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从迭代计算到迭代人生——仿真工程师的复利成长法则

1天前浏览14

上一篇关于ansys小白怎么学一文中,我记录了在刚开始学习CAE时的故事,和很多同学一样,在读书时曾以为学会所有软件就是终点。

直到工作后看见前辈的仿真报告——同样的工具,完全不同的思考维度。
这才明白:技术决定下限,思维决定上限。

作为仿真工程师,我们每天都在吸收新技术,但知识积累只是成长的第一步。真正的突破来自系统化的复盘与沉淀。

为此,我决定每周末更新一篇成长碎碎念,这样你们可以在我的公众 号里学到两部分内容:
 
  • 工作日:分享让你成长"更快"的技术干货
  • 周末刊:探讨让你成长"更远"的成长心法

今天想分享一个概念:复利效应


01

复利效应的概念


“复利”源自金融领域,本质是“收益的收益”。通过本金、增长率和时间的共同作用,让价值随时间呈指数增长,是普遍存在的增长规律。
但复利也不仅是金融概念,更是一种强大的成长哲学。它揭示的核心规律是:持续、正向的积累,经过时间的催化,能产生远超想象的指数级回报。 理解并运用它,能为个人和职业发展装上加速器。

02

复利的本质


复利技能的本质是:把时间从消费品变成生产资料

这世界上的大多数人每天都在花时间做重复性的劳动,如:机械性的加班;沉浸式的享乐,如刷短视频。

在做这些事情时,时间就是在一点一滴的流走,没有任何积累。

比如,快递员,流水线的操作工,每天工作12小时甚至更久,但是做的工作简单重复,10年后,体力跟不上后,他的收入有可能会下滑。身体也会因为常年劳作变得更加脆弱。他的10年工作经验就是典型的单利型工作。没有丝毫积累。

但是拥有复利思维的人,会把时间利用在能持续增长的事情上,而不是完成一个个机械式的任务上。这些技能就可以像滚雪球一样,随着时间的累积,最终爆发出远超你想象的能量。

不是鸡汤,是真相!

朋友是一个技术型销售工程师。在刚入行的前三年,他的工资远低于作为研发人员的我,但是他每天仍坚持研究产品技术手册,联系每一个潜在客户,为客户尽可能提供优质的技术服务。
最终在第五年,在钻研透了所有产品的技术资料,在每一次与客户的技术交流过程中取得客户的认可后,在行业内积累了越来越多的客户后,他的收入迎来爆发。

因为,对于技术型销售来说,理解产品,积累客户和行业内的人脉就是复利的事情。

03

复利的行动


复利思维可以用在生活中的方方面面,关键是要将时间和精力投入到能持续增值的资产上,如核心能力、系统化知识、健康、声誉和好习惯,并持之以恒,静待时间让它们开花结果。

根据我最近在看的书,分享给你们几点建议,当然我也没有完全做到,共勉吧:

投资核心能力:

持续学习、深度思考、刻意练习关键技能。知识技能的复利是个人价值的基石。


永远不满足于自己已经学到的技能,尽可能拓宽自己的知识边界。


我在工作中做流体和系统分析得心应手后,就主动和领导申请多做结构仿真的项目,把流体仿真需求分发给其他同事。

在结构,流体,系统分析都掌握了之后,趁着有同事离职的机会,把他遗留下的电磁仿真项目接起来,这样顺势也学会了电磁仿真。

因此,我才能实现一个人独立完成公司产品所涉及的全部类型的仿真需求。在我每次有那么一点想要离开的时候,被公司挽留。


前段时间,我在小红书上面更新笔记记录我在学机械设计的过程,是因为部门又走了好几个设计同事,我又顺势接了一个设计项目。

但是最近我发现,这个设计项目做的事情,没有什么复利价值,接手2个月来就做了几个改图纸的工作,甚至图面尺寸都没动,只是改了图框,新建了料号,我在学会了建模软件和发布图纸的一整套流程后,也就再没兴趣做了。


打造知识体系:

整理、连接、内化所学,构建可复用、迭代的个人知识库。系统化知识产生持久价值。

比如,我在做了几年的流体和结构分析后开始学习电磁仿真的时候,对于磁感线的理解和磁通量的理解就是基于对流体仿真中的流线和流量的概念,融汇贯通后,学习效率明显更高。


守护身心健康:

