Metodi adattivi

I metodi adattivi si basano sulla stima degli errori. Esistono sostanzialmente due metodi per migliorare la precisione dei risultati degli studi statici:

Il metodo h-adattivo

Il concetto su cui si fonda il metodo h-adattivo è utilizzare elementi più piccoli nelle regioni con un'elevata incidenza degli errori. Dopo aver eseguito lo studio e la stima degli errori, il software affina automaticamente la mesh necessaria per migliorare i risultati.

Il metodo p-adattivo

Il concetto principale del metodo p-adattivo è utilizzare elementi più efficienti nelle regioni con un'elevata incidenza degli errori. Dopo aver eseguito l'analisi e la stima degli errori, il software aumenta l'ordine degli elementi nelle regioni con errori superiori al livello specificato dall'utente e ripete lo studio. Il metodo p-adattivo non cambia la mesh, bensì cambia l'ordine dei polinomi utilizzati per approssimare il campo di spostamento. L'utilizzo di un ordine di polinomi unificato per tutti gli elementi non è efficiente. Il software incrementa l'ordine polinomiale solo dove necessario. Questo approccio è detto metodo p-adattivo selettivo.

Questa opzione è supportata solo per gli elementi solidi. Quando viene selezionata, il software può ripetere il problema diverse volte. Al termine di ogni ciclo, il software valuta gli errori globali e locali e decide se procedere con un'altra iterazione.

Il software arresta i cicli quando una delle seguenti condizioni viene soddisfatta:

  • il criterio globale converge;
  • tutti gli errori locali convergono (ossia per ogni elemento) o
  • viene raggiunto il numero massimo di cicli.

È possibile basare la verifica della convergenza sull'energia di deformazione totale, sul valore quadratico medio delle sollecitazioni von Mises o sul valore quadratico medio degli spostamenti risultanti.

in questa release, il metodo p-adattivo funziona solo con gli elementi solidi, gli shell non sono supportati.

Dopo aver eseguito un problema statico utilizzando il metodo p-adattivo, è possibile generare i grafici di convergenza. Per ulteriori informazioni, fare riferimento alla sezione Visualizzazione dei risultati.

Per un esempio sui metodi adattivi, fare riferimento al Tutorial online.