<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>CurveFitting on MagicDPD: Magic Driven Product Development!</title><link>https://magicdpd.com/tags/curvefitting/</link><description>MagicDPD: Magic Driven Product Development! (CurveFitting)</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Sat, 14 Jul 2018 18:00:35 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://magicdpd.com/tags/curvefitting/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Вебинар по Signal Processing от Dynardo</title><link>https://magicdpd.com/posts/2018-07-14-vebinar-po-signal-processing-ot-dynardo/</link><pubDate>Sat, 14 Jul 2018 18:00:35 +0000</pubDate><guid>https://magicdpd.com/posts/2018-07-14-vebinar-po-signal-processing-ot-dynardo/</guid><description>&lt;p&gt;Вебинар по Signal Processing от Dynardo
Очередной большой вебинар от Dynardo посвящён очень востребованной мной фишке, которую я никак не найду время внедрить. В их системе optiSLang есть такая штука, как Signal Processing. Он может цепляться к расчетным системам ANSYS Workbench, напрямую к LS-DYNA или вообще к любым текстовым файлам.
Signal Processing позволяет извлекать из текстовых файлов результатов не просто единичные значения, а кривые зависимостей. После этого можно заставить систему провести настройку модели так, чтобы кривая, получаемая в расчете, совпала с заданной точностью с целевой кривой. В английском этот процесс обозначается термином curve fitting.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Таким образом Signal Processing становится если не незаменимой, то очень востребованной функцией в задачах калибровки моделей материалов или решении нестационарных задач.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;#ANSYS #CurveFitting #Dynardo #LSDYNA #Optimization #OptiSLang #SignalProcessing #Workbench
&lt;a href="http://bit.ly/2NaSjUw" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;http://bit.ly/2NaSjUw&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="http://bit.ly/2NaSjUw" target="_blank" rel="noopener noreferrer"&gt;http://bit.ly/2NaSjUw&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>