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数字化仿真

数字化仿真

  • 在设计阶段,如何基于虚拟产品进行分析和校核,提前发现设计问题;
  • 产品设计完成后,如何对产品进行必要的虚拟仿真,来尽量减少实验验证的次数;
  • 涉及多学科、多物理场及多变量的设计模型,如何自动进行优化来得到最优设计方案;
  • 仿真涉及的数据及流程如何管理,企业的仿真经验如何积累;

有别于其它的分析软件,数字化仿真解决方案是以模型仿真和优化为核心,并结合产品研发的整个流程所形成针对各个阶段的一套解决方案。它与数字化制造、数字化设计共同构成了现代制造业的先进数字化研发平台。


完整的数字化仿真解决方案主要具有以下特点:

1、设计CAE分析设计CAE分析

  1. 分析和设计共用同一平台,实现CAD与CAE模型的无缝连接;
  2. 设计变更后,分析模型可以自动更新;
  3. 利用知识工程功能,建立分析模板,可用于产品快速分析验证;
  4. 设计阶段即引入CAE分析,会大大减小产品研发周期,提升产品品质。

2、专业CAE仿真专业CAE仿真

  1. 对于非线性问题,具有非常明显的优势。其非线性处理功能涵盖材料非线性、几何非线性和边界条件非线性等各种非线性问题;
  2. 提供更多的单元类型,让用户有更多的选择余地,并更能深入反映细微结构现象和现象间的差别。除常规结构外,可以方便地模拟管道、接头以及纤维加强结构等实际结构的力学行为;
  3. 提供更多的材料模型,包括材料的本构关系和失效准则等。除常规的金属弹塑性材料外,还可以有效地模拟高分子材料、复合材料、土壤、岩石和高温蠕变材料等特殊材料。提供灵活强大的用户自定义接口,用户可以使用Fortran语言来开发自己的材料模型;
  4. 提供更多的接触和连接类型,在接触面上,还可以考虑摩擦和阻尼的情况;
  5. 疲劳和断裂分析功能,概括了多种断裂失效准则,对分析断裂力学和裂纹扩展问题非常有效;
  6. 隐式和显式求解器无缝集成,用户可以根据实际得情况,灵活得选择求解器,并且方便的在两种求解器之间进行转化。

3、多学科优化多学科优化

  1. 可实现多目标权衡、数据挖掘及多学科优化;
  2. 普通的优化设计无法预知实际生产过程中加工误差、材料变异,以及产品工作的真实环境等各种不确定性对整机性能的影响,从而导致最终产品实际工作时性能的不稳定性和不可靠性。因此用户不仅需要确定性优化工具提高产品的性能,还需要在设计阶段就充分考虑到各种不确定性,提高产品的质量(可靠性、稳健性);
  3. 提供试验设计,用于系统地研究设计空间的性质;
  4. 提供多种优化算法,用于在众多方案中选取最优方案;
  5. 提供近似模型,用数学模型代替耗时的仿真模型,提高效率;
  6. 提供质量工程,考虑设计变量的不确定性,用统计学的方法获取可靠,稳健的设计;
  7. 提供多学科、多物理场及多目标的联合优化仿真平台,用于得到最优化的产品设计。

4、仿真生命周期管理仿真生命周期管理

  1. 管理庞杂、分散于各个工程师手中的不同仿真软件得到的仿真数据,并可对仿真数据进行有效追溯;
  2. 保存成熟的仿真流程,并将其推广至相关仿真团队;
  3. 实现多专业多学科协同仿真;
  4. 将仿真分析与整个设计流程进行更进一步的有效整合。