坚持规律作息、适度运动、均衡饮食。健康是享受一切复利成果的根本,好习惯本身也产生复利。


这一点,我做得不好,我没有养成很规律的运动习惯,你们不要学我。


 

积累信用与影响力:

真诚待人、分享价值、建立可靠声誉。信任和影响力随时间增值。


在工作的这几年中,曾经帮助出走的同事做过几个小项目,可能也是因为曾经在一起工作的时候,给他们留下了较好的印象吧。

这一点也在逐步积累中。


 

培养优质习惯:
任何能带来微小正向改变的习惯(阅读、写作、反思),坚持下来都能带来巨大收益。好习惯是自动化的复利机器。
反思的习惯我一直都有,但是写作和阅读没有养成规律,写这个公众 号是希望我能把写作这个习惯培养起来。
在写技术文章的时候也能顺带复盘总结我近期积累的技能,也是个非常好的学习方法。

04

仿真工程师的复利行动


对于学生党来说,在进入职场前努力学习各种领域的仿真可能会在未来给你带来更多的工作机会。

但是对于一个已经开始工作仿真工程师来说,拓宽各类型仿真技能也只是面对目前内卷大环境下的权宜之计,真正的复利行动在于构建可复用资产(模型库、自动化脚本、知识案例)和持续深化工程问题的洞察力。这能将一次性的努力转化为持久的效率红利和质量保障,让专业价值随时间指数级增长。

具体讲一下这些方向:

1.建立参数化模型库与模板:  

将验证过的常用部件、材料、边界条件、分析流程模板化、参数化。  

复利价值在于可快速搭建模型且可靠复用。在新项目启动时效率倍增,保证模型的基础质量,避免重复劳动。积累越丰富,效益越显著。


 

2.实现仿真流程自动化

编写脚本自动化前处理(几何/网格)、求解设置、结果提取、报告生成等环节。  

复利价值在于释放人力,聚焦分析。可以节省大量的重复操作时间,保证流程一致性与结果的可重现性,将精力投入更高价值的工程判断和优化。


 

3.沉淀领域知识与工程判断力:

深入理解物理原理、产品功能、失效模式,将仿真结果与实际测试对标,积累工程经验。在每次做项目的时候多想想why ,多问问自己how。

复利价值在于深度洞察,精准高效。提升仿真方案设计的合理性、结果解读的准确性、建议的价值度,显著减少无效仿真,提高工作质量和话语权。


 

4.维护黄金案例库与最佳实践:

详细记录经过严格验证的代表性成功案例及其关键设置、经验教训。这个也是我记录在公众 号里的一个原因,有几篇文章是因为当时做的时候翻过车所以想记录下来免得自己下次再犯。

复利价值在于知识传承。为新项目提供可靠参考和基准,加速自己能力提升,保障仿真结果的可信度。


 

5.推动仿真前置与赋能设计:

主动参与早期设计,利用参数化模型和自动化快速评估方案。  

复利价值在于早期介入,价值倍增。在低成本阶段优化设计,提升产品性能,确立仿真在研发流程中的核心地位,创造更大影响力。

这也是浸润在设计团队中的仿真工程师的好处之一,可以与设计工程师无缝对接,实现早期参与设计和推动评估。


以上这些事,是未来我想在星球里分享的东西,我的常用材料属性库,我的自动化工具(这个目前在探索中,这个工具开发成功之日就是我的星球创建之日),我在实际项目中总结得到的成功经验与翻车经验,毫无保留的分享。

今日碎碎念太多了,能读到这里的朋友都是真正爱学习的朋友,棒棒哒!
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来源:CAE十级退堂鼓
材料ANSYS
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:2025-08-26
最近编辑:1天前
lalalahu~
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一文学会做随机振动分析(下)

