中文名: 多領域系統仿真集成平台
英文名: LMS IMAGINE LAB AMESIM
資源格式: 光盤鏡像
版本: R9.SL1
發行時間: 2010年07月
制作發行: LMS
地區: 美國
語言: 英文
簡介:

軟件類別：行業軟件
軟件性質：破解軟件
語言：英語
網址：http://www.lmsintl.com/imagine-amesim-1-d-multi-domain-system-simulatio
類別：一維多領域系統仿真平台

LMS 發布LMS Imagine.Lab AMESim 第9版

新版本改進了用戶使用界面與模版模型，從而提高了效率
比利時，魯文訊 – LMS國際公司發布了其多領域系統仿真解決方案的最新版本：LMS Imagine.Lab AMESim第9版。新版本具有直觀、交互式的框架結構，並提供了完整一維系統仿真的高級功能。通過改進用戶使用界面、增強數據管理功能、增加用戶可以馬上使用的模版模型--例如混合動力汽車結構的模版模型--以及和MODELICA的兼容性， LMS Imagine.Lab AMESim 第9版為用戶提供了全新的功能，這將為企業在設計新穎、高品質的產品時，大大提高其生產效率。
約翰迪爾曼海姆工廠是測試這個最新版本的首批客戶之一，表示完全支持這個最新解決方案中的增強功能。
“在約翰迪爾曼海姆工廠，我們通過LMS Imagine.Lab AMESim 軟件來建立虛擬的拖拉機模型進行基礎設計、系統集成和模型驗證。在新的改進版LMS Imagine.Lab AMESim第9版中，從系統定義到結果分析，交互式的環境都有助於建立一個更為有效的流程。在約翰迪爾看來，商用軟件能夠對客戶在功能上的要求有良好的反饋是非常重要的。LMS Imagine.Lab的開發團隊確實根據我們的要求成功的改善了軟件。這鞏固了我們對LMS Imagine.Lab的信任，因此在即將開展的項目中，我們使用LMS Imagine.Lab作為重要的仿真解決方案。”約翰迪爾曼海姆工廠的PV&V動力系統仿真工程師Dr.-Ing. Julian Baumann說道。
LMS Imagine.Lab AMESim第9版提供了大量的用戶可以馬上使用的模版模型，這型模版模型覆蓋不同行業的眾多應用：汽車領域中的傳動系、混合動力汽車、車輛舒適性和動力性分析的模版模型；航空行業的飛控作動系統模版模型以及與工程機械中的4輪驅動輪式裝載機模版模型等。有了這些模版模型，用戶不再需要從零開始建立自己的模型，只需要根據需求簡單地調整模型的架構就可以快速評估駕駛性能、舒適性等問題以及燃油消耗。
全新的版本通過改進用戶使用界面和強化數據管理功能來優化生產力。例如，通過1D、模態圖以及3D動畫後處理等功能使得循環工況變得更加簡單易行。用戶現在可以輕松的管理元件參數變化和模型體系結構變化等歷史數據。靈敏度的分析可以儲存在一個獨特的LMS Imagine.Lab AMESim模型文件中，並且通過試驗-載入-保存的圖形用戶界面可以便捷的恢復。
在新版本中，可以無縫地集成MODELICA語言，既可以直接進行MODELICA建模， 又可以把現有的MODELICA代碼集成進來。這些MODELICA模型可以在同一的環境中與標准的LMS Imagine.Lab AMESim部件集成起來。 該解決方案還能夠以圖形化方式將不同的MODELICA模型組裝在一起。
“我們對LMS Imagine.Lab AMESim第9版的新功能感到非常興奮。我們不僅改善和擴展了系統仿真平台的整體的功能，同時也提高了軟件的人性化程度並添加了用戶可以馬上使用的模版模型，以期大大提高一維仿真的生產力和效率。”LMS國際仿真部門總裁Stefaan Goossens評論道。
關於LMS Imagine.Lab AMESim：
LMS Imagine.Lab AMESim提供一個完整的一維仿真平台，能對多領域智能系統進行建模和分析並預言其多學科專業的耦合性能。模型的元件由解析模型表示，描述了系統的液壓、氣動、電子、機械性能。要創建一個系統模型，用戶所需要的做的只是把來自各個不同物理領域並經過驗證的應用庫中預先定義好的元件模型組裝起來。LMS Imagine.Lab AMESim通過不同的應用庫來創建基於物理學的系統模型，例如采用液壓元件設計庫（HCD）和IFP Engine庫，LMS Imagine.Lab AMESim軟件可以遠在給出詳細有效的CAD幾何模型之前精確地仿真智能系統的性能。。LMS Imagine.Lab AMESim軟件能夠為企業提供直接訪問的專用多領域仿真解決方案，比如動力總成（變速器和內燃機）、車輛熱管理、車輛系統動力學、航空系統、流體系統、電機系統。每一個解決方案都包含一系列專用的應用庫，專門為客戶評估子系統的性能提供了仿真能力。
關於LMS國際公司:
