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LW Finder by LW Engineering est alimenté par Advanced Partner Alliance

Améliorez la simulation, améliorez l'ingénierie et optimisez la conception avec plus de 82 produits supplémentaires qui font déjà partie de votre offre. Découvrez des solutions tierces provenant d'une source unique et unifiée que vous connaissez et à laquelle vous faites confiance grâce à l'Alliance Advanced Partner (APA).
Les solutions APA sont proposées via le système de licences Altair Units, qui permet aux clients d'accéder à de multiples outils d'ingénierie à l'aide d'un pool de licences partagé. Cela réduit les obstacles à l'adoption et simplifie les achats pour vos clients.

Pourquoi Placement des jauges de contrainte?

LW Finder aide les ingénieurs à optimiser le placement des jauges de contrainte à l'aide de données de simulation pour mesurer avec précision les charges sur les structures. Il est destiné aux ingénieurs chargés des essais et de la durabilité qui travaillent sur des véhicules, des machines et des composants structurels. Le logiciel prédit la précision des mesures, permet de hiérarchiser les charges et réduit les risques liés aux tests en identifiant les problèmes potentiels de qualité des données avant le début des tests physiques.

Pas de réponse

Avantages

  • Des algorithmes génétiques rapides recherchent les emplacements et les angles possibles des jauges de contrainte pour trouver ceux qui entraînent la plus faible erreur de mesure.
  • La hiérarchisation des cas de charge permet aux utilisateurs de sélectionner les cas de charge qui doivent fournir les meilleures données.
  • La prédiction de l'erreur de mesure permet aux utilisateurs de s'assurer que les jauges de contrainte fournissent les données nécessaires et, dans le cas contraire, de reconcevoir ou d'annuler le test.

Fonctions phares

Applications dans le monde réel

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Prédiction des erreurs de test

LW Finder prédit les erreurs de mesure des contraintes avant les tests physiques. Les ingénieurs peuvent évaluer virtuellement les modifications de conception, améliorer le placement des capteurs et améliorer la qualité des données, tout en réduisant l'incertitude des tests et en minimisant les nouveaux tests coûteux.