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382 实例探究
利用物联网增强铝挤压制造:APEL Extrusions Limited 案例研究
Altair
APEL Extrusions Limited 是一家专门从事铝挤压和精加工的全方位服务挤压制造商,在测试模具挤压性能同时限制时间和成本方面面临着重大挑战。该公司在加拿大和美国都有业务,为住宅和商业建筑、暖通空调系统、休闲车和消费品等各种应用提供铝型材。铝挤压行业对平轧和挤压铝产品的需求不断增加,主要来自运输行业。这一趋势预计将持续到 2020 年,这给 APEL 等公司带来了压力,要求它们适应客户需求,同时保持满足极其严格公差的高质量解决方案。 APEL 提供高质量产品过程中的一个关键步骤是在实际挤出过程开始之前进行的测试阶段。
GE Power 使用流量模拟器在燃气轮机联合循环中破纪录的效率
Altair
GE Power 是能源技术、解决方案和服务领域的全球领导者,面临着保持对其燃气涡轮发动机中冷却和泄漏空气流动的精确了解的挑战。这种精度对于实现低氮氧化物排放和创造燃气轮机联合循环效率世界纪录至关重要。内部发动机组件及其在从冷启动到关闭的各种操作过程中的相互作用非常复杂,需要复杂的工具。该公司需要一种解决方案,能够将旋转部件和固定部件之间的间隙管理到几根头发丝的宽度,了解发动机的瞬态热响应,并跟踪冷却和泄漏空气对燃气轮机效率和排放的影响。
GE航空集团的系统业务利用流量模拟器进行飞机备用发电机建模
Altair
GE航空集团的系统业务部门负责设计和生产对喷气发动机和机身之间的接口至关重要的系统,其任务是为新飞机提供备用发电机(BUG)。该发电机用于在其他系统发生多次故障时提供电力。 BUG 必须安装在新设计的发动机上以接收机械动力,但保持独立于发动机以确保功能。它有自己的油网络、泵和油底壳,为发电机中的电磁部件和轴承提供润滑和冷却。润滑系统依靠重力排放将油从轴承腔返回到油泵所在的机载油底壳。该团队需要确保排水管的尺寸足够大,以允许最坏情况下的油流通过,这样油就不会积聚并导致轴承内产生过多的热量或任何其他不良影响。由于规模和计划时间的限制,需要一种分析方法来确定当前排水通道网络的能力和所需的最小规模。
飞利浦利用物联网实现高效的产品概念化和设计
Altair
飞利浦是一家领先的健康技术公司,面临着快速高效地可视化新产品概念的挑战。目标是与设计同事和工程部门协作,分享反馈,了解挑战,并最终概念化最终产品。该公司需要一种可供团队所有成员使用的工具来保持一致性,促进与设计同行和工程人员的轻松文件传输/移交,并提高团队的整体速度和效率。现有工具无法满足这些要求,因此需要寻找新的软件解决方案。
LEIBER 集团的轻量化汽车零部件设计创新方法
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LEIBER Group 是一家专门从事轻质金属部件设计和生产的公司,在重新设计商用车悬架梁时面临着挑战。原始部件由铸铁制成,但客户需要更轻但同样坚固的部件。这一挑战是在汽车行业相互矛盾的需求背景下提出的:车辆需要更轻以减少燃料消耗和二氧化碳排放,但它们也需要安全、可靠且价格具有竞争力。多年来,减轻重量并不是主要的开发目标,由于新系统提高了安全性、舒适性和驾驶体验,导致车辆变得更重。该行业现在正在寻求新的方法和方法来实现最佳的轻量化结构。
通过 3D 金属打印彻底改变定制自行车制造:Triton Bikes 案例研究
Altair
Triton Bikes 是一家位于俄罗斯莫斯科的定制钛自行车和独轮车车架生产商,面临着提高性能、减轻重量和简化定制自行车后叉的制造的挑战。后叉是自行车钛合金车架的一部分,连接后下叉和中轴,最初是采用复杂、耗时且浪费的工艺制造的。该零件由钛块数控铣削而成,分为两部分,其中一些材料从内部铣削出来以减轻重量。然后将两半焊接在一起。 Triton Bikes 希望重新设计该部件,使其能够承受 130 公斤的负载,减轻其重量,增加其强度,简化生产技术并降低成本。
通过系统级建模优化电动方程式赛车的性能
Altair
