Статьи

Для того, чтобы упростить моделирование процессов смешивания и сделать его более доступным для широкого круга пользователей, Ansys создала эффективный и точный шаблон Mixing Wizard. Он автоматизирует весь рабочий процесс и генерирует комплексный отчет по результатам моделирования. Смешивание – это процесс, который применяется в различных отраслях промышленности, включая фармацевтическую, химическую, пищевую, нефтегазовую, а также производство потребительских товаров. Виды смешивания отличаются в разных отраслях промышленности. Это может быть смешивание нескольких жидкостей, жидкостей и твердых тел или даже жидкостей и газов. И хотя виды смешивания различны, задачи, стоящие перед инженерами, одни и те же. Некоторые из них включают необходимость расширять или же, наоборот, сокращать масштабы производства, поддерживать качество продукции, повышать производительность и сокращать время выхода на рынок.

Если вы используете модуль Ansys Granta MI Restricted Substances, то вам доступны 70+ миллионов паспортов безопасности химической продукции (SDS) от Chemwatch. Это интегрированное решение обеспечивает доступ к информации о составе продукта. Она необходима для соблюдения мировых стандартов и регламентов, а также для управления рисками, связанными с использованием химических веществ на производственных предприятиях.

Качественные сетки позволяют принимать обоснованные инженерные решения. Если геометрические искажения (изменение исходной формы) минимальны, при выполнении анализа достаточно контролировать качество и размер исходной сетки.

К современным электронным системам предъявляются очень высокие требования. В связи с этим все более важным становится прогнозирование надежности печатных плат (ПП). Необходимость в сокращении затрат и времени выхода на рынок побудила компании чаще использовать моделирование, позволяющее сократить время проектирования и количество физических испытаний. При этом крайне важно, чтобы инженеры обращались к моделированию на ранних стадиях проектирования. Это обеспечивает принятие наилучших решений и создание продуктов, отвечающих или превосходящих поставленные цели по надежности. Последние обновления в Ansys Sherlock, а также в области анализа надежности электроники в Ansys 2021 R2 помогут пользователям достичь своих целей при разработке продукции.

В новой версии программных продуктов появились усовершенствования Ansys Twin Builder – инструмента для создания цифровых двойников, основанных на данных и моделировании. В Ansys Twin Builder 2021 R2 стали доступны улучшения для инструмента подготовки цифрового двойника Twin Deployer. Среди других обновлений – новые возможности для создания модели пониженного порядка (Reduced-Order Models, ROM), а также возможность интеграции с партнерскими платформами.

Стандартный день из жизни инженера по моделированию включает в себя сбор данных, работу с ранее полученной информацией, предварительную обработку моделей, выполнение моделирования либо локально, либо с помощью высокопроизводительных вычислений (HPC), постобработку результатов, создание отчетов и архивирование данных. Процесс и уровень взаимодействия усложняются по мере вовлечения все большего количества инструментов, физики и команд специалистов.

При определении надежности изделия и потенциальных рисков отказа электронного оборудования инженеры часто используют два типа анализа надежности: анализ среднего времени между отказами (средней наработки на отказ, MTBF) на основе нормативных документов и стандартов и анализ физики отказов на основе моделирования.

Ключевым технологическим трендом в энергетической отрасли, существенно повышающим ее эффективность и рентабельность, является цифровая трансформация. С развитием таких технологий, как численное моделирование, цифровые двойники, Промышленный Интернет вещей и обработка больших данных многие компании взяли курс на цифровизацию своих производств. В краткосрочной перспективе цифровая трансформация энергетики сможет увеличить доходы компании в отрасли на 3-4% в год. О том, какие задачи позволяют решать инновационные подходы, какова роль цифровых двойников и данных о материалах, а также о перспективах цифровизации атомной энергетики в специальном интервью научному порталу «Атомная энергия 2.0» рассказали Ян Поженько, ведущий инженер-расчетчик, и Михаил Кочетков, директор по продажам и развитию бизнеса в атомной отрасли компании «КАДФЕМ Си-Ай-Эс».

Метод дискретных элементов (DEM) – это система численного моделирования, используемая для анализа поведения гранулированных твердых частиц сыпучих материалов. Моделирование частиц сыпучих материалов является непростой задачей из-за сложных способов взаимодействия различных дискретных элементов или частиц друг с другом и с окружающей средой.

Моделирование является важным инструментом для многих отраслей промышленности. По данным Grand View Research ожидается, что с 2021 по 2028 год мировой рынок программного обеспечения для моделирования будет расти с совокупным темпом годового роста – 17,1%. Такой значительный рост связан с многочисленными преимуществами, которые получает бизнес, используя ПО для моделирования. Среди них – сокращение затрат на разработку продукции, физические испытания и бракованные физические прототипы.

«Где найти данные?» – таким вопросом задаются инженеры, которые до половины своего рабочего времени тратят на поиск информации, связанной с проектом. В пересчете на одного инженера это составляет 15 недель в год

В течение многих лет лучшая практика подготовки 3D-модели для расчета электродвигателя включала сначала импорт трехмерной геометрии, а затем определение области для задания циклической симметрии. Наличие у системы подобной симметрии сильно облегчало решение задачи. В таких случаях мы сначала с помощью двух секущих плоскостей выделяли область с циклической симметрий, а затем определяли на этих плоскостях соответствующее граничное условие симметрии.