子虔科技Zixel CFD数据分析模块|仿真数据分析 一键触达用户

CFD 计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics )是指使用数值求解方法对流体流动进行分析,常用于空气动力学和流体动力学,以分析涉及流体-流体、流体-固体或流体-气体相互作用的复杂问题。


子虔科技基于Zixel数字孪生协同平台打造了CFD数据分析模块,可以对复杂的CFD计算结果后处理,并进行可视化分析,直观展现气流运动、温度变化及风速变化、准确地展示仿真气流、温度场云图、温度场流线、速度矢量场,高效直观地展示产品设计效果。Zixel CFD 数据分析模块能够为您提高产品设计效率、减少设计风险。

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某头部空调厂商应用案例图示


Zixel CFD是一款CFD后处理和可视化软件,帮助您快速准确地做出更好的决策

随着竞争加剧,企业需要在越来越紧的设计周期内,快速获得准确的结果。Zixel CFD基于云架构模式,通过数据分析和可视化,直观呈现仿真结果,将仿真结果的技术数据转换为设计效果,使工程师基于CFD数据快速、准确地沟通和协作,同时有效连接设计意图和用户需求,帮助企业加快设计周期。


1

更准确的分析和理解

  • 通过快速的交互式动画,以真实世界速度查看产品仿真结果;

  • 可以将数据集进行比较,以获得定量和定性的差异;

  • 构建虚拟产品应用场景,构建产品仿真数据孪生。


2

更高效的需求-设计-仿真协同

  • 使用包含环境、背景和材质的逼真图像和动画,快速、精确展示 CFD 计算结果;

  • 仿真效果的真实呈现,帮助产品设计团队确认和验证设计意图的达成;

  • 支持多用户、多部门协同,以平台化方式支持产品需求、设计和仿真的业务过程协同。


3

更专业的产品性能形象展现

  • CFD结果可视化地分享、呈现给客户,突出展现产品功能和性能,强化企业品牌形象;

  • 产品功能和性能的具象化呈现,提供符合产品设计、企业文化的宣传视图,支持各类线上渠道的宣传推广,加强产品设计到品牌营销的紧密合作。


4

更迅速地完成工作

  • 可以进行批量后处理;

  • 将重复性任务标准化,以便团队中的任何成员都能获得同样出色的结果。


5

一键分享 保密安全

  • CFD分析数据可以基于云平台一键分享,通过一个链接,可以将数据分析结果分享给同事、客户,并且完全没有数据泄漏的风险!


Zixel CFD进行空调仿真后处理的案例

目前,Zixel CFD 已经在某全球头部空调企业得到应用,协助该厂商直观分析CFD数据。同时,该厂商可以利用Zixel CFD根据不同客户的场地要求进行直观分析,展示不同HVAC方案及产品功能,提升市场沟通及营销转化效率。

过去,在与客户进行设计方案沟通的过程中,客户往往难以理解专业的CFD仿真结果,也难以向客户表现方案的技术优势和产品特点。

通过Zixel CFD,可以表现复杂的流体运动轨迹,可以对接star ccm+ 、Fluent等CFD工具,进行计算结果后处理,将仿真气流、温度场云图、温度场流线、速度矢量场效果叠加在特定空间中实现可视化。该模块可在移动端使用、分析和展示,直接展现各产品方案之间的差别,帮助企业强化内部协作、增进市场沟通。


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仿真空间气流可视化

气流3D可视化:空调出风口吹出冷空气在房间内扩散流动的瞬态过程。

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仿真表面温度场可视化

温度场可视化:随着空调出风口的冷空气扩散,房间表面温度变化的瞬态过程。

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仿真平面速度场可视化

速度场可视化:随着空调出风口吹出冷空气在房间内扩散流动,水平和竖直两平面截面速度矢量变化的瞬态过程。

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仿真流线可视化

房间稳态流线温度状态可视化:随着空调出风口吹出的冷空气在房间内扩散,房间内形成稳态空气流线的温度状态。


Zxiel CFD方案可运用到产品设计验证、产品效果测试等更多场景,为企业提供更多价值。

子虔科技为企业数字化转型提供一站式方案,数字转型,子虔同行。如您想与我们建立进一步联系,可邮件至contact@zixel.cn进行探讨。


官网|www.zixel.cn

邮箱|contact@zixel.cn


六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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