Marc Mentat
關注創建者：依風 創建時間：2017-05-31
Marc Mentat的視頻教程
MSC基礎培訓-Marc（三）
針對初次接觸 Marc軟件且對有限元有所了解的工程技術人員，通過培訓，了解 Marc分析關于非線性方面的基本理論和應用的相關術語；了解非線性分析方法如何在marc中進行正確應用。 基本掌握marc前后處理器mentat功能，熟悉mentat的操作界面。
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MSC基礎培訓-Marc（二）
針對初次接觸 Marc軟件且對有限元有所了解的工程技術人員，通過培訓，了解 Marc分析關于非線性方面的基本理論和應用的相關術語；了解非線性分析方法如何在marc中進行正確應用。 基本掌握marc前后處理器mentat功能，熟悉mentat的操作界面。
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MSC基礎培訓-Marc（四）
針對初次接觸 Marc軟件且對有限元有所了解的工程技術人員，通過培訓，了解 Marc分析關于非線性方面的基本理論和應用的相關術語；了解非線性分析方法如何在marc中進行正確應用。 基本掌握marc前后處理器mentat功能，熟悉mentat的操作界面。
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Marc Mentat的實例教程
開本：16開 字數：795千字 頁數：527頁 裝幀：平裝
本書介紹了MSC.Marc/Mentat軟件在各工程領域的新理論及應用方法，包括MSC.Marc/Mentat的概況，基本菜單功能，基本操作過程及過程文件的使用，各種自動分網的方法，結果輸出及含義，單元的主要類型及選擇，接觸問題及解決方法，J積分計算與裂紋擴展分析，輪胎的穩態轉動分析，3 -D網格重劃分及其應用，形狀記憶合金分析的理論及應用，微機電系統中一些問題的分析，墊片材料結構的分析，壓力可變的充氣空腔結構分析，新的材料本構模型及其應用和加工過程的模擬分析等。本書內容豐富，讀者可根據自已需要進行選擇性閱讀。本書可作為從事航空航天、核工業、鐵路運輸業、石油化工、機械制造、能源、汽車、電子、土木工程、造船、生物醫學、輕工、地礦、水利等領域的廣大工程技術人員使用MSC.Marc/Mentat的參考書，也可作為理工科院校相關專業的高年級本科生、研究生及教師學習MSC.Marc/Mentat軟件的教材和參考節。
展開 Marc/Mentat 2007r1 What’s New
MSC.Marc and MSC.Marc Mentat Installation and Operations Guide
MSC.Marc and MSC.Marc Mentat Installation and Operations Guide.pdf
MSC.Marc and MSC.Marc Mentat Release Guide.pdf
MSC.Marc Mentat Help Reference.part1.rar
MSC.Marc Mentat Help Reference.part2.rar
MSC.Marc Python Tutorial and Reference Manual.pdf
MSC.Marc User's Guide.part01.rar
MSC.Marc User's Guide.part02.rar
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MSC.Marc
展開 為了滿足Marc/Mentat用戶對人工智能（AI）和機器學習（ML）的需求，從Marc2021.4版本開始，在前處理器Mentat中引入了一個新的AI/ML工具彈出菜單，為Marc/Mentat用戶在ODYSSEE等軟件工具中部署AI/ML提供了一種有效的方式。
ML技術的使用大致可以分為兩個階段：離線數據訓練和在線操作（包括參數研究、預測和設計優化）。在線操作依賴于離線數據訓練，這需要足夠的數據來生成可靠的預測模型。為了獲得這種離線數據，用戶可以使用有限元模型準備和模擬許多數值實驗，這個過程通常被稱為實驗設計（DOE）。Marc/Mentat集成的AI/ML工具旨在通過提供ODYSSEE和Mentat之間的數據格式兼容性，以及以串行或并行模式啟動和監測仿真實驗的工具，簡化DOE的設置和執行。
為了使用ML技術解決此優化問題，在Marc/Mentat2023.3以前的版本需要執行以下步驟：
■ 離線數據準備：
? 生成各參數的DOE變化 。
? 使用AI/ML工具準備DOE作業。
? 以并行模式運行DOE作業。
? 提取并導出DOE結果。
? 訓練并獲得預測模型。
■ 在線操作：
? 新參數響應快速預測。
? 解決優化問題。
從Marc/Mentat2023.3版本開始，離線數據準備工作大為減少，方便了用戶使用。下面的算例以Marc/Mentat2023.3版本進行介紹。
金屬板成形算例介紹
下面介紹一下AI/ML工具（人工智能/機器學習）的實際應用。為便于理解，使用具有回彈的簡單金屬板成形算例來說明如何將AI/ML工具應用于非線性結構分析優化。
