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學習收獲 學習修復 CAD 模型缺陷、提取中面，并借助 ANSA 的高級工具與自動化功能，創建高質量的殼單元和實體單元網格。 精通殼單元與實體單元的批量網格劃分方法，熟練生成結構化和非結構化網格，滿足有限元分析項目嚴苛的網格質量標準。 掌握 ANSA 的網格變形工具，無需重新建模即可快速驗證設計方案、高效修改網格，優化工程分析流程。

未來HyperMesh將進一步強化AI驅動的建模與仿真能力，借助幾何深度學習與機器學習算法，實現復雜模型的自動識別、網格的智能生成與優化，甚至能基于歷史仿真數據進行預測性分析，幫助工程師提前規避設計風險，進一步縮短設計迭代周期。同時，結合GPU加速技術，實現大規模復雜系統的快速仿真，突破硬件限制，提升仿真效率。 第二，多物理場仿真的一體化集成。

</p><p>&nbsp;</p><p>l&nbsp;<strong>CAE集成和二次開發（接口開發、功能擴展、仿真自動化）</strong></p><p>針對CAD/CAE軟件（Catia / UG/ Creo/ Inventor /Star-CCM+ / Ansys/ Fluent / Hypermesh / Ansa/ Natran/ Amesim / Magnet /maxwell/ Matlab

舉以下幾個案例，闡明FEMTransfer軟件能帶來的CAE仿真分析工作的革命性效率提高：1）Ansys軟件前處理人機交互界面并不太友好和高效率，可以通過Patran建立復雜的結構模型，然后通過本軟件直接導入Ansys軟件進行計算；2）先通過Sesam軟件的Genie模塊，可以非常便捷地一鍵實現梁單元的朝向和偏移，建模效率特別高，然后通過本軟件直接導入Patran/Ansys/Abaqus軟件，能夠使得建模效率提高至少

通過參數化建模直接驅動舵桿力學性能仿真計算，在滿足結構強度要求的條件下，優化后舵桿的重量相比優化前減小12.5%,極大地提高了設計和分析效率。參考文獻[1] 楊曉東.基于CATIA V5的割縫篩管參數化建模與有限元分析[J].機械工程師，2012(10):39-41.

2.1 車體結構CAE建模下面分別給出車體結構有限元和無網格方法的建模過程。

我們基于結構仿真的斷裂力學分析模塊，在SALOME_MECA中可以實現： （1）缺陷網格的顯性建模： 基于SALOME_MECA中的Zcracks/blocFissure功能，采用DEFI_FOND_FISS命令可以實現缺陷網格的顯性建模。

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PKPM-CAE建筑仿真模塊正式發布，三大核心應用場景助力復雜結構設計 1. PKPM-CAE研發背景 PKPM-CAE基于云原生技術開發，支持桌面端和web應用，對標國外主流商業仿真軟件（ABAQUS和ANSYS），擁有自主知識產權的網格劃分內核和通用有限元計算內核，致力于滿足國內土木領域乃至全工業領域的通用仿真分析需求。

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因此，過去設計系統的發展需要大量的時間和資源。 隨著自然資源的減少，市場競爭的加劇和計算能力的提高，這種傳統的試錯法設計正在被仿真驅動設計所取代。仿真驅動設計不僅可以搜索安全設計，還可以搜索最佳設計，從而更快地實現最佳性能設計。換句話說，仿真驅動設計過程消除了（經典）試錯過程的隨機性。