Dois solvers Direct e um solver interativo estão disponíveis para a solução do conjunto de equações.
Em uma análise de elementos finitos, um problema é representado por um conjunto de equações algébricas que devem ser resolvidas simultaneamente. Há dois tipos de métodos de solução: direto e interativo.
Os métodos diretos resolvem as equações usando técnicas numéricas exatas. Os métodos iterativos resolvem as equações usando técnicas de aproximação nas quais, em cada iteração, uma solução é pressuposta e os erros associados são avaliados. As iterações continuam até que os erros tornem-se aceitáveis.
O software oferece as seguintes opções:
| Automático |
O software seleciona o solver com base no tipo de estudo, opções de análise, condições de contato, etc. Algumas opções e condições só se aplicam diretamente aos solvers Direct Sparse e FFEPlus. |
| Direct Sparse |
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| FFEPlus (iterativo) |
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| Direct Sparse com problema complexo |
Disponível para estudos estáticos e não lineares. O solver pode tratar casos em que a solução está saindo do núcleo. |
Escolher o Solver
A opção de solver Automático é predeterminada para estudos estáticos, de frequência, de flambagem e térmicos.
No caso de problemas de contato de áreas múltiplas, onde a área de contacto é encontrada por meio de várias iterações de contato, o Solver Direct Sparce tem preferência.
Embora os dois solvers sejam eficientes para problemas pequenos (25.000 DOFs ou menos), pode haver grandes diferenças de desempenho (velocidade e uso de memória) na resolução de grandes problemas.
Se o solver exigir mais memória que a disponível no computador, ele usará espaço em disco para armazenar e recuperar dados temporários. Quando isso acontece, o sistema exibe uma mensagem informando que a solução será deslocada da memória central para a periférica e seu progresso é desacelerado. Se a quantidade de dados gravados em disco for muito grande, o progresso pode se tornar extremamente lento. Nesses casos (em estudos estáticos e não lineares), use o Direct Sparse para grandes problemas.
Os seguintes fatores o ajudam a escolher o solver mais apropriado:
| Tamanho do problema. |
Em geral, o FFEPlus é mais rápido para resolver problemas com graus de liberdade (DOF) superiores a 100.000. Esta técnica será mais eficiente quanto maior for o problema. |
| Recursos computacionais: Memória RAM disponível e número de CPUs (núcleo ou processadores) |
O solver Direct Sparse requer cerca de 10 vezes mais memória RAM do que o solver FFEPlus. Ele se torna mais rápido quando a memória do computador é maior. O Direct Sparse para grandes problemas utiliza a capacidade de processamento multicore e melhora a velocidade de solução para estudos estáticos e não lineares. |
| Propriedades do material |
Quando os módulos de elasticidade dos materiais usados em um modelo forem muito diferentes (como Aço e Náilon), os métodos iterativos podem ser menos precisos do que os métodos diretos. Os solvers Direct são recomendados nesses casos. |
| Recursos de análise |
A análise com contatos Sem penetração e Unido impostos por meio das equações de restrição será normalmente resolvida mais rápido com os solvers Direct. |
Dependendo do tipo de estudo, as seguintes recomendações se aplicam:
| Estático |
Use o Direct Sparse e o Direct Sparse para grandes problemas quando tiver memória RAM suficiente e várias CPUS para a solução de:
- Modelos com contato Sem penetração, especialmente quando você ativar os efeitos de atrito.
- Modelos com as peças que têm propriedades do material bastante diferentes.
- Modelos de malha mista
Para uma análise estática linear, o solver Direct Sparse requer 1 GB de RAM para cada 200.000 graus de liberdade (dof). O solver FFEPlus iterativo requer menos memória (aproximadamente 2.000.000 dof / 1 GB de RAM).
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| Frequência e flambagem |
Use o solver FFEPlus para o cálculo de todas as modos de corpo rígido. Um corpo sem nenhuma restrição apresenta seis modos de corpo rígido.
Use o solver Direst Sparce para:
- Levar em consideração o efeito do carregamento nas frequências naturais
- Modelos com as peças que têm propriedades do material bastante diferentes.
- Modelos em que a malha incompatível é unida com as equações de restrição.
- Adicionar molas suaves para estabilizar modelos sem suporte adequado (estudos de flambagem).
O Simulation usa o método de iteração de Subespaço como o método de extração autovalor para o solver Direst Sparse e o método Lanczos para o solver FFEPlus. É mais eficiente utilizar o Lanczos com solvers iterativos, como o FFEPlus. O Subespaço pode utilizar a substituição de ida e de volta dos solvers Direct (Sparse) em seu loop de iteração para avaliar os autovetores (só precisa decompor a matriz uma vez). Isso não é possível com solvers iterativos.
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| Térmico |
Os problemas térmicos têm um grau de liberdade (DOF) por nó e, portanto, sua solução é geralmente muito mais rápida do que problemas estruturais do mesmo número de nós. Para problemas muito grandes (maior que 500,00 dofs), use o Direct Sparce para grandes problemas ou o solver FFEPlus. |
| Não linear |
Para estudos não lineares de modelos que possuem mais do que 50.000 graus de liberdade, o Solver FFEPlus é mais eficaz na resolução do problema em menos tempo. O solver Direct Sparce para grandes problemas pode tratar casos em que a solução esteja ficando fora do núcleo. |
Status do Solver
A janela Status do Solver é exibida quando você executa um estudo. Além das informações de andamento do processo, ela contém informações sobre:
- Uso da memória
- Tempo decorrido
- Informações específicas do estudo, como graus de liberdade, número de nós e número de elementos
- Informações do solver, como o tipo que está sendo usado
- Avisos
Todos os estudos que usam o solver FFEPlus (iterativo) permitem acessar a plotagem de convergência e os parâmetros do solver. A plotagem de convergência ajuda a visualizar como a solução está convergindo. Os parâmetros do solver permitem manipular as iterações do solver para que você possa melhorar a precisão ou a velocidade, neste caso com resultados menos precisos. Você pode usar os valores predeterminados do solver ou alterar o seguinte:
- Número máximo de iterações (P1)
- Limite de parada (P2)
Para melhorar a precisão, diminua o valor do limite de parada. Em situações de convergência lenta, você pode aumentar a velocidade com resultados menos precisos aumentando o valor do limite de parada ou diminuindo o número máximo de iterações.