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e-works为您找到 5814 条结果

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数控技术未来十年将迎巨变？这五大趋势正在重塑制造业！

自适应加工：通过传感器实时监测切削力、温度，动态调整参数，避免刀具断裂（如发那科“零停机”系统）。工艺知识库：AI自动积累加工数据，形成企业专属工艺智库，新员工也能快速上手。数字孪生工厂：物理机床与虚拟模型实时联动，提前模拟加工误差，良品率提升30%以上。预测性维护：通过振动、电流数据分析，提前7天预警设备故障，维修成本降低60%。热变形补偿算法：通过温度场建模，消除机床热胀冷缩导致的误差（应用案例：瑞士GF加工方案机床）。超精密主轴技术：气浮/磁悬浮主轴转速突破10万转/分，满足光学器件镜面加工需求。

来源：数控百科

2025-05-27

热加工工艺及其CAE技术助力智能制造

一般热加工工艺的定义是输入一定条件对材料进行加工处理的方法，主要通过力场或温度场，或者二者耦合作用，再辅助以其他场的作用，改变材料的形状与尺寸，并控制着甚至改善零件的最终使用特性（如图1）。如俄罗斯Quntor公司采用数值模拟方法优化锻模，达到了提高模具寿命、改善零件精度的目的。据美国净成形工程研究中心(NSW/ERC)的研究，模锻数值模拟占到工作量的比例为60%、管件液压成形40%；对于软件由于简化而导致误差过大时，通过实验或物理模拟（工艺模拟实验+工艺实际验证同义于&ldquo 一旦确定误差并加以修正后，应结合工程实践进行应用，发挥数值模拟的作用，节省实验花费。由于铸造、锻造、焊接、增材及热处理软件融合了前端可行性评估、几何和过程优化，以及详细的过程验证于一体，可以通过瞬态的模拟，可以得到如焊接过程的温度场、相变、变形、屈服应力、塑性应变、残余应力等。

来源：e-works

2021-11-26

CAE仿真技术锂电动力系统绝热解决方案中的应用

图3-4仿真三维数模图3-5温度场分布图3-6温度变化曲线结果说明：电池侧面与试验箱体贴紧工况下的仿真，结果如上图所示，温度变化与实际测试误差5%左右，实验与仿真的结果对比如图3-7所示。因此以此为基础进行了不同电池颗数，不同接触面积的工况热模拟，大大缩短了实验时间和人力付出，仿真温度场分布见图3-8。图3-7实验与仿真结果对比图3-8多颗电池温度场分布4结论分析通过采用实验与方针对比的方式对电池绝热系统进行研究，能够得出以下的结论：1）通过仿真与实验的对比可以看出，侧面接触温升状况好于平铺时的温升，简单概括起来，锂电系统的有限元仿真技术可应用于系统刚度、强度分析（总成与零部件分析，以实现轻量化设计）、NVH分析（各种振动、噪声，包括摩擦噪声、风噪声等）、机构运动分析等；而碰撞模拟分析、金属板件冲压成型模拟分析、疲劳分析和空气动力学分析的精度还有很大提升的空间，但投入实际使用，完全可以用于定性分析和改进设计，大大减少了这些费用高、周期长的试验次数；另外还有焊装模拟分析、喷涂模拟分析等开始渐渐被应用和重视。

来源：e-works

2011-08-08

CAE技术在新能源汽车研发中的应用

要管理电池组发热问题，就需要根据电池组内部温度场分布来设计一个风冷或水冷的冷却系统，而设计高效的冷却系统则涉及到传热学和流体动力学等知识。 1.电池组仿真分析●电池组热管理：根据温度场分布设计散热系统●电池的机械性能分析：碰撞，碾压，针刺对电池的影响●电池的电性能分析：过充/过放，大电流，充/放，外部短路对电池的影响●噪声、振动和声振粗糙度分析，来准确测量和监控电池组温度，在电池组温度过高时有效散热和冷却，保证电池组温度场的均匀分布在最优工作温度范围内。然后利用计算流体力学（CFD）工具，对电池组的温度场进行数值模拟，模拟结果可以反应电池组表面及周围的温度场分布信息。根据不同方案的温度场分布信息找出最优散热系统，还可以继续进行电池组散热系统最优模型的稳态和瞬态仿真分析，进一步优化。

来源：e-works

2014-04-03

电池冷板的创成式设计

当数值模拟在设计周期中评估生成的设计时，优化过程就变得完全自动化。由于用户不需要提供初始设计，整个周期中人为的影响被减少到问题设置和最终的设计评估。 01设计评估：通过CFD(计算流体力学)仿真来评估给定设计的流体流动和温度分布。仿真结果描述了流体域的速度场、压力场和温度场以及整个固体域的温度场。冷板上均匀的温度分布对电池寿命至关重要，因此，变化温度ΔT=5℃被认为是冷板的最佳温度。图5传统冷板仿真结果上图是电池上的温度，下图是冷板内冷却剂的速度可视化仿真结果包括电池(热源)的温度和流体通道内冷却剂的温度。图10每种设计的压降表1总结了每种设计的结果，包含温度的峰值、均匀性、通道内的压降以及该冷板是否可制造。无论是峰值温度，温度均匀性，还是压降，传统的设计可以根据需要优化改进。

