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新版本 | modeFRONTIER/VOLTA 2021R1 版本

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新的modeFRONTIER 和VOLTA 2021年春季版已经发行。在最新更新中,modeFRONTIER引入了一个全新的灵敏度分析工具,该工具配备了功能强大的面板,可以更有效地执行变量筛选。在其他新功能和改进中,VOLTA扩展了其Planner环境功能。您可以为同一个工程项目运行各种配置,也可以轻松更改设计探索和优化方案。下面将详细介绍此次更新的内容。

   


modeFRONTIER新功能    

CPython节点基于python3语法脚本,确保modeFRONTIER和Python编译器之间更快的通信。它能够处理非常大的数据矩阵,还可以使用机器上安装的Python包,并支持依赖性环境管理应用程序,如Conda和Miniconda,从而可以更好地支持人工智能相关工作。


1. 直接接口节点更新

● ABAQUS 2021

●Adams/Car 2021

● Adams/View 2021

●ANSYS Workbench 2020R2 以及 2021R1

●Creo Parametric 7.0.2

●CST Studio Suite 2021

●Grasshopper 7

●GT-SUITE 2020.3

●JMAG-Designer 20

●Matlab 2020b

●MSC Nastran 2021

●Microsoft 365 Channel 2101 (Excel)

● Romax Nexus DT R19 以及 R20

●Simcenter Amesim 2020.2

●Simcenter 3D (NX) 2021.1 Version 1953

●SolidWorks 2021 SP1.0


重要说明:如果您的计算机上安装了2021 GT-SUITE版本,则即使您使用的是GT-SUITE的早期版本,GT-SUITE集成节点也将无法工作。


关于终止支持的通知

我们已经停止分发32位modeFRONTIER软件包,并且不再支持在32位Windows操作系统上运行的第三方集成软件。


2.新的敏感性分析工具

敏感性分析工具已经被重新设计, 使用起来更容易,更有效。现在,可以创建一个直观的界面,以同时使用因子和响应的不同组合来训练多个分析模型。并可以受益于更直观的界面来执行变量筛选,从优化或RSM项目中排除相关性可忽略的变量。


此外,还开发了其他分析算法,以同时训练具有不同因子/响应组合的多个灵敏度模型。它基于混沌多项式展开,作为SS-ANOVA的替代产品,涵盖了更广泛的用例。



3.新的敏感因子表

新的敏感因子表可以用于可视化敏感性分析模型的结果,通过排除非必要的输入来帮助简化工程问题。


敏感性分析结果显示在与过滤器和条形图同步的表中。过滤器的效果可以立即保存在模型中,用于减少RSM训练中不敏感的输入变量数量。


在条形图中,每个参数的敏感性都显示在每个条形上,同时还显示所有包含的因子的总和。每个因数都以贡献分析的大小进行了颜色归类,并且无论选择哪种响应,始终以相同的颜色显示。而被排除掉的因素则归为另一个类别,称为“其他”,以显示其总敏感性。


如果需要进行进一步分析或创建报告,也可以将敏感因子表导出为CSV格式。



4.敏感性分析结果可直接应用于输入域

一旦使用了敏感性分析来识别重要且不影响输出的输入变量,就可以将此信息直接应用于将要运行的优化项目的输入变量中。


根据特定敏感性分析模型的结果,将非必要输入部分转换为常量。这种方法减小了项目的规模,减少需要进行的计算数量。



5.Python与设计空间之间的联系

我们已经开发了一个将设计空间环境与您的Python解释器链接的控制台。通过Python控制台可以编写Python命令,打开和执行Python脚本,以及将数据从modeFRONTIER导出到Python。


现在可以在Python中使用modeFRONTIER所获取的数据,例如在Python库中绘制图表,在Python中进行后处理或训练RSM。



6. 与VOLTA的联合

现在,您可以在modeFRONTIER和VOLTA之间交换定义好的工作计划,以及诸如工作流,响应面和表格之类的数据。


我们还改进了在modeFRONTIER中打开VOLTA项目的对话框以及在VOLTA中保存modeFRONTIER项目的对话框。通过明确区分必需元素和可选元素,新对话框将更易于使用。此外,您始终可以在摘要面板中看到加载到VOLTA或从VOLTA加载的元素。



