Для решения набора уравнений доступны две прямые решающие программы и одна итеративная.
В анализе конечных элементов задача представлена набором алгебраических уравнений, которые должны быть решены совместно. Существует два класса методов решения: прямой и итеративный.
Прямые методы решают уравнения, используя точные числовые методы. Итерационные методы решения уравнений используют способы аппроксимации, где в каждой итерации предполагается решение, а связанные с ним погрешности подсчитаны. Повторы продолжаются до тех пор, пока погрешности не становятся приемлемы.
Программа предлагает следующие возможности:
| Авто |
Программное обеспечение выбирает решающую программу на основе типа исследования, параметров анализа, условий контакта, и т. п. Некоторые параметры и условиями применимы только либо для Direct Sparse, либо для FFEPlus. |
| Direct Sparse |
Выберите Direct Sparse, если:
- ваш компьютер оснащен несколькими процессорами и обладает достаточными ресурсами ОЗУ;
- требуется решить модели с непроникающим контактом;
- требуется решить модели деталей с очень разными свойствами материала.
Для выполнения линейного статического анализа на каждые 200 000 степеней свободы требуется 1 ГБ оперативной памяти. Решающей программе Direct Sparse требуется примерно в 10 раз больше памяти, чем решающей программе FFEPlus.
|
| FFEPlus |
Решающая программа FFEPlus использует усовершенствованное переупорядочение матрицы, что делает ее более эффективной для больших задач. В целом FFEPlus быстрее решает задачи со степенями свободы более 100000. По мере увеличения объема задачи эффективность программы возрастает. На каждые 2 000 000 степеней свободы требуется 1 ГБ оперативной памяти.
|
| Large Problem Direct Sparse |
Использование улучшенных алгоритмов распределения памяти помогает решающей программе Large Problem Direct Sparse в обработке проблем моделирования, сложность которых превышает возможности физической памяти вашего компьютера. При первоначальном выборе решающей программы Direct Sparse и в связи с ограниченными ресурсами памяти при отыскании решения, отличного от базового, отображается предупреждение о необходимости переключения на Large Problem Direct Sparse.
Решающая программа Large Problem Direct Sparse (LPDS) более эффективно использует ресурсы нескольких ядер процессора, чем FFEPlus и Direct Sparse.
|
| Intel Direct Sparse |
Для статических, термических, частотных, линейных динамических и нелинейных исследований доступна решающая программа Intel Direct Sparse. С помощью использования улучшенных алгоритмов распределения памяти и возможности многоядерной обработки решающая программа Intel Direct Sparse повышает скорость данного решения для проблем моделирования, которые решаются внутри ядра.
|
Выбор решающей программы
Автоматический выбор решающей программы - параметр по умолчанию для статических, частотных, потери устойчивости и термических исследований.
В случае многозоновых контактных задач, где площадь контакта находится путем нескольких контактных итераций, более предпочтительна решающая программа Direct sparse.
В то время как все решающих программы являются эффективными для небольших задач (25000 степеней свободы или менее), могут быть большие различия в эксплуатационных характеристиках (скорость и использование памяти) при решении больших задач.
Если решающая программа требует дополнительную память, большую, чем доступно на компьютере, то решающая программа использует дисковое пространство для хранения и извлечения временных данных. Когда возникает такая ситуация, вы получаете сообщение, информирующее, что решение выходит из ОЗУ, и процесс решения замедляется. Если количество данных, которое должно быть записано на диск, очень большое, то процесс решения будет крайне медленным. В таких случаях (для статических и нелинейных исследований) используйте Large Problem Direct Sparse.
