網格融合技術
關注創建者：Ansys中國 創建時間：2021-12-31
網格融合技術的視頻教程
HFSS技術突破與應用場景更新——雷達天線與系統
會議簡介： 此次會議講解HFSS在雷達天線與系統行業的某些典型應用場景下的突破性技術，比如基于3D Component技術實現更靈活更快速的大型陣列天線仿真，最新的網格融合技術大幅提升復雜跨尺度問題的網格剖分效率，應用場路協同仿真技術更準確評估射頻電路和天線的系統性能，以及對雷達天線罩問題進行多物理場仿真分析等，這些更新的仿真技術能解決傳統設計過程中面臨的巨大挑戰，幫助用戶更高效完成創新性產品研發
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解決fluent動網格負體積—重疊網格技術
fluent的動網格一直是仿真過程的老大難，負體積分分鐘讓我們崩潰，那么拿什么拯救你呢，沒錯————————就是重疊網格！！
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網格融合技術的實例教程
來源 | CSDN
概述
多傳感器融合（Multi-sensor Fusion, MSF）是利用計算機技術，將來自多傳感器或多源的信息和數據以一定的準則進行自動分析和綜合，以完成所需的決策和估計而進行的信息處理過程。
多傳感器融合基本原理就像人腦綜合處理信息的過程一樣，將各種傳感器進行多層次、多空間的信息互補和優化組合處理，最終產生對觀測環境的一致性解釋。在這個過程中要充分利用多源數據進行合理支配與使用，而信息融合的最終目標則是基于各傳感器獲得的分離觀測信息，通過對信息多級別、多方面組合導出更多有用信息。這不僅是利用了多個傳感器相互協同操作的優勢，而且也綜合處理了其它信息源的數據來提高整個傳感器系統的智能化。
具體來講，多傳感器數據融合原理如下：
（1）多個不同類型傳感器（有源或無源）收集觀測目標的數據；
（2）對傳感器的輸出數據（離散或連續的時間函數數據、輸出矢量、成像數據或一個直接的屬性說明）進行特征提取的變換，提取代表觀測數據的特征矢量Yi；
（3）對特征矢量Yi進行模式識別處理（如聚類算法、自適應神經網絡或其他能將特征矢量Yi變換成目標屬性判決的統計模式識別法等），完成各傳感器關于目標的說明；
（4）將各傳感器關于目標的說明數據按同一目標進行分組，即關聯；
（5）利用融合算法將目標的各傳感器數據進行合成，得到該目標的一致性解釋與描述。
以Autoware為例，在自動駕駛中，傳感器是汽車感知周圍的環境的硬件基礎，在實現自動駕駛的各個階段都必不可少。自動駕駛離不開感知層、控制層和執行層的相互配合。
展開 下面是上述復雜示例的網格和電磁仿真結果。
在最新版本2021 R1的Ansys HFSS中納入了這種“網格融合”功能，想要了解更多網格融合的技術細節，歡迎報名參加3月9日——Ansys HFSS 2021 R1新功能介紹網絡研討會。
傳統的電子系統電磁分析方法重點關注的是PCB設計和高速信號，定義電路板堆疊和材料屬性，并仿真信號跡線，生成信號丟失和相鄰跡線（近端/遠端）串擾的S參數響應模型，并將其整合到后續的電路仿真中，以測量總體發送/接收信號的保真度。然而，與連接單個S參數模型相比，當前電子系統的復雜性需要一種更全面的方法進行電磁耦合仿真，系統將集成從音頻到毫米波的廣泛信號頻率，并在極緊湊的體積外殼中采用高級封裝。
Ansys HFSS團隊正在著力推進多項技術更新，包括計算和網格生成的關鍵領域，以實現這樣的分析。
展開 因此，感知信息也需要融合，感知信息也需要相互補充。
這里引出一個重要的概念：多傳感器信息融合（information fusion）。各種不同的傳感器，對應不同的工況環境和感知目標。比方說，毫米波雷達主要識別前向中遠距離障礙物（0.5米-150米），如路面車輛、行人、路障等。超聲波雷達主要識別車身近距離障礙物（0.2米-5米），如泊車過程中的路沿、靜止的前后車輛、過往的行人等信息。兩者協同作用，互補不足，通過測量障礙物角度、距離、速度等數據融合，刻畫車身周邊環境和可達空間范圍。
圖6：智能汽車感知模塊
信息融合起初叫做數據融合（data fusion），起源于1973年美國國防部資助開發的聲納信號處理系統，在20世紀90年代，隨著信息技術的廣泛發展，具有更廣義化概念的“信息融合”被提出來，多傳感器數據融合MSDF (Multi-sensor Data Fusion）技術也應運而生。
