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注：在這一步中，需要提醒一下，使用動網格進行正式計算之前，最好養成預覽動網格更新的習慣；就是在正式計算前，瀏覽一下動網格的更新情況，這樣可以避免在計算過程中出現動網格更新本身的問題。

當然EDEM和HyperWorksCFD算一對CP，但是我個人非常不愛用HyperWorksCFD，覺得它的內包面功能比較差。 4）Rocky在計算時可以查看有關顆粒的變量云圖分布，而EDEM基本只能等計算結束。

當前的研究多采用非結構性網格進行CFD計算，劃分的網格質量較差，尤其在動、靜渦旋齒嚙合間隙處，網格劃分的質量達不到計算的要求，難以滿足計算結果的精度，且在仿真過程中，非結構性四面體網格經常會出現異常狀況，導致仿真無法進行下去而自動中斷。

若用有限元方法，網格大小為波長1、6，需要成千上萬的單元節點，而頻域譜元法則只需很少的節點。考慮到線纜的自重，先用粗網格計算重力下的形變和內力，作為譜元法的計算對象，然后利用譜元法進行了波動分析，找出故障導致的波動異常，從而識別結構異常。下載地址：隨機有限元譜方法

優化結果如下： 在這個例子中用到了網格變形（雖然只有一個點在動）和參數變量（雙精度浮點數類型），實際上哪怕是更多的變量數目也不要緊，只不過是HyperMorph的操作會更加麻煩一些（文末鏈接中提供了培訓資料下載），求解器的計算量會更大。

GPU顯卡的一般要求是能亮機就行，這樣推薦有兩點原因，一是顯卡GPU只能加速Standard中的直接稀疏求解器，二是支持加速Abaqus的GPU款式比較少，并且動不動就要幾個W。

先用四邊形單元格類型對管道模型的邊界面進行剖分，沿著選取面的路徑對其進行掃掠直至完成整個管道壁的剖分，對建立的管道模型設置條件約束后進行網格劃分。

我之前讀研的時候做的是動壓懸浮心臟泵方面的課題，深有體會，這個等待仿真計算結果的過程是相當折磨人的，會出現狂怒抓頭發，小紅小藍和小青三根秀發飄了下來的場景。所以如果一些合適的人工智能工具能一定程度代替仿真，讓我們少建模、少畫網格、少計算，甚至少做實驗，那真的是福音。今天咱們就身體力行，拿一款人工智能工具DTEmpower來試上一試。

用一種求解器可以不可以，當然可以。但是在自己不明白，自己仿真工況對應最佳求解器的前提下，對求解器的要求僅僅是能算出結果，對比得還行，其實就氣動布局設計工程師而言，永遠成為不了布局設計高手。 這部分內容更多需要的是咱們自己多用，多算，多思考，得出自己的結論。拋出一個問題，大家一起思考一下，為什么跟風洞試驗值對比最好的是湍流模型？

圖３一次場景搜索示意圖 2.5精確且自動的缺陷分析 對于造成示性函數取值為１的場景,缺陷分析器會分析、解釋哪些物體或屬性引發了系統異常．需要說明的是,造成模型輸出異常的緣故是搜索過程的一整條路徑,而非某次具體的迭代過程;對于帶有高度非線性深度學習模塊的系統而言,單純分析路徑很難判斷究竟是什么原因造成了系統異常．