竞技比赛,尤其是电动方程式赛车的全电动赛事,对车手技术和工程创新的要求都达到最高水平。然而,该领域的法规非常严格,所有车辆的电池都已标准化。这使得团队的定制和性能增强领域有限。领先的电动方程式团队认识到这些限制,寻求开发汽车的动态模型,以找到优化系统以获得最佳性能的新方法。该团队的目标是针对不同赛道、天气条件和进站情况制定定制的赛车策略,确保电池电量的最佳利用。他们还希望结合实时模拟,以便在比赛期间变量发生变化时向团队更新信息,如果没有系统级建模工具,这一功能通常无法实现。
通过系统级建模进行创新车辆设计:中欧车辆技术案例研究
Altair
汽车行业始终面临着创新和满足更高性能标准而不延迟上市时间的压力。这一挑战在中欧汽车技术 (CEVT) 中尤为明显,其中将新技术集成到乘用车中是一个重点。该公司正在开发新技术,以确保现代车辆设计中各种系统的成功集成。现代汽车设计可用的先进技术之一是系统级建模,它使用专门的软件对整个系统的交互进行建模。然而,挑战在于创建一个强大的测试和仿真平台,可以在设计过程的早期阶段验证新汽车技术的功能。
Harita Seating 利用 Altair HyperWorks™ 套件提高产品质量并缩短交货时间
Altair
Harita Seating 是印度领先的座椅系统制造商,在所有商用车座椅、公交车乘客座椅以及拖拉机和越野座椅的认证测试、法规和碰撞分析方面面临着挑战。该公司正在寻找一种解决方案,可以帮助他们减少总交货时间,提高组件和工具的质量,并消除或减少迭代返工。该公司还在寻求一种解决方案,能够提供有关产品性能的新见解并提供多种设计选项。我们面临的挑战是找到一种能够满足所有这些要求而不消耗任何额外许可证的解决方案。
探索拓扑优化和增材制造在建筑领域的潜力
Altair
该案例研究围绕探索在建筑项目中结合拓扑优化和增材制造的潜在好处。虽然这种组合在汽车或航空航天等行业很常见,但很少用于建筑领域。我们面临的挑战是调查这种共生关系对于建筑项目的潜力。代尔夫特大学建筑系学生Bayu Prayudhi接受了这一挑战,重新设计了一个现有的建筑项目——阿塞拜疆巴库国际机场的室外顶篷,最初由ARUP设计。目标是在设计过程中预先进行拓扑优化,并使设计适应 3D 打印。该挑战还涉及处理成本、交货时间和技术限制等边界条件,同时努力将功能、形状和创新结合起来。
利用物联网在潮汐能海洋运营中取得成功
Altair
Dynamic Systems Analysis Ltd. (DSA) 近十年来一直致力于为海洋可再生能源行业提供软件解决方案。他们的 ProteusDS 和 ShipMo3D 仿真软件测试在海洋条件下运行的船舶和设备的虚拟原型。这些虚拟原型对于潮汐能行业至关重要,因为它们有助于回答与工程设计、规划、培训、运营和安全相关的问题。了解洋流、风和波浪的动态影响可以显着降低海洋环境中船舶运动和设备负载的风险和不确定性,从而实现更安全的设计并降低风险和项目成本。然而,潮汐行业面临的最大技术障碍之一是在米纳斯通道等具有挑战性的地点安装和维护涡轮机和电缆。传统上,海上试验和经验只能指导海上作业,但在极端潮汐环境下工作存在许多未知因素和很少的经验。
光伏安装结构优化:节省材料和成本
Altair
Thesan是一家专门从事光伏电站安装结构设计、制造和分销的意大利公司,面临着优化功率为5兆瓦的中型光伏场安装结构的挑战。该场地由 1700 个阵列组成,每个阵列安装在两根杆子上,每个单独组装的结构重约 60 公斤。场地上安装的结构总重量为204吨钢材,材料成本约为17万欧元。每个结构仅减重 5 公斤,即可显着节省材料和成本。该结构由两个主要部分组成:钢制打入桩和铝椽,而成本较高的铝制部件的重量减轻至关重要。节省成本的另一个重要因素是交通,因为光伏发电场通常建在基础设施薄弱的偏远地区。更轻的结构不仅意味着生产中的材料成本更低,而且还意味着运输工作量和成本更低。然而,新的重量较轻的结构仍然必须能够承受风或雪等自然原因产生的所有载荷以及结构的恒载,确保完美的质量、一致的稳定性和结构所需的刚度。
Mubea 通过 HyperWorks Unlimited 实现汽车零部件设计和生产的创新方法
Altair
Mubea 是一家领先的汽车供应商,以其为大型汽车原始设备制造商 (OEM) 提供的创新轻量化项目而闻名。该公司率先推出了定制轧制毛坯(TRB)生产工艺,这是一种用于大批量生产的新型工艺。 TRB 允许工程师定制毛坯,使某些板材厚度精确地定位在需要的位置,从而生产出更具成本效益、重量更轻的部件。然而,公司在提高设计优化和创新能力方面面临挑战。 Mubea 主要使用 RADIOSS,这是 HyperWorks 套件中的一种结构分析求解器,用于解决动态载荷下的高度非线性问题。该公司希望扩大其当前的软件合同,并在其高性能计算 (HPC) 基础设施中添加新的集群,以支持其设计应用程序的当前和新用户。
