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仿真助力评估超高频 RFID 标签设计

2015年 4月 20日

COMSOL Multiphysics 5.1 版本引入了新的超高频 RFID 标签教程模型。RFID 标签使您可以通过使用电磁场来识别并监控无生物和生物。超高频 RFID 标签的应用范围大于其他类型的 RFID 标签,常用于动物识别。我们可以通过分析电场与远场辐射模式来评估该标签的性能。

如何选择 CAD 数据处理模块?

2015年 4月 14日

COMSOL Multiphysics® 软件提供了多个附加模块来处理外部 CAD 及 ECAD 数据。这些模块支持在 COMSOL Multiphysics 分析工具与 CAD 和 ECAD 设计软件之间进行单向或双向数据传输。本篇博客将介绍这些模块的功能及其应用的必要性。

利用 COMSOL Multiphysics 拟合实验数据曲线

2015年 3月 19日

在 COMSOL Multiphysics 中,我们通常需要使用实验数据来表示材料属性或模型的其他输入项。但是,实验数据通常有许多噪点,并会包含我们不希望引入仿真中的实验错误。在这篇博客中,我们将研究如何借助 COMSOL Multiphysics 的核心功能来为实验数据拟合平滑的曲线与表面。

卡车吊机的运动和力学

2015年 2月 27日

卡车吊机常用于处理各种载荷,经常需要搬运沉重的材料,它们会给吊机的各个不同零件带来较大的力。看看仿真如何帮助确定这些力带来的影响,以及如何改进吊机的操作。

RFID 标签读取范围和天线优化

2014年 10月 8日

今天,来自我们认证咨询公司 Continuum Blue 的特约博客作者 Mark Yeoman 将分享一个有关 RFID 应用的数值模型案例。 我们将了解如何应用 COMSOL Multiphysics® 仿真软件来确定被动式 RFID 标签的可读取范围,此类标签通常由读卡器的询问电磁场驱动。此外,我们还将研究如何通过优化标签的天线设计来最大化它的工作范围。

建立贝奥武夫集群加速多物理场仿真

2014年 4月 11日

很多人都需要最新的软件和硬件来提升工作效率,因此,我们要紧跟科技发展的步伐。但如何处理过时的硬件呢?将它们报废或是扔在角落,这都显得有点浪费。其实我们可以利用这些废旧硬件来组建一个贝奥武夫集群,以提升计算速度与生产率。

优化加热器功率

2014年 2月 17日

我们展示了一种使用 COMSOL Multiphysics® 和优化模块进行过程控制建模和优化的有用方法。

使用无梯度的优化方法求解模型

2013年 8月 2日

COMSOL 软件的优化模块包含基于梯度和无梯度的优化 2 种功能。基于梯度的优化方法可以计算目标函数和任何相关约束函数的精确解析导数,但它要求函数是平滑和可微分的。在这篇博客中,我们将研究无梯度优化器的使用,它可以考虑不可微分或不平滑的目标函数和约束条件。为了减轻质量,同时保持对零件峰值应力的约束,我们对旋转轮的尺寸进行了优化。 旋转轮的压力 旋转的轮子会产生离心应力,从而导致整个零件产生应力。为了减轻质量,轮毂上被切割了一些规则的孔洞。下图中显示了离心力产生的 von Mises 应力。我们希望进一步减轻质量,同时将应力保持在临界值以下。 求解应力 虽然我们可以一次对整个轮子进行建模,但由于这个零件存在镜面对称和旋转对称,因此可以减小模型,从而最大限度地降低计算要求。对称边界条件用于约束该零件。 基于旋转速度、旋转轴和材料密度施加体载荷,用于模拟离心力。该模型使用瞬态求解器求解,即假设转速恒定。 选择设计变量 在这个示例中,假设已经有了一套制造工艺,我们希望对零件的整体设计做最小的改动,以降低重新加工的成本。设计变量的一个常见选择就是改变轮毂上孔的半径。因此,我们回到几何序列,对孔的半径及其位置进行参数化。我们还可以根据纯粹的几何分析推算出,每个孔的最大半径必须有一定的限制,否则孔与孔之间的区域会变得太薄,孔与孔之间就会重叠。我们还将对最小半径设限,因为我们不希望孔洞完全消失。 定义目标函数和约束条件 这里的优化目标只是减少零件的质量,即所有域上材料密度的积分。 优化目标是使质量(密度的积分)最小。 这个约束条件稍微复杂一些;我们希望尽量减小零件的峰值应力。但是,我们并不知道峰值应力会出现在哪里。如果内孔或外孔太小,就会导致孔周围应力集中。如果我们将孔的半径做得过大,孔之间的材料就会变得过薄,同样会导致高应力。因此,我们必须监控整个零件的最大应力,并将其限制在指定的峰值应力以下。这是一种无差别约束,尤其需要使用无梯度优化方法。 峰值应力通过域探针进行监测,并命名为 PeakStress。 峰值应力变量受限于一个上限。 用无梯度优化法求解问题 为了求解优化问题,我们在研究分支下添加了优化 功能。Nelder-Mead 方法是两种无梯度方法之一(另一种是坐标搜索)。无梯度优化算法还允许当几何尺寸变化时重新划分网格。 目标函数和约束条件由模型树中的优化 分支定义。控制变量给定了初始条件,我们指定了上限和下限。优化后的设计有很大不同——质量减少了 20%,同时保持了对峰值应力的限制。


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