數據融合主要優勢在于：充分利用不同時間與空間的多傳感器數據資源，采用計算機技術按時間序列獲得多傳感器的觀測數據，在一定準則下進行分析、綜合、支配和使用。獲得對被測對象的一致性解釋與描述，進而實現相應的決策和估計，使系統獲得比它各組成部分更為充分的信息。
一般地，多源傳感器數據融合處理過程包括六個步驟，如下圖所示。首先是多源傳感系統搭建與定標，進而采集數據并進行數字信號轉換，再進行數據預處理和特征提取，接著是融合算法的計算分析，最后輸出穩定的、更為充分的、一致性的目標特征信息。
圖7：多源數據融合過程
利用多個傳感器所獲取的關于對象和環境全面、完整信息，主要體現在融合算法上。因此，多傳感器系統的核心問題是選擇合適的融合算法。對于多傳感器系統來說，信息具有多樣性和復雜性，因此，對信息融合方法的基本要求是具有魯棒性和并行處理能力,以及方法的運算速度和精度。
展開 在汽車行業邁向智能化、自動化的今天，自動駕駛技術也在快速發展。為了進一步讓自動駕駛更加“智能化”，像老師傅一樣進行開車，離不開對車輛周圍環境的全面認識。
面對復雜的感知任務，單一傳感器的局限性逐漸顯現，比如相機對目標的顏色和紋理比較敏感，但易受光照、天氣條件的影響。LiDAR以獲得目標精確的3D信息，但無法獲得目標紋理，易產生噪點等情況。多傳感器數據融合技術應時而生，通過整合不同傳感器的優勢，為車輛提供了一個全面、立體的感知維度。
一、多傳感器融合的先決條件
當多種傳感器裝在同一輛車上時，使用同一個系統來采集并處理數據。為了確保這些傳感器采集的數據能有效精準識別同一個物體，需要對這些傳感器進行統一時鐘和坐標系，即最終實現：同一個目標在同一個時刻出現在不同類別的傳感器的同一個世界坐標處。
圖1：傳感器融合先決條件
1、統一時鐘
確保所有傳感器數據在時間上的一致性，為后續處理提供同步基準。關于時間同步的詳細內容可見往期內容：
《自動駕駛：揭秘高精度時間同步技術（一）》
https://www.yqgqt.org.cn/post/1942685
《自動駕駛：揭秘高精度時間同步技術（二）》
https://www.yqgqt.org.cn/post/1943634
2、統一坐標系
統一坐標系包含兩步，一是運動補償，二是傳感器標定。
① 運動補償：確保數據時效性
運動補償是針對周期性采集數據的傳感器，如激光雷達（LiDAR），其數據采集周期可能長達100毫秒。
展開 看到很多顯示器公司在介入，但他們需要了解半導體技術，同時半導體公司的發展也更加依賴顯示技術的進步。Micro-LED顯示器的生產過程與傳統的方式不同，它更接近半導體技術。”
默克公司作為一家顯示器材料供應商，目前也在討論這一點。事實上，除了LED芯片本身尺寸的減小外，業界小尺寸Micro-LED屏幕也更傾向于使用CMOS作為背板驅動技術，這和傳統液晶顯示器（如非晶硅和低溫多晶硅等）用TFT驅動方式不同。這應該是安高博提到的半導體和顯示器加速融合的重要表現之一。實際上，這可能會導致顯示行業價值鏈的劇烈變化，但要真正實現Micro-LED顯示器的大規模生產，業界還有很長的路要走。
本文將試圖從一個較為一般角度來討論這個問題：為什么這種面向未來的顯示技術如此神秘，它目前正面臨哪些挑戰，它相對于LCD和OLED又有什么優勢？
談論顯示器的優點，無非是對比顯示器的亮度、對比度、色域、壽命、響應時間和功耗等參數。BOE之前在公開演講中總結過一個表格，如圖2所示。盡管認為其中一些參數可能存在爭議，但從理論上講，Micro-LED顯示器在這些方面顯示出壓倒性優勢，其中許多參數更是目前應用中夢寐以求的，比如幾個數量級的亮度提升。另外，Micro-LED技術還有一些未經認可的優點，包括視角、ppi（像素密度）等。
圖2. LCD、OLED和Micro-LED顯示器的性能參數對比
不夠，表格中的一些參數還處于理論層面，例如EQE（External Quantum Efficiency，外部量子效率）和功耗。理論上，Micro-LED在這兩個參數方面也具有顯著優勢，但是實際情況并不是這樣的。
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在人工智能、低空經濟與新一代信息技術加速融合的背景下，工程創新正不斷向更前沿、更跨界的方向演進。圍繞這一趨勢，Ansys在近期發布的“應用類系列網絡研討會”中，特別策劃推出9場新興行業專題內容，聚焦eVTOL、AI驅動的高速電光仿真、硅光芯片、optiSLang AI+優化、機器人、AI/ML驅動的天線與微波及互連器件設計，以及AI驅動的個體化心臟仿真等熱點方向，系統呈現仿真技術如何賦能前沿應用場景
