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本文的目標是在HyperMesh2025版本的基礎上，根據中國二次開發部門胡紹智開發的中面網格編輯工具，結合實踐經驗，理順中面網格建模思路，提高建模效率。大型塑料件和鑄造件（簡單件沒必要分塊）的建模主要分成以下幾個步驟：先通過一個簡單的例子感受一下（為了方便大家理解，視頻盡量不使用快捷鍵）。

HyperMesh 新界面還支持在模型上查看變量的厚度，形狀變量的范圍，顯示優化結果的云圖和動畫等，操作起來更加友好。不過只有新界面的 HyperMesh 才有這些功能。所以，又多了一個使用 HyperMesh 新界面的理由。

在 HyperMesh 新界面直接通過鼠標點擊圖形區的模型節點實現，非常直觀。HyperMesh 新界面還支持在模型上查看變量的厚度，形狀變量的范圍，顯示優化結果的云圖和動畫等，操作起來更加友好。不過只有新界面的 HyperMesh 才有這些功能。所以，又多了一個使用 HyperMesh 新界面的理由。

ABAQUS：建模軟件是 CATIA，屬于第三代 CAD 工具中的佼佼者，但自帶網格劃分工具功能不強，復雜模型可能需借助第三方軟件。 Altair：HyperMesh 在網格劃分和前處理方面優勢明顯，能高效導入各種 CAD 模型，具有先進的幾何處理能力和豐富的網格控制選項，可快速高質量地劃分復雜模型網格。

下面筆者用一個簡單的 帶孔薄板拉伸（ 平面應力問題）的例子來講解一下HyperMesh與ANSYS聯合仿真的關鍵步驟及注意事項。 本例仍然使用公眾號文章《ANSYS與材料力學之軸向拉伸和壓縮（六）》中使用 的模型、載荷及邊界條件。 Step1：設置求解器選項。

ANSA不管是界面操作還是二次開發的相關學習資料相較于Hypermesh來說都少得可憐，網上僅有的例子也只能是幫助入門。想要真正掌握ANSA二次開發，能夠利用其在項目中真正提高效率、解決問題還需要更加系統地學習，為了后邊的同學們能夠少走我踩過的坑，這里我特別寫了一篇關于ANSA二次開發的學習路線的文章，希望能夠幫助到已入坑和即將入坑的小伙伴。

<p><br></p><p><br></p><p>abaqus自從2016版本開始就加入了一鍵插入cohesive單元的功能，但是它只能在邊界插入，這對于模擬已知開裂路徑的研究工作者來說是一個福音，它給出了高效快捷的一種建模方式，我在之前的帖子已經詳細介紹了二維和三維模型的插入適用條件及限制因素，現在奉上一個簡單的例子，這個是一個入門學習cohesive的例子，它基于abaqus2018版本插入cohesive

最后，通過快捷鍵Ctrl+f搜索study進入HyperStudy，但是要注意不要關閉HyperMesh，因為HyperStudy需要利用HyperMesh進行模型更新。

</p><p class="ql-align-justify">步驟二：將坐標信息導入ANSYS或ABAQUS中，結合軟件自帶建模語言進行建模及網格劃分，四面體網格可通過hypermesh進行精細網格劃分，也可采用自編網格投影法進行六面體網格劃分，不同方法均存在利弊。

</span><span style="font-family:'Calibri';font-size:12.0pt;white-space:pre-wrap;">，</span><span style="font-family:'Calibri';font-size:12.0pt;white-space:pre-wrap;">這自然要求幾何模型采用COMSOL自帶的幾何建模功能</span><span

Fluent自帶有蒸發冷凝模型，確切點說，Fluent自帶的相變模型更適用于沸騰和冷凝，其飽和溫度是一個定值，當然可以通過UDF使飽和溫度改變來模擬蒸發問題。本例用一個簡單的例子來簡要描述Fluent蒸發冷凝模型的使用方法。 1 模型描述本例的模型較為簡單，如圖所示。計算域高1m，寬0.2m。

<p>本帖詳細給出介紹使用abaqus自帶的插入功能直接對模型插入0厚度cohesive單元的方法，</p><p>對于2d和3d模型都給出了例子，另外對于插入中的一些常見問題給予了解釋，哪些可能會插入不成功，</p><p>對于使用中遇到的問題</p><div contenteditable="false" width="100%"><img src="https://img.jishulink.com

下面為使用Maxwell自帶建模框架進行直接幾何參數化建模的例子，在這個過程中，所有坐標點、平移的距離、旋轉的角度、sweep的角度或距離、圓弧半徑、矩形的長寬、陣列的數量等等都可以通過變量來驅動。 在Maxwell中繪制一個圓形面域Circle1，并將半徑定義為變量rad。

如果沒有，可以使用 HyperMesh 中的 Morph 功能進行形狀變形，比如調整后視鏡或車尾。在這個例子中，訓練集包含98個樣本，測試集20個，訓練使用了1張 A100 GPU，峰值顯存消耗23G，訓練時間13小時，但預測速度僅需幾十秒。訓練完成后，形成一個 AI 代理模型，用于快速預測空氣動力學性能。

在下圖的例子中我們在 Ansys Speos 搭建了房間的模型并附加了相應的光學屬性，并在頭顯模型上以 SLS 降階模型的形式布置了四枚定位相機。通過這種方式用戶可以方便的評估鏡頭的參數是否滿足在實際場景下實現 6 DOF 定位的需求。特別是對于一些難以實際搭建的極端照明場景，可以采用仿真代替試驗的方式，加速產品研發和迭代。