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芜湖MSC软件

来源: 发布时间:2022年06月10日

Digimat是MSC软件公司旗下比利时e-Xstream工程公司推出的一款商用软件包,专注于复材多尺度非线性本构预测和材料建模。Digimat提供的先进的多尺度建模技术,可帮助用户加快改性塑料及复合材料制品的研发流程。通过掌握Digimat,CAE工程师、复材工艺专家以及材料专家,可以准确预测复杂多相夹杂复合材料和零部件的非线性细观力学行为。以研发创新为驱动力,Digimat赢得了多项行业大奖,客户遍及全球各大行业,包括材料供应商、零部件供应商和主机厂等。它填补了制造工艺和结构性能表现之间的沟壑,帮助更多行业使用塑料和复合材料。 MARC提供先进、通用、隐式非线性有限元技术,具有高性能、线性并行加速比的能力。芜湖MSC软件

瞬态响应分析(时间-历程分析)瞬态响应分析在时域内计算结构在随时间变化的载荷作用下的动力响应,分为直接瞬态响应分析和模态瞬态响应分析。两种方法均可考虑刚**移作用。(a).直接瞬态响应分析该分析给出一个结构对随时间变化的载荷的响应。结构可以同时具有粘性阻尼和结构阻尼。该分析在节点自由度上直接形成耦合的微分方程并对这些方程进行数值积分,直接瞬态响应分析求出随时间变化的位移、速度、加速度和约束力以及单元应力。(b).模态瞬态响应分析在此分析中,直接瞬态响应问题用上面所述的模态分析进行相同的变换,对问题的规模进行压缩。再对压缩了的方程进行数值积分从而得出与用直接瞬态响应分析类型相同的输出结果。 新能源MSC软件代理商MSC Nastran 静力分析。

流-固耦合分析流-固耦合分析主要用于解决流体(含气体)与结构之间的相互作用效应。MSC.NASTRAN中拥有多种方法求解完全的流-固耦合分析问题,包括:流-固耦合法、水弹性流体单元法、虚质量法。流-固耦合法流-固耦合法***用于声学和噪音控制领域中,如发动机噪声控制、汽车车厢和飞机客舱内的声场分布控制和研究等。分析过程中,利用直接法和模态法进行动力响应分析。流体假设是无旋的和可压缩的,分析的基本控制方程是三维波方程,二种特殊的单元可被用来描述流-固耦合边界。此外,MSC.NASTRAN新增加的(噪)声学阻滞单元和吸收单元为这一问题的分析带来了极大方便。(噪)声学载荷由节点的压力来描述,其可以是常量,也可以是与频率或时间相关的函数,还可以是声流容积、通量、流率或功率谱密度函数。由不同的结构件产品的噪声影响结果可被分别输出。

ATVToolkit是MSCAdams用于履带式车辆动力学性能分析的工具,是分析***或商用履带式车辆各种行走动力学性能的理想工具。通过ATVToolkit,利用其提供的车身、履带、车轮及地面模板,可快速建立履带式车辆的子系统到总装配模型。提供了多种悬挂模式和履带的模板,方便用户建立各种复杂的车辆模型。通过改进的高效积分算法,可快速给出计算结果,研究车辆在各种路面(软土、硬土)、不同车速和使用条件(直行、转向)下的动力学性能,并进行方案优化设计。同时,模型中还可加入控制系统、弹性零件、用户自定义子系统等复杂元素,以使模型更为精确。在MSCAdams/ATVToolkit中,既可以建立完整履带车辆模型(包括橡胶履带),也可以建立简化的履带车辆模型,即stringtrackmodel。MARC主要具有什么特点?

MSC.NASTRAN提供自由对流的变界条件有:随温度变化的热交换系数,随热交换系数变化的加权温度梯度,随时间变化的热交换系数,非线性函数形式,加权层温度;强迫对流有:管流体流场关系H(Re,Pr),随温度变化的流体粘性,传导性和比热容(specificheat),随温度变化的质量流率,随时间变化的质量流率,随质量流率变化的加权温度梯度;辐射至空间:随温度变化的发射率和吸收率,随波长变化的发射率和吸收率,随时间变化的交换,辐射闭合,随温度变化的发射率,随波长变化的发射率,考虑自我和第三体阴影的三维散射角系数计算,自适应角系数计算,净角系数,用户提供的交换系数,辐射矩阵控制,多辐射闭合;施加的热载荷:方向热流,表面法向热流,节点能量,随温度变化的热流,随热流变化的加权温度梯度,随时间变化的热流;温度变界条件:稳态分析指定常温变界条件,瞬态分析指定时变温变界条件;初始条件:非线性稳态分析的起始温度,所有瞬态分析的起始温度;热控制系统:自由对流热交换系数的当地。远程和时变控制点,强迫对流质量流率的当地。远程和时变控制点,热流载荷的当地。远程和时变控制点,内热生成的当地。 ROMAX将传动系统设计方案与整车动力性和经济性进行匹配。宁波进口MSC软件-nastran

ActranAcoustics是Actran软件系列的入门模块吗?芜湖MSC软件

CradleCFD作为先进的CFD工具,提供了两种不同类型的热流分析工具:采用结构化网格的scSTREAM以及采用非结构化网格的SC/Tetra和scFLOW。即使CradleCFD具有***的前处理以及超高速的求解器,计算时间也会受到限制。而基于CADLM的机器学习则是机器通过样本数据的学习,从中主动寻求规律,验证规律,***快速给出预测结果。本次直播中介绍结合现代机器学习、人工智能、降阶建模(ROM)和设计优化应用于CFD的案例:-机器学习的必要性-电子散热,泵,机翼,联合仿真等结合机器学习的应用案例介绍。 芜湖MSC软件

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