奥尔巴尼 奥尔巴尼（Albany）是用于解决和分析多物理场问题的隐式，非结构化网格，有限元代码。 GitHub站点上的Albany存储库包含数百个回归测试和示例，这些示例演示了代码在各种问题上的功能，包括流体力学，固体力学（弹性和可塑性），冰盖流动，以及许多其他应用程序。 奥尔巴尼网页位于 特征 复杂的多物理场问题分析 在某些条件下在加热的管束周围形成的von Karman涡街的插图 软件架构 奥尔巴尼（Albany）充分利用了框架，该框架可从以下网站获得： git clone https

有限元编程学科实验室 Kateryna Boiko IT-71 实验室位于不同的分支机构中： 实验1： ： 实验2： ： 实验3： ：

Who_is_Hhsatt 关于 您好，访客！ 姓名：佐藤TO保所属：北海道大学研究方向：利用人工智能优化电动机的拓扑/通过仿真对磁性复合材料进行建模和分析 什么是拓扑优化？ 拓扑优化是优化机器（即电机）形状的绝佳选择。 它执行自由转换，包括生成和删除Kong。 通过生成许多形状并进行分析，我们可以提高机器的性能。 我们采用有限元方法（FEM）来评估形状的性能，并采用遗传算法（GA）来生成出色的形状。 此外，我们使用深度学习来加速优化。 教育 2016-2020，北海道大学（工学部） 20

AI-mag：利用FEM / ANN进行电感建模和设计 AI-mag是用于电力电子电感器优化的MATLAB工具箱（也使用COMSOL和Python）。 该工具的目标是将有限元方法（FEM）的准确性与人工神经网络（ANN）的评估速度相结合。 该项目由苏黎世联邦理工学院的电力电子系统实验室开发，可通过BSD许可获得。 该代码也可以在ETH数据存档中找到。 更准确地说，实现了以下工作流程： 用FEM热和磁仿真（COMSOL）来仿真许多设计 从FEM仿真中提取重要的绩效指标 使用简化的分析模型提