基于ANSYS参数化语言的微结构拓扑优化设计

提出复合材料周期性线弹性微结构拓扑优化设计的模型：以变密度法作为材料的插值模型,以最小柔度作为目标函数,以优化准则作为优化算法,通过ANSYS参数化编程,实现了微结构拓扑优化。优化结果表明,该模型与ANSYS参数语言编程相结合,可以有效地实现微结构的拓扑优化设计。     

有限长矩形容器的力学模型与受力分析

对于没有加强的矩形容器的规范设计方法主要来自于刚性框架理论 ,并假定容器的长度是无限长的。而在实际应用中 ,大多数容器的长度都是有限的。作者在平板叠加理论的基础上 ,建立了一个有限长对称矩形压力容器的力学模型 ,并用有限元计算结果与其进行了比较 ,结果显示该力学模型能满足工程需要。     

CAE仿真分析中计算精度与网格划分关系的探讨

在CAE仿真分析中 ,网络划分是一个很重要的环节 ,它决定着分析结果的精度和计算成本。本文通过对两个实例的有限元计算结果的分析 ,对CAE仿真分析中计算精度与网格划分关系进行了讨论。在保证所建有限元模型正确的前提上 ,结合作者的使用经验 ,对计算精度和网格划分的关系提出了建议。     

氨冷器管板的应力分析设计

随着化工过程设备向大型化、复杂化、高参数化方向发展 ,作为压力容器零部件设计的常规设计方法受到了冲击 ,受压零部件的设计越来越多地利用应力分析来完成。通过对某厂氨冷器管板的分析 ,建立了管板应力分析设计的模型 ,阐述了管板应力分析设计的过程和方法 ,利用 ANSYS软件完成了该管板的应力分析设计 ,并对分析结果进行了讨论     

基于物质点法冷挤压成形过程的数值模拟

针对传统有限元法进行冷挤压成形模拟时出现的网格畸变问题,开展基于物质点法冷挤压成形过程的数值模拟研究。通过建立冷挤压成形过程物质点法仿真模型和编制程序,分别对锥模和平模两种情况下的冷挤压成形过程进行模拟研究,得到其变形规律,并与实验和有限元方法计算结果进行比较。通过锥模冷挤压成形过程的数值模拟,得到不同挤压量下挤压件形状和挤压件高度值,与实验结果吻合较好,最大误差为0.52%。通过平模冷挤压成形过程的数值模拟,得到不同挤压量下挤压件的变形规律,当压下量较大时,物质点法能较好地实现冷挤压成形过程的数值模拟,而有限元法出现了网格畸变。研究结果表明,物质点法模拟冷挤压成形过程是可行的,能够有效地消除网格畸变。     

均匀化理论在开孔转鼓结构优化中的应用研究

多尺度均匀化理论被认为是确定复合材料当量性能的一种不可替代的方法。首先根据开孔转鼓中小孔的分布规律建立了宏观均匀化模型，得到了小孔在不同分布不同孔径和不同孔间距状态下当量板的有效弹性常数分布规律；然后根据转鼓的结构和承载方式建立基于有限元分析的优化模型，结合所得的材料当量性能参数，利用ANSYS的二次开发功能，编写了APDL程序，完成了转鼓模型的结构优化。所得结果已被工程应用所接受，从而为开孔转鼓的结构设计提供了一种新思路。     

基于ANSYS/LS-DYNA的板料拉深数值模拟研究

基于连续介质力学及有限元理论,运用动力显式算法建立有限元模型,采用ANSYS/LS-DYNA软件模拟圆形板料的拉深过程,在三种不同加载路径下,研究圆形板料在拉深方向的最大应力和板料厚度的变化规律,以及不同加载方式对板料成形质量的影响,所得结果可为生产实际提供指导.     

桅杆长径比对有限长锥台形捕能柱涡激横向摆动特性的影响EI北大核心CSCD

无叶片风力机是利用捕能柱的风致横向摆动收集风能并将其转换成电能的装置。通过引入桅杆结构并将其与有限长锥台型捕能柱构成一个捕能系统,在建立有限长锥台型捕能系统简化模型的基础上,推导了与捕能系统几何形状相关的无量纲结构系数计算式,探讨了桅杆长径比对有限长锥台型捕能柱涡激摆动特性及捕能效率的影响。所得结果表明,桅杆结构的引入能有效地提升有限长捕能柱的涡激横向摆幅峰值及捕能效率,且其均随桅杆长径比的增大呈现先增大后减小的趋势。与无限长捕能柱结构相比,在桅杆长径比为6.67时有限长捕能柱的能量收集效率提升了44.8%;增大桅杆的长径比会使锁频区间增宽,但捕能系统的固有频率会减小;对于给定的捕能系统存在一个与其相匹配的最佳桅杆长径比。所得结论对于无叶片风力机的设计与实际工程应用具有重要的指导作用。     

铝蜂窝胞元结构参数对其宏观等效表征性能的影响

将均匀化理论与有限元方法相结合,建立了预测铝蜂窝宏观等效特征参数的细观力学模型,研究铝蜂窝胞元结构参数对其宏观等效表征性能的影响,并采用MATLAB语言编程,计算了不同高长比、不同厚长比及不同胞璧夹角的不规则正交各向异性蜂窝铝芯的等效弹性参数,得到了胞元结构参数对铝蜂窝宏观力学性能的影响规律,所得结果对蜂窝铝芯的结构设...     

基于Hadoop MapReduce模型的应用研究

MapReduce是一种简化并行计算的分布式编程模型,是Google的一项重要技术,通常被用于数据密集型的分布式并行计算.探讨了来自Apache开源的分布式计算平台Hadoop的核心设计MapReduce编程模型,并通过算法实验分析和研究了MapReduce模型的工作方式和应用方法.