SPH в LS-DYNA - обзорный доклад DYNAmore
https://www.youtube.com/watch?v=pwdoZfi9OBA&t=1624s
Обзорный интересный доклад о применении гидродинамики сглаженных частиц в LS-DYNA. Есть слайды про основные формулировки, реализованных в решателе: несколько вариантов эйлеровой формулировки, лагранжева постановка, SPH с адаптивным (деформируемым) ядром (ASPH, Adaptive SPH), SPH с неявной схемой интегрирования (ISPH) и устойчивый к растяжению SPH со сглаживанием методом наименьших квадратов в скользящем окне (MLS, Moving least-squares).
#asph #dynamore #isph #ls-dyna #mls #sph
https://tinyurl.com/yg2pg8ls
by GlukRazor
https://www.youtube.com/watch?v=pwdoZfi9OBA&t=1624s
Обзорный интересный доклад о применении гидродинамики сглаженных частиц в LS-DYNA. Есть слайды про основные формулировки, реализованных в решателе: несколько вариантов эйлеровой формулировки, лагранжева постановка, SPH с адаптивным (деформируемым) ядром (ASPH, Adaptive SPH), SPH с неявной схемой интегрирования (ISPH) и устойчивый к растяжению SPH со сглаживанием методом наименьших квадратов в скользящем окне (MLS, Moving least-squares).
#asph #dynamore #isph #ls-dyna #mls #sph
https://tinyurl.com/yg2pg8ls
by GlukRazor
YouTube
DYNAmore Express: Beyond FEA - Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH)
Speaker: Maik Schenke (DYNAmore GmbH)
The analysis of large deformations in solid structures often require special numerical techniques to overcome the limitations of finite-element analysis (FEA). One of these is the method of smoothed particle hydrodynamics…
The analysis of large deformations in solid structures often require special numerical techniques to overcome the limitations of finite-element analysis (FEA). One of these is the method of smoothed particle hydrodynamics…
Artificial Intelligence for Material Models
Еще одно применение AI для CAE в области материаловедения - на этот раз от DYNAmore. Коллеги вписались в исследовательский проект "Искусственный интеллект для моделей материалов" (Artificial Intelligence for Material Models, AIMM), который состоит в том, чтобы дополнить и/или заменить классические реологические модели материалов на модели, построенные AI при анализе большого числа экспериментов. Основное внимание в AIMM будет уделяться более быстрому внедрению новых материалов посредством ускоренного описания для приложений CAE, разработки связанных с ними новых экспериментальных концепций для генерирования необходимых обучающих данных, а также сокращению фазы характеризации и моделирования посредством автоматизации процессов.
Спонсором проекта является TÜV Rheinland (https://ru.wikipedia.org/wiki/TÜV_Rheinland_Group). В проекте также задействованы Mercedes-Benz AG, ElringKlinger AG, GOM GmbH и renumics GmbH.
Вообще, тема DYNAmore очень здорово пересекается с уже имеющимися у ANSYS LST наработками по использованию нейронных сетей для моделирования микроструктуры материалов (https://www.lstc-cmmg.org/deep-material-network).
#ansys #dynamore #ls-dyna #lstc #machine_learning #material
https://tinyurl.com/yf6xk86t
by GlukRazor
Еще одно применение AI для CAE в области материаловедения - на этот раз от DYNAmore. Коллеги вписались в исследовательский проект "Искусственный интеллект для моделей материалов" (Artificial Intelligence for Material Models, AIMM), который состоит в том, чтобы дополнить и/или заменить классические реологические модели материалов на модели, построенные AI при анализе большого числа экспериментов. Основное внимание в AIMM будет уделяться более быстрому внедрению новых материалов посредством ускоренного описания для приложений CAE, разработки связанных с ними новых экспериментальных концепций для генерирования необходимых обучающих данных, а также сокращению фазы характеризации и моделирования посредством автоматизации процессов.
Спонсором проекта является TÜV Rheinland (https://ru.wikipedia.org/wiki/TÜV_Rheinland_Group). В проекте также задействованы Mercedes-Benz AG, ElringKlinger AG, GOM GmbH и renumics GmbH.
Вообще, тема DYNAmore очень здорово пересекается с уже имеющимися у ANSYS LST наработками по использованию нейронных сетей для моделирования микроструктуры материалов (https://www.lstc-cmmg.org/deep-material-network).
#ansys #dynamore #ls-dyna #lstc #machine_learning #material
https://tinyurl.com/yf6xk86t
by GlukRazor