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問答 abaqus 顯式分析如何重力?

但如果是顯式分析,在一剛開始分析將車體及車輪到橋面時車體以及車輪都會彈起,如果將車輪和橋面留有2mm的間距則能去除彈起的問題但分析結果仍然錯誤.....

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用戶_125334 ??? 8月前
問答 求解答,psd速度譜如何轉換為g2/Hz?

下圖的psd譜在abaqus中如何正確定義到amp曲線里?使用單位為mm,tonn,N,mpa轉換

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用戶_71702 ??? 12月前
帖子 Ansys workbench正弦駐頻轉隨機窄帶PSD譜的方式
2、也可以通過兩種激勵狀態下結構的最大速度響應幅值相等來換算。本文參考周炬老師《Ansys workbench有限元分析實例詳解-動力學》中給出的公式進行轉換。具體講解請參考教程。這里僅是將教材的轉換方法結合工作需求轉化為可以方便使用的excel工具。應用介紹: Excel工具表如下。以下是進行PSD換算所需的輸入信息:? 首先環境PSD譜線信息。
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cae_lizh ??? 1年前
Ansys workbench正弦駐頻轉隨機窄帶PSD譜的方式
問答 Abaqus隨機振動PSD曲線設置?

如果只給了頻率和速度,比如1Hz時候是240μm/s2,50Hz的時候也是240μm/s2,那么是不是應該把240μm/s2先轉換成240*10e-3mm/s2,(240*10e-3mm/s2)2除以(50-1)Hz得到X (mm/s2)2/Hz,接著再根據1g2=96040000(mm/s2)2得到Y g2/Hz,那么PSD曲線的實部參數到底設置成是Y g2/Hz呢?

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L-ox ??? 3年前
視頻 ABAQUS-PSD隨機響應分析
什么是PSD分析法?Power Spectral Density 功率譜密度,指單位頻帶內的“功率(均方值)”。可以是位移/速度/速度/力功率譜密度的形式。PSD分析法是一種概率統計方法,是對隨機變量均方值的量度。本課程介紹了如何在ABAQUS中如何進行PSD隨機響應分析。
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林麗 ??? 7年前
ABAQUS-PSD隨機響應分析
帖子 基于Ncode的新能源汽車電池包隨機振動疲勞分析
頻率響應分析工況設置如下圖所示: 圖3 電池包頻響分析設置 基于Ncode的隨機振動疲勞分析3.1 頻率分析結果讀入,首先搭建疲勞分析五框圖,將頻響分析結果導入到五框圖中的FEinput模塊 圖4 隨機振動疲勞分析流程圖3.2 定義PSD曲線,選擇Vibration on Generator,生成ZYX三個方向PSD速度頻譜
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320科技工作室 ??? 8月前
基于Ncode的新能源汽車電池包隨機振動疲勞分析
帖子 隨機振動分析-abaqus(附一個電池包計算案例)
目錄一、隨機振動的定義、特點及常見場景二、隨機振動的數學特征--正態分布三、 隨機振動信號為什么要用功率譜密度(PSD)表達?四、如何將時域隨機振動曲線轉換得到功率譜密度曲線五、 隨機振動分析理論附.常見功率譜密度曲線給出形式附.以dB/oct形式給出的功率譜密度曲線如何計算附.國標中定義的PSD譜總均方根速度值是如何計算的?六.
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一只田螺 ??? 2年前
隨機振動分析-abaqus(附一個電池包計算案例)
帖子 案例20-基于模態分析法的印刷電路板組件動態仿真
選擇全局y方向上的速度加載來生成殘差向量,因為在隨后的PSD分析中,在相同方向上應用基礎激勵。下面的示例輸入顯示了如何在模態分析中生成殘差向量: 對于功率譜密度(PSD)分析,基礎激勵以垂直y方向上的速度形式應用,該速度表示為重力引起的速度。不同頻率點輸入頻譜的PSD值如圖所示,阻尼比為0.05。
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龍飛宇 ??? 3年前
案例20-基于模態分析法的印刷電路板組件動態仿真
問答 隨機振動下速度響應和應力響應的關系?

請問專家,隨機振動求得的速度響應和應力響應是什么關系,根據經驗應力值在幾百赫茲就收斂了,而速度在更高頻率才收斂,高頻率下的速度響應對結構應力影響很小嗎? 模態疊加法求隨機振動下的響應,獲得頻響函數后,是如何從psd譜求得應力和速度響應的,大概原理是怎么樣的?

