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面向从事金属成型与加工仿真分析领域公司应用的软件工具。其产品可以涵盖钢铁及有色金属等材料的成型与加工的模拟仿真，例如，碳素钢、高&低合金钢、不锈钢、铝、黄铜、铜、钛、镍基合金等。Simufact公司的仿真软件适用于汽车制造商以及供应商、整车结构、机器与厂房工程、航空航天、电气工业、发电公司、医疗机械以其他行业与分支行业的生产规划。提高金属成型效率，并改善加工工艺基于生产工艺、批量以及现有制造设备开发合适的工艺流程缩短工艺开发周期（上市时间）降低您因测试不同工艺方案而产生的成本在设计初期就使您深入了解生产工艺可行性构建企业知识库（人员流动及退休除外）满足客户在质量和性能方面的要求。苏州艾斯伯软件科技有限公司力于提供MSC软件 ，欢迎您的来电哦！苏州制造MSC软件代理商

Actran汽车工业的应用，发动机振动噪声模拟发动机噪声是汽车主要的噪声源之一。进行发动机振动仿真以及辐射噪声预测是一项非常有价值的工作。在Actran仿真结果中，可以看出主要辐射噪声的位置，更易于进行结构优化设计进而降低噪声。电机声学分析电机噪声往往有着非常特殊的音调特性，高音量、高频可能令乘客产生烦躁的感觉。Actran可以根据电磁软件计算得到的电磁力进行电机振动辐射噪声的仿真。Actran丰富的后处理工具还可以直接生成瀑布图。乘客舱装饰件和降噪优化设计Actran对内饰件建立弹性多孔材料模型并与车身结构模型以及车内声腔模型进行耦合分析，实现了计算效率和计算精度的统一。可以通过完成工业级的乘员舱内饰材料和声学包布置优化设计。风噪声模拟在更短的时间里预测风噪并能在多种气动造型设计中选出比较好方案是Actran气动噪声功能的又一大升级。Actran传统技术基于瞬态流场进动噪声计算，而SNGR是一种基于稳态流场计算风噪声的新方法，可以将气动噪声的计算时间缩短4-6倍。而且相比于瞬态流场的气动噪声计算方法，SNGR可以得到气动噪声中更准确的高频成分。芜湖进口MSC软件-romaxMSC软件 ，就选苏州艾斯伯软件科技有限公司，让您满意，欢迎新老客户来电！

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,给出正则化的复特征矢量和节点的约束力,及复单元内力和单元应力。主要算法包括elerminated法、Hossen-bery法、新Hossenbery、逆迭代法、复Lanczos法,适用于集中质量和分布质量、对称与反对称结构,并可利用DMAP工具检查与测试分析的相关性。。b).模态复特征值分析此分析与直接复特征值分析有相同的功能。本分析先忽略阻尼进行实特征值分析,得到模态向量。然后采用广义模态坐标,求出广义质量矩阵和广义刚度矩阵,再计算出广义阻尼矩阵,形成模态坐标下的结构控制方程,求出复特征值。模态复特征值分析得到输出类型与用直接复特征值分析的得到输出类型相同。

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、Householder法、并可进行Givens和改进Givens法自动选择、带Sturm序列检查的逆迭代法,所有的特征值解法均适用于无约束模型。b).考虑拉伸刚化效应的非线性特征模态分析,或称预应力状态下的模态分析。MSC软件 ，就选苏州艾斯伯软件科技有限公司，让您满意，欢迎您的来电！

支持应力疲劳分析(S-N方法)、应变疲劳分析(或应变-寿命(ε-N)和多轴疲劳，可以考虑表面处理修正、加工制造、均值应力等的影响，疲劳载荷支持雨流计数，使用线性损伤累积理论，分析疲劳寿命和安全因子;支持在线性静态分析(SOL101)、模态瞬态方法(SOL103、SOL112)中并行计算直接计算疲劳损伤和疲劳寿命，结果格式有op2等多种格式可供选择，从而提高疲劳分析的效率，减少分析时间和硬件资源需求。同时能实现与疲劳寿命相关的优化，即以疲劳寿命或疲劳损伤为优化目标或者优化的约束条件对结构进行优化。嵌入式带来益处:统一的数据模型，包含应力、载荷、材料，便于管理直接输出疲劳结果，避免生成超大规模数据文件缩短疲劳分析流程，提升计算效率同一环境下，支持考虑疲劳寿命优化应力-疲劳同一环境，易于维护和使用，学习成本低。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！上海高科技MSC软件-marc

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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制造MSC软件代理商

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