Mubea 通过高性能计算优化定制轧制毛坯工艺
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Mubea 是汽车轻量化零部件的全球供应商,也是定制轧制毛坯 (TRB) 的唯一供应商,TRB 是一种冷轧工艺,可定制板材厚度以满足汽车白车身 (BIW) 结构的需求。该公司通过识别车辆的轻量化潜力、设计适当的定制轧制零件以及利用自己的 CAE 资源对整车模型进行全面的轻量化研究来为客户提供支持。然而,拼焊板的设计优化通常基于显式动态模拟,也称为碰撞模拟。由于这些碰撞模型尺寸较大,单次模拟运行需要 1 到 12 小时。探索不同的设计概念会导致各种模拟运行和潜在的优化,但由于运行时间较长,这变得令人望而却步,并且很容易超出项目分配的时间范围,从而减少创新。
自动化车辆组件模型以提高准确性和效率
Altair
中国领先的汽车品牌长安汽车正在努力解决耗时且容易出错的预处理和设置车辆部件(特别是扭梁)的过程。模型需要尽可能接近现实以获得准确的结果,这使得该过程极其耗费人力。这在开发过程中造成了重大瓶颈,使长安汽车越来越难以按时完成项目。我们面临的挑战是找到一种可以简化此流程、减少错误并提高效率的解决方案。
轻量化设计革命:空中客车 APWorks Light Rider 案例
Altair
面临的挑战是使用增材制造或 3D 打印来制造轻质、高性能的产品。航空航天工业一直是该领域的先驱,汽车工业等其他行业也在效仿。目标是利用增材制造的优势,例如减轻重量和创建复杂几何形状的能力,来创造创新产品。该产品是空客 APWorks Light Rider,世界上第一款 3D 打印摩托车原型。轻骑士复杂的分支中空结构无法通过焊接或铣削等传统制造方法来实现。面临的挑战是使用拓扑优化和空中客车公司内部开发的新材料来创建这种创新设计。
Arkal Automotive 使用 HyperMesh 和 CADdoctor 增强 FEA 数据创建工作流程
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随着公司的发展和需求的增加,Arkal Automotive 的模拟部门面临着重大挑战。关键需求是减少预处理时间,这已成为其运营的瓶颈。有趣的是,该问题与 CPU 时间无关,而主要与模型准备阶段有关。该公司一直在努力简化和加速模型的创建,这减慢了他们的整体工作流程并影响了他们的生产力。
Sintavia 利用物联网实现航空航天替换零件的创新方法
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Sintavia 是独立金属增材制造领域的全球领导者,面临着证明增材制造优化航空航天替换零件的能力的挑战。目标是超越现有零件的机械和操作性能,同时降低总体重量。该公司的目标是生产优化设计的航空航天支架,以满足或超过现有支架的机械性能,同时减少零件的整体重量。此次挑战选择的组件是低压涡轮机的售后航空零件,在每台发动机上使用了 12 次。
可持续船舶设计:都灵理工大学凭借 HyperWorks 取得的成功
Altair
1001VELAcup 是一项比赛,来自各个大学的学生团队设计并建造自己的船只来参加帆船赛。船只必须遵守特定的级别规则,包括尺寸限制和使用可持续材料。都灵理工大学的 PoliTo 帆船队是参赛队伍之一。他们面临的挑战是设计一艘由 70% 可持续材料制成的船,在给定的尺寸限制内,并使用 Altair 的 HyperWorks 计算机辅助工程 (CAE) 工具套件。该队的目标是提高去年的成绩,去年他们在帆船赛中获得了第八名和第三名。该项目的重点是在给定的帆船赛规则范围内设计和建造一艘小船(一种特定类型的帆船)。特别的挑战是团队必须使用特定类别的材料,例如可回收的天然材料,即亚麻纤维、玄武岩纤维或木材。为了使用给定的材料开发轻型且坚固的船舶结构,团队必须使用复杂的建模和模拟工具来找到理想的结构形状和材料布局。
Ingeniacity 利用 HyperWorks 将游艇船首斜桅重量减轻 65%
