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5.3材料非线性分析当材料的应力和应变关系是非线性时要用到这类分析。包括非线性弹性(含分段线弹性)、超弹性、热弹性、弹塑性、塑性、粘弹/塑率相关塑性及蠕变材料,适用于各类各向同性、各向异性、具有不同拉压特性(如绳索)及与温度相关的材料等。对于弹/塑性材料既可用VonMises也可用Tresca屈服准则;土壤或岩石一类材料可用MohrCoulomb或Drucker-Prager屈服准则;Mooney-Rivlin超弹性材料模型适用于超弹性分析,在MSC.NASTRAN可定义5阶、25个材料常数并可通过应力应变曲线自动拟合出所需的材料常数等屈服准则;对于蠕变分析可利用ORNL定律或Rheological进行模拟,并同时考虑温度影响。任何屈服准则均包括各向同性硬化。运动硬化或两者兼有的硬化规律。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.徐州制造MSC软件代理商

5.4非线性边界(接触问题)平时我们经常遇到一些接触问题,如齿轮传动、冲压成形、橡胶减振器、紧配合装配等。当一个结构与另一个结构或外部边界相接触时通常要考虑非线性边界条件。由接触产生的力同样具有非线性属性。对这些非线性接触力,MSC.NASTRAN提供了两种方法:一是三维间隙单元(***),支持开放，封闭或带摩擦的边界条件;二是三维滑移线接触单元，支持接触分离，摩擦及滑移边界条件。另外,在MSC.NASTRAN的新版本中还将增加全三维接触单元。ADAMS考察多种机械系统设计方案。

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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。徐州制造MSC软件代理商

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