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季曉明[3]等研究了殼體形狀、厚度和阻尼等不同參數對殼體噪聲輻射的影響，給出有效降低殼體噪聲輻射的方法；杜桂榮[4]等通過有限元分析方法對壓縮機殼體封頭的曲率進行了研究，給出了采用相同壁厚，盡量減小封頭的曲率半徑為宜的結論；樂建波[5]等利用數值模擬的方法研究了不同參數對壓縮機殼體模態的影響，認為上殼體厚度增加、上殼體成近似球狀可降低噪聲輻射。

用戶只需在開頭部分輸入矢高（決定網殼曲率）、環數（決定網殼分層）、徑數（決定分區數量），模型即可自動完成節點分布計算與單元劃分。 同時，腳本允許用戶選擇 單元類型（BEAM4 或 LINK8），以適配不同分析類型。 模型生成完成后，程序將自動執行求解步驟，并輸出幾何圖形、模態振型及結果云圖。

3）在幾何編輯工具中，添加/移除點，選中幾何，刪除掉所有可刪除所有硬點，可減少固定點對網格節點的約束，提高網格的有效性，甚至可視情勾選曲率變化時保留頂點，由于部分地方的拐點對網格影響不大。4）幾何清理，主要是進行拓撲清理，優化幾何圖像，然后清除細小邊、細小面、狹長面、尖狀面和殼體間隙等，均可自動修復。5）刪除部分可簡化特征，減少單元規模。

用戶僅需修改輸入參數，如矢高（網殼曲率）、環數、徑數、單元類型及材料屬性，即可快速得到不同結構形態下的分析結果。 圖1-2實際變形圖 圖1-3屈曲模態圖此外，模型內置了自動出圖命令，能夠在分析完成后自動生成結構形態與變形圖，方便用戶直接查看結果，減少重復操作。1.2.

，還可以用來搜索特定的光學模式?采用變換光學精確地計算彎曲波導的模式，,即使是一個很小的曲率半徑 3.仿真描述在矢量有限元法與其他模式求解器進行對比之前，應對不同的階數的基礎函數的準確性進行了測試。

? 采用變換光學精確地計算彎曲波導的模式，,即使是一個很小的曲率半徑 3.

計算出的1e-6曲率半徑的有效折射率為3.0189192705+0.0000001039i。與給出有效折射率為2.9854767050+0.0000000000i的筆直情況相比，有效折射率的虛部量化了沿彎曲波導前進時由于模態泄漏而造成的輻射損失。 下面是彎曲波導基模的強度和矢量場：

計算出的1e-6曲率半徑的有效折射率為3.0189192705+0.0000001039i。與給出有效折射率為2.9854767050+0.0000000000i的筆直情況相比，有效折射率的虛部量化了沿彎曲波導前進時由于模態泄漏而造成的輻射損失。 下面是彎曲波導基模的強度和矢量場：

第四步，通過精準的測量技術，精準地繪制出輪輻的內部曲率，并以 B 作為其厚度的指標。 第五步，通過布爾運算的加法，將輪輻上的關鍵點連接起來，形成一個完整的輪轂截面，這個截面由于輪輞和輪輻不是同時構建的，因此需要通過這種方式將它們合并在一起。 在第六步中，我們將輪轂的截面圍繞其對稱軸旋轉，從而創建出一個初始的模型。

從圖3中可以看出能模態在纖芯間的耦合。圖3 模場分布圖通過軟件中的仿真1330~1700nm波長范圍內纖芯1的透射光譜，仿真得到透射光譜有明顯的對比度。并且可以選擇波谷作為傳感的參考點，可以進一步做溫度，磁場，曲率等的仿真，為實驗提供理論支撐。圖4 透射光譜最后,有相關需求歡迎通過公眾號聯系我們.

Simcenter3D Flexible Pipe 強大的非線性管路分析包含管路安裝準靜態分析、運動學分析、模態及動態響應分析等。強大的管路優化功能，可進行包含管路接頭、支撐結構數量、位置及方向優化以及管路長度優化等，幫助設計者獲得最佳管路設計方案。

? 動態響應：基于有限元固有頻率分析結果，通過用戶在SigFit中指定的激勵載荷和阻尼等計算，面形由于諧波振動/隨機振動/瞬態載荷引起的剛體位移、曲率變化、RMS誤差、傳遞函數變化、LOS晃動及各階模態對RMS的影響。

本例研究汽車副車架的強度、模態和質量表現。主要是建立參數化模型后提交Optistruct求解，便于Isight進行集成軟件。具體地：（1）選用MeshWorks對有限元模型進行網格變形，具體包括：板面厚度（Gauge）、空間尺寸位置（Offset、Translate）、孔徑（Scale）、曲率大小等，將以上作為參數變量。

通過移動控制柄，可以改變域的形狀，如邊界、倒角、曲率及域中節點的位置等[1]。經過尺寸優化和形狀優化后，模型的應力如圖9所示，最大應力位于防撞柱橫板處，為179.8 MPa，符合設計的要求。

可視化分析： 非均勻敏感度先驗在中心區與結構邊界附近呈現與夾雜/肺形態更一致的敏感分布，相比同質敏感度能更好地保留輪廓曲率與邊界銳度，從而帶來更清晰的重建圖。

其中視覺方案對距離的識別問題特斯拉目前已經找到解決方案，通過建立BEV鳥瞰坐標系，利用Transformer神經網絡能力可以將地面坡度、曲率等參數內化進訓練網絡，解決了視覺方案僅能基于地面平面假設進行距離計算導致的準確度不夠的問題，隨著算法的持續訓練迭代，純視覺方案識別距離的能力會逐步逼近甚至超越雷達系統。

模態頻率隨機響應分析顯示，在遠場視線中，凈視線（LOS）繞X軸旋轉18.3微弧度（均方根），繞Y軸旋轉16.7微弧度，繞Z軸旋轉9.1微弧度。 圖3：項目第2天的模型 到第四天，這一細化分析流程給出光學系統將具有+/-13.6微弧度的靜態視線旋轉和18.3微弧度（均方根）的隨機視線旋轉。

2021年加入清華大學擔任助理教授，研究涵蓋自動駕駛的整個算法棧，以及多模態和多傳感器的機器學習。在自動駕駛方面，提出了“以視覺為中心的自動駕駛VCAD”方案，被業界廣泛采納，并落地應用。目前在清華大學組建和指導MARS Lab課題組，主要研究興趣為自動駕駛，多模態學習和計算機視覺。在國際頂級期刊和會議發表論文共計40余篇，Google Scholar引用共計8000余次。

二、產品核心架構解析(1) 智能數據處理中樞l 多模態數據融合支持CT/MRI/FIB-SEM等17類成像設備數據協同分析，獨創的"時空校準算法"可實現不同分辨率（納米至毫米級）、不同時間序列數據的精準配準。