LW Finder by LW Engineering

LW Finder by LW Engineering tarjoaa Advanced Partner Alliance

Paranna simulointia, paranna suunnittelua ja optimoi suunnittelua yli 82 lisätuotteella, jotka ovat jo osa tarjontaasi. Tutustu kolmannen osapuolen ratkaisuihin yhdestä yhtenäisestä lähteestä, johon tunnet ja luotat Advanced Partner Alliancen (APA) kautta.<br/>APA-ratkaisut toimitetaan Altair Units -lisenssijärjestelmän kautta, jonka avulla asiakkaat voivat käyttää useita suunnittelutyökaluja käyttämällä jaettua lisenssipoolia. Tämä vähentää käyttöönoton esteitä ja yksinkertaistaa hankintoja asiakkaillesi.

Tutustu Advanced Partner Alliance

Miksi Strain Gauge Placement?

LW Finder helps engineers optimize strain gauge placement using simulation data to accurately measure loads on structures. It serves test and durability engineers working with vehicles, machinery, and structural components. The software predicts measurement accuracy, supports load prioritization, and reduces testing risk by identifying potential data quality issues before physical testing begins.

Hyödyt

Fast genetic algorithms search possible strain gauge locations and angles to find those that result in the lowest measurement error.
Prioritization of load cases lets users select which load cases should provide the best data.
Prediction of the measurement error allows users to ensure the strain gauges provide the data needed, and if not, allows users to redesign or cancel the test.

Keskeiset ominaisuudet

Predict Measurement Accuracy

Estimates expected load reconstruction error before testing, helping engineers assess data quality in advance.

Gauge Location Prediction

Automatically identifies the most informative strain gauge locations and orientations using FE simulation results.

Product Interfaces

LW Finder interfaces with Simcenter Hypermesh, Simcenter Hyperview, and Simcenter Optistruct.

Käytännön sovellukset

Select...

Test Error Prediction

LW Finder predicts strain measurement errors before physical testing. Engineers can evaluate design changes virtually, improve sensor placement, and increase data quality, reducing test uncertainty and minimizing costly re-testing.