快速一维系统仿真的医疗系统设计探索

通过减少汽车的嗡嗡声、吱吱声和嘎嘎声(BSR)和消除不必要的噪音来提高感知质量和乘客舒适度是汽车开发中的一个常见挑战，特别是这些问题往往在开发阶段后期才被发现。这一挑战的新方面是，电动汽车(EV)的发展没有一个内燃机掩盖这些小噪音。中国欧洲汽车技术有限公司(CEVT)是吉利控股集团(Geely Holding Group)的子公司，总部位于瑞典Göteborg。吉利控股集团是一家全球汽车集团，旗下品牌包括沃尔沃汽车、莲花等。CEVT是一个移动解决方案创新中心，专注于汽车架构。为了在开发阶段早期促进和改进设计选择，CEVT使用Altair解决方案和多学科优化模拟驱动的设计方法，允许快速设计迭代。

日立工程卡车制造有限公司位于加拿大圭尔夫，是日本日立工程机械有限公司（HCM）的子公司，该公司由13家制造公司组成。日立矿用卡车专为建筑、采石和采矿等重型应用而设计，具有卓越的运输能力和行业领先的技术。在设计一辆新卡车时，有几个设计标准需要满足：轻量化、低成本、长疲劳寿命、多次设计迭代和紧凑的时间表。日立认为Altair Simulation是他们工程工作的重要软件包，因为它有助于高效地解决不同的工程问题。许可证中包含的不同工具允许日立在一个平台上运行不同的模拟。通过使用Altair软件以及Altabob电竞官方ir合作伙伴联盟工具进行进一步的疲劳和耐久性分析，日立能够实现更强、更轻的自卸车，通过减轻卡车重量和提高产品燃油效率，可以承载更多的有效载荷。

G.S. Vidyaprakash介绍了Lakshmi Machine Works Ltd.如何用仿真驱动设计过程。在他的演讲第一次正确的机器设计与CAE仿真，他讨论了可靠的模拟技术，以预测和防止故障模式。

高精度传感器和编码器是电子电机驱动器的整体部件，极大地影响了系统上的质量和效率。需要一种目的驱动的模拟方法来解释这些复杂的多域系统中的所有物理相互依赖性。Lenord + Bauer与Altair合作，为他们的高精度编码器开发系统仿真过程，以了解它们对系统质量和效率的影响。

在设计新的卡车设计时，卡车动力学、控制系统、热分析和疲劳分析都需要完成。使用Altair HyperWorks，日立在保持产品质量的同时，实现了主机架和刚体重量减轻10%。

在2015年底，X奖基金会发起了壳牌海洋发现竞赛，这是一个为期三年的全球挑战，用自主的海底无人机推进深海勘探。各小组竞相开发水下机器人，这种机器人可以在不到24小时的时间内，在4公里深的海底绘制出500平方公里的地图，而无需人工干预。竞争团队之一是TeTaTo，纽卡斯尔大学的合作，SMD（土壤机械动力学有限公司），和英国研究和创新。Altair作为技术设计合作伙伴加入了该项目，并为团队提供了虚拟模拟、优化和测试设备的模拟专业知识。Altair仿真专家遵循仿真驱动的设计方法，以节省开发时间和物理原型。

今天，一个电动机不能仅仅把它看作一个孤立的单元来开发;严格要求集成到完整的电动或混合动力传动系统和感知质量必须满足。多学科和多物理优化方法使得同时为多个完全不同的设计要求设计电机成为可能，从而避免了串行开发策略。需要大量的设计迭代来满足所有需求，并且需要接受不理想的设计妥协。

本文描述的项目专注于保时捷AG的电子电机的多体学设计。Altair的仿真驱动方法支持使用彼此的一系列优化密集型阶段开发电子电机的开发。本技术论文提供了对Porsche AG的先进动力传动系统开发团队以及Altair一起的见解，已经接近提高电子电机开发总设计平衡的挑战。

作为牵牛星多年的客户，施耐德电气最初只使用牵牛星助焊剂;现在，该公司已经将其应用扩展到Altair HyperWorks套件中的更多软件产品，包括解决方案，如Activate, MotionSolve, OptiStruct和其他在其开发过程中应用联合仿真的解决方案。施耐德认为他们与牵牛星的合作更像是一种伙伴关系，而不是标准的供应商- oem关系。

Mabe是一家总部位于墨西哥的国际家电公司，设计、生产和销售广泛的家用电器，如洗衣机、烘干机、炉灶、冰箱、空调、微波炉等。Altair技术使Mabe公司的洗衣机容量增加了35%，转速提高了24%，每立方英尺的成本降低了10%。

德国盖尔森基兴的维尔廷斯竞技场以出色的足球比赛而闻名。保持球场的最佳状态是一个主要的问题。看看FLUIDON的DSHplus和solidThinking Activate是如何被用来模拟运动场进出体育场以保持顶端形状的。

Ankers在MotionView中使用多体和制动系统的组合模型进行联合仿真，并激活以生成更精确的结果，以分析热效应和其他对制动的影响。

来自台湾工业技术研究所的首席研究员罗祖良介绍了工业如何走向自学数控机床，以及集成机电仿真如何教授自动路径误差调整和允许预测性维护。