Structure et acoustique Articles de Blog
Examiner de plus près la technologie MEMS avec COMSOL Multiphysics®
Découvrez les avantages que la technologie MEMS apporte aux microphones et comment la modélisation et la simulation permettent de rendre le processus de conception de microphones MEMS plus efficace.
Modéliser le plissement avec COMSOL Multiphysics®
Le plissement est important pour l’ingénierie spatiale, l’ingénierie mécanique et la bio-ingénierie. Découvrez comment analyser le mécanisme sous-jacent du plissement grâce à la modélisation des matériaux de structure non linéaires.
Comment évaluer les contraintes en présence de singularités?
Explorez les propriétés des champs de contraintes présentant une singularité et découvrez des approches permettant de les évaluer dans COMSOL Multiphysics®.
Comment estimer les paramètres des lois de comportement non linéaires dans COMSOL Multiphysics®
Apprenez à estimer dans COMSOL Multiphysics® les paramètres des lois de comportement non linéaires des matériaux de structure à l’aide de plusieurs exemples de modèles.
Maximiser les fréquences propres grâce à l’optimisation de forme et l’optimisation topologique
La résonance mécanique peut causer des problèmes de fatigue dans les machines. Découvrez comment limiter les problèmes de résonance avec l’optimisation de forme et l’optimisation topologique.
Réponse impulsionnelle acoustique d’une enceinte intelligente à l’intérieur d’une pièce
La réponse acoustique d’une enceinte intelligente peut être modélisée à l’aide d’un couplage MEF–rayons disponible dans le logiciel COMSOL Multiphysics®. Pour en savoir plus, cliquez ici.
Développer de meilleurs résonateurs pour la technologie CMOS
Les technologies sub-GHz sont utilisées en masse pour la domotique, la surveillance des infrastructures, etc. Cette demande croissante nécessite de disposer de filtres et de résonateurs RF conçus de manière optimale.
Minimisation des contraintes: une approche heuristique pour améliorer le comportement en fatigue
2 modèles, un bracket et une jante, illustrent une méthode d’optimisation par gradient permettant d’utiliser une minimisation des contraintes de manière heuristique pour améliorer le comportement en fatigue.