列車空氣動力學、車輛動力學
關注創建者：BigOcean 創建時間：2016-04-22
列車空氣動力學、車輛動力學的視頻教程
ABAQUS“列車-軌道-橋梁”耦合動力學仿真
1、學員可以掌握abaqus在《列車-線路-橋梁》動力學仿真分析的工作流程、注意事項及必備技能：abaqus軟件基本操作和方法； 2、了解國內列車運行安全性和平穩性規范 3、解決學員在abaqus軟件應用過程中遇到的難點和痛點； 4、解決學員在《列車-線路-橋梁》仿真分析建模過程中所遇到的難點問題和痛點，能夠具備獨立建立整車模型的能力； 5、掌握結果后處理的方法，能夠正確解讀仿真結果，提出合理的結構改進建議
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列車空氣動力學、車輛動力學的實例教程
本人某985土木工程碩士，橋梁風工程方向，接橋梁抗風、列車空氣動力學數值模擬項目。
Evija的空氣動力學設計
可是由于它采用碳纖維結構，它本身的重量只有1.68噸，這說明理論上講，它是可以倒立著懸在平的隧道頂部狂奔的。
當然，這只是理論上，大家千萬不要嘗試。還有一個原因是，這輛車價格在2000萬左右，絕大多數人也沒法嘗試。
從研究一杯水，一口氣，到一架飛機，一輛跑車。科技正在越來越快的改變著世界。孔子說：學而時習之，不亦說乎。有許多人把“習”理解成復習。我倒覺得，理解成實踐更好。科林查普曼把他學到的空氣動力學知識用到了汽車上，并且創造了超一流的跑車品牌路特斯，這是一件多么快樂的事啊！
下載地址：空氣動力學陳再新
展開 本文通過Altair公司的前處理器HyperMesh及CFD求解器AcuSolve，對新型時速250公里動車組明線運行的工況進行了計算流體力學仿真研究，模擬分析了平直軌道無風行駛、受垂直于行車方向側風行駛以及列車交會等數種工況，計算所得壓力分布也為車輛結構設計提供了空氣動力學載荷。
馮志琦_AcuSolve在高速鐵路車輛空氣動力學中的應用.pdf
很多人第一次聽到空氣動力學這個詞時，或許會比較頭痛，感覺進入到了一個玄之又玄的領域。畢竟在大家印象中，空氣動力學大多與飛行器有關，比如飛機、火箭、戰斗機等等。但其實，空氣動力學其實距離我們日常生活很近。
從字面理解，空氣動力學解決的就是如何讓物體在空氣中保持更高效運動的科學。因此，一切需要運動的物體，就比如，跑步中的人、騎行中的自行車，甚至是行駛中的高鐵、汽車等，想要保持更快速、更省力、更節能的運動，都與空氣動力學息息相關。
當然，雖然空氣動力學對汽車領域非常重要，但在汽車百年多發展歷史中車企真正開始研究空氣動力學的歷史并不是特別長。我們都知道早期的汽車造型都非常方正，沒有任何流線型的設計概念，而一直到20世紀中葉以后，車企才開始重視起汽車空氣動力學的設計，而在汽車空氣動力學中需要解決的兩個問題就是風阻和升力。
車企為何愛吹噓“風阻系數”
在力學中，空氣動力學其實是流體力學的一個分支，空氣也被認為是流體的一種。而我們都知道，流體密度越大，對任何通過它的物體形成的阻力就越大，汽車在高速行駛中所遇到的最大阻力就是“風阻”。風阻形成了一個平行于車輛行駛平面的力，阻礙汽車運動，而且這個阻力也會隨著車速變快而變大，風阻變大也意味著油耗越高、車輛最高車速也降低得越多（發動機功率輸出保持恒定的情況下）。
同時一輛車想要保持更高時速，那背后所需要解決的技術難題也成幾何數增長，這也是為什么當布加迪Chiron創下490km/h時速記錄時，會引起那么大關注的重要原因。當然，如果你無法理解，那么以F1賽車為例會更容易想象背后的難度。
展開 優化迭代曲線
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總結
傳統的車輛空氣動力學仿真需要經歷幾個步驟：CAD 模型簡化和清理，網格生成，求解器參數設定，HPC 計算和后處理的步驟。通常一輪設計迭代需要數天時間。而 PhysicsAI 工具可以在一分鐘內從整車幾何或面網格上預測出相當準確的空氣動力學參數。幾何深度學習在復雜模型流體力學模擬中展現出革命性潛力：實現實時仿真，推動快速設計優化。
幾何深度學習的預測精度不僅依賴于訓練樣本的可靠性，樣本數量，樣本的多樣性。訓練方法，如超參數的微調，聚類方法，離群值的識別等因素也會產生顯著影響。
高保真 CFD 數據（如LES/DES）生成，風洞試驗標定成本高昂, 企業和科研機構合作建立開放的標準車型數據庫有助于推動行業的技術進步。
參考文獻：
[1] Michael M. Bronstein, Joan Bruna, Yann LeCun, Arthur Szlam, Pierre Vandergheynst. Geometric deep learning: going beyond Euclidean data. IEEE Signal Processing Magazine Volume: 34, Issue: 4 July 2017.
