Deform 運(yùn)行后的db文件重新生成覆蓋掉的步數(shù)能否恢復(fù)？
Deform大佬求助，模擬跑了幾天了，快跑完了，突然斷電了，我把已跑的db文件返回上一步繼續(xù)跑，誤點(diǎn)回第一步開始跑了，這個還能恢復(fù)嗎
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myl980921 ??? 3年前
多分析步下的裂紋擴(kuò)展 
這個載荷計劃的周期數(shù)如圖10.45所示。 圖10.44 使用最后一個子步之和的簡單周期性加載事件。
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CAEer吳皓 ??? 2年前
5步許可優(yōu)化“急救術(shù)”，讓每分錢都花在刀刃上！ 
三、第二步：評估軟件使用情況與授權(quán)匹配度清點(diǎn)之后，我們要做的是評估每個軟件的實際使用情況是否和授權(quán)匹配。這一步非常關(guān)鍵，因為很多授權(quán)模式是“按用戶數(shù)”或“按并發(fā)連接數(shù)”計算的，如果軟件被過度授權(quán)，就會帶來不必要的支出。如何評估？ 用日志分析+用戶行為監(jiān)測的方法。對于企業(yè)使用的郵箱系統(tǒng)，查看每個月的數(shù)據(jù)使用量，看看是否真的需要那么多郵箱賬戶。
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武漢格發(fā)gofarlic ??? 6月前
ABAQUS中計算溫度裂縫，模型破壞一定程度后，增量步開始變得很小，并且具有一定的規(guī)律，這是為什么？
在模型進(jìn)行一定的破壞后（此時的總增量步為400多步），此時增量步變得很小，且具有一定規(guī)律，導(dǎo)致TOTEL TIME一直停留在3.7左右，而且步數(shù)運(yùn)行了10萬步（我一直以為模型一直在進(jìn)行正常的破壞中，所以讓電腦一直在算，結(jié)果算了十幾個小時），但是TOTEL TIME卻沒得到明顯增大，一直停留在3.8內(nèi) 注：模型插入了COHESIVE單元，破壞法則是MAXS，平面應(yīng)力模型 求問大神，這是為什么
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é????? ??? 2年前
請問在Abaqus里調(diào)用隱式子程序，每個增量步會調(diào)用5次子程序是為什么？
我在用Abaqus調(diào)用umeshmotion做磨損仿真，發(fā)現(xiàn)每個增量步會循環(huán)五次子程序，是否和隱式求解的迭代步數(shù)有關(guān)呢？這五次循環(huán)的子程序，是否代表磨損的節(jié)點(diǎn)在一個增量步內(nèi)偏移了五次同樣的距離呢？
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鄭鄭好 ??? 1年前
【AICFD案例教程】汽車外氣動-AI加速 
；也就是說每5步進(jìn)行一次預(yù)估8步，然后跳步計算；④ 終止步數(shù)：終止加速步數(shù)；也就是說加速到4800步后不再進(jìn)行加速，直到最大步數(shù)5000計算完成。
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天洑軟件 ??? 2年前
二十九、Fluent瞬態(tài)時間步長與迭代步數(shù)的討論 
</p><p><br></p><p>Max Iterations per Time Step是這個時間間隔最大的迭代次數(shù)，也就是說在這個時間間隔內(nèi)最多迭代完這些步，同時當(dāng)?shù)赀@些步數(shù)之后，流動就進(jìn)行了這么多的時間。
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Fluent學(xué)習(xí)筆記 ??? 2年前
abaqus顯示動力學(xué)VS隱式動力學(xué) 
采用中心差分法進(jìn)行顯式時間積分:簡而言之，隱式適合低頻和準(zhǔn)靜態(tài)問題，顯式更適合高速、強(qiáng)非線性場景；隱式的優(yōu)勢在于時間步長大、步數(shù)少但單步計算重，顯式的優(yōu)勢在于單步計算輕便但步數(shù)多。合理選擇分析模塊，往往能在準(zhǔn)確性和效率之間找到平衡點(diǎn)。4、 適合的求解范圍在選擇分析模塊時，隱式和顯式各有其適用范圍。
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Abaqus_JUN ??? 8月前
十進(jìn)制到二進(jìn)制轉(zhuǎn)換的程序 
第 9 步：由于數(shù)字變?yōu)?= 0。以相反的順序打印數(shù)組。因此，等效的二進(jìn)制數(shù)是 1010。 下圖顯示了將十進(jìn)制數(shù) 17 轉(zhuǎn)換為等效二進(jìn)制數(shù)的示例。 ?
