自动化CAE碰撞安全分析平台的研究与应用

“CAE碰撞安全前后处理自动化平台研究与应用-王辉.pdf”主要探讨了在汽车行业中，面对激烈的竞争和不断压缩的研发周期，如何通过提高工作效率来快速响应市场并推出新产品。CAE（计算机辅助工程）碰撞安全分析作为研发的重要手段，其效率提升显得尤为迫切。传统的CAE碰撞安全分析存在效率低下的问题，因此，本文旨在解决这些问题，通过梳理和整合模型及工作流程，规划针对痛点的程序平台模块，并研究自动化程序平台架构的设计逻辑。 在传统方法中，CAE碰撞安全分析通常涉及大量的手动操作，这不仅消耗时间，还可能导致人为错误。通过构建自动化平台，可以有效地缩短开发周期，减少物理测试次数，同时保持分析结果的准确性。本文基于Ansa & Metabuiness软件，利用Python开源编程语言，开发了一款CAE碰撞安全处理自动化平台。该平台实现了工作流程的自动化、标准化和高效化，确保了在提高效率的同时，不牺牲分析结果的可靠性，从而提升了汽车碰撞安全性评估的可信度。 自动化平台的关键在于其设计逻辑和模块划分。首先，平台需要能够自动导入和预处理几何模型，包括修复模型缺陷、划分网格等步骤。其次，平台应具备自动设置边界条件和载荷的能力，如碰撞速度、接触定义等。接着，平台会自动配置求解器参数，确保模拟的准确性和稳定性。然后，通过自动化运行求解器进行仿真计算，快速得到碰撞结果。最后，平台能对结果进行后处理，包括数据提取、可视化以及性能指标的计算，帮助工程师快速理解和评估碰撞效果。 此外，平台的灵活性和可扩展性也是重要的设计考虑。Python语言的应用使得平台能够方便地与其他工具或库进行集成，适应不断变化的技术需求。同时，平台应具有良好的用户界面，使得非编程背景的工程师也能方便地使用。 本研究的CAE碰撞安全前后处理自动化平台为汽车行业的碰撞安全分析提供了强大的工具，它提高了工作效率，降低了人力成本，加快了新产品的研发进程，有助于企业在激烈的市场竞争中取得优势。这一成果对于推动汽车安全技术的进步和产业的创新发展具有重要意义。