[2] Mario Lino, Stathi Fotiadis, Anil A. Bharath, Chris D. Cantwell1. Current and emerging deep-learning methods for the simulation of fluid dynamics.
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關鍵詞：AIMD；xtb；富勒烯；分子動力學
背景介紹
富勒烯是一類具有高度對稱性的碳分子，其獨特的結構使其在材料科學、化學反應、納米技術等領域具有廣泛的應用前景。富勒烯的形成過程涉及復雜的反應機制和分子間相互作用，因此，研究其形成機理對于理解富勒烯合成的熱力學和動力學特性至關重要。傳統的實驗方法難以從原子尺度揭示富勒烯的形成過程，而基于從頭算（AIMD，Ab Initio Molecular
Adams（Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems）是全球多體動力學仿真領域的標桿軟件，由 MSC Software 公司開發（現隸屬于 Hexagon 集團），憑借領先的虛擬樣機技術，成為汽車、航空航天、重型機械等行業系統級動力學分析的首選工具，全球市場占有率超 60%。
一、軟件核心介紹
Adams 是集建模、求解、可視化
隨著非化石能源開發與儲能技術的跨越式發展，新能源汽車及高密度數據中心對儲能設備的能量密度提出了極高的要求。在充放電循環中，動力電池內部高能量密度的上升往往伴隨巨量熱流的產生。若無法及時耗散熱量，局部熱點的積聚不僅會加速電池老化，在極端工況下更易引發熱失控（Thermal Runaway），導致電池起火乃至爆炸的災難性后果。因此，構建高效、安全的熱管理系統是突破產業瓶頸的核心任務。
傳統的空氣冷卻與間接式液冷存在接觸熱阻大
使用火災動力學模擬器(FDS)完成火災CFD模擬課程（英）
發布于2026年3月
MP4 | 視頻：h264, 1920x1080 | 音頻：AAC, 44.1 KHz, 雙聲道
語言：英語 | 時長：12小時45分鐘 | 大小：9.42 GB
**FDS實用火災建模 — 熱釋放速率、暖通空調、控制系統及高級CFD
基于LS-DYNA軟件，巖石采用近場動力學方法建模，滾刀為剛體，參考文獻如下
復現模擬
關鍵詞：GROMACS；小分子；自組裝；分子動力學；回轉半徑
背景介紹
小分子自組裝過程廣泛存在于材料、生命與能源體系中，其微觀機理關乎膠束/囊泡形成、層狀有序相的出現以及功能納米結構的穩定性。相比僅觀察宏觀現象，分子動力學（MD）能在原子尺度直接揭示小分子的自組裝機理，直觀體現其自組裝過程，從而為藥物，納米材料設計提供理論依據。
本案例基于GROMACS軟件，模擬分析匹格列酮四聚體的分子自組裝過程
工程系統動力學、建模、仿真與設計：拉格朗日圖與鍵圖方法
工程系統動力學、建模、仿真與設計.epub
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英文 |EPUB（真實）|2021年 |217頁 |ISBN ：無 |20.4 MB
本書介紹了有效的系統建模方法，包括拉格朗日圖和鍵圖，以及相關工程軟件工具20-sim的應用。內容面向工程學生和該領域的專業人士，支持他們理解和應用這些建模
工程系統動力學、建模、仿真與設計：拉格朗日圖與鍵圖方法
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精通OpenFOAM中的拉格朗日粒子動力學-全套案例-中文字幕（srt）
精通OpenFOAM中的拉格朗日粒子動力學 | Mastering Lagrangian Particle Dynamics In Openfoam
MP4 | 視頻：h264, 1920x1080 | 音頻：AAC, 44.1 KHz
語言：英語 | 大小：2.50 GB | 時長：2小時
<p>本算例集基于 MATLAB 編寫，深度聚焦于近場動力學對應模型（Correspondence Model）中的核心痛點——零能模式（數值不穩定性）的消除。代碼通過一個帶中心圓孔的三維/二維板拉伸試驗，復現并對比了三種主流的穩定化控制方案。核心研究內容常規態基近場動力學 (Ordinary State-based PD)：基礎模型實現，作為對比基準。零能模式抑制算法對比：Silling 方案 (
