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Abaqus結(jié)構(gòu)仿真軟件的非線性問題與解決方案

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了Abaqus結(jié)構(gòu)仿真軟件的非線性問題與解決方案。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

?無論是什么FEA 軟件,想要獲得非線性問題的一些解決方法始終沒有那么簡單。遇到問題是很常見的,那么下面就來看看Abaqus用戶克服這一類問題的解決方法吧。

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1. 簡化模型

從簡化模型開始,通過逐漸添加詳細(xì)信息來構(gòu)建它,例如可塑性和摩擦性可以在開始時排除。由于簡化模型工作正常,可以逐一添加詳細(xì)信息。它更容易找出收斂困難的來源,從而修復(fù)它。

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2. 位移控制

在許多情況下,并非所有接觸部件的自由度都受到限制,期望接觸會防止不受約束的僵硬身體運動。對于此類問題,建議使用位移控制而不是負(fù)載控制來建立初始接觸。對于未建立初始接觸的負(fù)載控制接觸問題,可能會發(fā)生不受約束的剛性身體運動。另一種選擇是在接觸界面引入粘性阻尼,以消除剛體運動。

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3. 增量大小

對于高度非線性問題,初始增量大小設(shè)置得足夠小。還將最大增量大小設(shè)置為小值,以防預(yù)期突然僵硬變化,否則它會跨越臨界點,可能需要更多迭代才能收斂。

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4. 可塑性

Abaqus 假設(shè)在應(yīng)力應(yīng)變曲線的最后指定數(shù)據(jù)點之后具有完美的塑料行為。一旦一個區(qū)域達(dá)到該點,它就無法抵抗進(jìn)一步的變形,因為它沒有剛度。它可能會導(dǎo)致收斂困難。建議添加一個具有較大應(yīng)變的附加數(shù)據(jù)點,以便最后一條曲線的斜度略有增加。

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5. 不可壓縮材料

使用混合元件進(jìn)行幾乎不可壓縮的材料。

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6.不對稱解算器

如果將摩擦包含在模型中,則會向方程系統(tǒng)添加不對稱的術(shù)語。默認(rèn)情況下,如果摩擦系數(shù)小于 0.2,Abaqus/Standard 使用對稱溶解器,如果摩擦系數(shù)高于 0.2,則調(diào)用不對稱解算器。假設(shè)當(dāng)摩擦系數(shù)低時,不對稱術(shù)語相當(dāng)小,對稱溶劑工作正常。對于較高的摩擦系數(shù),不對稱術(shù)語變得顯著,不對稱的解算器可以提高收斂率。

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對于使用"表面到表面"光盤接觸表面相對有限滑動的問題,即使摩擦系數(shù)小于 0.2,不對稱的術(shù)語也可能變得顯著,導(dǎo)致速度變慢,甚至沒有收斂。在這種情況下,必須調(diào)用不對稱的解決者來克服收斂困難。

Abaqus結(jié)構(gòu)仿真軟件的非線性問題與解決方案

圖1:調(diào)用不對稱解算器

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?一般來說,不對稱的解算器比每次迭代的對稱解算器更昂貴,但是,非對稱解算器所需的迭代通常較少,并且實現(xiàn)更快的收斂速度。

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7. 體積比例阻尼

對于局部不穩(wěn)定的準(zhǔn)靜態(tài)問題,使用自動穩(wěn)定功能來消散應(yīng)變能量。自動穩(wěn)定應(yīng)用體積比例阻尼來穩(wěn)定模型。

Abaqus結(jié)構(gòu)仿真軟件的非線性問題與解決方案
?圖2:針對局部不穩(wěn)定問題指定自動穩(wěn)定

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8. 線性搜索

在強(qiáng)烈的非線性問題中,默認(rèn)情況下在 Abaqus/Standard中使用的全牛頓解決方案技術(shù)有時可能會在平衡迭代過程中出現(xiàn)差異。為了解決這些困難,Abaqus 提供了可視為收斂增強(qiáng)技術(shù)的線搜索算法。線搜索算法檢測發(fā)散,并將比例系數(shù)應(yīng)用于計算的位移校正。其目的是找到一個更好的配置,這將有助于克服分歧。

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默認(rèn)情況下,在使用全牛頓方法時,線路搜索算法無法啟用。搜索過程可以通過將參數(shù)設(shè)置為以下圖所示的合理值來激活。此處表示行搜索迭代的最大數(shù)量。

Abaqus結(jié)構(gòu)仿真軟件的非線性問題與解決方案

圖3:激活搜索算法

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?線搜索不僅在因背離而無法實現(xiàn)平衡的情況下有用,而且還可以提高收斂速度緩慢問題的收斂率。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-455910.html

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到了這里,關(guān)于Abaqus結(jié)構(gòu)仿真軟件的非線性問題與解決方案的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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