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問答 初學LS-DYNA做DEM分析,在用LS-Prepost生成粒子的時候遇到問題,請問如何解決?

拾取封閉殼體按照上述方式進行操作:用這命令之后,的最大最小半徑都是灰的,不輸入,如下圖所示:請問如何生成,DEM粒子,的k文件在附件de1.k

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上善若水1991 ??? 3年前
帖子 星辰技文|一步步教你如何使用35行代碼生成ABAQUS二維隨機顆粒模型
星哥開發的插件大多集中在均質相關斷裂問題,相信關注公眾號的很多朋友也都是做這方面,那么我們從最初始的均質幾何模型的案例出發,來演示一個隨機顆粒模型的代碼編寫的全過程,效果如下所示:在這案例中,最大的幫手是PythonReader,它讓初學者輕松了解GUI界面中的每操作對應的代碼段是什么,比如,點擊新建文件按鈕,會彈出以下代碼:Mdb()#: A new model
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星辰_北極星 ??? 2年前
星辰技文|一步步教你如何使用35行代碼生成ABAQUS二維隨機顆粒模型
帖子 周期性 RVE 幾何建模:復合材料單胞自動化生成插件
通過干涉檢測算法,在較高體積分數條件下仍保持一定的生成成功率。 圖 3. 沿X方向連續纖維分布(左圖)和隨機方向連續纖維分布(右圖)周期性單胞、布爾運算的容差處理 針對ACIS引擎在絕對平行條件下布爾運算易失敗的問題,程序中引入了穩態判定與自適應微擾機制。
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復合材料有限元分析 ??? 16天前
周期性 RVE 幾何建模:復合材料單胞自動化生成插件
帖子 Cadence Fidelity Pointwise通過自動化應對網格生成幾何訪問挑戰
對于平坦幾何形狀或不具有粘性類型聚類的網格,線性體積網格提升到更高的多項式次數相對簡單。彎曲邊界會使彎曲過程復雜化。該過程包括到四基本步驟。 圖 2. ONERA M6 機翼翼尖后緣附近的表面網格,多項式次數為 1-4。 在步驟 1 中,每元素沿邊緣、面上和內部接收附加節點。步驟 2 涉及新創建的邊界節點放置在真實表面(幾何模型)上。
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Cadence CFD學習 ??? 2年前
Cadence Fidelity Pointwise通過自動化應對網格生成和幾何訪問挑戰
帖子 網格階數詳解:高階網格生成
任何時候針對任何復雜系統進行數值模擬時,控制方程與幾何模型都需要經過不同程度的離散化處理。在 CFD 模擬中,網格劃分系統幾何模型離散化,創建一組被用于控制方程計算的節點。現代 CFD 的一個挑戰是在模擬中如何做到求解高精度、網格高分辨率和低計算資源耗費的平衡。為了達到這一目標,很多網格生成方法的開發都意圖在處理復雜幾何圖形的同時不增加計算復雜性。
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CFD初學者 ??? 2年前
網格階數詳解:高階網格生成
帖子 正交六面體網格生成算法
如圖,這網格單元中包含 4 切割面,每切割面由面網格中的一個 角形和正方體相交得到。它們正方體切割成多面體。只要記錄這些 切割面和立方,就可以在需要的時候計算出切割后形成的多面體。 4. 計算方法 這里我們重點討論第一步(切割)中用到的計算方法。細分和組裝的部分我們這里先不 詳細討論(如有需要后面可以為此另寫一篇專題)。
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我愛前處理 ??? 3年前
正交六面體網格生成算法
帖子 任意多晶微觀結構生成,GUI操作,模型直接下載
多格式導出: 生成的模型支持導出為坐標數據、拓撲連接信息等,方便后續導入 ABAQUS、ANSYS 或自編的有限元/晶體塑性(CPFEM)程序中。【操作流程:步搞定】 第一步:設定全局參數。 在左側面板選擇晶粒總數及 RVE 尺寸。 第二步:精修幾何特征。 調整權重系數(Weights)和偏度,生成不規則或特定分布的晶粒形狀。 第步:導出與應用。
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晶體塑性有限元 ??? 7天前
任意多晶微觀結構生成,GUI操作,模型直接下載
帖子 單元和網格生成(Zone and Grid Generation)方法
1 引言數值模擬的第一步是對模型進行單元和網格劃分,選擇正確的網格生成方法以及有效地部署該方法是數值模擬過程中的關鍵步驟。由于網格生成需要考慮很多因素,因此一個項目使用的方法不照搬到另一個項目。這筆記簡要討論了FLAC3D(也適用于3DEC)網格劃分的一些注意事項。
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計算巖土力學 ??? 4年前
單元和網格生成(Zone and Grid Generation)方法
帖子 Fidelity Pointwise以 Trias 的速度生成四邊形/六邊形
其他增強網格體驗的功能 膨脹網格檢查工具Fidelity Pointwise 提供對四邊形表面網格(結構化和結構化)的支持,實現四單元翹曲度量的重要性。Warp度量報告由對角化四邊形單元格產生的法向量的度數差異,因為四邊形可以在方向中的任何一個方向上對角化,報告最大差異或最壞情況。
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Fidelity CFD ??? 2年前
Fidelity Pointwise以 Trias 的速度生成四邊形/六邊形
帖子 什么是網格劃分或網格生成
以下步驟可以確保生成高質量的網格:01 幾何清理和水密幾何清理幾何有助于節省仿真時間,這也是 CFD 分析的關鍵步驟,通常需要耗費幾天甚至數周的時間,具體取決于幾何的復雜程度。確保幾何沒有無關的特征、層和表面,有助于得出更精確的流體流動解。此外,水密幾何有助于求解器針對不同的流域進行仿真。
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Cadence楷登 ??? 2年前
什么是網格劃分或網格生成?
帖子 數據分析與AI丨如何選擇合適的知識圖譜軟件,CTO/CIO 必問10關鍵點
因此,在啟動知識圖譜項目前,與供應商深入溝通關鍵問題,明確核心需求與技術邊界,是規避選型風險、確保項目成功的前提。以下是CTO與CIO在選擇知識圖譜軟件時必問的10關鍵問題:1. 知識圖譜實現哪些現有云數據平臺無法覆蓋的功能?知識圖譜軟件能夠以現有云數據平臺難以實現的方式,關聯企業內多源結構化與結構化數據,并賦予其上下文意義。
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ALTAIR ??? 10月前
數據分析與AI丨如何選擇合適的知識圖譜軟件,CTO/CIO 必問10個關鍵點
帖子 如何在 COMSOL 中生成隨機表面
二重和的表達式不僅限于幾何建模,還可用于材料數據、方程系數、邊界條件等。使用這方法,可以在循環中使用大量表面來收集結果的統計信息。 通過二重和推廣為三重和,可以合成 3D 均勻材料數據。但是,在為 3D 模擬執行三重和時,必須做好耗時和占內存的計算準備。基于合成生成的裂縫孔徑數據的裂縫流動模擬。
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我是小能 ??? 3年前
如何在 COMSOL 中生成隨機表面
問答 求助大佬們,在APDL中讓已有的32767封閉曲面生成的過程中程序無法運行,該怎么辦

