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使用数据过滤提高模型性能
想要在您的模型中包含实验数据作为负载或边界条件，但数据随空间或时间变化并且有噪声？ 尝试实现数据过滤，例如亥姆霍兹过滤器。
如何使用 COMSOL Multiphysics® 模拟霍尔效应传感器
霍尔效应传感器的基本工作原理：附近的磁场使通过半导体传感器的电流路径发生偏转，从而导致电位发生可测量的变化。
我应该使用哪个辐射接口建立传热模型？
与传导和对流传热机制相比，辐射传热有其独特的特点。例如，辐射不需要任何介质就能远距离传输热量，在非常高的温度下主要是辐射传热产生作用。此外，辐射依赖于方向、波长和温度。那么，在 COMSOL Multiphysics 软件中，哪个接口可以最好地考虑我们传热模型中的辐射？
一场“安静”的革命:通过仿真分析电动机噪声
一个多世纪以来，世界在电动机的帮助下不停地运转。当人类社会享受到从电风扇到汽车等由电动机带来的各种好处时，人们可能就会要求这些机器变得更加安静。电动机发出的声音是一种多物理场现象，因为电动机的电磁运作会通过机器和周围的空气传送振动。
通过仿真分析高强度超声聚焦技术在生物组织中的传播
高强度超声聚焦（High-intensity focused ultrasound，HIFU）是一种用于生物医学领域的非侵入性技术，包括手术、癌症治疗和冲击波碎石术。当施加高强度聚焦超声时，超声波在焦点上耗散实现组织凝结和消融。我们可以通过仿真进一步分析该技术的声学特性和非线性性质。
在 COMSOL Multiphysics® 中模拟热机械疲劳
今天的客座博主是来自Lightness by Design公司的 Björn Fallqvist 博士，他在文中讨论了分析热机械疲劳的不同考虑因素和方法。 在这篇博客文章中，我们研究了 COMSOL Multiphysics® 软件中用于分析热机械疲劳的相关材料模型（模型使用了来自热机械疲劳测试的实验数据，以及参考文献中的材料参数）。随后，对在高温下运行的压力容器进行了分析，并使用非线性连续疲劳损伤模型评估疲劳寿命。 为什么要分析热机械疲劳？ 在许多应用中，传统的等温疲劳分析是不够的，因为部件在高温下或在高温循环下工作时，材料性能与室温有很大不同。这种应用的典型例子是涡轮机和发电厂部件。 传统的疲劳分析，尤其是高周疲劳（high-cycle fatigue，HCF），不能直接考虑高温造成的影响。在高周疲劳区域中，载荷较低，蠕变等影响可以忽略不计。有时，S-N 曲线会减小，以解决温度升高时疲劳强度降低的问题。然而，这没有考虑到温度和载荷同时循环时的影响，即所谓的热机械疲劳。这种温度变化的影响在低周疲劳（low-cycle fatigue，LCF）区域中尤为重要，在该区域，需要考虑多个方面，主要是弹塑性和蠕变的材料性能变化。 评估高温下疲劳性能的一种方法是使用样品在多个温度下的稳定(通常是寿命中期)应力-应变曲线，以获得应力或应变幅度，并确定控制非线性应力-应变曲线的硬化参数。理论上，人们可以用一组特定的外加载荷和温度组合进行实验，并尝试根据实验结果估算疲劳寿命。然而，热机械疲劳测试需要相对较长的时间，并且成本较高。评估高温下疲劳能力的一种更方便的方法是使用描述应力水平和失效循环关系的解析表达式，并根据温度对其进行修正。 热机械疲劳试验 在热机械疲劳试验中，试样通常同时承受循环应变和循环温度。这可以是同相(IP)或异相(OOP)。对于前者，最大拉伸载荷与最高温度同时出现，对于后者，最大拉伸载荷出现在最低温度时。 为了与本篇博文中的实验结果进行比较，我们参考了参考文献 1，其中研究了 P91(一种常见的电厂用钢) 的热机械疲劳。我们从参考文献 2 中获得了模型材料参数，获得了应力-应变曲线。值得注意的是，对于参考工作，使用统一的模型(即黏塑性应变由塑性和蠕变分量组成)。然而，这只会影响模型蠕变部分的值。 热机械疲劳分析的材料模型 作为温度的函数的材料模型参数（参考文献2）如下表所示： Temp [°C] E [MPa] k [MPa] Q [MPa] b [-] a1 [MPa] C1 [-] a2 [MPa] C2 [-] Z [MPa s1/n] n [-] 400 187,537.0 96 -55.0 0.45 150.0 2350.0 120.0 405.0 2000 2.25 500 181,321.6 90 -60.0 0.6 98.5 2191.6 104.7 460.7 1875 2.55 600 139,395.2 85 -75.4 1.0 52.0 2055.0 463.0 […]
使用 COMSOL® 分析电动机和发电机设计
使用电磁学仿真，您可以研究和优化永磁电机或发电机中的磁场分布、机械扭矩以及铁的使用和损耗。
利用拓扑优化设计区域热网
发电厂在冬季可以利用热电联产达到高效供电。它是如何做到的呢？依靠区域热网。以前，这种网络设计仅限于小型网络的线性模型或非线性模型。最近的研究表明，我们可以使用基于梯度的优化的非线性模型设计大型网络（参考文献 2）。