Simulation

在先进的人工智能系统领域，虚构的形象往往能激发现实世界的创新。现代流行文化中最具代表性的人工智能助手之一是漫威漫画中的 J.A.R.V.I.S.。 钢铁侠 电影--协作式设计伴侣，无缝集成了语音识别、实时数据处理和沉浸式交互。https://www.youtube.com/watch?v=nsfKBgzN61M以下功能反映了托尼-斯塔克的虚拟个人助理所启发的一些关键特性：语音控制 - 工程师可以通过自然语言处理和自动语音识别与设计进行交互。这项功能目前通过 NX 语音命令助手提供。人工智能辅助设计 - NX Copilot 可将用户提示转化为特定领域的命令，同时根据人工智能驱动的洞察力提供实时建议和优化。沉浸式可视化--正如 J.A.R.V.I.S. 展示三维全息投影一样，NX X 沉浸式协作器使工程师能够使用索尼 XR 头戴式显示器在虚拟和增强现实环境中与模型互动。数据集成--NX 沉浸式设计器通过同时集成多个来源的数据来促进智能设计。用户无需进行数据预处理即可身临其境地体验与数字孪生的实时连接。随着人工智能技术的不断发展，Designcenter 的全套可用沉浸式模块将在日常工程工作流程中发挥越来越大的作用。通过自然语音识别与数字孪生进行交互、通过手势操作模型以及在扩展现实中体验设计的能力将重塑创新，同时简化产品开发周期。https://www.youtube.com/watch?v=nsfKBgzN61MDesigncenter | 为生活带来身临其境的工程体验

SOLIDWORKS Simulation 2026 提供了一些令人兴奋的新功能和增强功能，包括壳体定义和边缘选择、更好的设置反馈信息、连接器性能改进等。 https://www.youtube.com/watch?v=DXmsuY-oxZs 贝壳边缘 远程负载是从大型液压缸施加负载的有效方法。到目前为止，这种方法在应用位置上一直受到限制。SOLIDWORKS Simulation 2026 新增了远程载荷和远程质量，当您使用 SOLIDWORKS Simulation 2026 时，远程载荷和远程质量可直接应用于壳体边缘。 通过选定面定义壳体 选项。对于分析钣金或薄板结构的工程师来说，这使得复制真实世界的加载条件变得更加容易。 仿真设置反馈 在定义仿真时，清晰的错误消息非常重要，其中提供的信息越多越好。在 SOLIDWORKS Simulation 2026 中，缺失材料和网格失败的错误消息现在会指明缺失材料定义或网格失败的一个或多个体。这加快了研究创建速度，无需在仿真树中搜索查找问题。 角度旋转 SOLIDWORKS Simulation 2026 中的新功能：角度旋转现在可以弧度或度数绘制。在包含实体、壳或梁的研究中可以使用这种绘图类型，但在混合网格中不可用。它将显示相对于轴的角度旋转。这样就可以清晰、准确地了解研究中存在的变形。 外壳定义 接下来，炮弹定义过程得到了改进。现在有了一个选项，可以全局决定在新研究中默认定义厚壳还是薄壳。这使得在定期处理厚壳时创建研究报告的速度更快。 随机振动的引脚连接器力 模拟 2026 中的新功能现在可以查看随机振动研究中使用的插针连接器的连接器力。这还允许您查看显示整个振动范围内结果力的响应图。梁的力载荷 梁网格可以简化复杂结构，节省大量处理时间。过去，受限于只能将力施加为 每项 载荷。现在，在模拟 2026 中，可以在多根横梁上施加总力。将载荷值设置为单位长度时，如果载荷类型被设置为总载荷，则会自动切换回单项载荷。更容易定义分布在多个梁上的载荷，节省了时间，并消除了一个可能的错误源。 地震响应研究 响应谱分析是分析结构地震响应的最佳方法。在 SOLIDWORKS Simulation 2026 中，远程质量现在可以包含在反应谱分析中。该增强功能允许将复杂体简化并作为质量处理，而无需将几何体作为研究的一部分，从而显著提高了性能。 屈曲模式 在处理结构时，屈曲始终是一个令人担忧的问题。屈曲分析会评估发生屈曲的可能性，并包含一个安全系数，以清楚地显示结构可能发生屈曲的荷载。在模拟 2026 中，由于可以过滤掉负屈曲荷载系数，因此结果更加清晰，只显示真正的失效风险。有了这项新功能，您可以自动过滤掉不会造成故障风险的模式，并将注意力集中在实际可能存在问题的模式上。 提高连接器的性能 分布式耦合是对螺栓、杆和轴承等连接器进行精确高效建模的绝佳方法。SOLIDWORKS Simulation 2026 中的分布式耦合性能得到了改进，与去年相比，求解时间最多缩短了 28%。除了性能改进之外，连接器还变得更加坚固耐用，允许连接器连接更多的面，取消了以前 800...

