Modsim 前沿算法,推动模拟技术迈向新高度​

在当下内卷的市场环境中,提升研发效率和降低产品成本是每个制造业企业必须面对的问题,通过仿真分析在研发的前期提前对产品的性能进行预测是很多制造业企业的必备流程。但是随着技术革新和产品的日益复杂化,单一物理场和独立的CAE工具已经无法满足企业对于研发日益复杂产品的需求。

 

正因如此,达索系统基于MODSIM的设计仿真一体化解决方案,通过协作环境将仿真工具与管理流程统一,帮助企业提高研发效率,提升产品质量。MODSIM将结构工程师、仿真工程师和企业管理者紧密协作,提升产品质量,增强竞争力。

 

 

一、什么是Modsim

 

MODSIM(建模和仿真软件)是达索系统3DEXPERIENCE平台上的一个解决方案,集成了完整的CATIA和SIMULIA技术,为建模与仿真提供统一的用户界面和数据模型‌。主要用于产品开发的早期阶段,帮助设计工程师进行建模和仿真。MODSIM在3D EXPERIENCE平台上结合了完整的CATIA和SIMULIA技术,提供统一的用户界面和数据模型,从而加快产品开发速度并降低开发成本和风险‌。这是一个涉及创建系统、产品或技术的虚拟表示并通过模拟对其进行分析以预测其行为的过程。

 

MODSIM 广泛应用于工程、制造和国防等各个行业,以优化系统并降低故障风险。在达索系统产品组合中,MODSIM 用于创建现实系统、流程和产品的数字模型,并模拟它们在不同条件下的行为。

 

 

 

二、MODSIM的功能和优势

 

‌成本效益‌:MODSIM允许进行具有成本效益的实验和测试,比构建和测试物理原型便宜得多,有助于优化资源使用并降低开发成本‌;

 

‌降低风险‌:通过模拟复杂系统,可以识别潜在问题并在实施前进行测试,从而减少实际实施中的错误和风险‌;

改进理解‌:提供数据可视化和分析,帮助深入理解复杂系统,做出更好的决策并优化性能‌;‌

节省时间‌:模拟和测试多个场景可以节省时间并提高效率,特别适用于安全性和可靠性要求高的行业‌;

创新‌:允许研究人员和工程师探索新的想法和概念,测试和完善它们,促进创新‌

 

综上所说,MODSIM 是一款强大的工具,使研究人员和工程师能够对复杂系统进行建模和仿真。它广泛应用于工程、制造、国防和能源等各个行业,以优化系统并降低故障风险。MODSIM 提供了一种经济高效的方法来分析复杂系统的行为,帮助识别潜在问题并提高这些系统的整体性能。

 

 

三、MODSIM:开启未来设计范式的密码

 

仿真在设计流程的地位日益重要。但随着业务的深入和技术的迭代,新的问题也在涌现:仿真和设计如何打破彼此的壁垒,从彼此独立开展的活动成为合而为一的整体?

 

这无疑是各大企业都正在思考的问题。行业期待着一个全新的业务逻辑,将仿真置于设计的核心位置,即充分利用仿真技术来消除相关风险,将产品线性地推向市场(杜绝重复设计),并使这些产品如期运行,并具有预期的使用寿命。

 

从构思到报废再到循环再用,仿真如果能够在整个产品生命周期提供助力,降低风险、明确责任,以及节约成本,将会挖掘出产品更大的价值。只有当仿真摆脱孤岛式的传统模式并成为设计的核心内容时,才能充分发挥其潜力。

 

 

基于3DEXPERIENCE MODSIM建模仿真一体化策略,在前期产品开发领域,达索系统发布了专注于产品前期结构开发全新产品3DEXPERIENCE CATIA Concept Structure Engineer(3DE CATIA BSD),该产品不仅完全继承了CATIA SFE CONCEPT独立版工具的思想理念,且得到3DEXPERIENCE多专业在线协同开发平台、CATIA多专业多行业覆盖设计产品及SIMULIA多尺度多专业仿真产品的能力强力加持,是完全基于3DEXPERIENCE MODSIM建模仿真一体化理念的、从底层架构基于3DE CATIA几何内核全新打造的3DE CATIA模块,在建模技术、建模仿真一体化协作上有很多技术革新,并与3DE平台其它模块无缝搭配可形成一系列开发解决方案。企业可以通过这些方案进行高效的产品前期快速概念开发,产品多学科优化,产品减重等工作。

 

凯思软件,作为达索系统在中国的核心代理商。运用达索系统先进的技术和管理方法,为国内制造企业的研发生产提供专业的咨询、实施、二次开发、售后培训服务,是达索系统中国区专门致力于服务的专业代理商。公司发展近30年 ,成功服务超过500家的客户,近年来借助达索3DEXPERIENCE平台的设计、仿真、工艺、制造、协同等功能,成功助力高科技、工业设备等领域的行业冠军企业数字化转型。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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