尼龙网的网格模型简化怎样简化，要做，

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-08-05 03:14 标签： 3d模型简化
起安全库存的如何计算?就目前企业中几种安全库存设置模型做简化分析
经常在培训课程中，有学员问起安全库存的如何计算的问题。这确是一个很现实的问题，因为企业常为断货脱销而苦恼，同时，这也是一个伪命题，试问，库存多少为安全?因为此逻辑犯了一个根本性错误，就那是静态的思维来管理动态的事物。供应链管理本质是供应和需求的平衡，而上游供应商的供应水平和下游的客户需求水平都是动态的。这就是为什么用ERP软件跑出的物料需求计划使得库存高涨，同时又断货频繁的问题所在。下面我们就目前企业中几种安全库存设置模型做简化分析。　　模型一：安全库存=紧急订购天数*日平均需求量　　点评：这是最基础最差的库存计算模型了，两个变量都是动态不可控制的。做与不做没有太大差别。　　模型二：安全库存=平均日销量*(安全天数+采购周期+2)　　安全天数：可以根据运营特征自行设计　　采购周期：取近三次采购周期平均值　　平均日销量：7天占70% 15天占20% 30天占10%　　点评：较之模型一有所改善，在平均日需求上加了权重分配。　　优点是数据获取简单，易操作。而问题在于加入主观因素太多，权重分配依据是什么?不同周期市场因素对供应链的反映是不一样的。对成熟实用型产品，可以起到一定辅助决策作用。　　模型三：安全库存标准差= QC=√`R(QS2)+`S2(QR2)　　安全库存=Z*安全库存标准差　　`R:平均补货周期(天数)　　`S ：平均需求量　　QS：单位需求量标准差　　QC：安全库存的标准 差　　QR：补货周期的标准差　　Z:安全系数　　附Z值表：
　　点评：这是考虑到需求和供应波动性的安全库存控制法，能实现库存水平适中与客户需求的最大化满足。前提是历史需求和历史补货周期符合正态分布。如果有季节性因素、天气因素、促销因素、政策因素等导致供应链波动过大，此方法将失去效果。　　我在供应链管理领域从业10余年，接触企业上百家，这个困惑仍未能解开，只能说是一直在路上。8月与深圳某供应链管理公司一起探讨研究的基于“动态库存管理模型”，经过数轮模拟，在压缩库存、降低缺货频率方面能起到非常好的效果。当然该模型不是放之四海而皆准，针对快销生产型或流通型企业而言尤有成效。下面一起来做一个简单模拟：　　模型假设：　　供应链中有四个环节，依次为： NDC LDC RDC retailer　　模拟周期：7月30日—8月23日(25天)　　各环节成本如图示： 用来分析供应链成效
　　这是传统预测下供应链运营效益分析：(版面有限，8月4日—24日的数据被隐藏)
　　说明：在需求随机，供应链总成本为61.5单元成本。当我们运用动态预测模型，预估未来30天或更长的需求情景下，前置期不变，以终为始，情景将大为不同：
　　供应链总成本将降至11.5单元成本(同样，版面有限，隐藏中间轮次的数据)，这是整体库存水平下降和缺货概率降低而实现的。这里你可能要问，如何以终为始呢?这就是我们模型的关键了：
　　以上为货物流图示。左侧AUD 表示取一个周期历史一周七天每天的需求数量，供应链中各环节的安全系数依次为：
　　Rate max与Rate min 为需求阙值 ,需根据历史各类影响因素(促销/天气/媒体/政策/节假日等)产生实际数据主观确定，是动态可调的。导入这些，模型就可以自动生产ACTUAL SALES 量了。然后按照这个量来制定补货计划，就能实现库存水平最低，客户满足率最高的库存管理。　　库存问题是一道永远没有最佳答案的讨论题，该模型不能保证100%解决你的问题，起码在降库存比例，减少缺货频率上一定能起到立竿见影之成效。如果你是快销;如果你有库存高涨;如果你常常断货……的困惑，期待与你交流。你的意见对我非常重要。
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逛了这许久，何不进去瞧瞧？为什么cae划分网格前要简化模型
*首先要说一声抱歉，上篇文章“CFD基础（二）—有限体积法的控制方程原理简介”有很多不清晰的地方，可能也给大家阅读造成了困惑，我已经将其删除，后续CFD的内容可能会进行一些调整，方便大家系统性的理解，谢谢你的支持*
如果把FEA分析看作一个黑箱，我们赋予一定的条件然后输入，然后FEA给我们计算输出结果。这里面有个简单的道理就是：无论多么好的程序，它分析结果的好坏也要依赖于输入数据的精度，无法使结果以高于输入数据的精度输出，也就是说，把形状完整地输入的话是最好的。
把形状完整地划分，理论上如果每个单元都通过检查（单元质量的检查后续会讲解到），那么结果应该是最好的。但现实却不是这样，这个前面我们也提到过。要考虑这两个方面：如果不简化模型，要适应模型那些微小细节，就需要划分尽量小的单元（而且有时候不一定能成功），而单元越小，计算机求解时间越长，有时候甚至导致计算机内存爆满而死机。如果模型本身又很大，网格数量可能就会是天文数字。微小细节的地方，网格质量往往不怎么好，如果强行求解，求得的结果收敛性可能很差，准确度反而不好。
关于第1点，这里补充说明一下，一般计算机的求解时间随着单元数量的增加而呈指数函数增加。我们来做个假设，假设100000个单元情况下，计算时间为1s：
那么当单元数量为1000000时，带入可得计算时间大约为8103s（135min），这是非常耗时的，而且你的电脑很可能在计算中崩溃（软件求解时，会把临时数据存到C盘，数据量会随着计算时间的增加而不断积累，几个G，甚至几十个G的数据量很正常）
所以，在划分网格前进行模型的简化是非常必要的，特别是有很多微小细节的模型。如下图所示的小孔和小圆角等。如果不简化模型，划分单元后就会这样:
这些单元往往形状扭曲，很难通过软件的单元质量检查，如果要通过检查，需要把单元划分的特别小，而且往往也不一定行得通。那么可能有人要问了：我需要做哪些简化？一般需要对模型这4种类型进行简化：（1）对结构特性没有太大影响的小孔（通孔，填料槽等等）（2）对结构特性没有太大影响的小圆角（3）可以合并到一起的小平面（4）小的边缘
上面提到的这些在简化后，不会对结果有什么影响。这里所说的不影响结构的特性，一般指结构的刚度，这种简化的程度需要大家在实践中去摸索，如果单元划分不成功，很可能就是某些单元的问题，这时你就可以定位到这些单元去简化模型。
另外，有些CAE分析软件就自带模型的简化模块，但建议大家最好在CAD软件中画3D模型时就简化好再导入到CAE分析软件中，因为在CAD模块里简化是最方便快捷的。
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