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LW Finder by LW Engineering impulsado por Advanced Partner Alliance

Mejore la simulación, la ingeniería y optimice el diseño con más de 82 productos adicionales que ya forman parte de su oferta. Descubra soluciones de terceros de una única fuente unificada que conozca y en la que confíe a través de la alianza de socios avanzados (APA).
Las soluciones APA se ofrecen a través del sistema de licencias Altair Units, que permite a los clientes acceder a varias herramientas de ingeniería mediante un conjunto compartido de licencias. Esto reduce las barreras de adopción y simplifica las adquisiciones para sus clientes.

Descubre Advanced Partner Alliance

¿Por qué Ubicación de la galga extensométrica?

LW Finder ayuda a los ingenieros a optimizar la colocación de las galgas extensométricas mediante datos de simulación para medir con precisión las cargas en las estructuras. Está al servicio de los ingenieros de pruebas y durabilidad que trabajan con vehículos, maquinaria y componentes estructurales. El software predice la precisión de las mediciones, permite priorizar la carga y reduce el riesgo de las pruebas al identificar los posibles problemas de calidad de los datos antes de que comiencen las pruebas físicas.

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Ventajas

  • Los algoritmos genéticos rápidos buscan las posibles ubicaciones y ángulos de las galgas extensométricas para encontrar los que dan como resultado el menor error de medición.
  • La priorización de los casos de carga permite a los usuarios seleccionar qué casos de carga deben proporcionar los mejores datos.
  • La predicción del error de medición permite a los usuarios asegurarse de que las galgas extensométricas proporcionan los datos necesarios y, de no ser así, permite a los usuarios rediseñar o cancelar la prueba.

Funcionalidades destacadas

Aplicaciones del mundo real

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Predicción de errores de prueba

LW Finder predice los errores en la medición de la deformación antes de las pruebas físicas. Los ingenieros pueden evaluar los cambios de diseño de forma virtual, mejorar la colocación de los sensores y aumentar la calidad de los datos, reduciendo la incertidumbre de las pruebas y minimizando la costosa repetición de las pruebas.