电机仿真流程集成和多学科优化设计的先进工具

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描述

仿真正在成为产品开发流程中不可或缺的一部分,在自动化仿真流程中集成用于评估设计的所有CAx工具是数字化过程中的重要一步。

通过将不同的物理学结合到一个多学科的方法中,可以更全面地研究现象,并在更大程度上优化现象。

此外,仿真流程可以跨团队进行标准化和共享(民主化),使仿真新手能够更直接地访问仿真。

通过添加用于设计探索、优化、鲁棒性和可靠性分析的最先进算法,现在可以加速耗时的手动搜索,以实现最佳和最稳健的设计配置。

通过借助交互式可视化和人工智能(AI)技术的力量,工程师和设计师可以更好地了解他们的设计,并在更短的时间内做出正确的决策。

能够实现上述所有功能的流程集成和设计优化 (PIDO) 的解决方案是Ansys optiSLang。 人工智能

Ansys optiSLang 由两个主要部分组成: 流程集成——用于仿真工作流程构建和流程自动化。它将Ansys、第三方和内部工具与自动化仿真工作流程连接起来。

图形化编程以及连接、循环和条件设置的灵活性有助于仿真过程的展现和管理。开放式接口支持集成算法或求解器节点,并将PIDO流发布到Ansys Minerva。

变化分析——易于使用的模块包含先进设计探索算法包库,可以连接到流程集成中。通过自动识别相关参数,它可以帮助用户了解自己的设计。

使用优化算法,结合强大的元建模技术,用户可以轻松优化产品,找到正确的参数或推动行业研究。

Ansys optiSLang还提供了先进的鲁棒性和可靠性评估算法,用于不确定性量化、设计优化或将功能优化与成本和公差优化联系起来。

该软件提供了一个开放的架构。用户可以添加自己的算法,也可以将定制的流程集成节点插入任何类型的CAx工具。

借助虚拟原型设计中使用的参数变化分析的强大功能,用户可以更低的成本和更少的时间(与试错方法相比)实现更优化和更可靠的产品。






审核编辑:刘清

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