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    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为高分子聚合物的增材制造（3D打印）提供了模拟解决方案。它通过预测各种工艺参数的相对影响，帮助工艺工程师预测制造中的问题，并优化部件质量。结构工程结构工程的目的是设计完整可靠的复合材料零部件，关注的焦点是零部件本身的性能，这取决于材料本身特性、生产工艺方法和工况。难点是如何尽可能通过实验准确捕捉材料本构模型，为此，Digimat提供逆向工程拟合方法，对微结构模型进行参数化，并对各向异性材料的测量结果进行自动优化求解，以便能够计算整体零件性能。拟合后的材料模型可以从不同的来源（比如Moldflow、Moldex3D等软件）读取局部地区不同的微结构信息，并将其转换为局部的材料属性。Digimat进而可以计算每个积分点信息，并和有限元软件进行完全耦合分析。 使用MSC软件的需要什么条件。苏州机械MSC软件代理商

热传导分析通常用来校验结构零件在热边界条件或热环境下的产品特性,利用MSC.NASTRAN可以计算出结构内的热分布状况,并直观地看到结构内潜热、热点位置及分布。用户可通过改变发热元件的位置、提高散热手段、或绝热处理或用其它方法优化产品的热性能。MSC.NASTRAN提供***的温度相关的热传导分析支持能力。基于一维、二维、三维热分析单元,MSC.NASTRAN可以解决包括传导、对流、辐射、相变、热控系统在内所有的热传导现象,并真实地仿真各类边界条件,构造各种复杂的材料和几何模型,模拟热控系统,进行热-结构耦合分析。徐州智能MSC软件-nastran苏州艾斯伯软件科技有限公司致力于提供MSC软件 ，欢迎您的来电！

线性/非线性瞬态热传导分析：用于求解时变载荷和边界条件作用下的瞬态温度响应,可以考虑薄膜热传导、非稳态对流传热及放射率、吸收率随温度变化的非线性辐射。6.4相变分析该分析作为一种较为特殊的瞬态热分析过程,通常用于材料的固化和溶解的传热分析模拟,如金属成型问题。在MSC.NASTRAN中将这一过程表达成热焓与温度的函数形式。6.5热控分析MSC.NASTRAN可进行各类热控系统的分析,包括模型的定位、删除、时变热能控制等,如现代建筑的室温升高或降低控制。自由对流元件的热传导系数可根据受迫对流率、热流载荷、内热生成率得到控制，热载和边界条件可定义成随时间的非线性载荷。6.6空气动力弹性及颤振分析气动弹性问题是应用力学的分支,涉及气动、惯性及结构力间的相互作用,在MSC.NASTRAN中提供了多种有效的解决方法。人们所知的飞机、直升机、导弹、斜拉桥乃至高耸的电视发射塔、烟囱等都需要气动弹性方面的计算。MSC.NASTRAN的气动弹性分析功能主要包括:静态和动态气弹响应分析、颤振分析及气弹优化。

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**以及材料**，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。MSC软件 ，就选苏州艾斯伯软件科技有限公司，用户的信赖之选，有想法可以来我司咨询！

非线性瞬态分析非线性瞬态分析可用于分析以下三种类型的非线性结构的非线性瞬态行为。考虑结构的材料非线性行为:塑性,VonMises屈服准则,Tresca屈服准则,Mohr-Coulomb屈服准则,运动硬化,Drucker-Prager屈服准则,各项同性硬化(isotropichardening),大应变的超弹性材料,小应变的非线性弹性材料,热弹性材料(Thermo-elasticity),粘塑性(蠕变),粘塑性与塑性合并。几何非线性行为:大位移,超弹性材料的大应变,追随力。包括边界条件的非线性行为:结构与结构的接触(三维滑移线),缝隙的开与闭合,考虑与不考虑摩擦,强迫位移。苏州艾斯伯软件科技有限公司MSC软件 服务值得放心。合肥定制MSC软件-actran

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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。苏州机械MSC软件代理商

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