вход Вход Регистрация



Компанией разработанные Сad-Ситемы, твердотельные параметрическое проектирование, анимация, дизайн. Компанией созданный ( с целью создания сквозной CAD технологии) стратегический альянс, куда входят компании разработчики, которые имеют статус Autodesk MAI - Partner (Mechanical Application Initiative).

Партнеры Autodesk no MAI являются промышленными лидерами в таких областях, как расчеты конструкций методом конечных элементов (МКЕ), проектирование оснащения для литва и штампования, программирование станков с ЧПУ и т.д.

Цель MAI – обеспечить совместимость первоклассных промышленных САПР с системой Autodesk Mechanical Desktop.

Для машиностроения разработанная программа Mechanical Desktop, которая имеет все возможности Autocad и позволяет выполнять параметрическое твердотельные моделирование со следующими функциональными возможностями:

  • конструктивные элементы создания параметрических моделей
    (вытеснение профиля, его обращение, перемещение по направляющей;
    сечение объектов, задача литейных уклонов);
  • технологические элементы: округление, фаски, отверстия (сквозные и
    глухие, резьбовые, под головку винта);
  • создание оболочек;
  • округление сменным радиусом;
  • копирование, масштабирование структурных элементов модели.

Программный продукт Mechanical Desktop, объединяющий в себе средства конструирования деталей, узлов и моделирования поверхностей имеет в данное время зарегистрированных пользователей во всем мире больше 60 тысяч. Главное направление Mechanical Desktop - упростить и сделать удобным в работе среда параметрического твердотельного моделирование и построение деталей и сборок для приборостроительных и машиностроительных областей.

В пакет входят практически все необходимые инженеру-конструктору средства моделирования геометрических объектов. Он объединяет в себе возможности новейших версий известных программных продуктов Autodesk. Упроваджений связь с электронными таблицами Excel, что позволяет связывать размеры на черчениях с таблицей. Это позволяет менять размеры, не

выискивая их на черчении. Изменения автоматически вносятся у черчения, которые перестраиваются, учитывая положенные зависимости.

Программа Mechanical Desktop также позволяет:

· произвольные конструктивные элементы можно моделировать путем
отсечения фрагментов от твердотельных объектов произвольными
поверхностями;

· параметрические возможности: любой размер может быть сменным,
сменные могут использоваться в математических формулах;

· моделирование поверхностей произвольной формы, в частности сложных
поверхностей произвольной формы, трубчатых поверхностей, натягивание
изгиба, плавное соединение произвольных поверхностей.

· расчеты масс - инерционных характеристик и анализ взаимодействия
деталей в сборочных узлах;

· сборник деталей в узлы;

· нахождение зависимостей на компоненты узлов;

· выполнение схем сборники-разборка, простановка нумерации позиций на сборочных черчениях и автоматический выпуск спецификаций;

· динамическое 3-х мерное обращение и панорамування тонованої
модели или сборники.

Расчеты прочности деталей от ANSYS Inc. Design Space.

Приложение к Autodesk Mechanical Desktop - программа анализа и расчетов на прочность, оптимизации конструкций деталей. Позволяет исследовать основные характеристики прочности материала, такие как: напряжения, деформации и перемещение, которые возникают в конструкции под действием сил и моментов. Позволяет исследовать основные критерии прочности, чтобы определить запасы прочности в конструкции или определить вибрационные характеристики. Программа учитывает также рабочую температуру конструкции, которая рассчитывается.

Первый программный продукт, предназначенный для расчетов по МКЕ получил международный сертификат качества.

Применение Design Space позволит быстро оценить любое техническое решение, понизить вес конструкции, избежать непредусмотренных поломок при эксплуатации, а в результате — значительно повысить качество детали, которая разрабатывается.

Расчеты кинематики и динамики механизмов от Design Technologies Inc. Dynamic Designer Motion.

Приложение до Autodesk Mechanical Desktop для расчетов кинематики и динамики, инерционно-массовых характеристик и распределение нагрузок стрижньових конструкций и механизмов, которые состоят из Зd-Объектов, позволяет моделировать поведение механизмов под влиянием внешних нагрузок.

Машиностроительные приложения под Auto CAD и Mechanical Desktop- Genius R14

Программное обеспечение предназначено для 20-конструирование и создание черчений, и предполагает объектно-ориентированный подход к проектированию.

Genius 14 - это программный продукт, который объединяет в себе знание проектировщиков и конструкторов, а также практические методы расчетов, употребляемые инженерами-механиками.