該算例的模型如圖1所示。采用平面應變分析模型，其中工件被沖頭壓入模具，坯料壓邊圈用于保持工件外面部分在合適的位置；最后釋放沖頭，并研究工件的回彈。
展開 1 概述
為方便具有輪胎非線性分析需求的用戶熟悉Marc（Marc Mentat）中輪胎建模的方法和流程，針對某汽車輪胎的裝配、充氣、承載后輪胎的變形和應力分析以及在路面上穩態滾動的模擬進行描述。
2實現方法
Marc軟件實現上述過程包括了4大步驟，依次為：
l 使用Marc Mentat建立輪胎二維軸對稱模型，模擬輪胎裝配到輪輞和充氣的過程。
l 基于二維軸對稱模型建立的輪胎模型完成裝配和充氣過程后擴展得到三維實體模型。
l 模擬三維輪胎模型在路面上承載后的變形和應力分布。
l 輪胎穩態滾動分析。
3應用實例
下面以某195/65R15汽車輪胎為例對上述過程加以說明。首先使用Marc Mentat建立輪胎二維軸對稱模型，模擬輪胎裝配到輪輞和充氣的過程。
根據輪胎的結構和尺寸參數在Mentat中建立下圖所示的有限元模型，用戶可以使用Marc Mentat直接創建輪胎截面的幾何模型和有限元模型，也可以利用Mentat提供的接口，將其他CAD或CAE軟件創建的模型導入到Mentat中進行后續材料參數、邊界條件、分析參數等的定義。Mentat提供了多種商用的CAD和CAE軟件的接口，具體可以參考Marc release guide(General CAD Import with Repair部分)的介紹。本例出示的輪胎模型包括橡膠胎面、帶束層、胎冠（tread、base、rubber）以及布簾等加強結構（bead、rebar1、rebar2）。如下圖所示：
輪胎截面有限元模型(二維軸對稱)
橡膠材料部分可以采用Marc提供的Mooney模型定義，根據實際材料特性輸入相應的材料參數即可。
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Marc Mentat的相關專題、標簽、搜索
Marc Mentat的最新內容
從Marc 2025.2版本開始，Marc 與 Mentat 不僅在前處理環節完全支持單位系統識別功能，在后處理環節也實現了該功能的全面覆蓋。
功能詳情介紹
單位信息如今也會在后處理過程中顯示，涵蓋模型圖、路徑圖、歷史曲線圖、廣義 XY 曲線圖、全局后處理變量菜單，以及部分命令對應的對話框區域。
培訓日程：
培訓時間：8月14-15日
培訓地點：武漢市江夏區華工園二路1號2樓北京廳
面向人群：具備有限元基礎的工程技術人員
培訓目標：
? 了解關于Marc非線性熱、熱-機耦合方面的基本理論；
? 基本掌握Marc前后處理器mentat功能，熟悉mentat的操作界面；
? 掌握熱及熱機耦合仿真流程及操作；
? 掌握Marc中材料非線性，接觸非線性和熱相關性設置和定義方法
Moldex3D模流分析之Marc10個月前
Marc Mentat 還允許繪制多種行為或結果，以便可以根據情況以特定方式對結果進行后處理。
? 基本掌握marc前后處理器mentat功能，熟悉mentat的操作界面。
? 掌握應用Marc橡膠超彈材料本構參數擬合，橡膠大變形仿真、裝配螺栓預緊承載仿真，熱及熱機耦合仿真的仿真流程及操作，掌握Marc軟件進行基本的線性和非線性分析; 掌握線性靜力學、幾何非線性、材料非線性、接觸的定義分析方法，了解不同非線性分析的設置定義。
Marc Mentat 還允許繪制多種行為或結果，以便可以根據情況以特定方式對結果進行后處理。
為了滿足Marc/Mentat用戶對人工智能（AI）和機器學習（ML）的需求，從Marc2021.4版本開始，在前處理器Mentat中引入了一個新的AI/ML工具彈出菜單，為Marc/Mentat用戶在ODYSSEE等軟件工具中部署AI/ML提供了一種有效的方式。
ML技術的使用大致可以分為兩個階段：離線數據訓練和在線操作（包括參數研究、預測和設計優化）。
MSC.Marc聯盟，成員包括高校博士、Marc公司研發人員，我們歡迎有志之士的加入，并開展Marc mentat的相關業務：
主攻方向：
焊接；超塑性；壓模；軋制；蠕變；疲勞分析；連鑄；蠕變；塑性加工；汽車懸架；抗震；彈塑性；IDA分析；剪力墻（普通砼和UHPC）抗震；橡膠砂剪切試驗；振動臺試驗模擬
為了滿足Marc/Mentat用戶對人工智能（AI）和機器學習（ML）的需求，從Marc2021.4版本開始，在前處理器Mentat中引入了一個新的AI/ML工具彈出菜單，為Marc/Mentat用戶在ODYSSEE等軟件工具中部署AI/ML提供了一種有效的方式。
ML技術的使用大致可以分為兩個階段：離線數據訓練和在線操作（包括參數研究、預測和設計優化）。
9.打開Marc Mentat，點選菜單單中的view，選擇Plot。在Plot control選單中，取消Node選項，然后點選Redraw重新繪制。
10.選Results選單，然后點選Model Plot。
11.選擇可視化的方式。在Scalar Plot 中，點選Contour Bands 和Scalar使結果可視化。
02 marc與mentat
我們現在用的marc，其實是分兩部分，一個是marc求解器，一個是mentat前后處理器。這個和abaqus類型。
