概要

Cambridge Collaborative社のSEAM®ソフトウェアは30年以上にわたり、複雑な構造の中 / 高周波域の動的応答スタディに特に適した解析手法を提供してきました。

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SEAM の紹介動画 Cambridge Collaborative社とそのNVHソフトウェアであるSEAMの簡単な紹介ビデオ





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成功事例: Cambridge Collaborative社のSEAMをBMWの開発に使用 SEAMを使用したBMW社の成功事例に焦点を当てた資料 View BMW Success Story
SEAMは、自動車、航空機、建設用機器の運転室内の騒音と振動、および船舶からの放射騒音と宇宙船の振動音響を予測するためのソフトウェアです。その他の用途には機械騒音、工場騒音、建物音響が含まれます。

SEAMには、統計的エネルギー解析(SEA)機能が完全に実装されています。解析対象の複雑な動的システムは、まず基礎構造と音響要素に分割され、それぞれの部分構造と音響要素のモードはSEAサブシステムにグループ分けされます。サブシステム間のエネルギーの流れは、サブシステムのモードエネルギーと結合係数に比例するように保たれます。各サブシステムのすべての結合係数とパワーバランスがSEAMによって計算され、それによって導出された方程式が各サブシステムのモードエネルギーと応答について解かれます。

Cambridge Collaborative社について

Cambridge Collaborative(CCi)はソフトウェア、試験、研究開発、コンサルティングを含む、広範なエンジニアリングサービスを提供しています。これらのサービスは、一般的な騒音・振動の問題や統計的エネルギー解析(SEA)関連の作業に対応しています。Cambridge Collaborativeのエンジニアと科学者はSEAの専門家と見なされていますが、同社は試験とデータ解析、製品最適化、および製品設計の分野でも活発に活動しています。

SEAM は、Altair パートナーアライアンスを通して利用可能です。


利点

主な特長とメリット

  • 業界屈指のスピードを誇るSEAソルバー

  • 計算または測定した補強や与圧の効果をハイブリッドSEAモデルに組み込むことが可能

  • 時間変動入力荷重の過渡解析

  • 結合損失率およびモード密度を自動的に計算または指定した方法で計算

  • すべての構造要素の曲げにおける横せん断変形を補正

  • すべての減衰特性および材料特性を周波数依存として指定可能

  • 設計感度解析

  • 構造最適化プログラムとのインターフェース

  • 構造要素および音響要素からSEAサブシステムを自動生成

  • 構造点、音響点、線接続、面接続から、各自由度のSEA交差を自動生成

  • 損失率、吸音率、反射回数のいずれかを用いて音の減衰を計算

  • 流れ抵抗試験またはインピーダンス管試験によって簡素的に測定した材料特性を元に、多孔質繊維材またはフォーム材のタイプを特定

  • 伝達路定式化により、何層もの防音措置(繊維、フォーム、バリア、エアギャップ、パネルなど)における透過損失または吸音を予測

  • 自由層 / 拘束層構造減衰処理において、減衰、剛性、質量効果を計算

  • ハニカム材料、繊維材料、粘弾性材料の特殊な材料モデル

  • モード密度定式化のオプション

  • 交差コンプライアンス、防振マウント、質量のオプション

  • 流体荷重、コンポーネント荷重、定義済み伝導度のオプション

  • 周波数範囲や過渡特性などの解析パラメータの選択

活用される産業

SEAMは統計的エネルギー解析ソフトウェアの先駆けです。1980年、構造騒音と船舶の研究用に開発されたSEAMは、あらゆる産業にまたたく間に普及して、海洋事業、航空宇宙、自動車業界で採用された、最初の商用SEAソフトウェアとなりました。

製品インターフェイス

SEAMは、AltairのHyperStudyとのインターフェースを備えています。

ギャラリー

SEAM®ソフトウェアでは、複雑な構造の中 / 高周波のNVHを解析できます。 SEAMは、さまざまな車両の車室内の騒音と振動を予測するために使用されています。 SEAMは、大手造船企業などの数多くの企業の解析工程で採用されています。 SEAMでは、周波数依存の特性を定義し、シンボリックモデルを作成できます。
SEAM®ソフトウェアでは、複雑な構造の中 / 高周波のNVHを解析できます。 SEAMは、さまざまな車両の車室内の騒音と振動を予測するために使用されています。 SEAMは、大手造船企業などの数多くの企業の解析工程で採用されています。 SEAMでは、周波数依存の特性を定義し、シンボリックモデルを作成できます。
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