本文思维导图概括如下:由于篇幅过长,分上下两篇来详细介绍:上篇侧重概念介绍。下篇侧重软件中的实操。04—影响随机振动的关键参数1. 输入功率谱密度: 形状: PSD曲线的形状(不同频段的幅值水平)直接决定了哪些结构固有频率会被激发以及激发的程度。陡峭的斜率或尖峰会显著放大特定频率的响应。 幅值: PSD的绝对幅值(g²/Hz)决定了输入能量的总体大小,直接影响响应RMS值的大小。 频率范围: PSD覆盖的频率范围必须包含所有可能被激发的重要结构模态频率。忽略关键频段会导致结果严重失真。 单位: 确保PSD单位(g²/Hz, (m/s²)²/Hz, (mm)²/Hz 等)与分析模型单位一致。 2. 结构动力学特性: 固有频率: 结构的固有频率必须落在输入PSD有显著能量的频率范围内才会产生显著响应。靠近PSD峰值或高能量区域的模态响应最大。 模态振型: 振型决定了激励能量如何耦合到结构的不同部分以及响应的空间分布。 模态阻尼比: 这是极其关键的参数。阻尼决定了共振峰值的放大程度和响应带宽。阻尼越小,共振响应越尖锐,RMS值可能越高,疲劳损伤也越严重。阻尼值的准确性对结果影响巨大,但往往难以精确确定。 3. 分析频率范围: 必须足够宽以覆盖所有显著影响响应的结构模态和输入PSD的有效范围。范围太窄会遗漏重要模态或输入能量。 4. PSD谱的斜率: 斜率决定了不同频段能量的衰减速率。例如,-3 dB/octave 和 -6 dB/octave 的谱在相同总RMS下,对高频模态的激励效果不同。 5. 总均方根加速度: 虽然由PSD积分得到,但它是衡量输入振动强度的一个直观指标,也与响应的RMS值相关(但不直接等于)。 6. 分析持续时间(或等效自由度): 在时域仿真或计算统计可靠性(如峰值分布)时,需要考虑分析的时长。更长的分析时间或更高的自由度会提高统计结果的置信度。 在频域分析中,通常隐含了无限长平稳过程的假设。对于计算RMS响应,通常不需要指定时长;但对于计算峰值分布和疲劳,需要考虑有效持续时间。 7. 置信度和标准差: 随机振动响应的峰值是随机的。结果(如3σ响应)依赖于所选的统计置信度水平(如3σ对应99.73%的概率峰值不超过该值)。05—随机振动分析在ANSYS中的实现在ANSYS Workbench 软件中有单独的随机振动分析模块,名为“HarmonicResponse”。主要的分析流程有以下几个模块组成A:几何模型 B :模态分析 C:随机振动分析模态分析中的设置与谐响应的中的模态分析设置基本相同,链接如下:一文学会做谐响应分析下面重点讲随机振动分析的设置:在进行随机振动分析前需要查看模态分析的结果。主要查看随机振动的PSD加载方向上的振型和参与系数,具体方法参考之前的文章,链接如下:模态分析过程及结果评价方法 在solution中查看到X向的质量参与系数只有0.68 ,那么需要再多计算几阶。在Modal模块中的Analysis Setting中设置Max Modes to Find 参数为50。再次计算。X向的质量参与系数为0.92,可以进行下一步 随机振动分析设置:保留默认的options设置,使得全部模态均参与随机振动计算。在Damping Controls中设置阻尼系数,这个阻尼系数可以根据实验结果对标来调,首次计算使用默认系数。Output Controls中可以选择是否保留模态结果,这里为了节约内存空间选择No响应谱设置采用PSD Acceleration 形式,其中Boundary Condition选择Fixed Support.响应谱采用表格输入 结果分析查看X向的变形这里解释下1σ和3σ的意思,在随机振动分析中,若输入的激励满足高斯分布,那么计算结果也必定满足高斯分布(线性计算)1σ(1倍标准差)和3σ(3倍标准差)是描述结构响应统计分布的关键参数,用于评估振动的典型强度和极端峰值。二者的关键区别:1σ:反映日常振动水平,用于疲劳寿命估算、平均应力分析。3σ:覆盖99.73%的响应可能性,用于避免结构失效(如共振断裂、电子元件脱落)。06—总结随机振动分析是处理现实世界中无处不在的随机动态载荷的关键工具。其核心在于利用功率谱密度描述不可预测的输入,并运用统计方法预测结构的响应(RMS值、峰值分布、疲劳寿命)。输入PSD的形状、幅值和范围,结构的固有频率和模态阻尼比是影响分析结果最关键的参数。当激励具有宽频、连续、不可预测的特性,且设计关注长期统计性能(如RMS、疲劳、可靠性)时,就必须进行随机振动分析。来源:CAE十级退堂鼓

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