发动机配气机构:MSCAdams/EngineValveTrain使用配气机构模块,用户可以设计具有部件尺寸的配气机构,并可以计算高速下配气机构的动态行为,例如举升和临界转速。计算气门的加速度、回弹、气门座速度、气门与弹簧的冲击、弹簧力以及凸轮轴的扭转振动。能够根据气门的举升数据生成凸轮轮廓、新的十字头、尖头从动轮和气门摇臂单...
查看详细 >>发动机基本曲柄连杆机构模块:MSCAdams/EngineBasicCranktrain使用基本曲柄连杆模块,用户可以建立任何类型发动机的曲柄连杆模型并确定与曲柄连杆系统相平衡的自由力和内力。在发动机开发过程的任何时刻,用户可以根据任务调整模型的逼真度,同时可以保留调整之前的绝大部分数据。例如,曲轴可以是刚体、扭转柔性或柔体。...
查看详细 >>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,...
查看详细 >>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...
查看详细 >>Digimat的应用主要包括三个方向:材料工程材料工程研究的目的是采用一种模拟方法,对有希望的新型复合材料候选方案进行识别,从而减少所需的实验数量。从而有助于节省资金,减少开发新材料所需的时间。这种研究方法可以深入研究并理解宏观材料属性形成机制,这些宏观特性实际上主要由细观成分响应所组成的。工艺仿真Digimat为高分子聚合物...
查看详细 >>发动机基本曲柄连杆机构模块:MSCAdams/EngineBasicCranktrain使用基本曲柄连杆模块,用户可以建立任何类型发动机的曲柄连杆模型并确定与曲柄连杆系统相平衡的自由力和内力。在发动机开发过程的任何时刻,用户可以根据任务调整模型的逼真度,同时可以保留调整之前的绝大部分数据。例如,曲轴可以是刚体、扭转柔性或柔体。...
查看详细 >>复特征值分析复特征值分析主要用于求解具有阻尼效应的结构特征值和振型,分析过程与实特征值分析类似。此外NASTRAN的复特征值计算还可考虑阻尼、质量及刚度矩阵的非对称性。复特征值抽取方法包括直接复特征值抽取和模态复特征值抽取两种:a).直接复特征值分析通过复特征值抽取可求得含有粘性阻尼和结构阻尼的结构自然频率和模态,给出正则化的...
查看详细 >>NASTRAN非线性分析简介正如我们所知,很多结构响应与所受的外载荷并不成比例。由于材料的非线性,这时结构可能会产生大的位移。大转动或两个甚至更多的零件在载荷作用下时而接触时而分离。要想更精确地仿真实际问题,就必须考虑材料和几何、边界和单元等非线性因素。MSC.NASTRAN强大的非线性分析功能为设计人员有效地设计产品、减少额外投资提供了...
查看详细 >>多级超单元分析是、刚体静力分析、正则模态分析、几何和材料非线性分析、响应谱分析、直接特征值、频率响应、瞬态响应分析、模态特征值、频率响应、瞬态响应分析、模态综合分析(混合边界方法和自由边界方法)、设计灵敏度分析、稳态、非稳态、线性、非线性传热分析等。模态综合分析:模态综合分析需要使用超单元,可对每个受到激励作用的超单元分别进行...
查看详细 >>Matlab是一款非常流行的矩阵运算工具,在全球范围内拥有很多的用户群,MSCAdams用户往往同时也是Matlab用户,大家可能都有这样一个共同的问题,能否借助Matlab强大的数值处理功能为MSCAdams服务呢?MSCAdams/MatLink正是应客户所想的一个非常棒的解决方案。作为MSCAdams与Matlab之间的...
查看详细 >>除了具有这种用于结构优化和零部件详细设计过程的形状和尺寸优化设计的能力外,MSC.NASTRAN的70.5版又集成了适于产品概念设计阶段的拓扑优化功能,以比较小平均柔度或指定阶数的比较大特征频率、计算频率与指定频率的小频率差为目标函数,在一定体积约束下,寻找比较好的孔洞尺寸和壳体或实体单元的方向厚度,可用于静力和模态分析的拓扑形状优化。M...
查看详细 >>分析功能、直接复特征值分析、直接瞬态响应分析、模态瞬态响应分析、响应谱分析、模态复特征值分析、直接频率响应分析、模态频率响应分析、非线性瞬态分析、模态综合、动力灵敏度分析等。。具体包括:a).线性模态分析又称实特征值分析。实特征值缩减法包括:Lanczos法、增强逆迭代法、Givens法、改进Givens法、Household...
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