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5.1NASTRAN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一个十分有用的工具。以往基于线性的结构分析因过于保守而不能赢得当今国际市场的激烈竞争。很多材料在达到初始屈服极限时往往还有很大潜力可挖,通过非线性分析工程师可充分利用材料的塑性和韧性。薄壳结构或橡胶一类超弹性体零件在小变形时受到小阻力,当变形增加时阻力也会随之增大,所有这些如果用线性分析就不能得到有效的结果。类似地,非线性分析还可解决蠕变问题,这点对于高聚合塑性和高温环境下的结构件尤为有用。接触分析也是非线性分析一个很重要的应用方面,如轮胎与道路的接触、齿轮、垫片或衬套等都要用到接触分析。ROMAX主要应用于齿轮箱、轴承和动力传动系统的设计仿真分析。南京进口MSC软件-digimat

MSC.NASTRAN提供了适于稳态或瞬态热传导分析的线性、非线性两种算法。由于工程界很多问题都是非线性的,MSC.NASTRAN的非线性功能可根据选定的解算方法自动推荐时间步长。

6.2线性/非线性稳态热传导分析基于稳态的线性热传导分析一般用来求解在给定热载和边界条件下,结构中的温度分布,计算结果包括节点的温度，约束的热载和单元的温度梯度,节点的温度可进一步用于计算结构的响应;稳态非线性热传导分析则在包括了稳态线性热传导的全部功能的基础上,额外考虑非线性辐射与温度有关的热传导系数及对流问题等。

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。用户可以利用ActranVibroAcoustics直接创建结构动力学模型及声振耦合模型。无锡MSC软件-digimat

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解器。

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