来源：安世亚太

2023-01-30

汽轮机汽缸的蠕变疲劳耦合寿命预测（一）

图3有限元寿命预测的内容有限元计算可以得到温度场和应力场，之后应用相关的蠕变疲劳寿命预测理论，可以预测汽缸起裂的时间、开裂后汽缸的剩余寿命等。1.2有限元模型该汽轮机中压内缸的模型如图4所示。边界条件主要有温度、压力，均来自实际的运行数据。该联合循环汽轮机中，中压内缸的进汽温度为550°C，排汽温度为250°C，存在较大温差。 1.4应力计算结果有限元计算得到了稳态和瞬态的温度场和应力场。图6为中压内缸的稳态温度场，图7中有启动和停机过程中内缸进汽金属温度测点(进汽截面12点位置90%深度）的温度曲线。计算得到的温度曲线很好地符合了电站实测的温度曲线，这表明了本文有限元计算中边界条件和计算过程较为精确。中压内缸进汽区内表面金属温度达548.4°C，外表面温度为254.3°C。图8中压内缸在稳态的Mises应力场无温度、纯压力的模拟计算结果在该区域并没有明显的应力集中，这表明，法兰转角处的应力集中主要由热应力引起。

来源：互联网

2018-01-15

汽车前端风量分析精度研究

目前主要的方法有测试法和模拟法，由于测试法周期长费用高，而模拟法具有周期短花费少可以在开发的早期介入等优点，现在越来越多的主机厂开始使用模拟法来辅助前端模块的开发。模拟法主要使用CFD(ComputationalFluidDynamics)的分析方法，随着计算机技术的发展，在整车开发过程中CFD被用于前舱流场、整车温度场、风阻、风噪声、HVAC等许多方面。 1理论基础MRF模型适用于对旋转问题的模拟。 2试验和数值方法为了研究前舱流场分析中MRF模型的精度，需要与试验结果进行对比。而对于汽车来说前端模块的流态较难通过试验的方法得到。 2.2数值方法2.2.1CFD模型通过STAR-CCM+成熟的包面技术建立整车模型。

来源：e-works

2014-01-04

基于ABAQUS的某乘用车仪表板热变形分析（二）

3热变形分析工况设定3.1边界条件本模型模拟的是仪表板真实情况下的热变形工况，所以约束的位置为仪表板与车身连接的所有安装点。在仪表板的安装点主要集中在CCB和仪表板本体上面。经过长时间的阳光照射，仪表板被阳光直射的区域温度能够达到120°C左右，未被阳光直射的区域温度也能达到85°C左右。当空调开启后，驾驶室温度又会迅速降到23°C左右。仪表板热变形分析就模拟的仪表板结构在该温度变化下的变形情况，该工况设定如下：(1)仪表板总成整体初始温度场23°C，承受1倍重力场；(2)仪表板腰线以上部分温度升高到115°C，腰线以下部分温度上升到 85°C;(3)仪表板总成温度恢复到23°C;利用ABAQUS软件可以实现以上载荷的施加，仿真出仪表板在巨大温度变化下的热变形情况。软件模拟了仪表板结构在重力作用下温度由室温到高温又恢复室温的过程，得到仪表板经过高温后的残余变形。仿真结果证明该仪表板结构满足热变形设计要求。该分析降低了仪表板热变形性能不满足要求的风险。

来源：互联网

2017-12-13

CAE供应商选型之ADINA篇

，也可以模拟单向耦合。以下是力致热的耦合效应能计算的问题：塑性形变或粘滞效应引起的内热构件间接触引起的热传摩擦生热以下是热致力的耦合效应能计算的问题：热膨胀依赖于温度的力学属性壳体内的温度梯度图2电子束焊接两个导管的热固耦合模拟分析、非弹性、接触及温度而经历明显的非线性响应的结构之间完全耦合的物理现象。图4ADINA多物理场功能架构图图5排气管流体和固体区域的温度场分布（热流固耦合分析）2.6ADINA电磁场分析模块可用于麦克斯韦方程的求解，处理各类电磁问题，由此产生的电磁场效应能与流体流动进行耦合。图7对流边界条件下的涡轮机机壳的温度场分布2.8ADINAMODELER建模模块作为ADINA用户界面的附加模块，具备了实体建模能力，并能与其他所有基于Parasolid或OpenCascade内核的CAD

来源：e-works

2018-01-05

鱼和熊掌不可兼得？降阶模型让你双赢！

在仿真领域，随着仿真软件的功能不断增加，应用领域不断扩大，处理的对象越来越复杂，再加上硬件的更新速度往往慢于软件更新的速度，这使得仿真工程师们不得不在模型的计算速度和数值精度中反复做出选择。近年来，降阶模型方法极大地推动了仿真技术应用于复杂产品设计与实时模拟中，因为降阶模型既保留了模型的基本特性与主导效应，又大大减少了复杂模型的CPU计算时间及存储空间，这使得模型的计算速度和数值精度不必二者取其一一、降阶模型，平衡精度和速度的利器在研究工程问题时，对问题进行离散化是一种常见且有效的数值逼近方法，但经过离散化处理后的系统的阶数通常都非常大，给计算机的存储、数值运算、系统控制设计带来了很大的困难，降阶模型技术应运而生在ECM和ROM耦合的模型中，ECM计算电池热源的热耗散并把数据传递给两个ROM模型，其中LTIROM计算出电池的平均温度并把此温度反馈回ECM，这样就可以考虑温度对电池放电的影响，而SVDROM则计算并保存了整个温度场分布随时间变化的过程最终结果显示，romAI模型不仅能够预测未知的混料仓作业参数的偏析指数的变化趋势，还能够准确预测超出训练数据范围外的偏析指数，而无需长时间等待模拟达到最终混合状态，从而进一步减少了计算时间。

来源：e-works

2022-04-25

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