hypermesh模型優化
關注創建者：黑發 創建時間：2017-01-04
hypermesh模型優化的視頻教程
基于Abaqus-ATOM優化模塊尺寸優化控制臂實用仿真(附帶詳細cae模型文件)
本實例是基于Abaqus-ATOM優化模塊對控制臂進行尺寸優化實用仿真,本期視頻所用的模型網格為殼單元,本視頻包含全流程常規建模步驟涉及到分析步的設置,材料截面的設置,邊界載荷施加等,尺寸優化模塊涉及到應變能目標和體積目標的設置，厚度尺寸的上下限約束等,提交計算,結果查看等,附帶詳細涉及的模型,有需要的同學可自行下載查看。
￥29.9 6分鐘 23播放
查看
基于Optistruct拓撲優化控制臂優化實用仿真(附帶詳細hm模型)
本實例是基于optistruct優化模塊優化控制臂優化實用仿真,本實例包含常規建模步驟涉及到分析步的設置,材料屬性的設置,邊界載荷施加等,優化模塊涉及到體積分數的設置,體積最小化約束 ,拔模方向約束等,提交計算,結果查看等,附帶詳細涉及的.hm模型,有需要的同學可自行下載查看。
￥29.9 4分鐘 42播放
查看
基于Abaqus-ATOM優化模塊拓撲優化控制臂實用仿真(附帶詳細cae模型)
本實例是基于Abaqus-ATOM優化模塊拓撲優化控制臂優化實用仿真,本實例包含常規建模步驟涉及到分析步的設置,材料截面的設置,邊界載荷施加等,優化模塊涉及到應變能的設置,體積約束,邊界幾何約束,拔模方向約束等,提交計算,結果查看等,附帶詳細涉及的.cae(Abaqus6.14)模型,有需要的同學可自行下載查看。
￥29.9 8分鐘 81播放
查看
hypermesh模型優化的實例教程
壓鑄是一種金屬鑄造工藝，將熔融的金屬壓迫進入模腔從而生成相應模型。本案例的研究中主要進行壓鑄部件的形狀優化。在CAESES軟件里使用了8個設計變量創建了參數化的模型，同時耦合FLOW-3D軟件對定義的目標參數進行計算和監控。
這項研究的主要目標是減少壓鑄過程中整體夾帶的空氣量。同時，控制自由表面缺陷濃度（這些表面雜質主要是自由表面上的氧化物）不高于基準模型。我們基于CAESES與FLOW-3D建立了一個全自動化的工作流程，其中CAESES優化策略用于生成和分析不同的設計變體。
鑄模系統，其中綠色部件在優化過程中形狀是可變的
幾何模型
初始的基準幾何模型由外部導入到CAESES里，并在CAESES里重新下構建一個全參數化的幾何模型。從一個實體模型中移除模具，流道和噴射套筒等區域，形成一個封閉的流體域模型，并建立自動化工作流程，自動地生成網格。
該部件的長度、角度和其他的一些幾何特征都是可以變動的。以下動畫顯示了在自動優化中幾何模型的一些典型變化：
限制約束
壓鑄液由流道進入壓鑄件的速度范圍在20~60m/s；該段模型應能與整個流道模型相匹配；當壓鑄液進入壓鑄件時，才能進入快速澆注階段；壓鑄液的流動應通過從薄截面到厚截面的最短路徑。
自動CFD計算
針對初始模型，在FLOW-3D軟件中進行分析設定，之后通過CAESES里的“軟件鏈接”功能，這些設定可以對新生成的變體進行重復使用。從材料的物性參數到網格參數都可以在CAESES里控制。由FLOW-3D生成的結果數據可以自動地導入CAESES并提取目標參數對模擬結果進行評估。
展開 這里在介紹一下截面力提取的方法，正常處理過程是需要提前在模型中定義好截面，然后將截面力輸出才可以在后處理軟件中完成截面力的提取。這里介紹一下基于META后處理截面力的提取，不需要在模型中事先定義，只需要在后處理時即可完成任意截面的截面力的提取。即通過Meta-Calculate-Section Forces插件完成。
以上便完成了結構正碰分析下靜態載荷工況分解以及對應工況下截面力。在整車結構碰撞工況對應的柔度計算和結構碰撞拓撲分析優化時，分別應用上述載荷創建對應的工況以及在對應的位置進行加載即可。
三.多模型優化
多模型優化同時對多個模型進行協同拓撲優化，本例中包括車身剛度拓撲優化和整車結構碰撞拓撲優化兩個模型。多模型優化不需要太多的額外設置，只需要設置一個計算文件即可，提交計算時提交該文件即可。本例的MMO求解文件如下：
最后根據單模型拓撲優化和多模型拓撲優化結果進行拓撲優化結果的解讀。完成概念階段整車拓撲優化傳力路徑優化。
以上簡單介紹了多模型優化MMO在整車拓撲優化分析中的應用。后續還會介紹多模型優化在參數優化尺寸優化中的應用。
展開 lsyna坦克模型k文件/坦克模型k文件
lsyna坦克模型k文件/dyna坦克模型k文件和hypermesh網格模型文件
付費后私聊發送郵箱給我獲取k文件
ITER 外殼整體模型 Hypermesh模型
通過訓練集進行支持向量機模型的訓練，并通過測試集進行對模型精度的測試。通常CAE分析優化代理模型精度是使用R2值進行評價的，一般要求大于95%。
這里定義一個計算R2值的函數。
綠色曲線為真實CAE計算值，紅色曲線點為支持向量機機器學習模型預測值。
綠色曲線為真實CAE計算值，紅色曲線點為貝葉斯嶺回歸機器學習模型預測值。
以上數據中第一列為真實CAE計算結果，第二列為AI模型預測結果，第三列為差異百分比?？梢钥闯鼍群芨摺? 本例中實質是在進行回歸分析，因此回歸機器學習模型都可以用于本例中數據的處理。如多項式回歸、嶺回歸、決策樹回歸和神經網絡回歸等。
