仿真干货|云端CAE实战——Abaqus 物品接触穿透模拟分析

还在为复杂仿真任务耗费重金购置硬件?仿真软件部署繁复困难?

今天带你解锁工业仿真的全新打开方式——

SimForge™高性能仿真云平台,邀您开展Abaqus仿真计算!

前处理→求解→后处理,

1个视频,用“物品接触穿透模拟分析”案例,

带您从0开启全流程高性能仿真云端实战!

视频教程

云端CAE实战——Abaqus 物品接触穿透模拟分析

仿真项目需要多个人共同参与,但工作成果无法实时共享,难以协同讨论?

个人工作站上进行大规模问题的仿真,时间以周计,实在太慢?

使用图形化超算系统的过程中,达到2000万网格后,图形处理非常卡顿?

商用软件价格太高,经费不够?

公司进了实体清单,许多商业软件无法使用?

  这些问题的共同答案是

  ——神工坊「SimForge™高性能仿真云」

  SimForge™高性能仿真云平台,基于超算HPC集群的硬件支撑,对ANSYS Fluent、Abaqus、OpenRadioss、ParaView等仿真软件进行了CPU平台的高性能适配与优化,同时根据用户需求进行兼容性适配,力保每一核都能发挥出它的最大价值,关注我们,敬请期待更多工程仿真案例教程,让「SimForge™高性能仿真云平台」,陪跑你的仿真实战之路。 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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