西门子NX Convergent Modeling实现设计新突破

- 新技术助力工程师为3D打印优化零件设计
- 减少数据转换的需要，加快设计速度
- 独特功能简化扫描模型的逆向工程

西门子最新版NX™软件（NX 11）的Convergent Modeling技术，实现了数字化产品开发领域的又一重大突破。这一全新的建模范例将极大地简化对小面、曲面和实体组合而成的几何体进行处理的工作，避免耗时的数据转换。开创同类技术先河的Convergent Modeling将帮助工程师为3D打印优化零件设计，全面加快设计流程，让逆向工程成为产品设计领域更普遍、更有效的操作。不仅如此，NX 11还从多方面增强了一体化计算机辅助设计、制造和工程（CAD/CAM/CAE）解决方案，如由最新发布的Simcenter 3D软件所驱动的下一代3D CAE，并通过机器人加工和混合增材制造等工具提高了CAM生产效率。


“西门子不断对核心产品进行投资，以持续交付Convergent Modeling这样的创新技术。我们相信Convergent Modeling将改变数字化产品设计领域的创新规则。”Siemens PLM Software产品工程软件副总裁Joe Bohman表示，“我们预计Convergent Modeling将成为有效处理有小面的几何体的重要工具。作为业内独一无二的最新技术，Convergent Modeling有望显著的节约时间和成本，帮助消除易于出错的返工阶段，而这以往是处理扫描几何体时的常见问题。此外，这一新技术还将消除传统CAD建模的限制，为3D打印进行零件优化。NX11简化了设计流程，并为增材制造的发展提供支持，帮助企业将产品开发的创造性提升至全新的高度。”

产品设计的基础，部分依赖于可用的材料和制造方法。增材制造等新工艺使基于形状进行高效设计成为现实。当然，传统CAD技术本身就是为了支持传统制造方法而创造的。因此，若要使用它们为增材制造进行设计优化，其局限性自然显露无疑。但Convergent Modeling消除了这些局限，为设计人员提供操作灵活性，让他们可以利用增材制造所提供的材料和工艺，快速创建新型的最优形状。

同样的，Convergent Modeling也简化了扫描数据的处理过程。医疗、汽车和消费品等不同行业的用户越来越多地在设计过程中使用扫描3D数据。传统而言，对现有设计进行逆向工程是一个成本颇高、极其复杂的过程，因为扫描的数据要求通过人工将有小面的几何体转换为曲面和实体形态，然后才能将它们用于下一步的建模操作，而这个过程耗时冗长。不规则的形状尤其需要进行大量返工，才能用于3D打印、模具设计、分析以及其它用途。逆向工程的相关过程需要花费数天乃至数周的时间才能完成。但是利用Convergent Modeling，可以将扫描数据作为小面引入，在NX 11中直接进行操作，由此消除映射曲面、创建实体、以及人工创建任何其他形状的步骤，进而大幅减少上述返工。

通过Convergent Modeling，用户可以立即开始使用扫描数据，基于形状创建模具，将其包含于装配体中，对其进行分析，或执行任何其他常规的CAD操作。与此同时， NX 11中还新增了3D打印功能，允许用户直接从中NX进行3D打印； 二者相互结合，显著简化了增材制造过程。这一全新的突破性扫描、编辑和打印工作流程充分利用了微软3D打印功能，并支持3MF格式，有助于确保广泛的兼容性。

此外，NX 11还包含其他多项重要的增强功能。现在，Simcenter 3D支持NX中进行产品性能测试的所有仿真功能，实现产品性能预测。同时，Simcenter 3D还可作为独立的应用，为NX用户在设计和仿真任务之间切换实现无缝衔接。不仅如此，该功能还通过结合业内最佳的几何体编辑、关联仿真建模以及内置行业专门知识的多学科解决方案，加快了仿真流程。快速精准的解算器支持结构、声学、流体、热、运动和复合材料的分析以及优化和多物理场仿真。在NX 11中，Simcenter 3D引入了全新的旋转机械建模和仿真功能、新的内外声场环境、以及针对复合结构损伤分析的显著增强。

NX 11提供的先进制造技术将帮助制造企业增强加工的灵活性和准确性，缩短编程时间，并提高零件质量。NX CAM中的新型机器人编程功能拓展了车间的加工应用范围，利用六轴以上机器人确保大型复杂零件的精密加工。机器人加工功能实现了包括抛光和倒角等功能人工操作的自动化，通过提高可重复性来帮助制造企业交付高质量的零件。此外，增强的特征识别功能实现了多孔零件NC编程的自动化，编程时间缩短多达60%。通过NX CMM Inspection Programming的全新高速循环，进行测量时只需移动侧头即可，而无需移动CMM线性轴。全新的侧头触控方法提高了准确性，并将检测周期的速度提高至原来的三倍，请关注南极熊3d打印网。

来源：汽车动力网
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