设计仿真 | Simufact Welding焊接工艺仿真网格划分技巧

1网格划分基本概述

对于每个有限元(FE)仿真而言,必须将连续工件空间离散化为有限数量的单元。这些单元代表了真实工件的质量、刚度等方面的物理特性。空间离散化也称为网格划分。通常,网格划分由网格生成器执行。网格对整个求解分析起着至关重要的作用,主要体现在以下几个方面:

01网格数量影响到求解的精度和效率

常规来说,在电脑配置足够的情况下,网格数量越多,模拟得到的结果越为精确,但是当网格数量达到一定数量后,结果精度不再随着网格数量的增加而增加,并且求解时间也越久,通常情况下,我们需要平衡整个求解过程的求解效率和求解精度,这就需要我们控制网格数量。

02网格类型影响计算结果

不同的求解类型需要的网格类型是不一样的,在焊接模拟分析中,我们常用的网格单元是六面体单元,但有时候也会因为模型的复杂程度,选择不同的采用四面体单元进行模拟分析。

03网格连续性

在实际焊接过程中,各零部件间是相互接触的,可能随着焊接的进行而分离,在大部分模拟软件中,会要求保证各零件间的网格连续性,即节点耦合,但这不仅仅脱离了实际焊接过程中的情况,也会极大的增加焊接网格划分的工作量,在Simufact Welding软件中,其基于Marc的专业求解器,基于其优异的非线性求解分析功能和强大的网格自适应接触功能,能够使得各零部件间的网格不连续,即各零件间单独进行网格划分,无需进行网格连续的操作划分。

Simufact Welding的网格不连续

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
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