CAE技术认识的三大误区

企业在CAE技术应用中常存在的误区包括认为必须购买昂贵软件、过度依赖软件解决所有问题以及认为任何工程师都能快速掌握。实际上,软件投资需谨慎评估,简单问题无需过度建模,且CAE技术应用需要深厚的专业知识。建议企业考虑与专业咨询公司合作或采取校企合作,以节省成本并确保有效应用。

随着科学技术的发展,尤其是CAE技术在不同行业的拓展及应用,为了更好地优化产品结构、降低成本,从而不断地扩大市场占有份额,越来越多的企业,尤其是装备制造业加入到CAE技术的应用推广队伍中来,这其中不但有大型的国有企业,而且也有不少的中小型私有企业。

对于行业发展来说,这实在是一种可喜的现象。毕竟,注重和发展技术,立足于利用先进技术促进科技创新,不但是一个企业发展的动力源泉,也是推动整个行业乃至整个国家前进的力量所在。然而,欣喜的同时,我们却发现,在CAE技术普及推广的过程中,不少企业存在有盲目跟从的现象,其主要原因在于,目前人们对CAE技术的认识至少存在有以下三大误区:

一. 应用CAE技术必须购买相应的CAE软件
诚然,作为支撑CAE技术的有效平台,CAE软件是应用CAE技术当之无悔的得力工具。尽管目前大多数的CAE软件都相对较为昂贵,但是,为了达到应用CAE技术来提升产品质量的目的,在资金相对充裕的情况下,不少企业都不惜重金购买相关软件。

而对于这些软件购买后所能创造的具体价值及其应用推广的前景却缺少客观的专业的评估。特别是对于那些以规格化、批量化产品为主导的企业来说,可能经过少有的几次优化革新,便可以使产品上升到一个很高的层次,之后便很少有优化降成本的余地。也就是说,在这之后,花费高价买来的CAE软件可能会面临闲置不用的尴尬境地,除非后续还有新产品开发方面的研究需要,否则,这实在是严重的资源浪费。

更何况,软件不是只买来就可以了,还必须有后续专业人才方面的招聘与培训。从购买到推广应用,也是一个相当长的周期过程。所以,对于有的企业来说,购买并应用昂贵的CAE软件很可能会有些得不偿失。对于这样的企业,如果真有CAE技术应用方面的需要,将之交与专业的CAE咨询公司或走校企联合的路子,不但可以达到同样的目的,而且可以节约更多的CAE技术应用成本。

二. 应用CAE软件分析一切工程计算问题
相信任何一个应用并熟练掌握CAE技术的专业人员都不会说出这样的话。但是,有不少企业的老总正是出于这样的目的才同意购买CAE软件的。而且,许多的CAE软件推销商在对其进行宣传推销的过程中也喜欢夸大CAE软件的作用,从而对部分人员形成了一定的误导。甚至于部分工程师也对CAE软件产生了盲目崇拜,什么螺栓连接、二力杆强度、简支梁变形等等许多手算都可以解决的简单问题也非要严格建模后用CAE软件来进行有限元分析。

不是说软件分析不了这样的问题,而是实在没有这个必要,除非你怀疑经典的理论有误,那么软件分析的结果同样有误。工程计算遵循的原则是:在保证计算结果相对准确的情况下,尽量地使复杂问题简单化,而不是反过来。

三. 任何工程师经过培训后都可以熟练掌握并应用CAE技术
如果说“任何工程师经过培训后都可以熟练掌握CAE软件”是行得通的,但是掌握了CAE软件不代表能够熟练应用CAE技术,前者只是一个简单的工具,而后者则代表理论的深入学习以及大量工程经验的积累。所以,从事CAE工作的人员,都必须具备相关的专业背景,而且随着研究分析问题的深入与复杂,还必须不断地加深相关理论的学习与掌握,否则,如果自己都无法解释相关计算结果合理与否,再将之拿去指导工程实践,那不出问题才怪。

简而言之,如果做流体分析的人只是会操作软件而不懂流体力学方面的有关知识及相应的工程背景,那么在进行软件操作时边界条件如何界定?相关参数的选择与输入怎么办?难道还得专门为其配备一个专业的理论工程师作为助手么?

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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