Moldex3D模流分析之Tokyo Seiki公司使用模流大幅减少试模次数 
以摩托車的喇叭按鍵孔為例，此塑件在組裝後續需承受多次的受力，故塑件成型過程中需避免結合線發生在受力區域。結合線是減弱成品強度的其中因素之一，所以由分析的結果可知原始設計的結合線位置剛好落在成品受力面，產品有強度不足的疑慮，移動澆口位置可以有效改善此問題。
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Moldex3D 中国 3年前
ZEMAX软件技术应用专题：利用Kogelnik方法模擬體積全像光柵的繞射效率 
在錐形繞射的情況下，入射光線不垂直於光柵，偏振特徵態定義如下:圖3.全像在Kogelnik的耦合波理論中，全像被認為足夠厚，每條入射光線要不是直接以0階通過，不然就是1階繞射，對於反射和透射的全像都是如此。假設和限制Kogelnik的耦合波理論與其他理論相比具有優勢，可以準確預測體積相位光柵的零階和一階效率的響應。
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w**elab86_Swsp 3年前
ZEMAX软件技术应用专题：在 OpticStudio 中模擬高階雷射光束 
該模型的輸入是階數 p 和度數 m、束腰 (w0)、光束的半焦距 (f0) 和光束極性（0 = 偶數；1 = 奇數）；最後一個輸入決定了光束是由偶數還是奇數 Ince 多項式描述的。 Bandres 和 Gutiérrez-Vega 的論文中提供了上述每個輸入的完整描述。 2 列出了一些未使用的輸入，以便該模型的輸入表結構與 OpticStudio 中內置的高斯腰模型的結構相匹配。
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w**elab86_Swsp 3年前
ZEMAX软件技术应用专题：在薄膜計算中Ray以及Field系数是什麼？ 
舉例來說，讓我們探討一下 “光線與表面交會於一點” 這個概念。在一個沒有鍍膜的光學面上，定義一條光線可以非常簡單：但是，現在讓我們思考另一個狀況：四分之一波長厚度的膜層 (我們另外設定一個0.25倍波長厚的物件，位於前述物件表面之上)。如果我們放大來檢視這個四分之一波長物件的話，我們會看到：現在，在這個圖中，我們有了幾個疑問：(1) 入射的光線交會於這個表面的 “哪裡”？
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w**elab86_Swsp 3年前
基于经验公式的不同硬度下橡胶Mooney⁃Rivlin模型本构参数的确定方法（使用LS-DYNA隐式算法进行准静态橡胶压缩数值模拟） 
考虑到实验的成本、实验条件的多变、橡胶的材料不均匀及仿真研究时的迅速、高效性，本文基于理论分析和实验经验结果，结合仿真分析在不需进行试验的前提下对不同硬度的橡胶Mooney⁃Rivlin模型本构参数予以确定，所确定的本构参数可满足大部分仿真工况。
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雷恪仿真 2年前
Ansys Zemax光学设计软件技术教程：眼科鏡片設計 
下圖我們可以看到前述的-3.00D範例的LDE設定 (此時後表面頂點的屈光率是-0.003mm^-1)。材質CR-39是由附件的OPHTALMIC.agf玻璃庫中取得的，與MISC玻璃庫中的CR39有些不同，更多資訊請看下方的玻璃庫說明。對於眼鏡的設計者而言，根據不同的人眼參數和視覺環境打造出能產生最佳影像品質的鏡片設計是十分具有挑戰性的。
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w**elab86_Swsp 3年前
Zemax光学设计技术教程：如何使用Jones Matrix表面 
我們可以經由 k • E = 0以及傳播向量k具有{0, 0, 1}分量，這兩個前提得知Ez一定為0。同時，我們可以利用Ex和Ey表示入射光的偏振態。另一方面，如果光束以任意的{l, m, n}向量入射，OpticaStudio會自動調整Ez 或 {Ex, Ey}，來達到k • E = 0 且E的振幅不會增加的目標。但這樣的調整可能會使E的振幅變小，最後導致穿透光能量的損耗。
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w**elab86_Swsp 3年前
基于改进条件扩散模型的电阻抗成像图像重建与敏感度先验融合 
模拟数据： 多相夹杂：导电率范围10−610^{-6}10−6–106 S/m10^{6}\,\text{S/m}106S/m，半径0.02–0.08 m，1–4个不相交夹杂；总计52,430样本（其中圆形42,430，异形10,000），按8:1:1划分训练/验证/测试。
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320科技工作室 4月前
GTN损伤模型计算中的网格依赖性 
自适应网格划分：自适应网格划分技术可以在需要时自动增加或减少网格密度。这可以确保模型在需要的地方具有更高的精度，同时避免在不必要的地方浪费计算资源。等效性技术：等效性技术是指将一些区域的网格划分替换为等效的材料模型。这种方法可以降低计算成本，同时保持模型的准确性。基于连续介质的方法：在这种方法中，将材料看作连续的介质，而不是离散的单元。
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晶体塑性有限元 3年前
ZEMAX软件技术应用专题：如何在OpticStudio中設計DOE透鏡或超穎透鏡 
然後根據給定的相位設計微結構。圖1顯示了該過程的流程圖。該圖表未涵蓋設計的詳細訊息，例如，微觀結構可以是傳統的閃耀光柵或現代的超穎透鏡。所需的設計和製造方法可能會有所不同，具體取決於微結構的類型。參考文獻[5]顯示了根據給定的相位輪廓生成閃耀光柵的範例。它還討論了單點金剛石車床的製造。可以在我們的知識庫文章中找到用於生成閃耀光柵的巨集:如何使用巨集計算繞射光學元件的垂度。
