abaqus创建部件的长度单位是什么、单位制怎样定义和使用

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关于Abaqus的单位,一个必须清楚的核心概念是:Abaqus本身没有默认的单位系统,也不识别单位。你需要自己选择并使用一套一致的单位制(例如,全部使用国际单位或全部使用毫米-吨-秒制),并保证所有输入的数值(模型尺寸、材料属性、载荷等)都基于这套单位制。

🧩 常用一致单位制对比

在工程实践中,通常选用以下两种一致的单位制组合:

物理量国际单位制 (SI)工程常用单位制
长度米 (m)毫米 (mm)
牛顿 (N)牛顿 (N)
质量千克 (kg)吨 (t)
时间秒 (s)秒 (s)
应力/弹性模量帕斯卡 (Pa = N/m²)兆帕 (MPa = N/mm²)
密度kg/m³t/mm³
能量焦耳 (J)毫焦 (mJ)

注:上表信息综合自多个Abaqus学习资料与官方文档示例。

💡 例子

我的模型尺度是微米级,长度单位选择是微米,质量单位是克,
在Abaqus中,如果确定使用:

  • 长度:微米 (µm)
  • 质量:克 (g)

那么,为了保证单位系统自洽,密度单位应该是 克/立方微米 (g/µm³)

但是,这里有一个极其关键的陷阱:因为 1 µm = 10⁻⁶ m,所以 1 µm³ = 10⁻¹⁸ m³。这意味着,从常见的 kg/m³ 换算到 g/µm³ 时,数值会变得极其微小(需要乘以10⁻¹⁵),非常容易出错。

⚠️ 微米-克-秒单位制完整参考

为了确保你的模型所有输入都一致,请严格参照下表:

物理量推荐单位(自洽系统)如何从国际单位制(SI)换算
长度微米 (µm)1 µm = 10⁻⁶ m
质量克 (g)1 g = 10⁻³ kg
时间秒 (s)基础单位
密度克/立方微米 (g/µm³)1 g/µm³ = 10¹⁵ kg/m³
克·微米/秒² (g·µm/s²)即:10⁻⁹ 牛顿 (N)
应力/压力/弹性模量克/(微米·秒²) (g/(µm·s²))即:10⁶ 帕斯卡 (Pa) = 1 MPa
能量克·微米²/秒² (g·µm²/s²)即:10⁻¹² 焦耳 (J)

🔢 至关重要的材料参数输入示例

单晶硅的典型属性为例:

  • 密度:约 2329 kg/m³
    • 换算为 g/µm³2329 kg/m³ = 2329 × 10³ g / (10¹⁸ µm³) = 2.329 × 10⁻¹² g/µm³
    • 你在Abaqus材料中应输入2.329e-12
  • 杨氏模量:约 130 GPa (即 1.3 × 10¹¹ Pa
    • 换算为 g/(µm·s²)1.3e11 Pa = 1.3e11 × 10⁻⁶ g/(µm·s²) = 1.3 × 10⁵ g/(µm·s²)
    • 你在Abaqus材料中应输入1.3e5

重要提醒:请务必使用计算器进行精确换算,并对所有材料属性(密度、弹性模量、泊松比、热膨胀系数等)和载荷(力、压力)进行统一换算。一个数值错误就可能导致分析结果完全失真。

💡 给你的核心建议

  1. 检查模型:确认你的模型尺寸确实是几十到几百微米量级。如果接近1毫米,使用毫米(mm)单位制会更方便。
  2. 创建检查表:将你模型中用到的所有材料参数和载荷,按照上述单位制列一个换算表,确保万无一失。
  3. 简单验证:可以先建立一个已知解析解的简单模型(如小微梁弯曲),用这套单位制输入参数进行计算,将结果与理论解对比,以验证单位换算是否正确。

⚙️ 单位选择与操作建议

虽然软件没有默认单位,但在机械、土木等涉及毫米级尺寸的工程领域,选用毫米(mm)作为长度单位非常普遍。这是因为:

  • 结果直观:应力和弹性模量会以兆帕(MPa)输出,这是工程报告中的常用单位。
  • 建模方便:直接输入零件图纸上的尺寸(通常为mm),无需换算。

关键操作步骤

  1. 建模时:在 Part 模块中,将你输入的尺寸数值直接当作选定单位(如mm)下的长度。
  2. 定义材料时:这是最容易出错的一步。必须根据你选择的单位制换算材料属性。例如,如果钢的密度是 7850 kg/m³,弹性模量是 210 GPa
    • 若采用毫米制,则输入密度为 7.85e-9 tonne/mm³,弹性模量为 210000 MPa (N/mm²)
    • 若采用米制,则输入密度为 7850 kg/m³,弹性模量为 2.1e11 Pa (N/m²)

💎 核心要点总结

总而言之:

  • Abaqus没有默认单位,你必须自始至终使用一套自洽的单位制
  • 选择“毫米(mm)”作为长度单位是工程中的常见做法,但不是软件的强制规定。
  • 确保所有输入量的单位一致是获得正确结果的绝对前提,尤其是密度的换算需要特别注意。
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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