蠕变的根本原因是 缺陷的热激活运动 材料结构中的缺陷。在高温下，这些缺陷（主要是 空位 和 错位)移动并重新排列，在持续应力作用下产生永久应变。 材料中的蠕变不仅仅是一种宏观失效；它是一个由微观结构物理驱动的复杂、不可逆的过程。当元件在高于其临界同源温度（通常为 0.4Tm)，就有足够的热能激活原子或微结构过程。这种能量可使晶体缺陷克服局部能量障碍。 因此，永久变形主要受晶格和晶粒结构内的三类运动所支配：位错运动： 线缺陷（位错）通过爬行和滑行在晶格中的运动。 原子扩散： 原子或空位通过晶格或沿晶界的迁移。 晶界滑动（GBS）： 相邻晶粒的相对切向运动。主导机制在很大程度上取决于具体的应力和温度条件。了解哪种机制控制着形变速率是进行有意义的 蠕变模拟. 由于多种热激活过程推动了这种材料降解。由此产生的 材料蠕变 蠕变很少受单一因素控制。事实上，宏观应变率在很大程度上取决于外加应力、温度和微观结构（如晶粒尺寸）的具体相互作用。 因此 进行可靠的 蠕变模拟因此，工程师必须严格定义支配每个主要物理过程的基本动力学规律。下文将详细介绍这些基本机制，包括位错蠕变和扩散蠕变，它们决定了材料随时间变化的响应。 2.1.扩散控制蠕变（低应力/Nabarro-Herring 和 Coble） 在高温和低应力条件下，扩散过程主导蠕变响应。纳巴罗-赫林蠕变（晶格扩散）：这种机制涉及原子在晶格中的扩散（体扩散）。这种运动是由应力引起的空位梯度驱动的。 因此、 蠕变应变率与 的平方成反比 ().其中 是应变速率，σ 是外加应力，d 是晶粒尺寸，Qd 是扩散活化能，R 是通用气体常数，T 是绝对温度，A1 是与材料有关的常数。科布尔蠕变这种机制涉及原子沿晶界集中迁移。Coble 蠕变在细粒材料中占主导地位。 因此、 应变速率与 晶粒尺寸的立方 ().2.2.位错蠕变（幂律蠕变/诺顿定律） 位错蠕变控制着中高应力水平下的变形。其特点是位错移动。位错通过滑行和热激活移动。 爬升. 位错蠕变允许位错通过与晶格交换空位来绕过障碍物。稳态应变速率遵循诺顿幂律，即速率与应力的幂次n成正比。该方程清楚地表明了与温度 (T) 的指数关系和与应力 ()，其中是应力指数。 2.3.溶质拖曳蠕变 溶质拖曳蠕变是一种以溶质原子对差排运动施加阻力为特征的机制。溶质原子聚集在差排核心周围，形成一个...