Обеспечивает:

· объектно-ориентированное проектирование, которое обеспечивает простоту
выполнения изменений (копирование, редактирование, удаление,
обновление) для набора стандартных элементов и частей;

· обширные редактированные библиотеки стандартных деталей согласно
ГОСТ /ISO /DIN /ANSI и др. (всього 18 стандартов, больше 0,5 млн. деталей);

· три образа графического представления стандартных деталей
(нормальное, упрощенное, условное);

· генератор валов и втулок, который включает стандартные детали
( подшипники, уплотнения, шпонки, шлицы, проточки и др.);

· автоматическое оброзмирювання в одной или двух осях с простановкой
значений допусков и квалитетов точности ( с автоматическим переопределением при изменению размера) с базы данных и др. функций оформления;

· интегрированная система мощьности расчетов;

· редактор форм для генерирования спецификаций и др. конструкторских
документов;

· поддержка нескольких масштабных коэффициентов;

· каталожный и библиотечный менеджер черчений и графических блоков.

Genius LT

Система 2-х мерного проектирования для выпуска машиностроительных черчений и конструкторской документации на основе Autocad. Эффективно используется для оформления черчений деталей, местных видов, разрезов и сечений, полученных с помощью Genius Desktop и Genius 14.

Включает библиотеки стандартных деталей, средство разработки параметрических деталей, дополнительные возможности построения и оформления черчений, работа со снопами.

Genius Vario

Это система параметрического проектирования высокого уровня для создания библиотек стандартов предприятий, типичных конструкций деталей и параметрических сборок в нескольких проекциях.

Genius TNT

Это решения задач полуавтоматического получения изометрических видов деталей или изометрических видов сборочных конструкций или их частей, создание схем сборники-разборка, которые были рознесены.

Использование как началу дани нескольких плоских проекций. Библиотеки готовых изометрических изображений типичных элементов. Функции редактирования и придавлення невидимых линий в изометрии.

Genius Motion

Решение плоскостных задач кинематики механизмов. Позволяет проанализировать поведение и взаимодействие отдельных деталей в процессе работы механизма. Учет инерционно массовых характеристик кинематических звеньев механизма. Разные типы кинематических связей между деталями механизма, включая высшие кинематические пары. Описание циклов работы механизма, задача начальных условий.

Приложение нагрузок: сил, моментов, пружин, демпферов.

Расчеты скоростей, ускорений, траекторий движения или моментов всех звеньев механизма.

Представление результатов расчетов в численной и графической форме (графики, циклограммы и др.).

Решение обратной задачи, например, расчеты профиля кулачка по

характера движения исполнительного кинематического звена механизма.

Qenius Profile

Модуль предоставляет возможность использования готовых и создание собственных библиотек стальных балок и профилей. Получение разных видов и сечений. Использование параметрических таблиц. Динамическое изменение размеров профилей. Информационные дани о длине профилей, их вес и др. параметрах.

Genius-Mold

Комплексное решение для разработки компоновочных видов и черчений пресс-форм.

 

Случайные новости

13. Анализ закона распределения результатов наблюдений

Как вытекает из центральной предельной теоремы, распределение случайных погрешностей будет близким к нормальному каждому разу, когда результаты наблюдений будут формироваться под влиянием большого количества независимых факторов, каждый с которых взыскивает лишь незначительное влияние сравнительно с суммарным влиянием других. Такая ситуация по определению есть характерной для описания случайных погрешностей при метрологических операциях и применение функции нормального распределения для обработки результатов измерений есть достаточно продуктивным. В то же время при получении результатов наблюдений при измерениях не является очевидным тот факт, что закон их распределения есть нормальным. Поэтому задача проверки результатов измерений относительно возможности применения функции нормального распределения есть весьма актуальной.

На данное время при достаточно большому количеству наблюдений (n > 40) одним из распространенных образов есть построение гистограммы распределения наблюдений со следующим сравнением ее с теоретической кривой функции нормального распределения. При сравнимые важным есть рациональный выбор вида функции – интегральной или дифференциальной. Из математического анализа известно, что при интегрировании функции сглаживаются , при дифференцировании наоборот их особенности проявляются более сильно, поэтому график плотности распределения р(х) несет больше информации о виде распределения , чем интегральная функция распределения F(x).

Для проверки правильности выводов применяются так называемые критерии согласования .

К наиболее употребляемым нужно отнести два критерия:

- критерий согласования Колмогорова;

- критерий согласования Пирсона;

При применении критерия Колмогорова сравнивается максимальное по модулю различие между теоретическим и полученным распределением:

; (64)

где F*(x) исследуемая функция , F(x) –теоретическая функция распределения.

Теорема Гливенка – Кантели утверждает ,что D с увеличением объема выборки сбегает по достоверности до 0.Если принять, что при падении D к нулю за зависимостью ( по Колмогорову):

Λ = D ; (65)

где Λ-случайная величина , то при достаточно больших n закон распределения Λ вообще не зависит от закона распределения генеральной совокупности Х.

За теоремой Колмогорова для любого беспрерывного закона распределения генеральной совокупности Х функция распределения случайной величины Λ при достаточно больших n имеет вид :

( 66)

 

Условием принадлежностей данных исследования к генеральной совокупности теоретической функции распределения F(x) есть вычисленная за формулой (66) реализация λ случайной величины Λ на уровне значимости q, которая должна принадлежать к квантильной границы распределения Колмогорова.

