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신제품

RecurDyn(리커다인)

제품번호 -
기본사양 -
모델명 -
제조사 FunctionBay.Inc.
제조년월 매년
거래가능지역 전국

제품상세정보

  운동하는 기계의 구조 해석을 위해서는 동하중(dynamic load history)이 필요합니다. 이것은 계측 또는 동역학 해석을 통해 구할 수 있으며, 이 과정에서 근간이 되는 동역학은 모든 CAE 해석의 시작으로 볼 수 있습니다. RecurDyn은 다물체 동역학을 시작으로 구조해석, 최적설계, 자동제어를 포함하는 전문 CAE 프로그램으로 진화해왔습니다. 특히, 기계제품에서 Mechatronics(mechatronics = mechanics + electronics)의 중요성이 날로 증가하고 있으며, 이를 반영한 CAE 해석은 필수적입니다. RecurDyn은 하나의 해석기(solver)로 기계 플랜트와 제어 플랜트를 가장 효율적으로 해석합니다. RecurDyn은 동역학 프로그램으로는 세계 최초로 FEM의 Nodal Method와 자체 Mesher 기능을 동시에 탑재하는 혁신을 이루었으며, 피로 해석 기능을 추가하여, 하중 분석에서부터 피로 해석까지 프로그램 하나로 해결 하는 해석의 완결성을 이룬 프로그램 입니다.
 
1.Professional
RecurDyn/Modeler는 해석 모델을 생성하기 위한 RecurDyn의 Pre-Processor입니다. Windows 환경에 익숙한 사용자를 위해 개발 초기 부터 Windows 환경에서 제작 되어 제품을 처음 접하는 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록 친숙하게 제작 되었습니다. 동역학 모델의 가장 기본이 되는 body, joint, force, contact에 관한 요소를 모두 포함하여, 사용자는 RecurDyn/Modeler를 사용하여 모델 제작을 시작 할 수 있습니다. 또는, 기존의 CAD 파일이 있는 경우, CAD 모델을 Parasolid, STEP, IGES, ACIS, CATIA 형식을 이용하여 읽어 드릴 수 있습니다. 기본적으로 RecurDyn은 Parasolid 커널을 사용 하기 때문에 CAD interface의 확장성이 우수 합니다.
 
2.Fflex
강체 시스템과 FE로 표현된 유연체 시스템을 한 적분기에서 직접 해석합니다. 따라서, 시간에 따른 유연체의 비선형 동적 거동, 동응력 및 변형률을 해석할 수 있으며 MBD 솔버와 FEA 솔버가 통합되어 다른 Package 사이의 불필요한 데이터 전달이나 cosimulation 기술이 불필요 합니다.
 
3.Rflex
RecurDyn/RFlex는 구조해석소프트웨어로부터 FE모델을 가져와 선형탄성효과를 고려한 탄성기구해석을 가능하게 해주는 툴킷으로, 해석하고자 하는 시스템에 필요한 변형모드를 고려하여 해석함으로써 방대한 시간이 소요되는 유연체 동역학 시스템의 해석을 빠르게 해석할 수 있도록 해줍니다.
 
4.Linear
시스템의 특성을 얻기 위해서는 선형모델이 필요합니다. RecurDyn으로 모델링 한 다물체 동역학 모델은 비선형 시스템 모델이며 RecurDyn/Linear는 이런 비선형 시스템 모델을 선형화(Linear approximation)를 하여 선형 모델을 구하여 줍니다. RFlex에서 사용한 Modal 주파수는 시스템의 선형 모델에 포함이 됩니다. 구해진 선형모델을 가지고 Eigen value 해석을 하며 또한 MATLAB과 같은 제어 소프트웨어에서 사용하기 편한 방법으로 '내보내기'가 가능합니다.
 
5.Colink
CAE 고객들에게 친숙하고 쉬운 UI를 통해 제어기를 설계할 수 있도록 개발된 프로그램입니다.
제어용 소프트웨어에서 일반적으로 사용하고 있는 블록 모델링 기법을 기반으로 하고 있으면서도 CAE사용자들이 손쉽게 사용할 수 있게 최신 MS Office 스타일의 UI를 채용하고 있습니다. 또한, C-언어를 완벽하게 지원하는 스크립트 엔진인 Ch엔진을 채용하여 개인이나 사내에서 기존에 활용하고 있었던 c 코드를 수정 없이 그대로 사용할 수 있게 해주는 Ch블록을 지원하고 있습니다. 뿐만 아니라, co-simulation 기법이 아닌 RecurDyn/Solver와 통합되어 해석을 수행하는 방식을 채용함으로써, 보다 정확한 결과를 cosimulation 기법에 비해 최대 100배 빠르게 제공할 수 있습니다.

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|2016.07.19
좋은 정보네요^^

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