Students.s Quickfield Paquete FEA para simulación electromagnética, térmica y de diseño de estrés.
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Students.s Quickfield Descripción

Editby What's New en Quickfield 5.5 LabelMover con optimización. LabelMover es una aplicación basada en ActiveField que funciona en tres modos opcionales: análisis de serie, tolerancia y optimización. Los modelos QuickField que ha producido se pueden estudiar parámetros con LabelMover. Al especificar una serie de modificaciones de la geometría modelo o las propiedades físicas, el análisis en serie generará la serie correspondiente de problemas de campo quickfield y los resolverá, presentando sus resultados en la forma de una tabla o gráfico. El análisis de tolerancia estudia las variaciones de parámetros resultantes en su modelo de campo Quickfield, que puede ser causado por la fabricación de imprecisiones o propiedades de material inestable. Estos dos tipos de estudios paramétricos ahora se complementan con el análisis de optimización. Con QuickField versión 5.5, ahora puede especificar cualquier valor proporcionado por el PostProcesador QuickField como objetivo para alcanzar, ya sea como un "máximo", "mínimo" o "más cercano al valor especificado". Después de que el Profesional QuickField se cree, verifique y seleccionado para la optimización de Labelmover, esta herramienta ajustará varios parámetros de modelos para ayudarlo a alcanzar su objetivo específico. Hay un par de maneras de lograr esto. Puede usar los algoritmos de optimización incorporados (basados ​​en el método Brent para la optimización unidimensional o el método NELDER-MEAD (método de ameba) para la optimización multidimensional). Ambos métodos son confiables y proporcionan resultados prácticos rápidos y precisos. También es posible desarrollar sus propios algoritmos y aplicarlos a modelos de campo simplemente organizando la interacción entre el mover de la etiqueta y sus otros programas. Llamar a la labelmover de su solicitud se puede realizar ya sea la interfaz de automatización de A través de la interfaz de automatización o la interfaz de línea de comandos simplificada. Cualquiera de estos dos enfoques brinda la oportunidad de usar el modelo de campo como una "caja negra" para el diseño de algoritmos de optimización o como parte del proceso de control industrial.

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