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Ansysブログ

26/05/2023

Top 10 sòng bạc online設計にロバスト性を適用して製造における不確かさを克服

最適な設計を正しく選択できる手法を採用することで、最終製品の品質が向上します。しかし、必要な許容誤差が正確にわからないため、エンジニアリングチームが設計の要件を必要以上に高くまたは低く設定することも珍し

エレクトロニクスの設計および製造におけるロバスト性

単一の電子部品を製造すると逸脱が発生し、アセンブリプロセスで一貫性を確保できなくなることは良く知られています。そのために、シックスシグマのようなガイドラインがあります。品質のシックスシグマレベルでは、製造プロセスにおい100万個あたり3.4個以下にすることが要求

電子システムやコンポーネントがこれまで以上に小型かつ高密度になり、熱に

công nhân dây chuyền sản xuất

エレクトロニクス製造工場の生産ライン作業者

ロバスト性を評価するプロセスは、以下の手順で構成されます。

  • ランダムな環境変数や材料特性など、不確かさを生.
  • 製造からの統計データを確率としてシミュレーションモデルに注入し、不確かさを定量化して、確率
  • 人工知能(AI)/機械学習(ML)アルゴリズムを使用して、自動化された体系的なシミュレーションプ

多くの企業が最適化のためにCác trò chơi trongを導入していますが、設計や最終製品のロバスト性を証明または改善するために導入している企業もあります。

オートマチックトランスミッションのコストと機能の最適化

製品設計における大きな課題の1つは、機能とコストの最適な組み合わせを特定する

あるグローバル自動車メーカーでは、オートマチックトランスミッションデバイスの設計でソレノイドの設計バリエーショBàn làm việc của Luật chơiを導入しました。このワークフローでは.

銅膜のキャリブレーションのモデリング

銅薄膜は、導電率が高く、熱伝導が優れていることから、半導体業界で広く使用されています

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製造工場で半導体ウェハを持つ技術者

手作業での妥当性確認では、 70件のシミュレーションを実行するのに約3週間かかりますが

製造デバイスの最適化

ある企業が開発した旋盤用チャックの軽量設計は、迅速で効率的に部品を製造したいという要望に応える

optiSLangを使用した多目的最適化では、質量を30%減らし、質量慣性を40%減らした、最適な設計が明らかになりました。

チャックの爪ガイド領域のパラメータを最適化することで剛性が向上し、チャックのコアクランプ機能が向上しました。

EMモデリング

旋盤用チャックの制約条件に対して、ノッチ応力を低減し、最大限の剛性を実現するための有限要素法によるパラメータ最適化

Mercedes-Benz

先進運転支援システム(ADAS)は、自動緊急ブレーキ、歩行者検出、パBạn có thể làm được điều đó không?Mercedes-Benz xácはoptiSLangを導入して、シミュレーショBạn có thể làm điều đó bằng cách sử dụng nó.

mercedes-benz

Mercedes-Benz越しシナリオ(シミュレーション環境で注目すべきパラメータを含む)

この方法により、特定の機能を実証して、シナリオごとのリスクをわずかな時間で判断するために必

optiSLangを導入した別の事例としては、自動車製造の許容誤差の概念の計画と開発があります。自動車業

Ô tô được sản xuất bên trong tòa nhà sản xuất

正確な公差解析のモデリングと製造性を得るために、エンジニアはシミュレーションソフトウェアを使用して接触条

エレクトロニクスおよび集積回路(IC)アプリケーションにおけるシミュレーシ「シックスシグマ用の設計: anh ấy đang ở đây.