三.代理模型（元模型）
傳統的代理模型包括徑向基函數、多項式、Kriging等等模型。本例中介紹Kriging代理模型生成。
定義Kriging代理模型生成函數，并通過訓練集進行代理模型生成。然后通過訓練集進行模型精度測試。
可以發現，在小數據集時傳統的代理模型要比機器學習模型精度高的多，而隨著數據集的增大時，機器學習模型的精度會隨著數據集的增大而提高。
為了進行對比，使用優化軟件進行相關分析。本例中使用modefrontier進行。通過將數據集按8:2分為訓練集和測試集數據。
為了進行對比，選擇Kriging模型。Modefrontier同樣有機器學習模型，如支持向量機回歸，K近鄰、多層感知機等等。這方面modefrontier較其他優化軟件要先進的多。包括數據處理等內容也較其他優化軟件更加豐富。
在測試集中進行分析后，代理模型計算結果和真實結果偏差曲線。
展開 
hypermesh模型優化的相關專題、標簽、搜索
hypermesh模型優化的最新內容
01/簡介
隨著集成電路制程向3nm及以下節點突破，光刻系統的光學畸變、掩模三維衍射及光致抗蝕劑非線性響應等效應疊加，使光源-掩模協同優化（SMO）成為保障成像精度的核心技術。
傳統線性壓縮感知技術雖在光源單變量優化中實現了降維高效求解，但面對SMO場景中掩模-成像的強非線性映射關系，其線性假設難以精準刻畫優化變量與成像質量的關聯，導致優化精度與可制造性失衡
<p>一、 核心痛點與解決方案（圖文介紹）</p><p><strong>1. 痛點：Excel模型很完美，但“規劃求解”太拉胯</strong> 很多工程與科研人員（特別是土木、化工、金融領域）習慣用Excel構建復雜的計算模型，里面包含了大量的Sheet關聯、VBA自定義函數。當需要對這些模型進行參數反演或優化時，Excel自帶的Solver（規劃求解）往往表現極差：<strong>容易陷入局部最優
自7月21日起，用戶可在3Dfindit工程平臺上訪問日本五金組件專家世嘉智尼公司(Sugatsune)的完整產品系列的CAD 3D目錄。從現在起，全球的設計人員可以隨時隨地搜索、查看和下載超過11000個精密制造的技術鉸鏈、鋁型材組件、直線導軌、插銷、門禁解決方案、特殊緊固元件以及許多其他產品和解決方案的CAD模型數據信息，并能將其直接運用到開發流程。
人體下肢拓撲優化模型9個月前
人體下肢拓撲優化模型ansys計算源文件
包括模型、網格、設置、計算結果、優化后的模型應力分布
主要是獲取下肢模型，后續可以自行調整優化策略
AEDT Icepak 是 Ansys Electronics Desktop（AEDT）平臺中用于電子熱管理的 CFD 求解器。它基于 Ansys Fluent CFD 求解器，可預測 IC 封裝、PCB、電子裝配體、外殼和電力電子設備中的氣流、溫度和熱傳遞，為電子冷卻提供強大解決方案。
8月5日，Ansys官方研討會『AEDT Icepak降階模型：動態熱管理及快速優化解決方案
在工程領域，面對復雜模型的高計算量挑戰，代理模型成為提升分析效率的關鍵手段。本文聚焦代理模型，開篇闡述其定義與核心思想，即通過顯式函數近似替代復雜原模型，模擬結構輸入輸出關系。
本文詳細介紹了代理模型的構造流程，包括模型選擇（如二次多項式、徑向基函數等）、參數敏感性分析（篩選關鍵參數）以及試驗樣本設計（運用多種數理統計方法）。同時，說明了模型建立后的求解與評價方式，通過最小二乘法求系數矩陣
Hypermesh二次開發之定位導入模型10個月前
本次分享主要內容： 介紹HM中導入局部模型并定位到指定位置。
日常工作中，很多時候仿真工程師處理模型是十分枯燥且繁重的，修復好幾何還要劃分網格，劃完網格還要對各個部件進行材料創建并賦予，以及工況設置和輸出控制等……仿真工程師的一天是十分忙碌的。
對于一些不怎么變化的工裝，如果我們總是重復上面的一系列過程的話，是多么浪費時間和精力。但我們可以通過一次性劃分網格
霧化噴嘴已廣泛滲透于航空航天、車輛工程、醫藥制造、精密生產、食品加工、環境保護以及現代農業等眾多工業領域，成為提升各行業生產效率與性能的關鍵工具。因此，霧化噴嘴的仿真技術顯得尤為重要，通過準確模擬噴嘴的霧化過程，幫助工程師在設計階段即可優化噴嘴結構，確保最終產品能夠精確滿足多樣化、復雜化的應用需求，極大地加速了霧化噴嘴的技術迭代與性能提升。
項目背景
尾氣后處理系統在重卡中的地位至關重要
<h2>摘要</h2><p>本文介紹使用HyperMesh中Matrix Browser功能的調用，運用其中一部分功能用來批量提取各個Component組內的片體的模型面積。Matrix Browser內還有很多其他的使用功能，歡迎大家討論交流。</p><h2>1. 問題描述</h2><p>在HyperMesh的Tool中有測量面積的功能，但如果有多個Component組需要測量的話，手動提取這些數據是一項繁瑣且容易出錯的工作
基于matlab的粒子群優化分數階灰色預測模型，以誤差結果為目標進行預測，輸出多個預測結果。并輸出迭代曲線。程序已調通，可直接運行。