<p class="ql-align-center"><br></p><p><img class="ztext-gif" width="640" role="presentation" src="https://pic1.zhimg.com/v2-4535bc19aaf1c155e5894f226a8af668_b.webp" data-thumbnail="https://pic1.zhimg.com
一、引言
無論是暴雪過后的街道、夜幕下車燈照亮的路面、還是雨霧交織的高速公路——這些對人類駕駛員而言習以為常的場景，卻構成了自動駕駛系統面臨的環境感知極限挑戰。這是由于傳統3D場景重建技術在面對復雜環境時常常力不從心：要么把雪花當成場景的一部分輸入進模型，要么在光照變化時直接失效。
近年來，3D高斯潑濺（3D Gaussian Splatting, 3DGS）技術的崛起，為這一困境帶來了革命性轉機
<p class="ql-align-center"><strong>織物結構化網格生成的兩種思路</strong></p><p>首先介紹一下什么是結構化網格。這個結構不是力學里面結構的概念，在流體網格講的比較多。所謂結構化，指的是生成網格的基本型面和節點布置，由明確的映射關系，可以得到符合規律的網格（一般指的四邊形、六面體）。</p><p>我們在前面文章介紹了三維機織（2.5D）復合材料的基本概念
三維機織復合材料簡介
三維機織又稱2.5D，和平面機織材料相比，它的經紗可以穿越厚度方向的其他層，上下交織，經緯互鎖。
這種結構本質上還是由經緯兩組紗構成，但是又具有了厚度方向紗線，因此稱2.5D。
這種結構的好處就是經緯互鎖，層層交聯，抗分層特性好。
層合板確實容易分層，但是成型前層層不相干，實際制造中逐層鋪貼過程可以讓樹脂和纖維充分浸潤。或者直接每層制成預浸料
一、背景
在過去數十年中非結構網格被廣泛應用于工業仿真領域，例如著名商業CFD軟件Fluent以及開源CFD軟件OpenFOAM都采用了基于非結構網格的有限體積法，而大多數結構分析軟件例如Abaqus、Nastran等都采用了基于非結構網格的有限元法。非結構網格的流行不是沒有原因的。幾乎所有的工程幾何結構都是非常復雜的，結構化網格雖然在精度和收斂性等方面有優勢
摘要：
本案例利用Fluent Meshing對固定翼無人機進行網格劃分，采用全多面體網格方案減少30%單元量仍保持湍流粘性底層解析能力，不僅為無人機巡航/爬升等多工況氣動仿真提供了高精度網格基礎，還通過標準化流程支持氣動-結構耦合、控制仿真等跨學科研究，兼顧工程效率與計算經濟性。
特別適合無人機設計工程師快速掌握復雜氣動外形的工業級網格生成策略、CFD工程師學習多物理場仿真的網格適應性優化方法
<figure style="text-align: center;"><figure class="figure-image" contenteditable="false" data-img="https://img.jishulink.com/202507/attachment/b26765bcff1f488dacddd801c936c458.gif" style="display: inline-block
在上期電磁網格劃分《乘用車高頻電磁網格劃分指南（HyperMesh for Feko）》文章中，主要講了鈑金件的網格劃分技巧，包括幾何清理與簡化、批處理網格劃分、網格快速共節點技巧分享，本期將為大家介紹注塑件的電磁網格劃分技巧。
大多數情況下，非金屬件對天線信號影響很小，建模時可直接忽略；如果非金屬件位于天線附近，比如天線的塑料外殼，能吸收或反射電磁波信號，導致天線方向圖性能變化
NEWS
5月9日，由江蘇省汽車工程學會和 Altair 合作舉辦的清研大講堂第三十三期暨Altair網絡研討會圓滿落幕。本期聚焦探討人工智能（AI）和無網格技術如何助力汽車行業仿真方面提效。
研討會特邀全球汽車安全系統領導者 AutoLiv 的全球技術專家 Srivathsa Jagalur、Altair高級技術經理張晨以及Altair技術工程師湯凱利
