트랜스 밸러 슬롯 커뮤니티 회의 2024

2024.11.20 (수)슬롯 커뮤니티 종료

컴퓨터를 통한 엔지니어링은 CAE (컴퓨터 보조 엔지니어링)로 인기를 얻었으며 인공 지능 (AI) 및 기계 학습에 관한 많은 이니셔티브가 시작되었습니다. 그렇다면 정보를 처리하는 사람들은 디지털 엔지니어링 확장에 어떻게 반응해야합니까? 이 강의는 재료 처리 산업의 현재 상태를 이해하고 인간 및 디지털 상호 작용의 관점에서 미래 방향을 논의 할 것입니다.

철강 제조 공정에서는 대량 단조/롤링 공정에서 주조하는 동안 발생하는 캐스팅 결함을 올바르게 크림화하는 것이 중요합니다. 이 연구에서, 우리는 랩 포팅 결함을 복제하고 핫 포팅을 슬롯 커뮤니티한 결함 차단 거동과 결함 형성 및 차단 조건을 예측하는 방법 및 트랜스 밸러 재료 형성을 통해 실험실 모델 실험을 확립했습니다.

이 강의에서는 CAE 정확도를 향상시키는 데 필수적인 물리적 자산 획득 테스트 및 경계 조건 측정 기술을 소개합니다. 또한 이러한 데이터가 실제 슬롯 커뮤니티 사례를 포함하여 CAE 시뮬레이션의 정확성에 어떻게 기여하는지 설명 할 것입니다.

부품의 소형화 및 중량 감소에 기여하려면 플라스틱 범위가 플라스틱 범위에 도달했는지 여부를 결정하기 위해 강도 고려 사항이 필요합니다. 플라스틱 영역에 도달하기 위해서는 항복점을 파악해야하며 일반적으로 강철 재료의 항복점은 경도에 따라 다릅니다. 그러나 실제 부품에는 경도 분포가 있으므로이를 반영하는 강도 분석이 필요합니다. 이를 달성하기 위해 Transvalor 재료 형성에 의해 분석 된 경도 분포를 반영하여 AdventureCluster를 슬롯 커뮤니티하여 강도 분석을 수행했습니다. 위의 분석 결과의 결과와 실험 일치 결과를 소개합니다.

TransValor는 슬롯 커뮤니티의 프로세스 및 제품 개선을 지원하기 위해 4 개의 축으로 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 먼저, 우리는 과정의 재현성을 향상시키기 위해 주조의 전자기 교반 및 원형 롤링 작업에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 다음으로, 우리는 Digimu (R)의 야금 모델을 개선하고 재료 모델을 개선하기 위해 Valor 재료 형성에 AI를 적용하고 있습니다. 또한, 우리는 계산 시간을 줄이기 위해 메쉬 생성 및 솔버에 대한 평행 효율을 향상시켰다. 마지막으로, 우리는 제품을보다 효율적으로 만들기 위해 UI를 개선하는 데 중점을두고 있습니다.