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w**elab86_Swsp 3年前
基于粘塑性自恰模型（VPSC）的钛合金拉伸压缩织构演变模拟 
作者：辞殇关键词：VPSC；钛合金；拉伸压缩；织构演变粘塑性自恰（VPSC）模型，区别与宏观本构模型，VPSC模型不仅能够模拟变形过程中材料宏观力学性能的演化过程，还可以同时模拟材料内部由于变形引起的织构演化过程，实现宏观与细观结合，从而使我们更加深刻地理解材料的变形过程。
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320科技工作室 1年前
基于OpenFOAM的RANS湍流模型应用：涡粘度与雷诺应力建模及工程仿真分析（英文，全套案例）
使用ParaView提取并解读速度、压力和湍流粘度场。 描述LRR雷诺应力模型（RSM）背后的关键思想，并解释它如何克服基于涡粘度的RANS模型的局限性。 课程 介绍了使用OpenFOAM进行雷诺-平均纳维–斯托克斯（RANS）湍流建模的全面且适合初学者，重点强调工程计算流体力学中广泛使用的基于涡粘度的模型。
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仿真资料吧 5月前
PFC3D自定义接触模型设置？
有没有大佬可以分享一段根据特定数学物理模型生成的pfc3d5.0的自定义接触模型案例的代码
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Echo of amethyst 3年前
基于ABAQUS的混凝土损伤本构模型与LSDYNA的JHC本构模型分析与研究
因此，膨胀角的取值应当适中，本案例中混凝土本构参数中的膨胀角取值一般在30~35之间，取30。2.Eccentricity（塑性势偏移量）决定了塑性势函数趋近其渐近线的速率。该参数的引入主要是为了保证塑性势函数的连续、光滑及塑性势函数在顶点处的可导性。本案例取值0.1。3.Viscosity Parameter（黏度系数）是为了使材料模型在软化阶段更容易收敛，仍然保持0.1。
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小草_5506 3年前
二维RVE模型(周期性边界条件)的建立与分析 
建立了二维RVE模型，施加了周期性边界条件，通过拉伸工况，验证了周期性结构位移连续，并且与参考文献对比了真实应力应变曲线验证了结果的准确性。解决的问题如下：问题一：RVE模型的应用场景 (1) 在什么情况下使用RVE模型？(2) RVE模型有哪些用途？
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御坂sigma 11月前
崩落采矿的Duplancic概念性模型(Conceptual model of caving) 
概念性模型vs数值模型后来发展的IMASS应变软化模型数值地表征和扩展了上述的崩落概念性模型，包括:(1) 岩石粘结力和抗拉强度弱化以及摩擦力增强。当岩体变形时，强度从原位峰值降低到残余值。一般来说，块状至中等节理的岩块会因断裂及相关的粘结力和抗拉强度损失而弱化，但由于断裂岩块的空间重排和孔隙度增加，块体之间的摩擦运动和体积膨胀等因素的综合作用，导致了摩檫力增强。
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计算岩土力学 4年前
abaqus自定义本构模型改变模型参数计算？
使用的自定义本构模型，需要在不同分析步使用不同的材料参数，该如何实现？已知场变量不可行，重启动貌似耶不可改模型参数，可以用initial state 计算吗？求有偿指导！！感谢！
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Li Jianyu 3年前
粘塑性自洽模型(VPSC)在复合工艺中的应用 
关键词：晶体塑性 VPSC织构模拟 复合工艺本期将继续介绍粘塑性自洽模型(VPSC)在金属变形过程的应用。VPSC适用于各种金属材料(如铝合金、钢材、镁合金)，各种加载方式(如单向拉伸、单向压缩、剪切、平面应变、双向拉伸等)下的宏观力学性能和微观结构演化模拟，也可以针对多相金属(如双相钢等)。在结合有限元软件后，可扩展VPSC模型的模拟范围，如扭转、等通道挤压及压剪工艺等。
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320科技工作室 1年前
清华大学CJChE丨基于自适应多尺度卷积神经网络的化工过程故障诊断模型 
尽管近年来深度学习在故障诊断领域取得了很大进展，但大多数模型都无法高效提取多尺度数据特征，也难以在跨工况任务上展现较好的鲁棒性。本文提出了一种基于自适应多尺度卷积神经网络的化工过程故障诊断模型AMCNN，可以自动从时间序列数据中挖掘多尺度特征，同时模型中自适应注意力机制有助于选择与故障状态联系更紧密的关键特征加以训练，受度量学习启发引入的三元组损失函数用于提升模型对多工况故障特征的泛化能力。
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化工707 3年前
用于胶层的双线性本构模型中损伤起始位移对应的拉伸峰值强度和载荷位移曲线中的最大载荷是对应的吗？
用于胶层的双线性本构模型中损伤起始位移对应的拉伸峰值强度（三角形的顶端）和载荷位移曲线中的最大载荷是对应的吗？是不是就是通过仿真得出的最大载荷/胶接面接=双线性本构模型中损伤起始位移对应的拉伸峰值强度？1654414932821.png
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小程序用户_TP8Shk31 4年前
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