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西班牙工程服务提供商 Ingeniacity SL 受 Juan Yacht Design 委托优化新型 Swan 50 级游艇的结构设计,特别关注设计由复合材料制成的新型船首斜桅。我们面临的挑战是创建一种结构,该结构能够提供尽可能高的刚度,同时又尽可能轻。船首斜桅是将前支索连接到船体的一根桅杆,是游艇结构的关键部分。由于需要考虑复合材料的特性以充分利用其轻量化和刚度潜力,船首斜桅的设计和优化提出了独特的挑战。由于船首斜桅的壁很薄,工程师还必须考虑屈曲模式,这对于保持较低的重量是必要的。这需要使用先进的计算机辅助工程 (CAE) 工具和优化技术,以有效处理所有必要的学科并及时提供准确的结果。
奥本大学利用 HyperWorks 优化赛车设计
Altair
奥本大学的 SAE 方程式团队拥有设计和制造方程式赛车的历史,在优化赛车设计同时遵守与质量和 SAE 赛车规格相关的限制方面面临着重大挑战。该团队的目标是通过专注于在同等或增加刚度的情况下减轻质量的部件来提高汽车的性能。硬壳式底盘就是这样一个焦点领域。该团队的目标是减轻重量,同时增加硬壳式悬架刚度,以增强赛车的操控性。然而,实现这一设计目标并不容易。学生团队成员必须考虑并发开发设计目标并满足严格的构建期限。
开发定制的物联网解决方案以减少消费品行业的预处理活动
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Mabe 是一家总部位于墨西哥的公司,在全球范围内设计、生产和分销电器,该公司在产品开发过程中面临着重大挑战。该公司对其产品(包括冰箱、洗衣机和烘干机)进行了各种分析研究,以提高其性能和质量。这些研究的一个关键部分是冰箱门泡沫建模 (RDFM) 过程,该过程涉及对冰箱内的泡沫进行建模,以帮助保持内部温度并在跌落情况下吸收冲击。然而,由于此过程的复杂性和耗时性,它经常被忽视或完全跳过。这导致了两个主要问题:计算机辅助工程 (CAE) 结果与实际结果不 100% 相符,并且能源使用量没有得到适当测量。 Mabe 希望更常规地执行 RDFM,但需要一种更有效的方法。
Wagon Automotive 的 HyperWorks:加速产品开发并降低原型成本
Altair
Wagon Automotive 是一家总部位于德国的系统和模块供应商,为主要汽车制造商提供零部件,该公司面临着加快产品开发、降低原型设计成本、同时保持高质量的挑战。该公司在一个要求严格、时间敏感的市场中运营,为众多客户提供零部件,其中包括大众、奥迪、通用汽车、丰田、梅赛德斯、本田、沃尔沃、福特、捷豹和保时捷。 Wagon Automotive 的开发和生产基地位于欧洲、亚洲和北美,共有 7,600 名员工从事零部件的设计、测试和制造,这些零部件必须满足精确的生产期限。全球行业快速变化的本质要求 Wagon Automotive 工程师不断缩短产品开发周期。为了维持其强大的竞争地位并让客户满意,Wagon Automotive 正在寻找加快产品开发速度并降低不断增长的原型制作成本的方法。
HyperWorks:简化 Sea Ray 船舶设计和工程
Altair
Sea Ray Boats 是美国领先的高端游船制造商,不断面临豪华船舶市场创新和变革需求的挑战。该公司每年推出 8 到 12 个新的或更新的设计,工程团队在任何给定时间都致力于 6 到 7 个设计。设计船舶的主要挑战是创造可用空间,而该空间始终供不应求。大部分设计工作都集中在可配置的空间上,这些空间可以改变功能以满足多种需求。设计周期因船而异,通常平均为 8 至 18 个月,具体取决于船的尺寸和类型。 Sea Ray 的工程团队专门使用 Altair HyperWorks CAE 工具来执行船舶的整个分析过程,从建模和仿真到可视化和报告。
图卢兹 Genopole 的 PBS 专业人士:加速基因组学研究
Altair
图卢兹南比利牛斯 Genopole 是 1999 年在法国南部设立的一个研究项目,目前正面临着重大挑战。该计划是国家基因组网络的一部分,正在处理越来越多的完整基因组序列,需要更多的处理器和密集的利用。图卢兹 Genopole 最初的生物信息学计算平台是四处理器 Dell 服务器,后来又补充了四 CPU IBM 系统。然而,这些资源对于雄心勃勃的生物信息学计划和研究人员在三个 Genopole 连接实验室开发生物信息学工具来说是不够的。对计算资源的需求正在稳步增长,而现有的基础设施却无法跟上。