LMS公司是汽車、航空航天和其它先進制造業領域的工程創新合作伙伴。通過我們近30年的工程經驗，LMS公司幫助用戶將更好的產品更快地投入市場，並將卓越的技術和效率轉化為其戰略競爭優勢。通過1D和3D虛擬仿真軟件、試驗系統和工程咨詢服務的獨特組合，LMS關注的是產品關鍵的功能品質屬性，涵蓋從系統動力學、結構和聲學品質，到耐久性、安全性及功耗方面。通過熱、流體動力學、電氣和機械系統特性方面的多領域解決方案，LMS能夠應對與智能系統設計相關的復雜的工程挑戰。通過我們的技術及員工， LMS公司已經成為全球超過5000個領先制造商選擇的合作伙伴。LMS通過了ISO9001:2000質量標准認證並在世界各地建立分支機構。
LMS Imagine.Lab AMESim-簡介
一維多領域系統仿真集成平台
實現智能系統仿真
今天，在各個工業領域，智能系統集成驅動著產品性能的提高和創新設計的實現。最新的調查顯示，約80%的下一代系統和產品都源自於智能系統。例如，在開發清潔節能型汽車發動機時，高級的燃油噴射及其控制系統設計成為關鍵。
然而，不僅傳統的汽車行業在智能系統開發上注入重資，來確保汽車的各項關鍵功能品質屬性，包括安全性、舒適性和駕駛樂趣等；主動系統上的采用已無處不在，從新型飛機中的關鍵運行和安全機構，到智能包裝機、高速印刷機、電控挖掘機和風力發電機等。智能系統的采用已成為設計高效率、低能耗、高可靠性產品的關鍵。
從戰略上應對產品關鍵性能開發臨的挑戰
工程師如何高效地綜合考慮智能系統中的功能特性？特別是對於包含多領域元件及子系統相互作用的復雜系統。
LMS Imagine.Lab AMESim的精妙之處在於該一維的仿真平台提供了一個簡單易用的仿真過程，來簡化多領域系統的集成。工程師只需簡單地將各個經過驗證的元件模型連接起來，就可以精確地預測多領域智能系統的性能。
LMS Imagine.Lab AMESim包含了3500多個來自廣泛應用領域的專用元件模型，避免了額外的建模工作，節省了大量的分析時間。通過其面向應用的仿真功能，工程師可以評估多物理領域的各個子系統。這使得設計和工程化團隊可以仔細地平衡對應於各種品牌屬性的產品性能，並在昂貴而耗時的物理樣機測試之前獲得最佳的設計方案。正是LMS Imagine.Lab AMESim在產品開發周期早期的智能系統仿真中所發揮的重要作用，從而真正實現了通過關鍵功能品質設計來驅動新產品開發。
LMS Imagine: 智能系統設計的合作伙伴
得益於20多年來與全世界主要工業企業廣泛深入的合作，LMS Imagine可以幫助客戶解決其關鍵的設計問題。我們的專業知識和經驗能夠確保產品成功發布，避免昂貴的維修、召回甚至產品失敗。我們創新性團隊的專業知識，工程經驗的獨特結合，幫助您將功能品質開發轉化為戰略性競爭優勢。
LMS Imagine為其多領域解決方案和軟件平台提供高質量的支持服務。使我們的客戶從他們的軟件投資上獲得最大的回報，成為客戶在優化開發效率，持續保持技術領先和核心競爭力，成功實現智能系統的設計的合作伙伴。
LMS Imagine.Lab AMESim功能驅動設計：
在早期開發階段，分析智能系統的功能特性
在樣機測試前，優化機械、液壓、氣動、熱和電子/電氣系統間的復雜交互作用
支持工程師對關鍵功能的主動設計，以提高產品的整體性能和品質
避免主要設計缺陷，探索創新設計，加速產品開發
LMS Imagine.Lab AMESim 的解決方案可用於:
車輛和地面運輸
LMS Imagine.Lab AMESim提供了專用的解決方案用於所有主要的車輛子系統分析：內燃機、變速器、車輛熱管理系統、車輛系統動力學、與發動機相關的流體系統以及電氣系統。車輛工程團隊可以在設計階段早期，仿真汽車的系統功能屬性，在多個功能需求和品牌屬性之間實現最優平衡。
航空航天
航空航天制造商在設計安全、可靠、高效、舒適和環境友好的系統時面臨挑戰。歸功於其多領域系統仿真功能，LMS Imagine.Lab AMESim在各種航空航天子系統和元件的設計上能夠應對這些挑戰。目前的解決方案包括航空發動機裝備、環境控制系統、飛控系統、地面載荷、機電元件以及多電系統等。
工業機械
LMS Imagine.Lab AMESim幫助重型機械和工業設備制造商開發創新性的產品設計，使其具備更高的效率和產出、更好的穩定性以及最少的停工時間。LMS Imagine.Lab AMESim平台涵蓋了流體、熱、液壓、機械、機電和氣動等領域。面向應用的解決方案覆蓋了廣泛的工業應用：機床加工、機器人、印刷設備、實驗平台、冷卻系統、空調系統、海洋石油平台、管網系統、船舶設計、發電設備、鐵路和輕軌、建築機械、農業機械以及包裝機械等。
代碼

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? LMS Imagine.Lab AMESim offers a complete 1D simulation suite to model    ?
? and analyze multi-domain, intelligent systems and predict their          ?
? multi-disciplinary performance. Model components are described using     ?
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