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[分享] 电泳仿真软件未来发展趋势

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glb
 
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[复制链接] 只看楼主 倒序阅读 楼主  发表于: 2019-11-29
— 本帖被 hiatc 执行压帖操作(2020-04-28) —
无网格算法
Mesh        Less        Method
1、数值计算中不需要生成网格,而是按照任意分布坐标点构造插值函数离散控制方程
  • Lagrange法为基础的粒子法(Particle Method),如光滑粒子流体动力学法(Smoothed Particle  Hydrodynamics),运动粒子半隐式法(Moving Particle Semi-Implicit);
  • Euler法为基础的无网格法(Girdless Methods),如无格子Euler NS法(Girdless Euler/Navier-  Stokes solution algorithm)和无单元Galerkin(Element free Galerkin)等;


2、SENSE        Toolbox:
  • 无网格的CFD求解器包及工具包,包含了多种无网格算法如 SPH/LBM/DEM/BEM等;
  • 根据实际工程应用定制和优化,提供高效、精确的工程仿真解决方案。

传统方法





SPH求解器

  • SPH(Smoothed        Particle        Hydrodynamics)是一种无网格计算方法,它将连续的流体(或固体)用相互作用的质点组描述,各个物质点承载各种物理量,当质点数足够多 时,就能精确的描述力学过程。

  • SPH求解器可以用来模拟:流体、共轭传热、固体力学等过程







LBM求解器

LBM(Lattice        Boltzmann        Method)是一种基于介观模拟尺度的方法,通过大量离散 粒子的统计分析得出流体运动的宏观特征。LBM法通过线性计算叠加松弛过程的方式, 模拟各种复杂非线性的宏观现象,它能够处理复杂的边界条件,原生并行计算,处理 复杂几何边界问题的物理问题,不需要计算网格转换。






无网格法傻瓜式仿真工具
  1. 排气、沥液问题
  2. 电泳问题
  3. 烘烤问题
  4. 水洗问题
  5. 雨淋问题
  6. 涂胶问题
  7. 注蜡问题




新一代电泳仿真求解



数模处理

所见即所得数模处理方式
  1. CATIA/UG数模  STL
  2. 无需修复数模上存在的缺陷
  3. 自动设置电化学边界条件
  4. 使用批量导出工具或者直接另存文件
  5. 一键设置,替换方便
  6. 无惧干涉、破面、重件
  7. 解决网格剖分过程的烦恼



生产线模型

  • 阳极配置,电压程序
  • 槽液与白车身传质问题
  • 槽液电化学属性
  • 白车身运动情况
  • 考虑积气积液问题





计算模型示意图





  • 白车身表面电流密度及电场强度分析
  • 泳池中流场及传质行为
  • 表面电化学沉积计算





软件参数调用


电泳仿真计算


一键求解
  • 不同材料
  • 内外表面、腔体结构无需过多设置
  • 随意调整(电压程序、车身位置)
  • 快速迭代(尝试不同的结构)
  • 流场问题





软件界面及开发进展

  1. 极简设置
  2. 一键搞定
  3. 无需参与
  4. 高效准确
  5. 多物理场计算
  6. 灵活试探
  7. 智能报告




计算效率

  • CPU平台        单次计算消耗        ~16        cores        ~128GB(ROM)        ~40hours
  • GPU平台        单次计算消耗        ~4GPU        ~64GB(GPU)        ~64GB(ROM)        ~        20hours


  • 传统方法:人工参与高(需要画网格)、精度高、计算消耗低
  • 无网格方法:人工参与低、精度适中(二阶精度)、计算消耗高(需要堆硬件)


  • 未来趋势---        硬件成本低  、人工成本高        
  1. 工程问题无网格算法应用占主流
  2. 学术研究有网格算法可靠性高

计算结果展示














涂装智能平台


涂装智能仿真及数据管理平台


  • 与PLM高度集成                数模选择                生产线、材料选择                输出膜厚仿真结果
  • 智能搜索                拆车数据、设计数据                企业云数据库
  • 智能推荐                选择结构                不同设计方案及膜厚数据参考                最优解决方案推荐
  • 智能报告                人工智能输出典型位置数据、智能方案展示                杜绝重复性劳动




数据库还是人工智能?
  • 集成全平台涂装数据
  • 无缝链接仿真求解器
  • 全方位多视角VR数据展示
  • 智能索引、智能报告,如同钢铁侠设计
  • 更关注人的介入、方案把控
  • 全自动、高集成、超专业
  • 生产线自动设计
  • 设计        试生产        量产        全周期智能平台







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爱吃猕猴桃 绿叶 +1 来自防腐蚀论坛app的点赞 2020-02-05
何潇 绿叶 +1 来自防腐蚀论坛app的点赞 2019-12-06
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