7. Grasshopper的改进

从此版本开始,您可以在执行文件集成解析的期间启用或禁用Rhino求解器。如果文件很大,则禁用求解器可以显着减少时间。


如果您的计算机上安装了多个Grasshoppers,则可以选择要用于运行项目的特定版本。



8. EasyDriver改进

为了响应用户请求,我们添加了定义输出模板文件相对位置的功能。这样,您可以定义运行时modeFRONTIER在其中查找输出文件的目录的路径。




我们还更改了创建参数的方式,以减少点击次数。现在,您可以在同一个对话框中命名新参数并定义它们的类型。


9. 查看SOM图表上的设计类别

改进了SOM图表中最佳相似单位(BMU)上设计类别的显示。现在,BMU最多显示两个设计类别,使您能够区分仅包含一个类别的设计的BMU和包含多个类别的设计的BMU。


这将使您对特定变量的设计在整个SOM中的分布方式有更好的了解,并确定类别重叠的区域。



10. 公式输入变量节点的转换

在转换传统的基于工作流的项目时,现在将公式类型输入变量节点和向量的节点转换为Expression Buffer节点和输出参数节点。所有节点的关联都将自动重新建立,以防止使用已转换节点的工作流和应用程序出错。新的输出参数提取由公式计算的值,用户可以将其用作计划器(Planer)中的变量。


11. 公式可以放在表中

如果在Planer的DOE表或会话表模块中选择了包含数学变量,则执行后这些数学变量将保留在表中。这使您在运行基于Planer的项目和重用现有数据时具有更大的灵活性。


12. 导入以前的版本选项设置

在安装最新版本后首次启动modeFRONTIER,VOLTA Player或许可证管理器时,可以选择导入计算机上安装的先前版本的modeFRONTIER的选项设置。这些可选设置适用于modeFRONTIER安装,最近打开或固定的文件和目录以及自定义模板目录。


VOLTA新功能

   

在处理复杂的工程问题时,您需要一定的灵活性来微调仿真模型,以便找到创新的新设计。使用VOLTA Planner,您现在可以在同一模拟工作流程之上创建,重用和应用多个计划。这意味着为同一工程项目执行参数,约束和目标的各种配置。



而且,用户可以直接从VOLTA Planner Web界面从头开始创建自己的计划。这是将仿真自动化工作流程与执行策略作了分离。因此,方便用户有更多时间专注于优化方案并与其他同事进行协作。同时其他同事也可以重用已有的项目计划来执行进一步的分析,从而减少整个产品开发时间。



现在,对于每种仿真配置,VOLTA Planner还可指导用户更改策略:根据特定的需求,从设计探索到优化方案。通过实验设计来探索问题,或者为优化活动添加目标。同事,用户在优化研究中获得的所有经验都可以轻松地保存在VOLTA Planner中,并与参与下一步工程设计过程的其他团队成员共享。          

来源:艾迪捷
WorkbenchNastranAdamsAbaqusMATLAB通信控制人工智能
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-09-08
最近编辑:13小时前
艾迪捷
MBD CAE解决方案专家
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氢-柴油双燃料发动机燃烧及排放特性研究

