目录1. 安装文件列表2. 安装步骤2.1  安装dSPACE Release2.2 R2020A_Patches安装2.3 dSPACE_Release2020-A_Solutions 安装3. 激活安装前最好关闭360等杀毒软件,避免不必要的干扰。## 1. 安装文件列表## 2.安装步骤安装前注意事项:
今天给一台没有安装过ANSYS的电脑安装上ANSYS 2020R2,个人的电脑一直在用的就是ANSYS2020R2。特将安装步骤记录如下:1.安装包下载链接:https://pan.baidu.com/s/17yGokdFMKGf2cN0No4ZGtQ 提取码:dxxc 下载好的文件如图所示:2.安装主文件1.双击所指文件 2.进入到虚拟光驱,右击并以管理员身份运行安装文件 3.选择安装ANSY
[名称]:ANSYS 2020 R2[大小]:18.76GB[语言]:中/英文[适用系统]:win10,win11[简介]:ANSYS是融结构、流体、电场、磁场、声场分析于一体的大型通用有限元分析软件。[64位下载地址]:https://pan.baidu.com/s/1nt3RsQCYGx73yqYcZRMQQQ密码:jdv3安装有问题或需要远程安装请联系:人工客服安装步骤1、将下载好的安装包
原创 2023-05-27 21:53:57
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简讯 2016年1月27日,匹兹堡讯——全新发布的ANSYS® 17.0将助力结构、流体、电磁和系统等各学科领域的工程师,在其产品开发过程中实现跨越式提升。新一代ANSYS(NASDAQ:ANSS)行业领先工程仿真解决方案为产品开发的未来巨大突破做好充分准备,能在智能设备、自动驾驶汽车乃至节能机械设备等一系列产业计划中实现前所未有的发展。2016年推出的17.0是公司45年历史
ANSYS是全球领先的工程仿真软件开发商,其软件产品广泛应用于航空航天、汽车、电子、能源等领域。其中,ANSYS Electromagnetic Suite(EM)是一款专门用于电磁场仿真的软件套装。最新版本ANSYS EM 16.1针对Linux操作系统进行了优化,提升了软件性能和稳定性。 在电磁场仿真领域,ANSYS EM 16.1在Linux平台上具有众多优势。首先,Linux操作系统具有
原创 2024-04-24 11:06:20
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下面为ANSYS2021 R1版安装教程,注意在安装之前应首先完全卸载旧版本的证书管理器(如果有的话),下面为安装步骤,仅供参考学习。请照着本教程一步步安装,博主亲测安装成功。安装前先把杀毒软件关掉,包括win10自带的杀毒软件,基操勿6。一、下载及装载镜像下载软件安装包,注意由于安装包较大,约18G,将安装包分为了若干份,下载的时候应全部下载,然后解压即可,解压密码为:www.ansysjgy.
转载 2024-06-04 07:09:50
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Ansys流处理1.学习资源2.版本要求3.pymapdl安装流程4.初始设置和本地启动mapdl5.PyMAPDL语法6.工具库7.与window的交互接口 1.学习资源Ansys官网:https://www.ansys.com/zh-cnAnsys Academic(Ansys 学术):https://www.ansys.com/zh-cn/academicAnsys Learning Fo
转载 2023-09-20 09:43:30
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Lumerical是一款光电子器件系统设计分析优化仿真软件,功能十分强大,本文教大家如何安装lumerical 2020 R2.4并且进行激活,激活后可使用到2035年,仅限于Windows操作系统。
原创 2021-08-05 10:20:30
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本次介绍在Ubuntu kylin1604下安装Ansys 17.2的全部过程。1 安装文件准备关于ANSYS的软件安装文件,在网络上可以找到。这里采用SSQ版本的安装文件,如图所示,包含一个名为Ansys172.DVD.Linux64.iso的安装文件以及名为_SolidSQUAD_的和谐文件夹。其他文件可以不用管。2 利用终端创建几个文件夹并修改文件夹权限在文件夹空白处点击鼠标右键,选择菜单O
静态磁场是指所有的磁场量均不随时间改变而改变。涡流磁场则是指激励随时间按正弦或者余弦规律变化,但从统计意义上来讲,它又是时间平稳的,我们通常将这样的磁场看成是准静态的电磁场,称之为谐性磁场或似稳场。4.1 概述所谓静态磁场是指不随时间变化的磁场,他通常包括下面几种情况:永磁体的磁场;稳恒电流产生的磁场;外加静磁场产生的磁场;匀速运动的导体(如线性感应电动机)。对于激励源(电压或者电流)服从正弦或者
# ANSYS 2020R1与Python的结合:探索自动化仿真 在现代工程计算中,仿真工具成为设计和分析的核心部分。ANSYS软件,以其强大的有限元分析(FEA)和计算流体动力学(CFD)功能而被广泛使用。而随着Python语言日益流行,如何将其与ANSYS结合,成为工程师们关注的重点。本文将探讨如何使用Python与ANSYS 2020R1进行协同工作,提高工作效率和自动化水平。 ## 为
原创 2024-10-16 03:40:29
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在工程设计与仿真领域,ANSYS软件作为行业翘楚,为企业提供了强大的支持。然而,随着业务规模的扩大和软件版本的升级,如何有效地监控ANSYS许可证的使用情况,确保合规性和资源的高效利用,成为企业面临的重要问题。本文将为您揭示ANSYS许可监控的独特价值,助您开启高效的许可监控之旅。一、ANSYS许可监控的价值保障合规性:实时监控ANSYS许可证的使用情况,确保合规操作,避免潜在的法律风险和罚款。提
# ANSYS EM中的模型转换到Python ## 引言 ANSYS EM(Electromagnetics)是一款用于电磁场仿真的软件,广泛应用于电磁学领域的建模和分析。在ANSYS EM中,用户可以使用图形界面创建电磁模型并进行仿真。然而,对于一些特定的应用场景,我们可能需要将模型转换到Python环境中进行进一步的处理和分析。本文将介绍如何将ANSYS EM中的模型转换到Python,并
原创 2023-10-19 11:44:00
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Ansys14.0 安装简明教程首先查看系统的版本,如果系统在6.1以上,网卡的名字应该被改变,eth0变成em1 这个时候需要把网卡的名字改成eth0,否则ansys将无法正确读取mac地址,读取出来的将会是12个0.。切记,一个和两个网卡其实无所谓,只要注意点配置文件和ansys读取的mac地址是匹配的就可以。网卡这个事情我估计14.0之前的所有版本如果安装在6.1以上的系统都会出现这种问题吧
转载 2024-04-26 10:37:55
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本节书摘来自华章计算机《数据科学:R语言实现》一书中的第3章,第3.12节,作者 丘祐玮(David Chiu),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.12 估计缺失数据之前的教程介绍了如何检测数据集中的缺失数值。尽管包含缺失值的数据并不完整,但是我们还是要采用启发式的方法来补全数据集。这里,我们会介绍一些技术来估计缺失值。准备工作按照3.3节“转换数据类型”教程,把导入数据的
大纲数学基础:凸凹函数,Jensen不等式,MLEEM算法公式,收敛性HMM高斯混合模型一、数学基础1. 凸函数通常在实际中,最小化的函数有几个极值,所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值,对于一些特殊的函数,凸函数与凹函数,任何局部极值也是全局极致,因此如果目标函数是凸的或凹的,那么优化算法就能保证是全局的。定义1:集合是凸集,如果对每对点,每个实数,点定义2:我们称定义在凸集上的函数为
转载 2024-07-01 12:50:07
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初识EM算法EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法。它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM)等等。EM算法是一种迭代优化策略,由于它的计算方法中每一次迭代都分两步,其中一个为期望步(E步),另一个为极大步(M步),所以算法被称为EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)。EM算法受到
转载 2024-05-28 11:07:02
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最大期望算法(EM) K均值算法很easy(可參见之前公布的博文),相信读者都能够轻松地理解它。 但以下将要介绍的EM算法就要困难很多了。它与极大似然预计密切相关。1 算法原理最好还是从一个样例開始我们的讨论。如果如今有100个人的身高数据,并且这100条数据是随机抽取的。一个常识性的看法是。男性身高满足一定的分布(比如正态分布),女性身高也满足一定的分布。但这两个分布的參数不同。我们如
最大期望算法(EM)K均值算法很easy(可參见之前公布的博文),相信读者都能够轻松地理解它。但以下将要介绍的EM算法就要困难很多了。它与极大似然预计密切相关。1 算法原理最好还是从一个样例開始我们的讨论。如果如今有100个人的身高数据,并且这100条数据是随机抽取的。一个常识性的看法是。男性身高满足一定的分布(比如正态分布),女性身高也满足一定的分布。但这两个分布的參数不同。我们如今不仅不知道男
转载 2023-07-24 17:58:52
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修改了原文段落100中关于score计算方式的理解。对于厘清事件关系和符号定义有很大帮助。001、一个非常简单的例子假设现在有两枚硬币1和2,,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1,P2。为了估计这两个概率,做实验,每次取一枚硬币,连掷5下,记录下结果,如下:硬币结果统计1正正反正反3正-22反反正正反2正-3反1正反反反反1正-4反2正反反正正3正-2反1反正正反反2正-3反可以很容易地估计出P1
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