数字孪生是一个虚拟模型，它代表一个物理对象并实时更新。这种连接使用来自物理对象上传感器的数据。这种实时连接改变了模型。它不仅仅是一个静态模拟。它成为物理资产与工程师之间的实时通信桥梁。数据双向流动，实现持续对话，将原始传感器读数转化为可操作的工程知识。 本博客以磁力线圈为简单示例，探讨了这项技术，以帮助阐明复杂的想法。我们将探讨什么是数字孪生、如何构建数字孪生以及数字孪生的价值所在。 了解数字孪生 什么是数字孪生？ 数字孪生是一个实时的虚拟复制品。它反映了真实世界的系统或资产。这种资产可以是一个组件，也可以是整个工厂或发电厂。也可以是整个工厂或发电厂。 孪生系统与实物资产同步。这种同步以指定的频率进行。这可确保虚拟模型始终准确反映真实世界。 物理资产上的传感器收集数据。这些数据包括温度、压力或电流。这些数据会不断输入虚拟模型。这一过程可使孪生模型保持准确和最新。 数字孪生的价值 数字孪生提供深入的运营洞察力。它们实时显示资产内部发生的情况。这样就可以进行持续的系统分析和性能监控。 这种洞察力可实现预测性维护。公司可以在问题发生之前进行预测。这种能力可以防止代价高昂的计划外停机。工程师还可以利用双胞胎来优化性能。他们可以虚拟、安全地测试不同的运行场景。这种优化可以提高效率，降低运营成本。 这种持续不断的运行数据流带来了根本性的转变。传统的工程设计通常侧重于设计一种在推出时能正常工作的产品。产品出厂时，设计阶段基本结束。然而，数字孪生产品却能与实体产品一起经历资产的整个生命周期。它能收集实际使用、磨损模式和不同环境下性能的数据。这些信息形成了一个强大的反馈回路，从一代产品的运行孪生中获得的洞察力会直接影响下一代产品的设计。工程设计的重点从单一的产品发布转移到整个产品生命周期。这为企业创造了复合知识优势。 Ansys Twin 生成器 Ansys Twin Builder 是一个软件平台。它允许工程师创建数字双胞胎。该平台是一个开放式解决方案。它可以连接到许多不同的工具和数据源。 Twin Builder 集成了多种模型类型。它将详细的三维物理模型、更广泛的系统模型和嵌入式软件整合到一个环境中。它支持功能模拟接口（FMI）等行业标准，可实现工具的无缝集成。 该平台管理整个孪生创建过程。工程师使用 Twin Builder 构建、验证和部署孪生模型。这种结构化的工作流程可将创建精确模型所需的时间缩短一半。它还提供了将完成的双胞胎连接到工业物联网 (IIoT) 平台的工具，以便进行实时操作。该平台的价值不仅限于创建孪生模型。它还使技术更容易获得。传统上，建立复杂的系统模型需要深厚的编程和多个仿真领域的专业知识。Twin Builder 具有 "低代码 "界面、向导驱动的编辑器和大量预建组件库。这些功能降低了入门门槛。它们允许几乎没有编程背景的工程师创建复杂的数字孪生。这种技术的民主化使领域专家能够专注于解决工程问题，而不是软件问题。 降序模型（ROMs） 让复杂物理变得快速：什么是 ROM？ 全三维物理模拟非常精确。它们可以模拟流体流动、结构应力或电磁学等复杂现象。然而，这些模拟的计算成本很高。一次分析可能需要数小时甚至数天才能完成。 数字双胞胎需要实时结果。它们必须即时响应物理世界的变化。它们不能等待数小时才能从模拟中获得更新。这种速度要求带来了巨大的技术挑战。 简化模型（ROM）是一种解决方案。ROM 是对复杂模型的高度精确简化。它捕捉了完整物理模拟的基本行为。它使用最少的计算资源，在几秒钟或更短的时间内得出结果。 从小时到秒：ROM 是如何制作的 ROM 的制作遵循结构化流程。工程师首先要建立一个高保真三维模型。以我们的线圈为例，这将是在 Ansys Maxwell 中进行的详细磁静力模拟。 然后，他们利用该模型进行多次模拟。这个过程称为实验设计 (DOE)。实验设计系统地测试各种输入值。对于线圈来说，这意味着要模拟许多不同电流水平的磁场。 这些模拟结果对 ROM 进行 "训练"。ROM 使用先进的数学算法来学习输入和输出之间的关系。这一过程可以创建一个紧凑、高效、精确的底层物理数学模型。最终的 ROM 可以导出并用于其他工具，如 Ansys Twin Builder。ROM 可以快速、可靠地替代完整的 3D 模型。 动态 ROM：运动系统建模 有些系统具有静态行为。它们的输出只取决于当前的输入值。通常基于响应曲面的标准 ROM...