想使用APDL進行一個復雜的建模,目前已經生成了由32767曲面組成的封閉曲面,但是在輸入生成的命令流后出現了程序無法運行的情況,封閉曲面模型、生成的程序、報錯提示如下所示: 目前嘗試過修改文件工作路徑和更換APDL版本,但均無法解決問題,求教是程序錯誤還是什么情況,該如何改正以解決問題

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用戶_32801 ??? 2年前
帖子 abaqus二次開發-蜂窩板夾芯材料(殼)生成插件
帖子更新不易,跪求點贊加關注,收藏一下就更好了。這插件唯一一好處可能就是快了,害,又是造垃圾的一天。
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echo_niko ??? 2年前
abaqus二次開發-蜂窩板夾芯材料(殼)生成插件
帖子 人工智能 |自然語言生成
NLP、NLG 和 NLU 之間的差異 自然語言處理 (NLP)、自然語言生成 (NLG) 和自然語言理解 (NLU) 是自然語言處理的不同但相互關聯的領域。
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仿真資料吧 ??? 1年前
帖子 手搓TexGen—三維機織(2.5D)復合材料參數化網格生成技術
其中較為常見的還是彎聯和聯結構: (a)淺交彎聯;(b)淺交10年前做本科畢業設計的時候,主題就是這淺交聯。那個時候還是用UG做的單胞模型。 網格也是在ABAQUS中用四面體做的,材料方向是手動定義的。
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靜界有限元 ??? 5月前
手搓TexGen—三維機織(2.5D)復合材料參數化網格生成技術
帖子 高保真仿真地圖生成:UE+Blender協同編輯的實現路徑
(5)ModularBuilding:基于多邊形區域生成樓房模型。(6)PlantPlacer與FoliageBed:實現植被與花壇的區域化布置。 圖9:自動化操作與批量鋪設示例在種方法的輔助下,便可以隨心所欲地在地圖上大規模放置環境要素,進一步讓地圖的真實度上升到一個新的境界,最終完成滿足需求的結構化道路。
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康謀keymotek ??? 2月前
高保真仿真地圖生成:UE+Blender協同編輯的實現路徑
帖子 Workbench fluent風力發電機組葉片流場及溫度場仿真,附詳解視頻及原模型
若模型包含多余部件(如螺栓、支架),需手動刪除以簡化計算。 幾何切割與旋轉操作。平面切割:選擇選項卡中的切割工具,以塔筒底部或葉片根部為參考平面進行切割,斷開幾何的連接。此步驟確保后續旋轉操作僅作用于葉片部分。通過“Move”工具中的“Rotate”功能調整葉片至停機狀態(一個葉片朝下)。該軟件需要單獨學習操作的,可以關注作者的其他課程。
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孫一凡仿真 ??? 1年前
Workbench fluent風力發電機組葉片流場及溫度場仿真,附詳解視頻及原模型
帖子 生成式 AI 重塑自動駕駛仿真:4D 場景生成技術的突破與實踐
本文從技術背景、系統能力、核心技術和實際應用四方面,系統梳理AI驅動的4D場景生成體系及其在自動駕駛仿真中的實踐價值。一、測試覆蓋率瓶頸與生成式AI切入點自動駕駛測試需要應對極其復雜的交通場景,包括結構化路口、弱交通規則區域、極端天氣、低照度場景,以及多主體交互引發的不確定性行為等。
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康謀keymotek ??? 9月前
生成式 AI 重塑自動駕駛仿真:4D 場景生成技術的突破與實踐
帖子 使用大型語言模型(LLMs)、檢索增強生成(RAG)
超越簡單的提示詞實驗,學習如何利用大型語言模型、嵌入技術、檢索、智能、工具和全棧應用架構,設計可靠、可擴展且適合企業使用的AI系統。課程的每部分都包含循序漸進的實踐實驗,確保你不僅理解概念,還通過真實代碼實現這些概念。
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仿真資料吧 ??? 4月前
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