技术赋能
助力客户实现价值
随着开发周期的持续缩短，OEM(整车制造商)面临着越来越严峻的挑战，必须在项目早期阶段就做出自信正确的设计决策。因此，计算机辅助工程 (CAE) 模拟仿真已成为至关重要的工具，而其成效完全取决于背后的材料数据的质量和相关性。
在奥升德 (Ascend)，我们积极推动材料技术的进步，始终致力于帮助 OEM 缩短开发周期，减少物理测试需求，并提升仿真结果与实际性能之间的吻合度，实现设计方案的快速验证与优化。
全面的技术支持
传统材料数据有其一定的局限性，通常是基于有限条件下的准静态测试。尽管这类数据对于基础筛选具有参考价值，但往往无法准确反映材料在实际车辆应用环境下的真实表现。在车辆实际服役过程中，材料往往需要经受以下考验：
高应变率载荷
由纤维取向引发的各向异性
随温度和湿度变化的材料特性
复杂的多轴应力状态
如若输入数据无法如实反映上述现实工况，OEM 则不得不采取保守的设计策略、增加原型样件的迭代次数，并投入高昂成本进行验证测试，以此来弥补数据缺陷所带来的风险。
奥升德的与实际CAE应用高度契合的材料表征方法经过精心设计，旨在与OEM的CAE建模需求高度契合，而不仅仅局限于标准的合规性测试。我们基于采用注塑成型的平板试样以确保纤维取向分布，对材料在贴近现实工况的条件下进行全面评估：
从准静态到高应变率条件下的拉伸力学行为
相对于材料流动方向的多种取向性能
高速弯曲响应特性
剪切、疲劳及多轴冲击性能
涵盖相关温度范围的测试分析
借助先进的测量技术，包括如下述视频所示的数字图像相关法(DIC)测量技术，我们能够实现全场应变分析，并提供对材料各向异性特性的深入洞察。而这些关键数据正是构建有限元分析(FEA)模型的必要输入数据基础。
在奥升德，我们对 DIC 数据采集技术所投入的资源极大地提升了 CAE 建模的质量与精度。通过提供关于材料在受载状态下实际变形情况的详尽测量数据，DIC 技术能够捕捉测试样本的应变分布，从而揭示材料在不同方向上的特性及局部区域的响应行为。
这些更为丰富详实的数据，使我们帮助客户更准确地校准与验证仿真模型，进而生成与材料实际性能高度吻合的 CAE 预测结果。总而言之，成熟的 CAE 材料数据有助于降低研发风险：
高速、精准的各向异性特性表征技术，能够显著提升 FEA 仿真结果与材料实际物理性能之间的吻合度；
减少物理测试需求，降低项目总成本；
准确可靠的仿真输入数据，能够有效减少对原型样件反复制造及在项目后期进行大量测试的需求；
在项目早期阶段即可实现更高效的决策制定；
可靠的材料模型能够赋予设计团队更早期的设计信心，从而有效缩短整个产品的研发周期；
实现更优异的 NVH 性能与结构优化效果；
能够游刃有余地在刚度、能量吸收能力与耐久性之间取得最佳平衡，从而避免因过度设计而造成的资源浪费。
以客户为中心
奥升德应用专家团队可为您设计量身定制的解决方案，凭借我们的产品和技术，可以使您的零部件获得令人满意的质量、性能和尺寸稳定性。
计算机辅助工程 (CAE) 模拟仿真：
设计优化
模流分析
CFD(流场)分析
结构分析
NVH(噪音)分析
热固耦合分析
材料、性能和工艺支持：
材料特性
热老化数据
部件测试
现场工艺
