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8年经验者如何比较三种主流钣金分析软件的(dynaform,autoform,pamstamp)

8年经验者如何比较三种主流钣金分析软件的(dynaform,autoform,pamstamp)

今天我又看见一个三种软件的比较,让我有冲动告诉大家我认为的真相,为什么每个人都一个比较列表,这个是偏向于pam的,之前我还看过一个偏向于dynaform的,再之前我还看过偏向于autoform,结论是谁摆在前面就是偏向谁的。哈哈

我用了8年的分析(三种软件都用过),美国日本欧洲我都去过,让我说说自己的想法吧,我说这些是为了让大家了解到我在说什么。

首先三个软件这样来分


1)初级用户以及工厂产品工艺设计组(抛开市场的价格来看),我个人认为应该选择autoform;这点大家都很清楚;但是到模具设计后的阶段应该选择DF或者Pam(你必须要学习了),因为一个高手可以用DF和Pam得到的结果直接来开模(包括起皱和回弹问题)但是AF的膜单元算法不是每个人都可以从结果把起皱(折叠太严重,不能计算了)回弹判断出来。膜单元的致命弱点,不能受太大的弯曲。他的4.0有Shell选项了,但是谁还会选择他呢,因为他的速度快的优势没有了。


2)学生及学者:那我劝你学习DYNAFORM吧,其求解器如此的开放,选择他的人,肯定能毕业。AF他的那点trick永远不会让你知道,过去,现在和将来。你学了永远没有成就感。而且dynaform的求解其lsdyna是Pam的求解器的老祖宗。pam是在70年代用dyna的公开代码发展起来的。


3)高级用户,我指得是不仅只做分析,而且要研发(材料,回弹,回弹补偿等等)那就不要选择AUOTFORM了。


然后再说一下使用情况,从全球来讲:

1)模具厂:AF相对多一些(欧洲和日韩),应为快,那些不准确的+经验可以克服,但是回弹解决的确实差点,DF次之,Pam最后。pam产品经过分分合合,让很多人不喜欢,尤其是老用户。而且Pam也较贵。

2)主机厂:在北美和中国DF多一些,因为dynaform是北美的产品,而北美的CAE甚至模具设计等几乎一半是中国人;欧洲AF和Pam多一些,因为是欧洲的产品,相信地域吧。比如日本用得最多反而是日本本土的Jstamp,它虽然用的是老的lsdyna求解器(lstc公司只给他们老的求解器),而eta和lstc是兄弟关系(不是老板是兄弟,是产品兄弟,这个是有渊源的,不再赘述了)。而Jstamp只有日文的,其他语言都没有,也没有什么DFE或者Die Design,他们喜欢自己的东西。喜欢保守秘密。基于这一点,我鼓励大家学金网格和fastamp,发展国产软件吧。中国缺少的不是有本事的人,缺少的是耐心和包装,扯得有点远。

3)在学校科研单位:DF永远多于其他,就向我说的,DF对学校价格便宜,而且永远让你有东西可研究和学习。

4)不考虑金钱的用户:三者都有,或者AF+DF;或者AF+PAM;还有一些较大的客户,就分组,不同的小组使用不同的产品,发挥各自的优缺点。

举例说明:美国三大之一DCX:AF+DF。产品组用AF,模具设计及研发用AFGM:AF+Pam+DF,他早期买了Pam,但是pam的网格质量不行,只好选择DF。

其实一般一个公司不会同时买DF和Pam从理论根基上讲,是一致的。当然细节也决定成败,但是领导买的时候,还没考虑到细节吧(开个玩笑)

到底哪个产品好,哪个产品坏,我们以2005年的国际会议numisheet2005为例(我认为我有资格来加以评论,因为我也亲自参加了会议的所有议程)

比如说第二个考题,横梁的回弹:AF4分报告;DF+lsdyna7份报告;Pam2份报告

先说Pam的2份报告:一个算得比较准确,一个算得完全不着边际,你说是软件的问题,还是使用者的问题;再说AF4份报告:有两个算得不错,另外两个算得也没有Pam的那个离谱,但是提交报告的人我看了:都是软件提供商和知名用户(Volve等),你怎么判断软件的好坏,还是人的水平?
最后说:DF+lsyna的7份报告,从报告的数量也可以看出使用的程度,有知名用户(GM等,有钢铁公司,有学校。精度也是各不相同,有的甚至和实验完全吻合,有的也不比Pam的结果好多少。

根据这个情况大家自己做个判断吧。我个人认为软件各自有自己的优缺点,根据你自己要求,目的选择吧。

还要补充一点(从模块角度):

一步算法(用于展料的):AF(有);DF(有:good);Pam(没有)u2X)z        y^?E0V%R8Q

AF也有简单的优化,但是应用于生产还有很长的路走

增量(算成形和回弹),上面都说了;

模面设计功能:AF(有:good,而且和成形分析系统性较强);

DF(有:OK,最新的版本改进非常明显good;但是和成形性的系统性有待提高);&{?&Q OO~Pam:(有:对面的出来功能不强),导出也不是很强

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