Calibrazione numerico-sperimentale tramite la modellazione parametrica

La calibrazione del modello, attraverso l’identificazione dei parametri di input, sia fondamentale per creare simulazioni affidabili e predittive. Spesso, l’incertezza sui valori di alcuni parametri del modello (come proprietà dei materiali, condizioni al contorno o carichi) può ridurre l’accuratezza dei risultati della simulazione.

Durante questo webinar, imparerai a utilizzare gli strumenti di simulazione parametrica di Ansys optiSLang® per confrontare sistematicamente i risultati della simulazione con i dati sperimentali. Questo ti permetterà di ottimizzare i parametri del modello per minimizzare la discrepanza, garantendo che il modello digitale si comporti come la sua controparte reale.

Mostreremo l’approccio metodologico e presenteremo esempi pratici che evidenziano i vantaggi di questa tecnica, applicabile in svariati ambiti della progettazione ingegneristica, come la meccanica strutturale, la fluidodinamica e l’elettromagnetismo.

Cosa imparerai:

• L’importanza della calibrazione numerico-sperimentale nello sviluppo prodotto
• Come impostare un flusso di lavoro per la calibrazione e l’identificazione parametrica in Ansys
• Esempi pratici di ottimizzazione per far coincidere i risultati numerici con i dati di riferimento
• Q&A

Chi dovrebbe partecipare:

Ingegneri, analisti e progettisti che utilizzano la simulazione e desiderano aumentare l’affidabilità dei loro modelli, riducendo i costi e i tempi legati alla prototipazione fisica.

Panelista: