abaqus创建部件类型中可变形、离散刚性、解析刚性、欧拉如何用

Abaqus 2022
在Abaqus中创建三维部件时,这些类型的主要区别如下:题主使用软件版本Abaqus/CAE 2022

1. 可变形 (Deformable)

  • 本质:会变形、产生应力和应变的柔性体
  • 特点
    • 可以定义材料属性(弹性、塑性等)
    • 在载荷作用下会发生变形
    • 计算应力、应变、位移等场变量
    • 需要划分网格
  • 应用场景:大多数结构分析,如受力的机械零件、受载的结构件

2. 离散刚性 (Discrete Rigid)

  • 本质:由单元离散化表示的刚性体
  • 特点
    • 在分析中不变形(刚体)
    • 由刚性单元(如R3D4)构成
    • 可以有任意复杂几何形状
    • 运动由参考点(RP)控制
    • 可与其他部件接触
  • 应用场景:冲压模具、夹具、工具等刚性工具

3. 解析刚性 (Analytical Rigid)

  • 本质:由解析曲面定义的刚性体
  • 特点
    • 几何由简单解析曲面定义(平面、圆柱面、球面等)
    • 无网格或非常简单的网格
    • 计算效率高
    • 形状受限制
  • 应用场景:形状简单的刚性工具,如平压板、圆柱冲头

4. 欧拉 (Eulerian)

  • 本质:材料在固定网格中流动的模型
  • 特点
    • 网格固定,材料在网格中流动
    • 适合大变形、流体、爆炸等问题
    • 材料可以流入/流出欧拉域
    • 需要定义欧拉边界
  • 应用场景:流体分析、金属成型、爆炸、侵彻等

选择建议:

  • 结构分析 → 可变形体
  • 刚性工具 → 形状简单用解析刚性,复杂用离散刚性
  • 流体/大变形 → 欧拉体
  • 刚柔组合 → 可变形体 + 刚性体配合使用

注意点:

  1. 刚体不能定义常规材料属性(除密度外)
  2. 刚体运动完全由参考点控制
  3. 欧拉分析通常用于Abaqus/Explicit
  4. 选择类型后一般不能更改,需谨慎选择

根据你的分析类型和部件功能,选择合适的部件类型能提高计算效率和精度。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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