Altair擁有眾多優化工具，其中Altair HyperStudy?簡單易用、算法高明，所以本文先介紹HyperStudy。此外，Altair最重要的優化工具當數Altair OptiStruct?，同時OptiStruct也是Altair Inspire?的優化內核，預計會在下一講給大家介紹。
因HyperStudy相對簡單，本文篇幅不長，也相對簡單，但本文不過是個引子，文章最后有HyperMesh新界面中文教程、Templex語言，HyperStudy教程及Compose教程的下載鏈接，有興趣的可以下載后再系統學習。
順便說一句題外話，本文作者方獻軍老師表示：“我最喜歡的是Altair Compose??！?/span>
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