dta | test ve analizde çözüm ortağınız
|
|
LMS Virtual.Lab Genel | Yorulma ve Ömür | Mekanik Sistem Simülayonu | Akustik Simülasyon Yorulma ve Ömür Hesabı Analizleri Seçenekler Giriş | Komponent Yorulması | Titreşim Yorulması | Sistem Seviyesinde Yorulma | Diğer Seçenekler LMS Virtual.Lab Durability modülüyle birlikte, paralel çözüm, dikiş kaynak modelleme, nokta kaynak modelleme, termal yorulma ve optimizasyon seçenekleri kullanılabilir haldedir. Nokta Kaynak Modelleme  Mesh üzerinden, yeni nokta kaynak bağlantıları oluşturmak ve varolanı modifiye etmek için kullanılır. Nokta kaynak tanımlamalarını CAD yapı üzerinden yada varolan mesh üzerinden direkt olarak yapılabilmektedir.. Nokta kaynak modelleme ile yorulma ömrü analizleri, geleneksel kuvvet tabanlı yaklaşımlarla (Rupp, LBF, ve JSAE) veya bölgesel stress tabanlı yaklaşımlarla çözülür. Dikiş Kaynak Modelleme  Dikiş kaynaklı bileşenlerin genellikle sınırlı ömürleri vardır. Kaynaklı yapıların yorulma davranışlarının simülasyonu tasarım sürecinde anahtar rol oynamaktadır. Yapısal yüklemeler yükleme zaman geçmişi olarak yada frekans alanında olabilirler. Modülde kullanıcılar birden fazla yükleme seçeneğine sahiptirler. Benzersiz dikiş kaynağı modülü, kenar kaynağı, mafsal birleşmeleri ve değişken açılara sahip T birleşmeleri gibi çeşitli bağlantı tiplerini otomatik algılar ve bağlantıları tespit eder. Bu işlemler sırasında sonlu eleman bilgilerinden faydalanarak uygun saç kalınlığıyla eşleşimi sağlar. Böylece tasarımcıya sadece özel üretim ve kaynak detaylarını kontrol etme görevi kalır. Termal Yorulma  Çevre sıcaklığı ve özellikle sıcaklık değişimleri, yorulma üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. Bir yandan mühendislerin bu etkileri yorulma analizlerine eklemeleri gerekirken diğer yandan bu etkileşimlerde kullanılacak malzeme verilerinin saptanması ve veri tabanı oluşturulması pahalı bir işlem olmaktadır. Kullanıcılar bu metodu, tek sıcaklığa bağlı SN eğrisinden, sıcaklığa bağımlı stress ve strain davranışına kadar problemlerinin çözümünde kullanabilirler. Optimizasyon  Optimizasyon ile DOE yöntemi yada optimizasyon algoritmaları kullanılarak, varolan modelin ya da problemin daha iyiye doğru geliştirilmesi sağlanır. Paralel Çözüm  Paralel çözüm yeteneği ile, büyük modeller ve zor problemler verimli bir şekilde çözüme kavuşur. Günümüzün teknolojisiyle desteklenen 2 çekirdekli bir bilgisayarda standart çözümler, çekirdekler arasında paylaştırılarak yapılırken daha kompleks çözümlerde, paralel çözüm yöntemiyle 4 bilgisayar aynı analiz çözümüyle uğraşabilir. Böylece pratikte 8 çekirdekli bir çözüm sistemi elde edilmiş olunur. Paralel çözüm metodu, titreşim yorulması , bileşen seviyesindeki yorulma analizleri ve sistem seviyesindeki yorulma analizleri için FALANCS çözücüsünü destekler. Uygulama Örnekleri: - Audi Moves Forward with Early Durability Predictions - BMW Group uses LMS lifetime prediction software to optimize vehicle durability - ASCO and VUB Engineer Slat Tracks for Optimal Safety - FEM based Durability Analysis of the Knuckle of the 5 Series BMW - Volkswagen Improves Durability Testing with Virtual Prototyping Tools - ZF Steps Up Speed and Accuracy of Durability Testing with LMS Software - BMW Investigates Ways to Simulate the Durability Impact of Door Slam Sequences - Fiat Research Center Predicts Fatigue Life up-front in Product Development - Honda Applies Breakthrough in Durability Engineering - Improving the Durability Engineering Process at Renault Vehicules Industriels - John Deere Werke Mannheim increases tractor endurance through early-process simulations using LMS Virtual.Lab Motion and Durability
|
|