本文将介绍湍流强度的定义、计算方法及其在Ansys Fluent中的设置方法。1、湍流强度（Turbulence Intensity）的定义湍流强度（Turbulence Intensity）也被称为湍流级别或湍流水平（turbulence level），定义为湍流速度波动的均方根与平均速度的比值，即：其中，u'为湍流速度波动的均方根，ū为平均速度（雷诺平均）。如果湍流...
CFD计算中的湍流边界：湍流强度（Turbulence Intensity）
Hyperworks：Optistruct求解器惯性释放分析理论基础
对于飞行中的飞机，行驶中的汽车、轮船，绕地球飞行的卫星等运动体进行静力学分析时，如果采用固定约束施加边界条件，会由于边界条件与实际状态不一致而导致计算结果不准确。此种情况可通过惯性释放进行静力学分析。1、惯性释放求解流程惯性释放分析是一种模拟结构在不平衡外力作用下的静态响应的方法，它通过构造一个平衡的力系来...
在Hyperworks（Optistruct）中提取静力学分析约束点的支反力
使用Hyperworks的Optistruct求解器进行静力学分析时，可通过在 GLOBAL_OUTPUT_REQUEST中选择SPCF参数来输出固定约束位置节点的支反力。可以输出所有工况的支反力，也可以输出指定工况的支反力。支反力的数值和网格密度和单元类型具有强相关性，支反力以向量的形式输出。SPCF在Optistruct中的关键字参数如下： SPCFORCE (sorting,format_...
Altair可连接CAD的多物理场仿真软件SimLab
SimLab 是一种以流程为导向的多学科仿真环境，能够精确分析包括结构、热和流体动力学在内的多物理场仿真。可以通过高度自动化的建模任务及和CAD的无缝连接，大幅缩减创建有限元模型和求解结果所耗费的时间。在SimLab中无需进行枯燥的几何清理，可直接在几何上进行工作，为各个区域定义网格规格后，即可通过双向 CAD 耦合进行导入和更新。...
Altair SimLab2024详细安装教程
SimLab是Altair推出的一款多物理场仿真工作流软件，前端可直接连接CAD软件，后端可直接连接求解器和后处理软件，实现设计流程的自动化。SimLab2024对CAD软件版本的支持进行了如下更新：Parasolid (35.1.219)、STEP、CATIA (Up to CATIA V5-6R2022)、Creo (Up to 9.0)、JT、NX (Up to NX 2306 series)、SOLIDWORKS (Up to 2022)、Inv...
Hyperworks：使用Optistruct求解器进行惯性释放分析
本文介绍在Hyperworks中进行惯性释放分析（Inertia Relief Analysis）的流程。前处理采用Hypermesh，求解器采用Optistruct，后处理采用Hyperview，模型为Hyperworks帮助文档中的ie_carm.hm模型。在Hypermesh中打开模型。 1、创建载荷创建两个载荷集（Load Collector）static_loads和SPCs，Card Image均选择None。确认激活SP...
Ansys 许可证管理程序的彻底卸载及其无法正常运行的几种排查方法
Ansys最近几年的SSQ破解版本都是要进行许可证管理程序（Ansys License Manager）的破解，没有不需要安装许可证管理程序直接进行文件覆盖的版本。Ansys License Manager的安装经常会出现一些莫名其妙的问题，尤其是卸载之后重新安装和更换不同的Ansys版本时更容易出问题。本文总结几个关于Ansys License Manager启动失败的解决方法，供...
Ansys设计探索工具Discovery
Discovery是Ansys推出的一款即时仿真软件，可用于产品设计初期的设计方案探索。通过Discovery可以快速地对设计方案和设计变更进行实时仿真，为初期的设计方案提供仿真理论依据，减少设计后期的反复更改，加快产品开发进度。 Discovery可以进行的快速仿真和优化功能：结构分析、拓扑优化、流体分析、热分析、流-固热分析、稳态和瞬态...
Hypermesh论文报告中常用的前处理概述工具
在工程项目中进行有限元分析时，一般会将最终的分析研究结果形成论文或分析报告。在论文或分析报告的前处理部分一般会简要描述一下整个有限元模型的概述。例如节点数、单元数、单元质量、三角形单元百分百、模型的总质量、质心位置等，如下图所示。 亦如下所示。 下图所示为某论文中所使用的客车的有限元模型。 下...
未来已来：Hyperworks基于深度学习的仿真physicsAI介绍
Altair physicsAI是基于几何深度学习（Geometric Deep Learning）的Simulation+AI工具，可基于样本数据进行模型训练，从而对相似结构的模型进行仿真结果预测。physicsAI可基于历史仿真数据进行几何深度学习，而不需要对模型进行手工参数化处理，从而可避免参数化设置不准确或有些模型很难进行参数化。使用physicsAI可以达到如下几个目的：...