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多级超单元分析是MSC.NASTRAN的主要强项之一,适用于所有的分析类型,如线性静力分析、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分析,然后把各个结果综合起来从而获得整个结构的完整动态特性。超单元的刚度阵、质量阵和载荷阵可以从经验或计算推导而得出。结构的高阶模态先被截去,而后用静力柔度或刚度数据恢复。该分析对大型复杂的结构显得更有效(需动力学分析模块)。哪家MSC软件质量比较好一点?宁波新能源MSC软件-adams
MSC.NASTRAN全模块化的组织结构使其不但拥有很强的分析功能而又保证很好的灵活性,用户可针对根据自己的工程问题和系统需求通过模块选择、组合获取比较好的应用系统。此外,MSC.NASTRAN的全开放式系统还为用户提供了其它同类程序所无法比拟开发工具DMAP语言。4.6响应谱分析响应谱分析(有时称为冲击谱分析)提供了一个有别于瞬态响应的分析功能,在分析中结构的激励用各个小的分量来表示,结构对于这些分量的响应则是这个结构每个模态的比较大响应的组合。4.8声学分析MSC.NASTRAN中提供了完全的流体-结构耦合分析功能。这一理论主要应用在声学及噪音控制领域,例如车辆或飞机客舱的内噪音的预测分析。进一步内容见后"流-固耦合分析"一节中的相关部分。无锡高科技MSC软件-actranMSC软件 ,就选苏州艾斯伯软件科技有限公司,让您满意,有想法可以来我司咨询!
静动气弹响应分析气弹响应分析计算结构在亚音速下在离散或随机二维阵风场中的响应,输出包括位移、应力、或约束力、加速度可以从阵风断面的二阶时间导数的响应来获得,随机阵风分析给出响应功率谱密度、均方根和零交平均频率。气动颤振分析空气动力颤振分析考虑空气弹性问题的动力稳定性。它可以分析亚音速或超音速流。系统求出一组复特征解,提供可用五种不同的气动力理论,包括用于亚音速的DoubletLattice理论。Strip理论以及用于超音速的Machbox理论、Piston理论、ZONA理论等。对于稳定性分析系统提供三种不同的方法:二种美国方法(K法,KE法)和一种英国方法(PK法),输出包括阻尼、频率和每个颤振模态的振型。气弹优化分析在MSC.NASTRAN中,气弹分析与设计灵敏度和优化功能的完美集成为气弹分析提供了更强有力的设计工具。气弹灵敏度分析主要用来确定结构响应的改变如位移、速度等对结构气动特性的影响程度。
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。苏州艾斯伯软件科技有限公司是一家专业提供MSC软件 的公司,有想法的可以来电咨询!
在MSC.NASTRAN中具有很强的复合材料分析功能,并有多种可应用的单元供用户选择。借助于MSC.PATRAN,可方便地定义如下种类的复合材料,层合复合材料,编织复合材料(Rule-of-Mixtures),Halpin-Tsai连续纤维复合材料,Halpin-Tsai不连续纤维复合材料,Halpin-Tsai连续带状复合材料,Halpin-Tsai不连续带状复合材料,Halpin-Tsai粒状复合材料,一维短纤维复合材料和二维短纤维复合材料。所有这些维短纤维复合材料,除层合复合材料外,在MSC.NASTRAN中均等效为均质各向同性弹性材料。判辨复合材料失效准则包括:Hill理论、Hoffman理论、Tsai-Wu理论和比较大应变理论。MSC.NASTRAN的复合材料分析适于所有的分析类型。质量好的MSC软件的公司联系方式。芜湖定制MSC软件-VTD vires
MSC软件的特点是什么?宁波新能源MSC软件-adams
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。宁波新能源MSC软件-adams
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