Ihr starker Partner in Deutschland, Österreich und der Schweiz wenn es um die Simulation in der Produktentwicklung oder ANSYS Lösungen geht. Seit über 30 Jahren.

Auch außerhalb Mitteleuropas ist CADFEM aktiv. Mit eigenen Gesellschaften und Beteiligungen an hochspezialisierten CAE-Firmen in Europa, USA, Asien und Nordafrika.

CADFEM esocaet steht für fundierte Weiterbildung im Bereich Computer Aided Engineering. Vom Seminar bis zum Masterstudiengang. Upgrade your work, upgrade your life.

Dieses weltweite Netzwerk verbindet Unternehmen und Spezialisten mit einzigartigen Expertisen und Lösungen rund um die Simulation in Forschung und Entwicklung.

ANSYS Mechanical unter die Haube geschaut

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Simulationsprogramme basieren auf numerischen Verfahren, mit denen für komplexe Modelle Näherungslösungen berechnet werden. Erfahren Sie, wie Sie Einfluss nehmen können. .

Fehlermeldungen Ihres FE-Programms liegen oft numerisch ungünstige Eingaben zu Grunde. Bei komplexen Systemen gleicht es meistens einem Puzzlespiel, die genauen Ursachen zu finden. Deshalb ist es sinnvoll, sich ein wenig näher mit den grundlegenden Methoden der FEM zu auseinanderzusetzen. Im Seminar beschäftigen Sie sich mit mathematischen und numerischen Lösungsalgorithmen, auf denen gängige lineare und nichtlineare FE-Solver basieren

ZIELGRUPPE

Das Seminar richtet sich an alle, die verstehen wollen, wieso es Lösungsabbrüchen in FEM-Berechnungen kommen kann und wie sie diese besser vermeiden.

IHR NUTZEN

  • Sie kennen wichtige numerische Verfahren, auf denen die in der FEM-Solver basieren.
  • Sie haben ein mathematisches Verständnis aufgebaut, zum Beispiel über die Wirkungsweise verschiedener Solver-Typen oder über die Vorkonditionierung von Matrizen.
  • Sie können Fehlermeldungen auf Grund numerisch ungünstiger Modelle schneller interpretieren.
  • Sie können Ihre Modelle bereits während des Preprocessings besser aufbereiten und sparen Arbeitszeit ein.

IHR REFERENT

Wigand Rathmann
Ihr Referent Dr. Wigand Rathmann lehrt seit 2008 am Lehrstuhl für Angewandte Mathematik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Davor arbeitete er acht Jahre in den Bereichen Forschung, Entwicklung und Training bei inuTech, einem Unternehmen, das im Bereich Forschung & Entwicklung numerischer Verfahren höchste Anerkennung genießt. Herr Dr. Rathmann hat sich durch zahlreiche Publikationen in Fachkreisen bereits einen Namen gemacht.

Agenda

Tag 1

Bedeutung "numerische Stabilität"

  • ​Kondition - den Einfluss von Eingabefehlern "messen"
  • Fehler in den Ein- und Ausgabedaten
  • Was ist ein schlecht gestelltes Problem?

Mathematische Grundlagen

  • ​Einführung
  • Vektoren
  • Matrizen
  • Funktionen
  • allgemeines Iterationsverfahren

Lineare Gleichungssysteme

  • ​Lösbarkeit von linearen Gleichungssystemen
  • Zusammenhang zwischen der Lösbarkeit und dem Rang einer Matrix
  • Gauß-Elimination, LU-Zerlegung

Lösungsverhalten und Gleichungssysteme

  • ​Lösungsverhalten iterativer numerischer Verfahren 
  • Beeinflussung des Lösungsverhaltens (Präkonditionierung)
  • Symmetrische und nichtsymmetrische Gleichungssysteme

Tag 2

Eigenwert und Eigenvektor

  • ​Eigenwertprobleme
  • Lage von Eigenwerten schätzen
  • Verallgemeinertes Eigenwertproblem (lineares Beulen)
  • Quadratische Formen und Hauptachsen

Prinzip der minimalen Energie

  • ​Unrestringierte und restringierte Optimierung
  • Stationäre Punkte
  • Bedingungen für Extremalstellen

Nichtlineare Gleichungen

  • ​Geometrische Nichtlinearitäten
  • Nichtlineare Werkstoffe: Newton-Verfahren
  • Prinzip der minimalen Energie (Lagrange-Verfahren)

Lösung von Optimierungsproblemen (Kontakt)

  • ​Lagrange-Verfahren
  • Penalty-Verfahren
  • Augmented Lagrange

ERGÄNZENDE VERANSTALTUNGEN