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強強聯合的目的旨在建立一個協同統一的材料數據源，可以綜合企業內部的試驗、設計、歷史積累、或者企業外部材料信息等數據資源，形成為產品設計和仿真分析服務的企業級材料信息管理系統，從而避免企業內部的數據損失，并減少不必要的重復測試，增加材料測試和審核的投資回報率。

</p><p>從Ansys Mechanical中可輕松訪問用于仿真的材料數據，即Granta MDS模塊，覆蓋廣泛的材料類型。新數據集來自行業標準的材料數據庫，能提供結構分析所需的材料屬性數據。該材料數據由Ansys Granta數據產品團隊的材料專家整理并維護。

材料性能評估：Ansys Granta包含了豐富的材料性能評估工具和模型，用于預測材料的力學、熱學、電學和耐久性能等。這些工具可以幫助用戶了解材料行為、預測材料在實際應用中的性能，并進行設計優化。

針對客戶的不同業務需求，GRANTA MI可提供最佳模型，為企業的整體優化和相關決策的有效制定提供幫助。例如，平衡產品性能和實現成本最優化，并兼顧考量環保法規的有關風險。從Ansys Mechanical中可輕松訪問用于仿真的材料數據，即Granta MDS模塊，覆蓋廣泛的材料類型。新數據集來自行業標準的材料數據庫，能提供結構分析所需的材料屬性數據。

用戶不僅可以在Granta MI Enterprise和Ansys Granta Selector的材料庫中獲得這些材料的數據，也可以將其輕松導出到各種Ansys仿真平臺。

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材料數據包括金屬、聚合物、復合材料和涂層以及電磁、醫療和航空航天材料的相關詳細信息。 Ansys全球銷售與客戶卓越部高級副總裁Walt Hearn表示：“隨著航空業加速實現凈零排放，各企業正相繼探索新型解決方案，以達成可持續發展目標。在Ansys材料解決方案的支持下，NIMS正在為日本本土飛機制造商簡化材料選擇流程，同時助力實現更智能、更清潔的材料選擇。

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Synopsys QuantumATK? 與Ansys Granta MI? 平臺集成，打造原子級到企業級的材料工作流程，支持材料探索、新型材料開發和制造流程改進。該集成通過將經過驗證、可用于仿真的材料屬性直接導出到Granta MI，簡化了材料科學家與設計工程師之間的協作。這種可重復工作流程，可創建經過整理且一致的材料記錄，幫助團隊更早預測性能，并做出更多數據驅動決策。

2有限元分析用的材料屬性表material.xlsAnsys材料庫(詳細力學參數).pdfAnsys+GRANTA+MDS-瀏覽版-2020.pdf

Ansys? PowerArtist?進行了RTL功耗預測分析特性更新，可實現全新水平的性能和預測準確性。新版本RedHawk-SC的數據庫規?？s小30%，瞬態仿真求解速度提升了兩倍，工程師能夠更高效地解決復雜的設計問題。 Ansys? Granta?目前可在云端提供材料生態數據和工具，有助于優化材料選擇，以獲得更低成本、更具可持續性的產品。

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範例檔案可由文章頂端的連結下載。注意，上圖中Jones Matrix表面並沒有曲率半徑(Radius)的欄位。如上一個小節所說，這種表面通常用在準直光束垂直入射的情況，因此必須是一個平面。我們可以在下圖的分類數據報告(Prescription data)看到矩陣中的元素已被輸入鏡頭數據編輯器(Lens Data Editor)。

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設計探索及優化（Design Exploration & Optimization）：探索工程師如何使用 Ansys optiSLang 等工具創建工作流、自動化和優化仿真設計 材料智能化（Material Intelligence）：了解團隊如何使用 Ansys Granta MI 等材料信息管理解決方案捕獲和利用材料數據 基于模型的系統工程（Model-based Systems

進一步了解Amogy如何構建一種新穎、便攜的無碳能源系統，該系統使用氨作為可再生燃料，為航運、卡車運輸和材料處理設備提供動力。 INNIO以工程卓越為重點的“未來工程”計劃的一部分發展藍圖，就是在全公司范圍內采用Ansys Granta材料解決方案，可確保公司上下的每位工程師或設計人員都在使用相同的材料數據。

MANN+HUMMEL工程、空氣濾波器元件和仿真業務部總監Florian Keller博士表示：“仿真技術的普及、數字主線、優化和機器學習正在塑造MANN+HUMMEL的現代產品開發流程。Ansys optiSLang AI+等Ansys擴展AI產品，幫助我們的團隊對空氣濾波器屬性的參數化模型進行了設計實驗，我們將其用于基于AI的優化戰略。