感应加热不再仅仅是一个工业术语--它是一种用于从汽车到航空航天等各个领域的精密工具。 感应加热涉及复杂的多物理场：电磁场诱导电流，通过焦耳效应产生热量。通过模拟，工程师可以在硬件原型设计之前优化设计参数，如线圈几何形状和材料特性，从而节省时间和成本。本博客将演示如何使用 ANSYS 的两个强大仿真工作流为感应加热建模。要研究的模型如下所示。它包括交流电流流过的线圈和线圈旁边的导电圆盘。涡流将在圆盘内部产生，从而加热圆盘。圆盘的稳态温度将在 ANSYS 中建模。方法 #1：使用 ANSYS 系统耦合将麦克斯韦和机械热学联系起来 这种方法要求用户（在工作台中）准备一个麦克斯韦模型和一个机械热模型，并使用系统耦合将它们连接起来。 步骤 1：准备麦克斯韦模型 用户可以为圆盘定义与温度相关的材料。设置好所有材料后，需要设置温度。确保选中 "包含温度依赖性 "和 "启用反馈 "复选框。需要在麦克斯韦模型中添加系统耦合设置。添加完成后，可以保存并关闭 Maxwell 模型。在麦克斯韦模型文件夹中，将创建一个 .scp 文件并在以后使用。步骤 2：在 Workbench 中准备机械热模型 机械模型只需包含圆盘几何形状。来自麦克斯韦的损耗将映射到机械热模型中的圆盘。边界条件设置如下所示（仅自然对流）。 用户需要添加系统耦合区域，并将磁盘主体分配给该区域。分配系统耦合区域后，用户需要将系统耦合文件写入保存模型的文件夹。与麦克斯韦模型准备类似，机械模型文件夹中也将创建一个 .scp 文件。现在，可以保存并关闭模型。步骤 3：通过系统耦合连接麦克斯韦和机械模型 系统耦合是一种 ANSYS 工具，可以连接不同的模型来进行多物理场仿真。需要将之前创建的 .scp 文件添加到系统耦合设置中。 然后需要一个耦合接口：一侧为 AEDT，二侧为机械。接下来要做的是添加两个数据传输。一个用于传输温度，另一个用于传输损耗。有关系统耦合模型设置的更多详情，请参阅下面的视频。完成所有设置后，求解系统耦合模型，它将进行双向耦合分析。 步骤 4：检查结果 温度结果可以用麦克斯韦或机械单位显示。 来自麦克斯韦模型的结果：机械模型（Workbench）的结果：温度分布与麦克斯韦模型相同。方法 #2：在 ANSYS...

