CAA
關注創建者：alex云卷云舒 創建時間：2017-01-17
CAA的視頻教程
CATIA CAA 二次開發基礎
課程1、RADE插件常用功能 課程2、CAA工程文件結構 課程3、簡單實例HelloCAA 課程4、常見編譯錯誤及調試運行方法 課程5、番外，前四小章補充說明 課程6、文件基本操作（批處理及交互式模式）
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CAA的實例教程
speos caa這個軟件很好很強大，可惜軟件極少，資料罕見，材料庫很難獲取。其VE人眼視覺模塊獨步天下，計算速度奇快無比，操作便利，CAA版本外掛catia軟件，可利用catia的強大參數化設計或catia宏語言優化光學設計，獨立版的speos類似ASAP，不過還是比ASAP容易上手。大家一般認為其網點設計與仿真比lighttools等光學軟件功能差很多，實際上speos caa的網點設計也很強大，不過操作稍顯復雜些，需要在catia里面編程控制復雜的網點生成，新版本的speos caa無需編程，網點設計增強很多，而且里面的OSD模塊可以輕易設計出大家討論的鱗甲、導光管、各種各樣的車燈花紋等，唯一遺憾的是CAA版本不能能結合gtools的強大網點設計能力。
本人比較喜歡speos這個軟件，最近研究了一下speos caa的網點設計，有一些心得和感觸，獨立版的speos可以導入gtools網點我就不再贅述了。這里是一個具體的簡單網點設計過程，歡迎大家交流分享！具體的說明請看圖片里面的解釋！
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展開 CAA事故數據分析
大陸汽車俱樂部(CAA)還根據全年的事故統計以及黎明、黃昏這兩個時段的事故統計對顏色安全性進行比較，因為這兩個時段道路上機動車的視認性低，尤其是在司機不開前燈的情況下。統計結果發現，淺色系的汽車視認性佳，交通事故率低，行車安全性較高。然而黑色汽車的研究結果卻令人擔憂，不僅視認性低，事故發生率也較高。
CAA統計數據得出的不同顏色車輛的事故率
根據CAA 2004年7月到2005年6月的統計數據，針對5158起交通事故，得到各顏色車輛事故率及排名。從左向右事故率逐漸降低，顏色安全性逐漸升高。
·測試結論: 主觀評價得出的結論：視認性白色好于銀灰色，好于藍色，好于綠色，好于黑色。
CAA統計數據得出的不同顏色車輛的事故率
根據CAA 2004年7月到2005年6月的統計數據，針對5158起交通事故，得到各顏色車輛事故率及排名。
從左向右事故率逐漸降低，顏色安全性逐漸升高。
客觀評價得出的結論和主觀評價一致。視認性好的車顏色安全性高。
顏色安全性排名：
排名（從安全到不安全）
顏色
1
白色
2
銀灰色
3
藍色
4
綠色
5
黑色
·專家建議:買車考慮車身顏色安全性，早晚駕駛開大燈
大陸汽車俱樂部(CAA)與清華大學汽車碰撞試驗室共同做這個試驗就是作為一種善意的提醒，告訴大家汽車顏色會影響到安全，當買車時，應考慮到車身顏色的安全性，作為買車時的一個衡量標準。另外提醒大家在早晚駕駛時一定要打開大燈，這樣可以提高汽車的可見度。
展開 </h1><figure style="text-align: center;" class="ql-align-center">
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型號： 凌炫XE5039(24384-CAA4)
2. 處理器： 1顆EPYC 4th處理器9654 96核心192線程，2.4GHz~3.7GHz；
極高吞吐量: 在ANSYS、Abaqus、Fluent等軟件的求解計算中，可以同時處理海量任務，極大縮短求解時間。
強大多任務能力: 可以同時運行多個仿真任務、前后處理而不卡頓。
3.
本次培訓將對Actran氣動噪聲方法和特點進行講解，介紹Actran氣動噪聲案例，讓學員快速掌握從CFD流場到CAA聲場的仿真計算流程、CFD仿真分析關鍵參數設置等，同時熟悉降噪方法的仿真模擬策略。培訓以線下&線上形式同步開啟，以上機實操為基礎，結合真實案例，手把手幫您解鎖Actran氣動噪聲仿真關鍵技術，歡迎積極報名參加！
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噪聲算法：近場噪聲采用CAA計算聲學法，遠場傳播采用FW-H模型。
格子加密：最高頻率決定最密格子尺寸，一個波長內至少15個格子。
數據采樣：保存流場數據頻率需滿足奈奎斯特采樣定理（至少2倍于目標最高頻率）。
計算時長：總時長覆蓋5個以上低頻噪聲周期。
優化策略：避免急轉彎，采用漸擴/漸縮截面減少流動分離。
