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登錄電磁場的視頻
平臺進行電磁產品電磁熱耦合分析; 8) 掌握Workbench平臺進行電磁產品電磁熱雙向耦合分析; 9)掌握Workbench平臺進行電磁產品電磁振動耦合分析; 10)掌握Workbench平臺進行電磁產品電磁振動噪聲耦合分析; 二、典型問題: 1) 電磁場問題類型; 2) ANSYS Maxwell各求解器的應用范圍; 3) ANSYS Maxwell電磁場分析的注意事項; 4)
Ansys chip-in-package電磁場仿真總結 講師簡介: 楊晨,Ansys ESBU高級應用工程師,主攻方向是模擬芯片電源完整性分析、可靠性分析、RFIC電磁場分析。在分析電磁場干擾領域,擅長應用ANSYS-HELIC工具,生成RFIC設計需要的電感、傳輸線等物理圖層,抽取全芯片電磁場模型,結合后仿真網表建立關鍵器件電磁場模型,對全芯片進行電磁風險定性分析。
此課程是Workbench電磁多物理場耦合課程中磁熱耦合部分,參加此課程學習的前提是掌握了ANSYS Maxwell電磁場的分析應用的。 本課程是基于ANSYS 2023版本軟件進行相關內容講解,涉及低頻電磁產品的ANSYS Maxwell電磁場仿真優化分析技能的提升,電磁產品的電磁熱、電磁結構力、電磁結構振動噪聲分析,此課程的培訓目標、培訓大綱等信息見下面介紹。
此課程是Workbench電磁多物理場耦合課程中電磁結構力耦合部分,參加此課程學習的前提是掌握了ANSYS Maxwell電磁場的分析應用的。 本課程是基于ANSYS 2023版本軟件進行相關內容講解,涉及低頻電磁產品的ANSYS Maxwell電磁場仿真優化分析技能的提升,電磁產品的電磁熱、電磁結構力、電磁結構振動噪聲分析,此課程的培訓目標、培訓大綱等信息見下面介紹。

利用 Cadence Clarity 克服復雜的三維電磁場仿真挑戰 適用人群: 消費電子、無線通信、汽車、航空航天等行業的SI、PI、EMI、EMC工程師,射頻微波器件及天線設計工程師,高校教師及學生。 直播詳細介紹 Cadence Clarity? 3D Solver是一款基于有限元算法的三維電磁場仿真工具。
通過實例詳細講解Maxwell電磁場有限元仿真軟件的用法及使用技巧
Altair Feko / WinProp 高頻電磁場仿真分析培訓 內容大綱: 上午:Feko功能特點、前/后處理GUI、仿真流程、天線仿真案例、天線布局仿真案例 下午:Feko RCS仿真案例、WinProp功能特點、車-車通信仿真案例、飛機-地面站通信仿真案例
ANSYS HFSS是一款針對任意三維結構的全波電磁場仿真分析軟件,具有使用范圍廣、仿真精度高等特點,并集成多種數值算法,可全面覆蓋電小尺寸到電大尺寸各種電磁場應用場景,對射頻微波和信號完整性進行評估分析。 在電子產品設計中,我們需要借助ANSYS HFSS全三維電磁場仿真分析,來確定系統中的電磁鏈路或部件的電磁場特性。
ANSYS HFSS是一款針對任意三維結構的全波電磁場仿真分析軟件,具有使用范圍廣、仿真精度高等特點,并集成多種數值算法,可全面覆蓋電小尺寸到電大尺寸各種電磁場應用場景,對射頻微波和信號完整性進行評估分析。 在電子產品設計中,我們需要借助ANSYS HFSS全三維電磁場仿真分析,來確定系統中的電磁鏈路或部件的電磁場特性。
ANSYS HFSS是一款針對任意三維結構的全波電磁場仿真分析軟件,具有使用范圍廣、仿真精度高等特點,并集成多種數值算法,可全面覆蓋電小尺寸到電大尺寸各種電磁場應用場景,對射頻微波和信號完整性進行評估分析。 在電子產品設計中,我們需要借助ANSYS HFSS全三維電磁場仿真分析,來確定系統中的電磁鏈路或部件的電磁場特性。
ANSYS電子解決方案為電子行業用戶提供的電磁場、電路系統仿真解決方案幫助行業客戶充分應對電子行業復雜挑戰。ANSYS HFSS是一款針對任意三維結構的全波電磁場仿真分析軟件,具有使用范圍廣、仿真精度高等特點,并集成多種數值算法,可全面覆蓋電小尺寸到電大尺寸各種電磁場應用場景,對射頻微波和信號完整性進行評估分析。

1維超導電磁場模型
HFSS軟件一直致力于高頻電磁場方面的研發和應用,基于其全方面的底層求解器能力,得到了廣泛的應用和認可。在其今年發布的2019R2版本和R3版本中,新增了微放電效應求解器(Multi-Paction solver),在HFSS精確分析器件空間電磁場分布的基礎上,進一步高效的模擬微放電過程及微放電防護措施的有效性。
直流電磁鐵電磁場仿真設置 直流電磁鐵繞組設置,仿真繞組電阻、電流隨溫度變化曲線 電磁力隨溫度變化曲線 電磁鐵與溫度、流體場雙向耦合設置 溫度與流體耦合設置 電磁場、溫度場后處理查看
該模型基于Feko的空間場數據,能迅速預測不同頻率下任意坐標點的場強幅值。 實現步驟包括: 導入并預處理數據 選擇合適的機器學習算法訓練模型 優化模型性能,并最終實現實時預測。構建整個流程時間需要10分鐘,但可復用流程,新的空間場內的預測只需要在流程中替換數據運行即可。 優點: 采用RapidMiner預測模型后,收益顯著。