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仿真資料吧 ??? 1年前
FENSAP-ICE應(yīng)用實例--多因素影響下的風(fēng)力機(jī)結(jié)冰模擬 
庫朗特數(shù)的選擇會影響FENSAP對流場以及DROP3D對水滴場的求解過程。本報告選擇的流場求解庫朗特數(shù)為100，在這個數(shù)值下，本地時間步由特征速度，音速以及每個單元體的尺寸計算得出。本文選擇的水滴場求解庫朗特數(shù)為2，在這個數(shù)值下，本地時間步由當(dāng)?shù)厮俣?，阻力以及每個單元體的尺寸計算得出。
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工科小師妹 ??? 1年前
邁向智慧成型工廠的第一步 
透過IoT（物聯(lián)網(wǎng)），可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的即時收集，這也是走向智慧工廠的第一步。
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Im智能注塑 ??? 4年前
基于S7-1200PLC的液體混合控制案例 
比較指令對輸入操作數(shù)1和輸入操作數(shù)2進(jìn)行比較，如果比較結(jié)果為真，則邏輯運(yùn)算結(jié)果RLO為“1”，反之則為“0”。
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跟我學(xué)PLC ??? 3年前
低率相關(guān)性的晶體塑性模型，不同迭代方案計算時間的差異性 
增量步數(shù)：（6）以柯西應(yīng)力為迭代變量的迭代方案：計算時間：增量步數(shù)：（7）以偏應(yīng)力為迭代變量的迭代方案：計算時間：增量步數(shù)：模擬得到的效果圖：
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晶體塑性有限元 ??? 2年前
Ansys Lumerical | SPAD暗計數(shù)率模擬 
描述這種現(xiàn)象的指標(biāo)通常稱為暗計數(shù)率，有時也稱為暗噪聲。它表示每秒暗雪崩的數(shù)量。此示例演示了如何模擬Si SPAD中的暗計數(shù)率。我們還展示了針對專有 Si SPAD 器件的暗計數(shù)率測量的基準(zhǔn)測試。
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宇熠科技 ??? 2年前
ABAQUS中VUMAT應(yīng)變增量是怎么求得的？
我的理解如下：初始增量步開始時（時刻為TotalTime=0），根據(jù)輸入的荷載首先得到一個初始應(yīng)力數(shù)組，根據(jù)輸入的材料屬性獲得剛度矩陣D，此時應(yīng)該strainInc=0；初始增量步結(jié)束第二個增量步開始時（時刻為TotalTime=dt），stressOld等于初始應(yīng)力數(shù)組，此時的strainInc是用初始應(yīng)力數(shù)組和剛度矩陣D計算得到的嗎？
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歲月、似云無痕 ??? 4年前
支架的線性靜力分析 
圖14 應(yīng)力集中部位繪制扇形區(qū)域和分割面后的部件 9）在應(yīng)力集中部位分割部件 圖15 分割扇形區(qū)域及分割部件后的線框圖 10）在應(yīng)力集中區(qū)域布置種子 圖16 設(shè)置扇形區(qū)域的2條圓弧單元數(shù) 圖17 設(shè)置扇形區(qū)域的2條水平線單元數(shù) 圖18 在應(yīng)力集中區(qū)域布置受完全約束的種子 11）設(shè)置網(wǎng)格劃分方式 圖19 將網(wǎng)格劃分方式設(shè)為
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力學(xué)AI有限元 ??? 12月前
【米思米機(jī)械設(shè)備知識分享】- 游標(biāo)卡尺使用方法介紹 
第二步：確認(rèn)游標(biāo)（副尺）讀數(shù)，游標(biāo)（副尺）的一格為0.02mm，五格就為0.10mm；此時有兩種游標(biāo)（副尺）讀數(shù)方法：第一種：數(shù)游標(biāo)與主尺（從左到右）數(shù)過去相對應(yīng)的格數(shù)X0.02；例如：10格在游標(biāo)上對應(yīng)的位置為2，我們通過計算：10X0.02=0.20mm；第二種：直接看游標(biāo)讀數(shù)：例如1就為5格，所以為0.10mm； 2為10格就為0.20mm；3就是0.30,mm；以此類推；第三步
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MISUMI米 ??? 3年前
導(dǎo)入數(shù)位化管理，提升工作效率 
透過踏出數(shù)位轉(zhuǎn)型的第一步，該案例成功提升機(jī)臺稼動率并且確保了生產(chǎn)周期的穩(wěn)定性！■ 圖3：設(shè)備歷程記錄 圖4：生產(chǎn)排程應(yīng)用 圖5：導(dǎo)入機(jī)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)后，使得不論是管理或是工作層面之效率皆大為提升
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Im智能注塑 ??? 4年前
經(jīng)典ANSYS數(shù)據(jù)讀寫 
經(jīng)典ANSYS數(shù)據(jù)讀寫1.GUI操作步驟第一步：創(chuàng)建宏*CREATE,data_read第二步：定義數(shù)組參數(shù)，用戶首先要確定數(shù)組的類型和大?。≒31）*DIM,data_file,ARRAY,3,3,1, , , 第三步：讀取數(shù)組參數(shù)：*VREAD,data_file,'userarrayparameters','txt',' ',IJK,3,3,1, ,
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半導(dǎo)體仔仔 ??? 3年前
在 Python 中使用 TensorFlow 進(jìn)行面罩檢測 
示例數(shù)：2751 正面示例的百分比：50.163576881134134%，位置示例數(shù)：1380 負(fù)示例百分比：49.836423118865866%，負(fù)示例數(shù)：13715 步驟 3：拆分?jǐn)?shù)據(jù)在此步驟中，我們將數(shù)據(jù)拆分為訓(xùn)練集，該訓(xùn)練集將包含將訓(xùn)練 CNN 模型的圖像，以及包含將要測試模型的圖像的測試集。
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仿真資料吧 ??? 1年前
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