Nastran Abaqus nCode 結構優化 項目經驗
關注創建者：Andy_Wang 創建時間：2016-03-30
Nastran Abaqus nCode 結構優化 項目經驗的視頻教程
動力電池包結構CAE分析34講：Workbench LS-DYNA模態振動沖擊疲勞實戰
三、實戰案例驅動，強化應用能力 1、34講實戰課程，全流程演練：精心設計 34講實戰課程，從電池結構建模、仿真參數設置到結果分析與優化，覆蓋動力電池結構 CAE 分析全流程。每講課程都配有實際案例操作，學員在學習過程中邊學邊練，快速積累項目經驗，實現從理論到實踐的高效轉化。
￥799 8小時42分鐘 339播放
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新能源汽車電池包結構仿真教程25講-獲得Hypermesh、Abaqus和nCode聯合仿真分析能力
《電池包結構仿真教程 25講》獲得Hypermesh、Abaqus和nCode聯合仿真分析能力，是筆者汽車行業工作經驗總結，它包括新能源汽車電池包網格劃分、電池包國標仿真、電池包疲勞仿真。講解了電池包有限元模型的建立，講解了ncode進行定頻掃頻隨機振動疲勞求解方法，電池包模態接觸處理方法、電池包的螺栓，膠結，焊接處理方法和abaqus計算電池包模態，沖擊，跌落，碰撞，擠壓的方法等。
￥399 12小時41分鐘 1465播放
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Altair 電驅動總成多物理場仿真與優化系列網絡研討會
8月10日電驅動總成結構力學仿真應用與拓撲優化（免費）【已結束】 直播時間：2022-08-10 19:30 主講人：梁闖 Altair技術工程師，十多年CAE仿真工作經驗，主要負責Altair結構仿真及優化相關軟件的項目咨詢及推廣工作。
免費 5小時7分鐘 1006播放
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Nastran Abaqus nCode 結構優化 項目經驗的最新內容
基于HFSS與Circuit協同仿真，達成CPO芯片一體化設計與優化；3. 運用PyAEDT自動化腳本，高效完成硅基MZM調制器參數化建模；4. 依托optiSLang AI瞬仿技術，提速光芯片結構多目標智能尋優；5. 借助SimClaw智能體，閉環光芯片建模仿真優化全流程。
回顧過去三年的獲獎作品，一個非常明顯的趨勢：優秀作品早已不只是“完成一次仿真分析”，而是正在利用仿真推動整個研發流程優化，甚至改變產品設計方式。越來越多的獲獎項目開始呈現出以下特點：
從單一物理場分析走向多物理場協同
從器件級驗證走向系統級設計優化
從經驗驅動走向 AI 與自動化驅動設計
為什么他們能夠脫穎而出？
Ansys Mechanical 拓撲優化仿真解決方案；2. 輕量化結構設計案例分析。
Abaqus：從隱式非線性到用戶子程序的深度定制
Abaqus采用極其模塊化的*MATERIAL關鍵字樹狀結構，使得多物理場耦合特性的定義更加符合人類直覺。
以CAE仿真為特色和入口，在結構、流體、電磁、熱動力學、工藝、聲、光及加工工藝等領域，擁有深厚的專家資源和項目經驗。累計幫助1200+企業解決制造業研發困擾，100萬+工程師提升專業能力。
面向企業：我們提供精準的項目導航培訓、深度的項目技術分析與高效的項目二次開發服務，致力于成為企業研發創新路上最可靠的技術智庫與實戰伙伴，助力企業研發能力提升。
七、沉浸式體驗與場景驗證，優化產品迭代
展會設置標準化動態演示場、未來應用場景沉浸式體驗艙等特色區域，企業可展示產品在復雜地形行走、精細操作、人機協同等場景的表現，直觀呈現技術優勢與不足。同時，可通過現場觀眾反饋、行業專家點評，收集精準的產品優化建議，快速迭代產品功能，適配市場需求，提升產品的實用性與競爭力，推動產品從“能做”走向“好用”。
全流程仿真教學：覆蓋從輸入數據規范、核心分析方法，到結果解讀與工程優化的完整流程，掌握 ANSYS Mechanical & nCode 的振動疲勞分析閉環技能。
理論與工程結合：不空談理論，以車燈實際工況為案例，講解可直接落地的分析思路與優化建議，助力快速解決項目中的疲勞失效問題。
以CAE仿真為特色和入口，在結構、流體、電磁、熱動力學、工藝、聲、光及加工工藝等領域，擁有深厚的專家資源和項目經驗。累計幫助1200+企業解決制造業研發困擾，100萬+工程師提升專業能力。
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Ansys Mechanical 拓撲優化仿真解決方案
2.輕量化結構設計案例分析
講師：
鄭偉巍 | Ansys 高級應用工程師
鄭偉巍，Ansys高級應用工程師。畢業于哈爾濱工業大學熱力渦輪機專業，20年不同領域的結構有限元仿真應用經驗。目前負責Ansys結構產品技術支持工作，主要負責產品：Mechanical，Ncode，Motion。
例如后視鏡結構優化，有限個參數的幾何機構優化，水冷板流道的優化.其僅僅是簡單模型。
2.AI有用，可以處理數據。將CAE計算的結果，根據不同的變量DOE設計計算15組或者更多的數據結果，讓AI分析其變量和結果之間的聯系，根據最終的目標結果反推出一個最優輸入數據，并CAE再次驗證。
這種應用應該是AI目前最常用方式，僅僅局限于從數據中發現規律。
