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  • 如何成为一个合格的CAE分析工程师

    • 作者:未知 更新时间:2011-12-09 10:55:32 来源:网络
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    在各种CAE的工具中,有限元方法是相对较为成熟的,也是在工业领域应用最广的。在有限元天地中,将介绍有限元分析的相关理论和学习有限元程序的经验。由于本人专业所限,有限元分析天地中所指分析将特指结构分析。

    作为一个合格的有限元分析工程师,至少应该具备以下三个方面的技能和经验:

    1.坚实的理论基础,包括力学理论(对于结构有限元分析工程师)和有限元理论

    2.必要的程序使用经验,对常用的商业有限元分析程序能够熟练应用

    3.工程实践的经验,对于不同的工程问题能够准确的做出判断和确定分析方案

    在这三个方面中,比较容易解决的是程序使用,通常盗版软件和程序教程是很容易获得的,一般通过一些练习题就可以很快掌握程序的使用。所以,有很多初学者在用几个练习题熟悉了一个或几个程序以后就以为自己可以做一个分析工程师了,这是极端错误的。

    练习题与工程分析的差别在于,在做练习题的时候,拿到手边的已经是简化好的模型了,结构已经简化好了,分析类型已经设定,边界条件和载荷条件已经确定,计算完成后,能够看到和教材上一致的结果就算是完成了。在这个过程中,学习者只学到了程序如何使用,这个过程,不用说大学生,高中生都可以完成。

    在做工程分析的时候,情况就完全不同了,没有人给你指定模型的简化、分析类型,边界条件,在计算完成后,还需要对结果进行分析和评价。在这个过程中,程序的使用变成了整个分析过程中的技术性最低的一个环节。一个完整的工程分析的流程是怎样的呢?

    首先是问题的提出,在工业实践中,提出问题的部门通常是设计部门或生产部门,设计部门会提出要求对某一设计进行某一方面的验证或优化,生产部门会提出对在产品生产或使用过程中出现的缺陷或问题进行分析和解决。通常情况下,由于分工的不同,设计或生产的工程师对于有限元分析是没有经验的,他们提出的问题是模糊的,例如说,设计工程师会问,在某种情况下,我的设计安全吗?生产工程师会问,为什么这个产品会坏呢?

    然后是问题的分析,这个过程是需要结构分析工程师与设计工程师或生产工程师共同完成的。接到设计工程师和生产工程师提出的问题时,先对问题做一个初步的判断,是什么样类型的问题,然后对问题进行调查,作出是否需要进行下一步的有限元分析。

    接下来,如果决定要进行有限元分析,就需要更仔细的分析了,需要决定以下几个问题:分析目的和分析规模,结构简化与计算规模,边界条件和载荷条件,建立模型的方式,计算结果的分析方法。等这几个问题决定后,就可以开始计算了。

    在计算结束以后,就需要对结果进行可信度的评价,即要确定计算结果是所设定问题的正确模拟,获得了和实际问题足够近似的结果。在此基础上,才能按照预先定好的结果分析方法对结果进行分析。根据分析的结论,才最终向设计和生产部门提供可靠的建议和意见。

    上面是粗略的介绍了工程有限元结构分析的一个基本的流程。从这个流程中,利用程序处理一个设定好的问题只是其中的一个步骤。那么在这个流程对前面提到的三个方面的技能和经验是如何体现出来的?在整个流程中应该注意一些什么关键问题呢?

    工程有限元(结构)分析的基本流程:

    对问题进行初步分析(决定是否进行有限元分析)->详细分析(对分析进行计划)-> 进行有限元分析-> 结果分析->问题解决

    在接到设计部门和生产部门提出的问题时,工程判断(engineering judgment)非常重要,要了解问题的状况,提出问题的目的,根据工程经验做出初步判断。并非所有接到的问题都是需要进一步分析的,有限元分析也不一定是解决问题的最佳手段。在工程中,能够用最少成本和最短时间解决问题的手段才是最佳的。要做出正确的初步判断,需要有通过解决大量工程问题积累的经验,需要对常见问题的理论有清晰的解决思路,需要对有限元方法的能力和局限有清楚的认识,同时对于可能进行的有限元分析需要的时间和人力有准确的判断。这个过程中要充分和设计工程师及生产工程师进行沟通,尽量获取更多的资料和数据,避免模糊的直觉判断,无论是否要进行下一步分析,都要提出有理有据的建议。

    在决定需要进行有限元分析后,对即将要进行的分析的理论和本质要有深刻的认识,对自己所可能使用的程序的能力也要心中有数,避免不合理和不切实际的分析计划。运用理论和经验上的判断,决定计算的模型、规模和类型。能够用尽可能简单的模型,尽可能短的时间得到解决问题所需要的分析结果是在制定分析计划中的基本原则。

    熟练的运用商业有限元程序进行有限元分析,需要对程序有深刻的认识,做到每输入一个参数都清楚知道这个参数的意义和作用,这其实也需要理解有限元和力学的理论,仅仅熟悉程序的界面是不够的。获得分析结果后,问题并没有解决,设计和生产部门需要的是简单有效的结论和方案。能够从纷繁复杂的数据中寻找问题的解决方案,需要的仍然是理论和经验。

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