2282 match your search

For predicting indoor thermal environments, Computational Fluid Dynamic (CFD) analysis is a candidate approach. The CFD analysis of steady phenomena is verified to serve as an effective prediction method through comparison analyses between actual measurements and analysis results. Environment prediction in transient phenomena is considered necessary to realize more detailed thermal environment design. Transient CFD analysis requires coupled analysis of wall heat conduction, long-wavelength radiation, and convection, considering wall heat capacity. It is possible even with the present...
This talk will focus on the five steps necessary to drive more product innovation through CAE. These steps include: Parametric creation of CAx models Process automation Implementing scalable computation Driving efficient design exploration Evaluating optimal design sensitivity and robustness These steps will be illustrated through the use of the Optimate and HEEDS product lines.
The most common simulation for electronics products involves predicting the system temperature under the chosen cooling methodology. This presentation will overview the primary best practices for thermal simulation of electronics models. Specific techniques in STAR-CCM+ will be addressed covering the entire CAD-to-results process including geometry preparation, meshing, physics setup, conditions, and solution settings on models with hundreds of components. Both forced and natural cooling simulations involving conduction, convection, and radiation will be examined in the detailed tips and...
“CD-adapco内燃机专题研讨会”是CD-adapco China面向内燃机用户主办的专题研讨会,将于2014年9月18日在上海举行,大会邀请了CD-adapco纽约办公室的内燃机模拟专用工具es-ice产品经理Gerald Schmidt先生与伦敦办公室的内燃机模拟专家Gang Li博士,与国内嘉宾共同探讨内燃机模拟技术的现状与趋势,诚邀您注册参会。
Student Voices - Joel Chen
Listen to Joel Chen, Imperial College London, discuss STAR-CCM+ as an Airfoil Icing Analysis Tool.
VOF法・混相分離型流れウェビナー 【後半】混相分離型流れ セッション
※VOF法・混相分離型流れウェビナーは、前半のVOF法セッションと後半の混相分離型流れセッションで構成されています。 別ページにございます VOF法セッション をご視聴頂いた後、混相分離型流れセッションをご視聴ください。 混相流現象の把握、解明、そしてCFDによる的確なモデリングは、分野を問わず各産業界で重要な課題です。 STAR-CCM+は様々な混相流形態(気体・液体・固体-気体・液体・固体)に対し、オイラー的アプローチで、課題の解決に取り組むことができます。 本ウェビナーでは、オイラー的アプローチ手法の1つである混相分離型流れモデル(Euler-Euler)について、手法の概要、特徴、適用事例及びSTAR-CCM+での操作方法を紹介します。 例題では、気泡流れ現象に対して混相分離型流れモデルを適用します。さらに、同じオイラー的アプローチ手法であるVolume of Fluid(VOF)法も同じ気泡流れ現象に適用し、それらの比較を通じて、混相分離型流れモデルの有効性・適用性について検討します。
VOF法・混相分離型流れウェビナー 【前半】VOF法 セッション
※VOF法・混相分離型流れウェビナーは、前半のVOF法セッションと後半の混相分離型流れセッションで構成されています。 VOF法セッションをご視聴頂いた後、別ページにございます 混相分離型流れセッション をご視聴ください。 【前半】VOF法 セッション 混相流現象の把握、解明、そしてCFDによる的確なモデリングは、分野を問わず各産業界で重要な課題です。STAR-CCM+は様々な混相流形態(気体・液体・固体-気体・液体・固体)に対し、オイラー的アプローチで、課題の解決に取り組むことができます。 本ウェビナーでは、VOF法と混相分離型流れモデルの違いを解説した後に、オイラー的アプローチ手法の1つであるVOF法について、理論や特徴を紹介致します。 VOF法は界面追跡を行うためのモデルであり、自動車、プロセス、建築分野を含めた様々な分野で利用されています。本ウェビナーでは高精度スキームであるHRICについて解説した後に、VOFモデルの設定や、解の初期化の方法を紹介致します。
Three clever engineering students recently came up with a design for a bike that can't be stolen, well... at least can't be resold again as the same said bike. The idea is that the lock doubles as an intergral part of the frame. Any attempts to cut the lock would effectively make the bicycle unrideable. While there are still some issues to hammer out - like what happens if the owner loses the key, who do you keep the wheels from being stolen, and what about how the bike itself rides? Of course if someone wants to steal the bike just for scrap metal - all bets are off. Still a cool idea...
시뮬레이팅 가스 터빈 엔진 – 파트 3: 연소
운송수단과 에너지 분야에서의 핵심기술은 연소기술로, 전세계 에너지의 약 80% 수준이 화석 연료의 연소를 통해서 만들어 집니다. 따라서, 가스 터빈에서 연소를 담당하는 연소기는 가스터빈의 연구 개발에서 매우 중요한 부분입니다. STAR-CCM+® 는 가스 터빈 연소기 설계와 해석을 위한 이상적인 플랫폼입니다. STAR-CCM+를 통한 시뮬레이션은 다양한 작동 조건에서 가스 터빈의 성능 예측, 효율 증대를 위한 연소기의 최적 설계, 배기가스의 최소화, 연소기 내에서 발생하는 복잡한 현상을 예측하여, 연소기의 개발 시간 및 비용을 절약하고 출력과 수명, 효율을 향상시킬 수 있습니다. 이번 동영상에서는 가스 터빈 연소기의 시뮬레이션 관점에서 다음과 같은 핵심 기능에 대하여 보여드리고자 합니다. RANS와 LES 모델을 사용한 Steady & Unsteady 유동 해석 기체 및 액체 연료를 대상으로 고등 수치해석 모델을 통한 연소기내에서의 액체 연료 주입, 연료의 Break-up 현상 모사, 증발과 연소 구현 연소 시스템의 성능 특성 평가를 위해 중요한NOx, CO, 미연소 탄화수소, Soot를 예측하기 위한 Emission 모델 오염물질의 형성과 제품의...
Exporting Values from Java Macro
Exporting Values from Java Macro