В критерии согласования Пирсона сравниваются между собой теоретические и эмпирические числа попаданий в интервалы. Интервалы могут быть любыми, лишь бы теоретическое количество попаданий к каждому из них была не меньше 5. Эмпирические числа попаданий в них nj берутся с гистограммы. Каждое nj сравнивается с теоретическим числом попаданий в этот интервал j , где рj достоверность попадания величины Х в j-и интервал.

;

aj , bj –границы j-го интервала. К.Пирсон довел , что если все j ≥ 5 , итоговое квадратичное относительное различие между теоретическим и эмпирическим количеством попаданий к каждому интервалу определяется формулой:

(67)

и имеет приблизительно χ2 – распределение Пирсона с k – m степенями свободы , где m – число ограничений , которое равняется числу параметров избранного распределения плюс 1 .

Если эмпирические и теоретические числа принадлежат к одной генеральной совокупности , то величина (67) действительно должна иметь χ2 распределение и ее измеренное значение должно приняться в соответствующих квантильных границах. Теоретическое распределение можно считать подобранным правильно на уровне значимости q , если величина (67) будет не очень большой , вместо того должна выполняться условие:

 

χ21-q (k-m). (68)

Если число наблюдений меньше сорока, то для проверки нормальности распределения можно воспользоваться понятием статистической функции распределения результатов наблюдений. Для ее построения получены в процессе эксперимента результаты группируют в так называемый

вариационный ряд Х(1); Х(2),...; Х(n) , члены которого располагаются в порядке их рост, так что всегда Х(1),. ≤Х(2) ≤….≤X(n) . Статистическую функцию распределения Fn(xk) определяют за формулой:

k = 1,2,…,n (69)

Fn(x) есть ступенчатая линия , соседние значения которой отвечают значениям членов вариационного ряда. Каждый прыжок равняется , если все п членов ряда резни. Если же для некоторого k X(k) = X(k+1) , = ... = X(k+1) ), то Fn (x) в точке х = X(k) возрастает на , где i-число равных между собой членов ряда.

Если число наблюдений беспредельно увеличивать, то статистическая функция распределения сходится по вероятности к истинной функции Fx(x).

Для проверки нормальности распределения результатов наблюдений находят значение zk

как оборотной функции относительно интегральной функции нормального распределения Ф(zk). При этом в качестве аргумента принимаются соответствующие значения Fn(xk) статистической функции распределения.

Φ(zk) = Fn(xk).

При выполнении ручных расчетов небольшого объема а также с учебной целью пользуются таблицами нормированных функций распределения . В то же время , как отмечалось выше, существуют мощные пакеты программ для бизнес, инженерных и научных расчетов (Мathcad , Excel , Matlab ) , в состав которых входит большой объем статистических функций. В связи с этим при проверке нормальности распределения с использованием , например, программы Mathcad zk находят как квантиль функции qnorm( p,μ,σ). Но недостатком применения этой функции есть необходимость предыдущего знания кроме заданной достоверности р ( как значения членов вариационного ряда Fn(xk) ) еще и величин μ и σ. В то же время известно , что функция распределения Стьюдента и ее обратная функция qt(p,k) при увеличении k приближается к функции нормального распределения но в то же время для определения функции распределения Стьюдента необходимо знать только заданную достоверность р и число степеней свободы k . В качестве примера для сравнения приведем значение квантилов, высчитанных за выше обозначенных условий.

 

Сменная zk(Xk) определяется через результаты наблюдений как

что при неизменных mx и σx является прямой линией и если в координатах z ; х нанести точки zk; xk, то при нормальном распределении они должны также расположиться в течение одной прямой линии с каким-то разбросом. Если же в результате такого построения выйдет некоторая кривая линия, то гипотезу о нормальности распределения придется отвергнуть как такую , что противоречит исследовательским данным.

Вопрос о том, насколько зависимость z(x) может отвергаться от линейной только в случае влияния случайных факторов , решается методами непараметрического статистического оценивания.

Пример 5. Ниже приведенный пример проверки нормальности распределения величины сопротивления партии резисторов . Расчеты проводились с помощью программ Excel и Mathcad.

В таблице Excel приведенные результаты измерений(Ri) , результаты расчетов квантиля интегральной функции нормального распределения (Zi) , , которые определялись по формуле. На диаграмме построенная также линия тренда (линейная ) , возле которой расположенные точки Zi. Как видно из графику , разброс точек небольшой и полученный результат наблюдений можно отнести к нормальному распределению. С помощью программы Mathcad были рассчитаны квантили обратной функции qt(p,k) , где р - заданная достоверность, которая рассчитывается как статистическая функция Fn(xk) ) , k –достаточно большое число (10000)

© 2019
  • Сайт "Литературка"
  • мы собираем различную техническую, образовательную, научную литратуру