（1）建立电机模型 Step1：打开ANSYS workbench，并从软件左边拖拽一个RMxprt分析模块到右侧活动窗口，随后双击Setup进入ANSYS电气分析模块。Step2：在软件左侧项目管理的窗格内，右键点击RMXprtDesign1并在弹出的对话框中选择感应电机。Step3：随后单机页面上的添加求解步骤按钮，按下图所示设置电机的相关额定参数。Step4：双击左侧项目栏中的Machine
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2023-12-02 13:07:21
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在进行“Python与ANSYS Workbench联合仿真”时，理解如何制定有效的备份策略和恢复流程至关重要，以便在发生意外时能迅速恢复，这里我将详细记录整个过程。
首先，我们需要确保设计一个有效的备份策略，以防数据丢失。为了清楚展现出备份的周期计划，我们可以使用甘特图来说明备份任务的安排。以下是我制定的备份甘特图示例：
```mermaid
gantt
title 备份周期计划
本文档的编写是为了帮助您选择合适的硬件以实现高效率的仿真计算。ANSYS 与众多主要硬件供应商是合作伙伴关系，本文档末尾列出了一些常见供应商硬件产品型号供您参考选择。如需进一步信息请参照各供应商网站或与我们联系。EBU(电磁)Intel XEON Haswell – E5 26xx v4 系列(高时钟速率芯片，但没有必要是最高的) 注意：HFSS 主要在内核中求解，因此时钟速率和内存速率很重要关闭
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2024-03-06 17:26:50
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稳态热分析和瞬态热分析的区别在于是否与时间相关，稳态热分析与时间无关，材料属性只需要导热系数；瞬态热分析与时间相关，材料属性需要导热系数、比热容和密度，其中比热容与时间相关： 用一个简单的案例进行稳态热分析，熟悉热分析软件操作流程。 在WorkBwnch 中新建Steady-State Thermal（稳态热分析）添加材料，在Thermal Materials中添加铝和不锈钢，在此处单击右键调出材
端子保持力（Contact Retention Force）是电子连接器机械特性中的常见参数，它表达的是电子连接器（Connector）端子（Contact）保持在正常位置的能力。EIA专门为连接器端子保持力的测试制定了标准（EIA-364-38B）。如果电子连接器的端子保持力过小，就有可能在使用过程中
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2024-07-16 11:01:26
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# Python ANSYS仿真建模指南
## 1. 简介
在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python来进行ANSYS仿真建模。ANSYS是一款强大的工程仿真软件，可以用于解决多种工程问题，如结构力学、热传导、流体力学等。Python是一种流行的编程语言，具有丰富的科学计算库和数据处理工具。将Python和ANSYS结合使用，可以实现对仿真建模过程的自动化和批量处理，提高工作效率。
## 2
原创
2023-10-15 07:29:35
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常见的ansys电磁场仿真分析教程目录 第一章 电磁场仿真简介……………………………………….... …….... …….... …….... …….... 第二章 二维静态分析 第1节……………………………………………………………………………..… 第2节……………………………………………………………….……….……… 第3节…………………………………………………………………….….……… 第4
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2024-08-30 22:50:11
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[计算机软件及应用]ansys热分析教程基本概念 热传导基础ANSYS中的典型物理量( 国际单位制 ) 温度 热流量 热传导率 密度 比热 对流换热系数 热流 温度梯度 内部热生成 Degrees C ( or K ) Watts Watts/ ( meter.degree C ) kilogram/ ( meter3 ) ( Watt.sec ) / ( kilogram .degree C)
作者： CAE兮枫如秋 仿真秀专栏作者一、城市轨道交通中钢弹簧浮置板高级减振轨道城市轨道交通不仅作为城市亮丽的名片，还在解决城市交通问题中具有特殊的地位和作用。城市轨道交通也是一种安全、快捷、准时、方便、舒适的理想交通工具。伴随着全世界各个国家地区城市轨道交通线路的新修和运营里程逐年增加，由此引起的环境振动及其衍生问题日益突出。目前，城市轨道交通的一条线路中往往采用多种减振措施并用的方式，实现分区
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2024-02-01 17:26:23
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Hello Flask！ 既然知道了Electron和Flask信息交换的原理，我们就可以开始进行Electron和Flask的联合编程了。 让我们紧接第三部分“Hello，Electron!”项目继续探索Flask的用法。1、配置虚拟环境 由于Flask是python编写的，所以首先我们需要配置python虚拟环境，才能应用Flask。 在Pycharm的文件菜单栏-设置-项目-Py