直到几年前,我才对柴油机有过些思考。在美国,虽然我知道柴油被用于长途卡车等交通工具,但很少有乘用车使用柴油发动机。但大多数情况下,我只是庆幸自己去加油时不必购买价格昂贵的柴油。直到我开始在Convergent Science公司工作,我才真正考虑到世界上有很多领域是由柴油发动机驱动的。在其他国家,柴油汽车不仅更常见,而且柴油发动机还能促进贸易、货物配送,并为船舶、卡车和建筑设备提供动力,从而建设新的建筑和基础设施。柴油发动机一直并且将继续在塑造社会方面发挥重要作用。然而,在Convergent Science工作期间,我也开始更多地思考排放问题。当然,我知道减少车辆排放是非常重要的。但是,我想,这不是电动汽车的作用吗?现在,电动汽车在某些领域的发展和替代传统燃油车是非常有意义的,但在重型汽车领域则未必如此。移动重型车辆需要大量的电能,而今天的电池技术并不能提供很好的解决方案。那么,我们能做些什么来减少重型汽车的排放,同时确保它们仍能发挥其重要功能呢?在Convergent Science总部的另一边,新南威尔士大学(UNSW)的研究员Annabelle Evans正在考虑这个问题。在她的荣誉论文项目中,她与Evatt Hawkes教授和他的研究小组合作,研究一种替代决方案: 氢气。下面由Annabelle来介绍一下她的研究!氢是一种很有前途的发动机替代燃料。它具有可再生的潜力,而且它唯一的排放物是水(至少理论上是这样)。此外,与电池相比,氢具有良好的能量密度,使其成为重型运输应用领域一个很有吸引力的选项。然而,如果你只是把氢气放入一个传统的压燃式发动机,你会遇到麻烦。氢比柴油具有更高的自燃温度,因此单靠压缩很难实现点火。我的研究小组正在研究一种使用少量柴油的发动机,这种发动机通过压缩实现点燃。少量的柴油就像一根火柴,用来点燃氢气。氢-柴油双燃料发动机比传统柴油发动机更清洁、更高效,但在设计时必须仔细考虑。氢具有比柴油更高的绝热火焰温度,这可能导致更高的NOx排放。另外更高的温度会导致更大的热损失,降低发动机的效率。为了设计一款优秀的的氢-柴油双燃料发动机,你需要了解驱动NOx排放和热损失的机制。我开始使用CFD模拟技术来研究这些现象。与实验相比,模拟成本更低,运行起来也更容易,而且可以提供比从实验获得的更多数据。通过我的CONVERGE模拟,我可以跟踪发动机内部任意位置的温度、压力和混合气成分。 图1:NOx生成与氢燃料比率[1]的关系我使用了CONVERGE的详细化学求解器和高精度排放模型来模拟不同比率的氢和柴油[1]的双燃料发动机。我将氢含量从0%逐步调整到90%,并评估了每种条件下的NOx排放和热损失。在我的模拟中,我假设氢与缸内的空气均匀混合,柴油在压缩冲程的顶部被喷射。我发现氮氧化物的排放量随氢含量的变化而变化,如图1所示。最初NOx随着氢燃料比率增加而增加,当氢的比率增加到50%以上后,NOx的排放量开始下降。我们认为,NOx排放首先上升的原因是氢气火焰温度高,燃烧温度升高,导致NOx生成更多。然而,当氢的添加达到一定水平时,你会看到燃料和空气在燃烧前更加均匀地混合,从而减少了氮氧化物的排放。我们的研究小组也在进行氢-柴油双燃料氢发动机的实验,但他们还没有测试50%以上的氢燃料比率。然而,这些模拟结果提供了一个良好的预期,未来的实验可能表明,随着氢气比率的增加,NOx的排放有望大幅减少。 图2:通过活塞壁面的热流密度(上)和靠近壁面的当量比(下)[1]在热损失方面,我发现有三个主要的影响因素:燃烧相位、靠近气缸壁的当量比、湍动能。传热主要集中在活塞边缘的特定区域,如图2所示。大部分注入的柴油最终会进入这些区域,从而导致高温。此外,活塞边缘上方狭窄的“挤压区”会产生湍流,促进传热。谢谢你, Annabelle!了解NOx排放和热损失背后的原因对于设计高效、低排放的氢气发动机至关重要。Annabelle的数据提供了氢与柴油的最佳比例,以及减少热损失和氮氧化物排放的必要信息。氢为绿色重型汽车提供了一条可行的道路,Annabelle的研究让我们离更清洁的未来交通更近了一步。 参考文献[1] Evans, A., Wang, Y., Wehrfritz, A., Srna, A., Hawkes, E., Liu, X., Kook, S., and Chan, Q.N., “Mechanis ms of NOx Production and Heat Loss in a Dual-Fuel Hydrogen Compression Ignition Engine,” SAE Technical Paper 2021-01-0527, 2021. DOI: 10.4271/2021-01-0527来源:艾迪捷

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