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為揭示碎片沖擊下油罐群的殉爆機制，基于LS-DYNA中的S-ALE（Simplified Arbitrary Lagrangian-Eulerian）多物理場耦合方法，開展典型油罐在碎片沖擊作用下的殉爆過程數值仿真研究，對于研究油罐群在高速破片沖擊下發生殉爆等問題具有重要意義。

物料顆粒群在進入管道初始，沿曲線管道運動的物料顆粒群會帶著顆粒間隙中的氣體以及緊挨著顆粒群的氣體流動，形成誘導氣流，流場在類離心力的作用下，會形成旋渦；當物料顆粒在重力作用下，從一段曲線管道末端位置跳躍式過渡到下一段管道的時候，物料顆粒和夾雜在顆粒群之間的氣體會有分離，并且此時流體通道截面積減小，物料對誘導風的流通有一定的阻礙作用，因而會進一步促使相應位置旋渦流場的形成。

圖1 （a）MRR結構示意圖；（b）傳輸譜圖MRR設計仿真實操本次案例我們將展示如何使用MODE進行MRR的設計。本次案例仿真主要分為如下步驟： 建立一個MRR模型。添加FDE求解器，求解波導的群折射率以及耦合長度等參數。添加并設置varFDTD求解器。加入光源以及其他監視器（包括頻域監視器，時間監視器等）。運行仿真與結果分析。

下圖顯示了射頻損耗、射頻群折射率、特性阻抗的實部和虛部（電阻和電抗）。 步驟5：緊湊模型和電路仿真 使用前面步驟的仿真結果，我們為 INTERCONNECT 中構成完整調制器電路的波導、光調制器和行波電極導入緊湊模型參數。然后可以在穩態和時域中執行電路仿真，以獲得光傳輸與偏置和頻率的關系以及眼圖。

在參數辨識領域，遺傳、粒子群、狼群等各類智能算法應用得較多，本質都是反復迭代計算，通過有策略地調整參數以盡快獲得滿足迭代目標的結果，本文選用粒子群算法進行參數辨識。儲能控制系統參數辨識基本流程如下。

本項目針對上述的流域隱患，依托以數值仿真模擬技術為主的數字孿生技術底座，研究建立水庫群降雨-來水預報-水庫群聯合優化調度-調度結果統一的創新型聯合預報調度體系。

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[3]可見，CAE風環境仿真技術可在設計階段精準預測建筑群風場分布，為規劃布局與結構安全提供科學依據。

海克斯康工業軟件事業群設計與工程北方區總監程顯輝為本次活動致開場詞，熱烈歡迎各位專家的到來，同時表達了海克斯康工業軟件自成立以來一直致力于協助客戶提高研發水平，降低研發成本，加速產品迭代，海克斯康的仿真產品也廣泛應用于汽車、航空航天、電子等行業，是行業內的黃金標準。

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本應用案例聚焦于研發仿真數智轉型建設，以電機數智仿真優化平臺為例，闡述美的在仿真數智轉型上的一些思考和嘗試，供行業參考。平臺從滿足研發組織多職群、產品設計多階段的仿真需求出發，開發了適用于0-1研發（EMotor）、1-N研發（ProSim）的專用仿真App。

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粒子群優化算法的精準調控為突破傳統優化方法的瓶頸，本研究引入粒子群優化（PSO）算法對濾波器尺寸進行全局優化。在優化過程中，PSO算法的目標函數被設計為優化MIM濾波器的傳輸特性。該算法尋求最大化通帶中的傳輸速率，并最小化截止帶中的傳輸速率（接近于零），以確保有效的濾波性能：其中T(λ)為波長λ處的傳輸率， 和 分別代表通帶和截止帶波長。

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最終聯合仿真和Marc單獨仿真的結果僅相差10%，這是意料之中的事，因為正常的Marc仿真將所有部件作為柔性體，而聯合仿真將大多數部件作為剛體。之前就發現Marc仿真模擬的結果與物理測量結果非常接近。關鍵值的聯合仿真結果是值得信賴的，如作為輸入扭矩函數的內部驅動角與Marc模擬的變化小于10%。

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通過IoT技術實時獲取設備群狀態，通過物流仿真技術對設備群未來狀態進行推演，由于每臺設備都有大量不同的控制參數，當設備數量較多時，由于存在群體的交互性和動態性，其未來的群體狀態就形成非常龐大的參數優化空間。這一點很像打敗人類棋手的谷歌AlphaGo，其優化過程如圖3所示，每一個點為仿真搜索的解，黑色加粗線條為最終選擇的解。