我喜欢在闲暇时间阅读一本好书，尤其是手捧一杯香浓的咖啡。我尤其喜欢逛书店，浏览书架，发现意想不到的读物。在一次逛书店的过程中，我发现了一本书，这本书立刻引起了我的注意： 预测机器 作者：Ajay Agrawal、Joshua Gans 和 Avi Goldfarb。 老实说，你能说出一个现在对人工智能/移动语言至少没有一点好奇心的人吗？作者在书中解释了 "人工智能的简单经济学，并介绍了如何将该技术用于点解决方案"。.在该书的一个章节中，以下内容令我印象深刻： 有了更好的预测，我们就有更多机会考虑各种行动的回报，换句话说，我们就有更多机会做出判断。这意味着，更好、更快、更便宜的预测会给我们带来更多的决策。 虽然本书的重点是人工智能和机器学习，但这句话引起了我的共鸣，因为同样的想法也适用于工程模拟领域，尤其是 CFD。无论模拟的目的如何，能够更快、更明智地做出设计决策对工程师来说都至关重要。创新和保持竞争力的压力只会加剧对提高生产率和加速仿真工作流程的需求。 此外，由于工程师希望尽可能多地包含物理真实感和几何细节，因此创建高保真数字孪生模型的需求也在不断增加。因此，快速网格划分是一项具有战略意义的辅助工具，可带来竞争优势，使工程师能够加快产品开发，更快地将产品推向市场。为了支持这一目标，我们努力寻求能够加快 CFD 工作流程的解决方案，使您能够快速评估众多设计变体。对于网格划分来说，这可能涉及到从优化单个工作流程到消息传递接口（MPI）分布式内存并行化的方方面面，即在多个 CPU 上同时执行网格划分任务的能力。 在本博客中，我们将探讨 Simcenter STAR-CCM+ 的最新增强功能如何提高了网格划分性能，使工程师能够提高仿真吞吐量并更快地洞察问题。 利用 MPI 表面包加速几何清理 Simcenter STAR-CCM+ 的主要优势之一是从 CAD 到解决方案的流水线工作流程，使工程师能够处理复杂的几何图形。许多仿真工作流程都涉及包含数以万计零件的庞大 CAD 装配。这些 CAD 文件通常包括非常大的装配体和 "脏 "几何体。所谓 "脏"，是指输入的几何图形可能存在孔洞、交叉、需要剔除、包含重叠和/或非曲面顶点或边缘。手动清理和修复此类几何图形是一个劳动密集型过程，可能需要数天甚至数周才能完成。 在 Simcenter STAR-CCM+ 中为网格划分准备几何体的关键工具之一是 "曲面包围器"。曲面包裹器可以处理任何任意复杂的 CAD 或网格零件，并生成不漏水的流形曲面。它的工作原理是在离散几何体上有效地 "收缩包裹 "一个高质量的三角形曲面网格。其主要优势之一是能够准确保留锐边和锐角等几何特征。在 Simcenter...

第一次就把工作做对并不是一件容易的事，因为我们的行动依赖于经验，小错误可能会导致结果大不同。然而，随着任务量的增加和截止日期的缩短，我们被逼得既要精益求精，又要以结果为导向。在这种高压环境下，很容易出错。这一切都不利于我们工程师有效开展工作。 西门子意识到了这一点，因此正在努力使您的生活更轻松，工作更简单。在本博客中，我将向您展示如何使用 Simcenter 测试实验室 以高效获得准确和精确的结果。希望这篇博客能对您的下一次测量活动有所启发。 测试对象：小型电机 我最近对我们的演示器--一台小型电动机进行了特性分析。我想与大家分享一下我的经验。这个小型雨刷电机演示试验台是小型电动马达、压缩机和泵等噪音较小的车辆辅助设备的代表。就在这里：我们将用伪力来描述这个部件的特性。现在你可能会告诉我，你想要看到阻挡力的表征。是的，伪力是一种阻挡力，但它不是直接从界面点得到的，而是从测试对象的其他位置得到的。在我们的例子中，这是位于界面点之间中心的一个虚拟点。请看下图：这些伪力之后可以以与阻滞力相同的方式使用。例如，您可以使用它们与基于频率的子结构创建虚拟装配体，或者将它们转移到具有转移 FRF（频率响应函数）的接口中。虽然本博客不会对此进行演示，但它提供了使用伪力的上下文。如果您想了解更多相关信息，请联系我们。 为什么要使用伪力？ 原因很简单，因为与在接口处识别阻挡力相比，我们可以识别更少的未知数（3 个平移力和 3 个扭矩）。对于压缩机、泵或电机等小型部件来说，这是一种非常有益的方法。在低频范围内，我们将更加精确。 