Adaptive 方法是以誤差預估為根據。其主要利用以下兩種方法來增進靜態專題結果的準確性：
h-Adaptive 方法
h-Adaptive 方法的概念是使用區域內具有高誤差的較小元素進行取樣分析。在執行專題及預估誤差後，軟體會自動進行必要的網格微調，以改善結果。
p-Adaptive 方法
p-Adaptive 方法的概念是使用區域內具有高誤差的較多有效元素進行取樣分析。在執行分析及預估誤差後，程式會增加區域內誤差大於使用者指定級別之元素的階數，並重新執行專題。p-Adaptive 方法不會更動網格。而是變更用來概算位移場的多項式。對所有的元素使用統一的多項式階數是缺乏效率的做法。軟體只會針對有必要的地方增加多項式的階數。此種方式稱作選擇性 p-Adaptive 方法。
此選項只受實體元素支援。核取此選項後，程式可能會執行問題數次。每經過一輪循環，程式都會評估整體及局部誤差，並判定是否需要再執行一次。
當符合下列一項條件時，程式就會停止循環：
- 整體準則收斂；
- 所有的局部誤差收斂 (即每個元素的結果合致)；或
- 達到最大循環數量。
您可以根據總應變能、von Mises 應力的均方根 (RMS) 或合位移的 RMS 來進行收斂檢查。
在此版本中，p-Adaptive 方法僅適用於實體元素，不支援薄殼。
使用 p-Adaptive 方法執行靜態問題後，您可以產生收斂繪圖。若需詳細資訊，請參閱檢視結果一章。
若需 Adaptive 方法的範例，請參閱線上學習單元。