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力學學生努力努力 ??? 3年前
帖子 Ansys Workbench中進行隨機響應分析
Ansys中的PSD激勵有四種:速度功率譜密度(PSD Acceleration)、PSD Velocity(速度功率譜密度)、PSD G Acceleration(以重力速度表示的功率譜密度)、PSD Displacement(位移功率譜密度)。
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乘風破浪_ ??? 2年前
Ansys Workbench中進行隨機響應分析
帖子 LMS TestLab計算PSD步驟
本文檔詳細演示如何在LMS TestLab內計算振動速度信號的功率譜密度(Power Spectral density,PSD)。如有錯誤,懇請大家指正。LMS計算PSD步驟-long.pdf
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東邪不邪 ??? 2年前
LMS TestLab計算PSD步驟
帖子 顯卡隨機振動疲勞仿真計算
因為PSD譜為G速度譜,所以在諧響應分析中施加速度激勵,大小為9.8m/s^2,詳見下圖。 圖 6速度設置 掃頻范圍參考PSD譜,將“Range Maximum”設置為500Hz。為準確捕捉共振響應,打開“ClusterReslut”選項。
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安世亞太 ??? 4年前
顯卡隨機振動疲勞仿真計算
帖子 【工程仿真效率革命】HyperMesh二次開發實用工具箱——讓CAE分析效率提升300% 專為一線工程師打造,解決仿真建模90%重復性工作
載荷,也可以創建自定義PSD載荷; create_frf:創建掃頻分析工況,可以指定掃頻范圍、掃頻方向、掃頻幅值等; create_z_shock:創建速度沖擊工況,模擬部件承受正弦波速度載荷工況,可以使用速度載荷激勵,也可以使用重力場載荷激勵; create_xy_shock:創建X向與
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留詩愛琴海 ??? 8月前
【工程仿真效率革命】HyperMesh二次開發實用工具箱——讓CAE分析效率提升300%
專為一線工程師打造,解決仿真建模90%重復性工作
帖子 abaqus電池包隨機振動疲勞分析(附模型及分析流程)
本例展示基于功率譜密度曲線(PSD)的電池組疲勞分析,即針對隨機振動的疲勞壽命 分析。 1 問題設定 一塊電池組,尺寸為 70mm x 175mm x 400mm。該電池組的兩端共有 6 個端點,分別受 到垂直于電池組平面的激勵作用,且激勵的速度功率譜密度曲線(ASD)相同。
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面條CAE ??? 2年前
abaqus電池包隨機振動疲勞分析(附模型及分析流程)
帖子 【AIFEM案例分析】藥柱隨機響應分析
圖3-6 約束設置 4)邊界條件 ① 點擊有限元分析>基礎激勵,彈出基礎激勵彈窗; ② 在基礎激勵彈窗中,a.類型選擇速度;b.自由度選擇Uy; c.點擊PSD下側“+”,彈出幅值彈窗以新建PSD; ③ 在幅值彈窗中,a.類型選擇PSD,重力速度輸入9810;b.輸入對應的PSD譜;依次點擊兩個彈窗的確定。
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天洑軟件 ??? 2年前
【AIFEM案例分析】藥柱隨機響應分析
問答 abaqus 收斂性問題?

目前是建立一個單自由度的車輛在橋上跑,之前將車體設成剛體、車輪密度射程0假設車輪可忽略,這樣的情況下,我的步驟一重力可以收斂,到步驟二也可以讓車輛往前跑。但現在我也將車輪設成剛體,在步驟一就出現Too many attempts made for this increment這個問題,想請問需要如何解決?從圖片來看我的車輪旋轉了,請問要從哪裡改,才能使重力收斂

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姜瀚荃 ??? 2年前
帖子 汽車平順性(加權速度均方根值)計算
span><strong style="color: rgb(25, 27, 31); background-color: rgb(255, 255, 255);"><u>PSD</u></strong><span style="color: rgb(25, 27, 31); background-color: rgb(255, 255, 255);">,其他按需設置,生成速度自功率譜密度函數曲線
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Old宋 ??? 1年前
汽車平順性(加權加速度均方根值)計算
帖子 多軸隨機載荷下支撐構件疲勞壽命評估
整個流程可以在ANSYS Workbench平臺中完成,其流程圖如下: 圖片圖1多軸隨機振動疲勞分析流程圖 頻響分析 頻響分析分析時通常施加某方向的單位速度激勵,得到單位載荷激勵下模型各階頻率上的應力分布。在計算應力頻響函數時,所分析的頻率范圍要覆蓋PSD曲線的頻率范圍,一般取載荷PSD最大頻率范圍的1.5倍。
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安世亞太 ??? 4年前
多軸隨機載荷下支撐構件疲勞壽命評估
帖子 守護電動“心臟”!仿真APP在汽車電池包隨機振動分析中的應用
圖8 各分析步參數設置7) 結果評價伏圖隨機響應分析可輸出PSD位移、PSD速度、PSD速度以及RMS位移、RMS速度、RMS速度、RMS Mises 應力等結果,其中RMS又稱為均方根或標準差。電池包隨機振動分析中RMS結果即為1σ結果,是隨機振動分析中的一個重要指標,用于評估電池包在隨機振動載荷下的響應特性。
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仿真APP ??? 1年前
守護電動“心臟”!仿真APP在汽車電池包隨機振動分析中的應用
帖子 仿真APP在電路板隨機振動響應預測中的應用
在相關系數設置菜單中,定義參考重力速度,使速度PSD譜單位為g^2/Hz;在支座運動菜單中,定義激勵譜的類型和加載方向。圖12 隨機響應分析載荷步設置8)提交隨機振動響應分析,查看分析結果Simdroid計算輸出結果的均方根值,默認為1σ,計算結果滿足正態分布,即在68.27%(1σ)時間響應內小于標準值(均方根值)。
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仿真APP ??? 2年前
仿真APP在電路板隨機振動響應預測中的應用
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