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2023-11-03 14:14:43
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记录一下CST与MATLAB 的联合仿真（主要是MATLAB控制CST建模）。首先必不可少的是actxserver函数，它的作用是载入CST。cst=actxserver('CSTStudio.application');然后是invoke函数，它使CST执行指令。如下：mws=cst.invoke('NewMWS');%新建一个MWS项目
invoke(mws, 'FileNew');%新建一个
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2023-11-11 16:46:40
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1.分析模型 在开始有限元计算前，需要对计算的工程问题，进行认真的分析。这其中包括：模型的简化，能否忽略几何不规则性，能否把三维问题简化为平面问题；能否把一些载荷看作是集中载荷；能否把某些支撑看做固定的；判断模型材料的应力-应变关系，即采用线性材料分析还是非线性材料分析等。 2.选择单元 根据第一步分析的结果选择满足条件的单元，例如如果通过分析模型得出模型为三维结构问题并考虑其材料的非线性，那么在
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2023-12-02 15:10:54
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摘要：内侧灯罩属于复杂截面塑料异型材，目前其挤出模头的设计主要依赖于经验，需要反复试模和修模，使得模具质量难以保证，生产周期长，成本高。本文采用数值模拟方法对内侧灯罩进行了反向挤出模头设计。首先对内侧灯罩的挤出工艺进行了分析，然后建立有限元模型，利用Polyflow软件进行了模头设计，最后根据仿真结果进行了模具制造，并进行了挤出实验，实验结果表明采用这种设计方法模具只需要较少的修模就能够满足产品的
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2023-12-19 20:53:39
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文章目录前言
一、Amesim与Matlab联合仿真是什么？
二、软件安装和环境配置三、联合仿真运行测试总结 前言 很多朋友私信问我我的AMESIM和MATLAB联合仿真是怎么弄的，大家反复尝试都有问题，这里我就把我踩过的坑总结下（以前参考网上的各路帖子，各种翻车，各类帖子基本上都写的不够完整因此总有各种问题，我调试了好久之后终于搞定），给大家详细讲解一下如何安
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2024-02-07 10:09:44
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在这个博文中，将分享如何进行“ABAQUS Python联合仿真”的操作及其备份与恢复策略。这种联合仿真结合了ABAQUS的强大求解能力与Python的灵活编程，从而提升了仿真的效率与准确性。随着仿真需求的增加，数据备份和恢复显得尤为重要。以下是详细的操作及策略。
### 备份策略
为了确保数据安全，首先必须制定完善的备份策略。这里采用思维导图展示备份逻辑，并用存储架构图表来比较不同的存储介质
hfss联合python仿真是一种对高频结构仿真（HFSS）软件与Python之间联动的解决方案，使得设计工程师能更高效地进行电磁场仿真与后处理。本文将详细介绍如何实现这个联合仿真过程，从环境准备到扩展应用，提供详细的步骤和示例代码。
## 环境准备
在进行hfss与Python联合仿真之前，需要确保计算机的软硬件环境符合要求。以下是环境准备的详细要求。
### 软硬件要求
- **操作系
在本文中，我们将深入探讨如何解决“Python与CST（Computer Simulation Technology）联合仿真”中遇到的问题。随着越来越多的工程师选择使用Python进行科学计算和仿真，结合CST进行电磁场仿真似乎是一个非常有效的解决方案。然而，在实际操作中，可能会遇到一些配置和交互之间的问题。以下是针对这些问题的详细记录。
### 问题背景
随着工程领域对高效仿真的需求不断增
项目二 PLC与RobotStudio联合仿真激光切割工作站——仿真模型搭建一、任务描述上图给出了整个任务的描述和基础分析。本任务牵涉到两台机器人联合仿真，整体思路有很多种。这里为了配合PLC练习，采取以PLC为中心的仿真方式。即机器人、传送带都是和PLC进行交互，相互之间不进行交互的方式来完成项目。其系统控制架构图如下图所示。 二、工作站布局（1）创建项目，并添加两台机器人到工作区&n
ADS使用记录之使用RFPro进行版图联合仿真在ADS中，我们往往使用EM仿真来明确电路的实际性能，但是常规的方法我们只会得到S参数，对于场还有电路的电流分布往往不进行检查。但是在实际中，观察场和电流分布是非常有意义的，可以帮助我们明确究竟是哪个地方导致了电路的谐振，或者哪个结构影响了电路的性能。ADS提供了RFPro来实现这样的目标，好像这个东西也能进行热仿真，实际在工程中非常有用的。在此举个使
在进行“CST联合Python仿真”的协同工作时，许多用户面临着版本兼容性下降、迁移代码复杂性增加等问题。为提升协作效率，我们将从多个维度详细探讨如何解决这些问题。
## 版本对比
在进行版本对比时，分析兼容性是至关重要的。以下是CST与Python的不同版本之间的兼容性分析。
\[
性能模型差异:
\text{性能} = f(\text{输入参数}, \text{算法复杂度}) + \te
