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不出問題還好，那么多零件，萬一哪個尺寸標錯了，吃不了兜著啊。反正我看到的機械設計工程師都是狗吃屎，天天爬電腦上畫圖，腰酸背痛，老板還嫌慢，一群廢人。。。不好意思啊，負能量了。。。。 小企雖然工程師幾個，但是各干各的，然后老板一看什么掙錢都就紅，就讓狗吃屎去設計，不停換項目，所以做技術也沒有條件積累經驗，累成狗了，還能怎樣？。。。匿名了吧。

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因此，當我開始使用 CFD 時，我的導師建議對結果非常挑剔，質疑我的結果勝過其他任何事情。試圖總是關閉我的學習，永遠不要安于任何我不自豪地在上面蓋上姓氏的東西。CFD 是一個很棒的領域，但很容易陷入成為按鈕推動者的陷阱。你總是需要質疑自己的結果。你必須繼續你的學習過程，因為我們使用計算機來解決復雜的問題，但在后端，有很多事情在發生。

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雖然這個產業的確應該賺不了太多錢，我在宜家燈具區看到的圣誕促銷E27的LED燈泡，中國制造，零售價才不到10元人民幣一個，想中國人掙的真的是辛苦錢啊。然后拿出手機 上 淘 寶 看了下，國內同樣的E27 LED燈泡，10只裝的30多元人民幣，平均一只3.4元，而且還包郵.........這個成本控制能力真的跪了。

作為一個從 Abaqus 小白一路摸爬滾打過來的工程師，今天必須給大家分享一個被 90% 的人忽略的官方學習資源 —— Abaqus 自帶的 Getting Started 案例庫。

今天分享下曾經在產線踩的坑，又是和哥們有關，我順便幫忙填了填。 出差去產線支持是硬件工程師的家常便飯，一次我出差，解決了自己項目組的問題后在客戶辦公室偷得浮生半日閑，突然刷到產線大群，有兄弟項目組的哥們喊人借用串口線，好像是串口出問題了，恰好我手里有一根，走，過去瞅瞅。

記憶中曾看過一個電影里喊叫聲震碎玻璃杯的橋段，這兩天又無意中刷到了有個小朋友的視頻，我覺得這個玻璃杯它仿佛是在挑釁我，喊我呀，有本事你喊碎我呀。忍不住沖動，我就去超市買了幾個，今天我們就來挑戰喊碎玻璃杯！這個喊呀，咱必須得科學的喊，每個玻璃杯都有自己的固有頻率，當我們喊聲的頻率和它的固有頻率一樣時，就會引起杯子的共振，產生形變。大到一定程度，它就啪，碎掉了。

引言時間回到8年前，我人生中第一份實習的工作，是在某互聯網公司的無線搜索部做一個C++工程師。當時的我可謂意氣風發，想要大干一場，結果第一次上線就寫了人生中第一個Casestudy。由于對部署環境的不了解，把SVN庫里的配置文件錯誤地發到線上，并且上完線就去吃晚飯了，等吃飯回來發現師傅在焦頭爛額地回滾配置。那次故障造成了一個核心服務20分鐘不可用，影響了幾百萬的用戶。

我都無語了，別人很睿智不學我有什么辦法，90后新人也牛掰，直接頂領導：我就拿一份工資憑什么做那么多！現在想想，90后懟的優秀啊！你說何必呢，做多錯多罵多，到后面不僅身體不行，經常下班的時候看著旁邊的大樓，想爬上跳了，抑郁了，想不開，心里委屈啊一些網友看到小胡的經歷，也紛紛發表了自己的的看法：網友1、做好份內就好了！血的教訓！

你要是去問問企業中的合規官、IT人員，他們講的和我自己經歷幾乎一致。我在2025年這個時間點看到，HCM不僅僅是軟件工具的升級，而是一種戰略層面的變革。最難能可貴的是，這不是幾個IT大鱷閉門造車出來的概念，而是全球范圍內的軟件公司、企業用戶正在一起探索的方向。像微軟自家推出的產品就普遍應用了這類概念，讓我想起來的不只是這點管理功能的提升，這背后有著更深遠的理解方式的轉變。

大概15年開始，出于興趣，我在工作之余做了一些有意思的Abaqus仿真，后來一位好友到十部出差，看到之后建議我發個公眾號，我覺得這個主意不錯就發了，有幸通過這個媒介認識了一些業內前輩和朋友們。由于工作性質，上班做的軍工產品仿真絕對不能公開，不過事實證明，發一些其他類型的案例也是有用的，因為原理相通，搞定一個可以舉一反三，應用到自己的工作中去。

7）EDEM提供的材料庫對于做顆粒物料的對標試驗有極大的便利，它可以根據輸入的休止角提供若干種接觸系數的組合；而Rocky似乎沒看到有這樣的功能。 8）也許是我Rocky使用還不熟，在后處理上Rocky似乎不太好測量每種顆粒在某處的質量流量，這一點EDEM更方便，EDEM后處理能夠設置質量流量傳感器，還能通過設置Grid來顯示物料不同分層的速度等。

以前女孩拒絕你的借口是去洗澡，現在是“對不起我要學python。”而相反，“來我家教我python”已經超越“來我家修電腦”和“Netflix & Chill”，成為年度最曖昧的一種邀請。 python悄悄走進你的生活，像病毒一樣蔓延開來。

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最近重點學習了一下這方面的內容，談談我的感想：1.使用hypermesh去建立運動副相比于workbench來說操作上的繁瑣程度高了不止一點，所以其實不是很懂學這個的意義在哪里；2.唯一覺得可能有用的在于后續去在dyna聯合仿真中去建立運動副有一定的參考意義，再者就是apdl本身在后處理方面的批量化于實時性的反饋比較好，這是我個人的理解；3.最后說說瑕疵吧，我用的hypermesh

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有一個很鮮明的對比，老板的小舅子從臺灣來我們車間學習加工中心，媽的，高級技師和這些技術員什么都說，我們問的時候得到的回答就是：這些都不管你的事。不管我問什么關于加工中心的事都如此，好多問題我搞懂了之后我認為只要一兩句話就可以解釋的，為什么他們不說，悲哀啊~悲哀悲哀悲哀悲哀悲哀悲哀悲哀！

異常點設置80，為什么80呢，我試出來的，試的方法，如果你有興趣，我們之后詳說。第四步數據分割。測試集占比為25%，意思就是拿75%的數據去學習，生成模型，然后拿25%數據去校核看這個模型預測準不準。第五步模型訓練。就是選要生成模型的算法，DT里有幾十種算法，不知道選哪個沒問題，你就挨個試，我選1個線性的，這3個非線性的，都拖進去。點擊開始，哇，跑完了。

在芯片創業的路上，我親歷了這個過程，在前期融資的時候，投資人會認為我們的項目不夠性感，他們喜歡大而全的項目，但我知道，越專注越有機會。我也看到一些芯片創業者為了迎合投資人，開出很多賽道，做了很多方向，只為了讓項目看起來更性感，更吸引投資人。資本寒冬來臨后，一些芯片創業者開始回歸，又回到專注自己擅長的領域。可惜的是錯過的時間不再回來，錯過的市場機會代價很大。