如何测量伪力？ 我们采用原位 TPA（传递路径分析）方法进行测量。这是一种众所周知的方法，分两步进行，第一步测量指标 FRF，第二步测量运行指标响应。我们可以使用下面的公式得出虚拟点的伪力：现在让我们从测量开始！ 等等，我们先来做虚拟仪器。让我为您重点介绍每个步骤的要点。以下是表征组件特性的不同步骤：虚拟仪器 在立即开始测量之前，让我们先用虚拟仪器为我们的任务做好准备。为此，我们将使用测试对象的 CAD 模型。在我的例子中，我扫描了电机，并将 *.step 文件导入 Testlab。接收器使用标准 CAD 软件 Siemens NX 进行建模。 为什么要做好测量准备？因为我们需要以类似的方式放置我们的撞击，以激发我们所有的坐标方向。如何做到这一点呢？以下是不同的步骤：借助 CAD 支持，指示器可自动与 CAD 模型相匹配，并可轻松创建复杂的几何图形。最后，条件数字和传感器灵敏度会显示需要改进的坐标方向。 下面的演示视频展示了适当的 CAD 仪表准备工作的主要优势：评估可用空间 高精度传感器定位 在测量前准备好指示器的正确位置和数量影响测量 - 使用 Simcenter Testlab Neo 一个人的工作 新 Simcenter Testlab Neo 冲击测试工作手册将指导您逐步完成数据采集工作流程。冲击测试的重点包括每个步骤的更多细节： CAD 通道分配和测试对象的仪器设置 在此步骤中，您将对测试对象进行仪器设置，并将虚拟通道与实际通道连接起来。锤子设置 锤击装置支持多个锤头，包括自动合并两个冲击。这使我们能够测量整个频率范围。两个锤头之间的过渡频率由用户定义，可以随时更改，甚至在结果存储之后也可以更改。冲击测量 在冲击测量过程中，我们将在不同位置进行冲击，以激发结构。这一过程由计算机辅助设计（CAD）引导，因此很容易确定下一个撞击位置。智能冲击选择是获得高效、精确结果的关键功能之一。它能在测量过程中或测量后自动选择最佳冲击点。完成所有冲击后，只需看一眼总体指示器即可。保存结果 完成测量后，您将保存项目和结果。想要更改任何设置，如多锤头滤波器、输出存储选择或锤头窗口？我们会为您提供支持：您可以更改设置并再次保存，甚至重新打开现有项目！我们会保存冲击测量的原始数据，因此您可以进行任何更改并再次保存结果。 虚拟点转换 现在您可以推导阻抗 FRF 了。您存储...

在本篇博客中，我们将介绍在 Ansys Maxwell 中模拟特定永磁体（N48SH）磁化的完整工作流程，仅使用其制造商的数据表。然后，我们将根据 Maxwell 的内置材料库验证我们的结果，以证明这一强大技术的准确性。 1.磁化物理学及我们的模拟模型 在深入研究模拟之前，让我们先简要回顾一下基础物理学。磁性材料的行为由其 B-H 曲线或磁滞回线描述。当我们第一次对材料进行磁化时，材料会沿着从（0,0）到饱和的 "初始磁化 "路径运行。一旦外部磁化场被移除，磁体的磁通密度就会 "反冲 "到第二象限的一个点，即工作点。第二个象限，即退磁曲线，决定了磁体在应用中的性能。典型钕铁硼磁体的磁滞回线，显示初始磁化曲线和第二象限退磁区域。 露天的永磁体会在自身内部产生一个 "退磁 "场，其中磁场 (H) 与磁化方向相反。该自退磁磁场与材料的 B-H 曲线的交点决定了磁体的工作点。N48 磁体退磁曲线上的工作点示例（左）。显示永磁体外部磁场和内部退磁磁场的 H 场矢量图（右图）。 为了模拟这一过程，我们在 Ansys Maxwell 中创建了一个简单的磁化器模型。它由两个载流线圈和两个钢芯组成，这两个线圈和钢芯共同作用，在它们之间的空间产生并引导一个强大、均匀的磁场（H-场）。我们将把未磁化的 N48SH 材料（一个简单的矩形块）放置在这个待磁化区域。模拟显示了线圈中的电流密度 (J) 以及线圈之间产生的磁场 (H)。显示整个磁化器组件内部和周围磁场 (H) 的矢量图。 2.创建自定义初始充磁曲线 的 安世学习中心 提供了关于磁性闭锁的精彩教程，演示了普通钕磁铁的磁化过程。 在本博客中，我们希望更进一步，模拟一种特定材料，即钕磁铁。 N48SH然后将其最终工作点与麦克斯韦内置 N48 材料的最终工作点进行比较，验证我们的结果。 我们的第一步是将材料数据输入到麦克斯韦中。 N48SH 数据表...

