在求解仿真时，总体稳定性和性能会有所改善，尤其是对于具有多个负载案例的线性静态算例。
性能改进的主要驱动因素是基于求解公式为优化性能而重组结构的事实。 优化的重新配置仅限于 Intel Direct Sparse 解算器。 对于采用多达 25 个负载案例的线性静态算例，可以观察到求解时间方面的明显改善。 注意以下情况：
- 压力、力和扭矩负载类型实现了 Intel Direct Sparse 解算器的性能优化。 所有其他负载类型、连接器和非零规定的位移不能在不同负载案例之间有所不同，否则您无法在求解过程中观察到任何性能优势。
- 对于以下情况，没有任何性能改进： 通过无穿透接触、虚拟壁接触、分布式横梁负载定义负载案例的线性静态算例，在负载案例、横梁顶点上的负载以及仅伸展或仅压缩弹簧上的负载均有所不同。
- 对于具有多个负载案例的线性静态算例，性能优势来自于全局刚性矩阵的因子分解。 全局刚性矩阵的因子分解（这会消耗绝全部求解时间的大部分）仅会进行一次，因为对于每个负载案例，其刚性矩阵完全相同。