Altair提供了所有构建模块,以关闭开发和操作之间的循环,融合模拟和现场数据,使人工智能驱动的决策.

工业机械

任何机械制造项目的首要目标都是实现高质量产品的完美运行生产. 通过利用精确的虚拟原型, 无缝生产可以在开发过程的早期确保,以帮助评估和提高产品的盈利能力.

日益增加的机器复杂性要求在产品线开发和客户实施项目中积极管理技术风险. 这可以通过 多重物理量模拟 and 基于模型的开发 对不需要的行为的现象和根本原因有更深的理解. Altair的集成产品和过程模拟工具允许从不同的角色对系统进行全面的观察,以确保更早完美地运行生产.

数字转换

创造增加循环速度和提高产量的设备

乍得杰克逊, Lifecyle Insights的首席执行官, 确认OPE电子的数字方法的工业机械设计.

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原型几乎

精确的虚拟原型提供了对结构更深入的了解, 机制, 和工业机械的机械元件, 也为人工智能驱动的决策提供了基础.

当模拟与试验数据密切相关时, 机器的发展可以用数字来加速 优化 提高操作效率,消除振动,改善机器动力学.

连接M-CAD、E-CAD和控件, 系统仿真 能否应对日益复杂的机器时代的挑战.

你们的焊接设计符合FKM指令吗?

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启用虚拟调试

各种工具, methods, semantics, 而实现则使结构工程师之间必要信息的交换变得复杂, 软件工程师, 和测试部门. 将开发规程与目标驱动模拟(系统开发解决方案)结合起来 OPE电子®®激活 通过功能模型接口(FMI)标准与虚拟调试环境连接. 将控制排序与机器的实际行为相结合,可以实现虚拟调试,并减少在客户设备上的时间投资.

消除振动,提高动力

多体仿真, 哪个考虑了机器元素的详细行为, 创建虚拟原型,为数值优化提供基础, 使有针对性的质量节约和减振成为可能. 通过多体仿真, 可以更快地实现工艺精度, 提高机器和生产线的生产率. 详细的多体仿真使寿命和疲劳评估 减少由于材料疲劳而造成的维修间隔.

利用机器学习和人工智能优化流程

机器可以通过编程变得有自我意识, 学会优化自己, 允许机器制造商自动修正由于工件重量变化的路径误差, 不同的制造公差, 或机械老化的系统. 自主学习, 自动路径误差校正,提高零件和工艺质量, 提高机器效率, 减少刀具磨损. 控制参数调整速度, accuracy, 且表面光洁度要求可自动使用 综合机电模拟. 结合控制系统对整体系统进行了仿真, 它允许进行因果分析, 减少了对控制参数的适应时间, 并为 机器学习.


降低机器噪音,提高操作效率.

减少机器噪音

有针对性的模拟可以揭示降低生产设施噪声水平的纠正措施. 结构优化 是否可用于确定具有成本效益的设计备选方案和精确的多体模拟实现声学优化. 具有针对性的质量节约和质量阻尼, 制造商可以减少振动,并确定减少声音发射的建设性措施.

结果轻量化设计,整个机器,使生产减少, 处理, 和维护成本.

减轻机器部件的重量

一致的 轻量化设计 整机有助于降低产量, 处理, 以及维护成本,同时也减少了生产和闲置时间. 另外, 调试轻量级组件的好处在于减少了到客户的途中的加载时间,以及在客户现场更快的设置时间. 轻量级设计的结果来自 OPE电子®激发™ and OPE电子®OptiStruct® 考虑多种制造工艺,包括焊接结构, 塑料注射成型, 板料成形, casting, milling, 3 d打印技术, and more.

特色资源

用整体系统仿真提高数控铣床速度和精度

本报告概述了铣床的数字孪生机如何解决机电一体化挑战的解决策略. 改善循环时间, accuracy, 针对振动问题,采用整体系统仿真作为优化的基础. 对真实系统行为的高效建模具有一定的灵活性, contacts, gaps, friction, 驱动器中的非线性(包括. 电机饱和效应), 电力电子与控制系统相结合是有效设计控制器和优化控制参数的基础. 结合三维有限元分析多系统部件的动态交互作用 多体动力学和控制系统有助于避免跟踪-, drag-, 定位错误的反弹, 和积累的影响.  

use cases

abb

以支持在这方面使用模拟工具, abb在西班牙得到了Altair产品设计区域团队的帮助, 得益于该公司在利用仿真工具解决机器人行业中的工程挑战方面的经验. 本项目以提高双机器人Xbar (TRX)的疲劳性能为中心, abb的机器人部件传输系统之一,用于在制造工位之间移动部件.

客户的故事

面向定制机器人高效开发和操作的数字孪生设计过程

在一个联合项目MX3D中, abb, Altair演示了3D打印机器人如何通过使用数字双过程来实现更精确的定位.

白皮书

优化SCARA机器人

模拟驱动设计导致3D打印,气动驱动,轻量化机器人.

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