Zyvex Corporation:纳米技术应用的开创性 3D MEMS 技术
Altair
Zyvex Corporation 是一家领先的分子纳米技术开发公司,面临着开发微机电系统 (MEMS) 技术以实现新纳米技术应用的挑战。大多数商用 MEMS 器件本质上是二维的,生长在平坦的基底上或从平坦的基底上蚀刻而成。然而,Zyvex 看到了 MEMS 技术的潜力,该技术可以提供具有 3D 特性的结构和设备。挑战在于制造过程。构建 3D MEMS 设备需要某种形式的组装,以将结构从制造平面升起并将其移动到适当的位置。传统的组装方法成本高昂,而替代方法也有局限性。此外,计算分析的使用对于微结构的设计至关重要,因为微加工周期可能需要长达四个月的时间。
利用物联网优化重型卡车制造:日立卡车制造案例研究
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日立卡车制造公司面临着降低大型矿用卡车的材料成本,同时遵守标准规格的挑战。这些卡车是在安大略省圭尔夫工厂设计和制造的,是用于世界各地露天采矿的大型刚体车辆。这些卡车宽达 30 英尺,有效载荷为 316 吨。鉴于其尺寸,它们必须分段运输并在现场组装。日立卡车制造 (HTM) 的设计工程师的任务是降低材料成本、满足 ISO 规范并保持有效负载性能。主要挑战是预测卡车结构的行为,特别是焊接钢驾驶室结构,以确保其符合 ISO 3471 ROPS(防滚翻保护系统)和 FOPS(坠落物体保护系统)规范。
都灵理工大学学生团队在壳牌生态马拉松比赛中使用 HyperWorks 减轻车辆重量和燃油消耗
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H2politO 团队由都灵理工大学的学生组成,参加了壳牌生态马拉松 (SEM),这是一项挑战学生团队设计、制造和驾驶最节能汽车的竞赛。该团队使用氢燃料电池汽车参加“原型”类别,并使用混合动力汽车参加“城市概念”类别。该团队面临的主要挑战是减少摩擦和质量,以最大限度地减少燃料消耗。最关键的问题之一是轮辋设计。较轻的轮圈可减少旋转质量,从而降低能耗并改善车辆的动态性能。必须优化该特定部件的几何形状:必须确定理想的结构和质量分布,同时还要考虑制造限制。对于这些开发任务,H2politO 团队必须应用复杂的计算机辅助工程 (CAE) 工具,这些工具将支持仿真驱动的设计流程,并通过提出进一步改进车辆的可能设计方向来实现早期决策。
都灵理工大学学生团队在壳牌生态马拉松比赛中使用 HyperWorks 减轻车辆重量和燃油消耗
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壳牌生态马拉松 (SEM) 是一项全球竞赛,挑战学生团队设计、制造和驾驶最节能的汽车。由都灵理工大学学生组成的H2politO团队携带氢燃料电池汽车和混合动力汽车参加了比赛。该团队的目标是通过减少摩擦和质量来改进他们的车辆,以最大限度地减少燃料消耗。最关键的问题之一是轮辋设计。较轻的轮圈可减少旋转质量,从而降低能耗并改善车辆的动态性能。面临的挑战是优化轮辋的几何形状,以确定理想的结构和质量分布,同时考虑制造限制。该团队需要应用复杂的计算机辅助工程 (CAE) 工具来支持仿真驱动的设计流程,并实现早期决策以进一步改进车辆。
泛亚汽车技术中心打造高效CAE仿真平台
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泛亚汽车技术中心 (PATAC) 是通用汽车和上汽集团的合资企业,在管理其计算机辅助工程 (CAE) 仿真技术方面面临着挑战。随着PATAC分析技术的提高,其CAE分析任务量不断增加,学科和应用领域不断扩大。工程师需要一个系统来存储、重用和共享模型,并同步不同仿真领域的迭代设计方案以进行协作。此外,泛亚正在推动研发体系的数字化转型。该公司需要一个仿真管理平台来管理日常分析工作,系统地构建 CAE 数据,提高结果和过程的可视化,并更轻松地跟踪分析案例。

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