STL 文件为捕捉复杂的有机形状提供了一种方便的方法，但其切面性质可能会使它们在准备分析时令人沮丧。由于 STL 只存储三角形（没有真正的实体、分析面或特征历史），因此它们经常带有间隙、重叠或数以百万计的微小切面，从而阻碍网格划分。幸运的是，Ansys Discovery 的 面 和 分区（SubD） 工具集可将最粗糙的扫描结果转化为可用于有限元分析或 CFD 的无懈可击的实体。本文将深入探讨 每个 清理和编辑命令，解释每个命令如何工作、哪些参数重要，以及（最重要的）什么时候一种工具比另一种工具更可取。 典型的 STL 痛点--为什么它们很重要缺少切面 留下可见孔洞；如果模型不防水，任何体积转换都会失败。 断开的外壳 引入意外的空气间隙，破坏流体域并增加零件数量。 分辨率过高 意味着数以百万计的三角形；视口性能骤降，网格划分速度减慢。 锯齿状表面 产生锯齿状边界层，导致应力或流动解法不准确。Discovery 的 Facets 工具有条不紊地解决这些缺陷，从广泛的自动修复到有针对性的手动改进。 深入了解 Facets 标签 下面将详细介绍每种工具，这样你不仅可以看到 什么 但 如何 和 为什么 你可能会选择它来解决某个 STL 问题的原因。 自动修复 - 您的 "第一道治愈" AutoFix 是导入 STL...

通过先进的建模技术揭开搅拌罐涡流动力学的秘密。挑战 由于涉及复杂的流体流动行为，预测搅拌槽中的涡旋动力学面临巨大挑战。这些系统中流体运动的湍流和混沌特性使得难以准确模拟和预测涡流的形成。 传统的计算流体动力学（CFD）模拟虽然精确，但计算密集且耗时。这给需要快速进行模拟和优化的行业带来了难题。 简化模型 (ROM) 简介 减阶模型（ROM）为应对传统 CFD 模拟所带来的挑战提供了一种前景广阔的解决方案。ROMs 通过显著减少自由度来捕捉系统的基本动态，从而降低了计算复杂度。 ROM 是通过识别系统最重要的模式或特征，并构建一个保留原始系统关键特征的简化模型来创建的。这种方法不仅加快了仿真过程，而且使进行多次迭代和优化更加可行。 工程解决方案 在 Ozen Engineering, Inc.，我们利用 ANSYS 仿真软件的专业知识，为搅拌罐的涡流预测开发精确高效的降序模型。我们的流程从详细的 CFD 模拟开始，以了解流体系统的基本行为。 然后，我们采用先进的模型还原技术提取关键的动力学特性，并构建一个能够高精度预测涡流形成的 ROM。该 ROM 根据实验数据进行验证，以确保其可靠性和稳健性。 应用： 在此应用中，我们使用了与演示如何创建用于涡流预测的 Fluent 模型相同的搅拌罐示例1.水槽为无褶皱圆筒形，使用 Rushton 涡轮叶轮进行搅拌。几何形状和横截面上的网格细节如图 1 所示图 1.几何模型和网格 Ansys Workbench 项目布局如图 2 所示。几何模型连接到 Fluent 会话，其中描述了必要的模型设置和输入/输出参数1.然后将 3D ROM 模块拖放到项目屏幕上，3D ROM 模块就会自动与项目的其他部分连接起来。图 3.添加 3D ROM 后的...