Ansys Mechanical每年都會(huì)持續(xù)發(fā)布新功能,拓展結(jié)構(gòu)分析的邊界,憑借人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)在資源預(yù)測(cè)、形貌優(yōu)化等領(lǐng)域的不斷發(fā)展,該新版本軟件使您能夠執(zhí)行更準(zhǔn)確、更高效和可定制的結(jié)構(gòu)仿真分析。
Ansys 2023 R1重點(diǎn)推出了相關(guān)增強(qiáng)功能,使您能夠使用Mechanical實(shí)現(xiàn)更高效、更準(zhǔn)確的有限元分析(FEA)仿真,包括:
基于幾何結(jié)構(gòu)的重新關(guān)聯(lián)(GBA)
Mechanical憑借其能夠通過網(wǎng)格劃分、設(shè)置和求解來處理底層幾何結(jié)構(gòu)而聞名業(yè)界。老用戶可能知道,在編輯幾何結(jié)構(gòu)時(shí),Mechanical中的關(guān)聯(lián)性可能會(huì)丟失,并且此前在Mechanical中定義的設(shè)置會(huì)變?yōu)槲炊x的狀態(tài)。Ansys Workbench雖然具有在幾何結(jié)構(gòu)改變后重新關(guān)聯(lián)模型設(shè)置的功能,但該過程并非總是萬無一失。
如今,當(dāng)改變幾何結(jié)構(gòu)后,您再也不會(huì)看到模型樹上因?yàn)槭リP(guān)聯(lián)性而掛滿了一連串的問號(hào)。在Ansys 2023 R1版本中,您可以高效地編輯模型,并使用新的作用域向?qū)Чぞ咦詣?dòng)檢測(cè)和重新設(shè)置作用域。
現(xiàn)在,當(dāng)您將更新的模型導(dǎo)入回Mechanical時(shí),幾何結(jié)構(gòu)中改變的部分將會(huì)根據(jù)關(guān)聯(lián)性進(jìn)行著色。然后,您可以通過列表來可視化已重新關(guān)聯(lián)和未關(guān)聯(lián)的項(xiàng):已被查找到并重新關(guān)聯(lián)的項(xiàng)顯示為綠色,具有多個(gè)匹配的項(xiàng)顯示為黃色,無法自動(dòng)重新關(guān)聯(lián)的項(xiàng)則顯示為紅色。
保持幾何結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格自適應(yīng)性(GPAD)
您是否也有過類似的經(jīng)歷:需要在Mechanical中求解一個(gè)復(fù)雜模型,但您并不熟悉該模型或事先不了解會(huì)產(chǎn)生危險(xiǎn)應(yīng)力和應(yīng)變的區(qū)域?在過去,我們有兩種方法可以解決此問題:
第 一種是生成較粗疏的網(wǎng)格,求解模型,并在重要區(qū)域細(xì)化網(wǎng)格;
第二種是從一開始就生成過度細(xì)化的網(wǎng)格,以準(zhǔn)確捕獲重要區(qū)域。
我們知道這些方法可能非常耗時(shí),因此我們推出了一項(xiàng)新功能來提高耐久性研究的效率。保留幾何結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格自適應(yīng)(GPAD)這一新功能,不僅消除了對(duì)初始網(wǎng)格過度細(xì)化的需要,而且避免了對(duì)網(wǎng)格尺寸大小的猜測(cè)。
通過GPAD,您可以使用較粗的網(wǎng)格開始仿真,并且在求解模型時(shí),求解器會(huì)監(jiān)控區(qū)域中的數(shù)量信息(如應(yīng)力變化),并自動(dòng)細(xì)化網(wǎng)格。網(wǎng)格的細(xì)化并非基于此前求解的粗糙網(wǎng)格,而是通過將網(wǎng)格與底層計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)相匹配來實(shí)現(xiàn),以更接近模型的真實(shí)形狀。由于網(wǎng)格重劃分發(fā)生在求解階段,所以它可以提高準(zhǔn)確性,同時(shí)無需耗費(fèi)大量的計(jì)算資源。
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由于存在不同類型的單元、材料、接觸、接頭、邊界和載荷條件等因素,F(xiàn)EA仿真的規(guī)模和復(fù)雜性日益增加。與此同時(shí),無論是在本地還是在云端,高性能計(jì)算資源的使用都在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。在這個(gè)階段了解硬件要求,如內(nèi)存和CPU的數(shù)量,就非常重要。
極大擴(kuò)展性所需的理想CPU數(shù)量至關(guān)重要,這有助于提高時(shí)間和成本效率?,F(xiàn)在,計(jì)算資源預(yù)測(cè)的增強(qiáng)功能使您能夠在求解之前,就可預(yù)測(cè)所需的內(nèi)存、求解時(shí)間和求解器的擴(kuò)展性能,從而解決此問題。
資源預(yù)測(cè)使用基于ML的算法來預(yù)測(cè)復(fù)雜仿真模型所需的內(nèi)存和求解時(shí)間。該算法可對(duì)此前已求解的仿真的數(shù)百萬個(gè)匿名數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分析,并將該數(shù)據(jù)與用戶求解的模型進(jìn)行比較,以得出所需的預(yù)測(cè)結(jié)果。此功能可與具有迭代和直接求解器的線性靜態(tài)和模態(tài)分析配合使用,并提供多達(dá)32個(gè)內(nèi)核的擴(kuò)展性能(從Ansys 2023 R1開始)。
Mechanical中已逐步集成了參數(shù)研究、拓?fù)鋬?yōu)化、點(diǎn)陣優(yōu)化和形狀優(yōu)化等多種不同的優(yōu)化技術(shù)。在2023 R1版本中,我們推出了一項(xiàng)被稱為形貌優(yōu)化的新功能。
裝配式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的性能在很大程度上取決于其自身的重量,尤其是在該結(jié)構(gòu)承受動(dòng)態(tài)載荷時(shí),因此輕量化至關(guān)重要。對(duì)于薄壁結(jié)構(gòu),我們無法應(yīng)用拓?fù)鋬?yōu)化,而且使用其它方法尋找解決方案的效率更低——尤其是當(dāng)我們具有裝配和設(shè)計(jì)約束時(shí)。
而形貌優(yōu)化非常適合這類情況,我們無需更改設(shè)計(jì)的厚度或形狀,僅使用自由變形方法即可確定網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的理想位置。我們還可以使用不同的控件來確保設(shè)計(jì)的可制造性。這種方法有助于改善噪聲、振動(dòng)和聲振粗糙度(NVH);疲勞;碰撞性能;和/或減輕結(jié)構(gòu)的重量。
對(duì)于汽車行業(yè)用戶來說,白車身(BIW)仿真的接觸設(shè)置可能是一個(gè)非常繁瑣的過程。這主要是因?yàn)檫@些BIW仿真涉及各種復(fù)雜的特征和許多不同的接觸類型,包括粘合劑、焊接、鉚接等。在過去創(chuàng)建多個(gè)接觸需要大量的手動(dòng)設(shè)置,以便用戶可以在正確的殼體表面上設(shè)置接觸。
2023 R1版本的功能增強(qiáng)現(xiàn)在可通過指明目標(biāo)表面(實(shí)際上是雙面)來簡(jiǎn)化設(shè)置。它同時(shí)考慮了正、負(fù)法向目標(biāo)表面,并且無需創(chuàng)建多個(gè)接觸定義。
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