Следующие факторы могут помочь с выбором соответствующей решающей программы:
| Размер задачи |
В общем, FFEPlus быстрее в решении задач со степенями свободы более 100000. Она становится более эффективной, когда задача становится более крупной. |
| Компьютерные ресурсы: доступный объем ОЗУ и несколько ЦП (основные или процессоры) |
Решающей программе Direct Sparse требуется примерно в 10 раз больший объем ОЗУ, чем решающей программе FFEPlus. Чем больший объем памяти доступен на компьютере, тем быстрее она будет работать. Large Problem Direct Sparse использует возможность многоядерной обработки и повышает скорость решения для статических и нелинейных исследований. |
| Свойства материала |
Когда модули упругости материала, используемые в модели, значительно различаются между собой (например, сталь и нейлон), итеративные методы могут быть менее точны, чем прямые. В таких случаях рекомендуются прямые решающие программы. |
| Функции анализа |
Анализ с контактами без проникновения и связанными контактами, выполняемыми с помощью уравнений ограничения, обычно выполняется быстрее с помощью прямых решающих программ. |
В зависимости от типа исследования применяются следующие рекомендации.
| Статический |
Используйте программы Direct Sparse и Large Problem Direct Sparse, если имеется достаточно объема ОЗУ и несколько ЦП, для решения следующих задач:
- модели с контактами без проникновения, особенно если включены эффекты трения;
- модели с деталями, свойства материалов которых значительно различаются;
- модели с комбинированной сеткой.
Для линейного статического анализа решающей программе Direct Sparse требуется 1 ГБ ОЗУ для каждых 200000 степеней свободы. Итеративной решающей программе FFEPlus требуется меньший объем памяти (ок. 2 000 000 степеней свободы на 1 ГБ ОЗУ).
|
| Частота и потеря устойчивости |
Используйте решающую программу FFEPlus для расчета любых мод твердого тела. Тело без каких-либо ограничений имеет шесть мод твердого тела.
Используйте решающую программу Direst Sparce для следующих задач:
- учет влияния нагрузки на собственные частоты;
- модели с деталями, свойства материалов которых значительно различаются;
- модели, в которые несовместимые сетки связаны с помощью уравнений ограничения;
- добавление мягких пружин для стабилизации недостаточно поддерживаемых моделей (исследования потери устойчивости).
Simulation использует метод итерации в подпространстве в качестве метода вычисления собственного значения для решающей программы Direst Sparse и метод Ланцоша для решающей программы FFEPlus. Для итеративных решающих программ, например FFEPlus, метод Ланцоша более эффективен. Подпространство может использовать подстановку решающих программ Direct (Sparse) вперед и назад в пределах цикла итерации для вычисления собственных векторов (необходимо только один раз разложить матрицу). Это невозможно для итеративных решающих программ.
|
| Термические |
Термические задачи имеют одну степень свободы (DOF) на узел, поэтому их решение обычно занимает гораздо меньше времени, чем решение конструкционных задач с таким же количеством узлов. Для очень больших задач (имеющих более 50000 степеней свободы) используйте решающую программу Large Problem Direct Sparse или FFEPlus. |
| Нелинейные |
Для нелинейных исследований моделей, которые имеет более 50000 степеней свободы, решающая программа FFEPlus более эффективна в выдаче решения за малый период времени. Решающая программа Large Problem Direct Sparse может действовать и в небазовых решениях. |
Статус решающей программы
Окно Статус решающей программы отображается при запуске исследования. Кроме данных о состоянии оно отображает:
- Использование памяти
- Прошло времени
- Данные об исследовании, такие как степени свободы, число узлов, число элементов
- Данные о решающей программе, например, тип решающей программы
- Предупреждение
Все исследования, пользующиеся решающей программой FFEPlus (итеративной), дают Вам возможность доступа к графику сходимости и параметрам решающей программы. График сходимости помогает Вам визуализировать процесс сходимости решения. Параметры решающей программы помогвют Вам манипулировать итерациями решающей программы для улучшения точности или скорости получения менее точных результатов. Можно использовать существующие значения решающей программы или изменить:
- Максимальное допустимое число итераций (P1)
- Порог остановки (P2)
Чтобы улучшить точность, уменьшите значение порога остановки. В ситуациях с медленной сходимостью можно улучшить скорость с менее точными результатами путем увеличения значения порога остановки или уменьшения максимального числа итераций.