當(dāng)前位置：首頁 > 熱點(diǎn)新聞> 新技熱點(diǎn)
Abaqus培訓(xùn)之自適應(yīng)網(wǎng)格Adaptive Remeshing功能簡介
ABAQUS軟件 Adaptive remeshing通常用于精度控制，通過迭代生成多個(gè)不同尺寸的網(wǎng)格，以確保在指定分析步中得到優(yōu)化后的網(wǎng)格。該方法僅適用于Abaqus/Standard分析?；玖鞒倘缦拢?/span>
1 網(wǎng)格類型需要設(shè)置為tet、tri或者quad-dominated(advancing front algorithm)，無需對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行額外的局部細(xì)化。
2 根據(jù)工況設(shè)置合理的remeshing rules，需要指定Region、Step and Indicator、Sizing Method 和 Constraint
3 完成分析后，由Module Mesh→Adaptivity→Manual Adaptive Remesh→Remeshing Model更新網(wǎng)格。
Adaptive remeshing在滿足網(wǎng)格離散誤差指標(biāo)目標(biāo)的前提下，獲得理想解決方案，同時(shí)減小單元數(shù)量，降低分析成本。以下圖為例，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)網(wǎng)格局部細(xì)化，提高了圓角周圍應(yīng)力結(jié)果的質(zhì)量。
 |  |
 |
|
注意事項(xiàng)：
Remeshing Rules
根據(jù)工況需求指定Region、Step and Indicator、Sizing Method和Constraint
 |
|  |
其中Sizing Method：
Default methods and parameters
默認(rèn)情況下，除了ENDENERI和HFLERI之外，所有的Error Indicator Targets都使用至小/至大控制網(wǎng)格尺寸算法。ENDENERI和HFLERI采用均勻誤差分布算法。同時(shí)Error Indicator Targets設(shè)置為Automatic target reduction。
Uniform error Distribution
迫使模型中每個(gè)單元的尺寸滿足指定誤差目標(biāo)。在大多數(shù)情況下，可以獲得一個(gè)全局收斂的網(wǎng)格。
Minimum/Maximum control
選擇至小/至大控制網(wǎng)格大小算法來控制網(wǎng)格密度在至小和至大值的基礎(chǔ)解的位置。
Error Indicator
對(duì)于linear response和monotonic response，增量步的error indicator即為該工況下模型的十分極端狀況，可以使用該指標(biāo)重構(gòu)網(wǎng)格。因此無需記錄整個(gè)求解過程。
對(duì)于經(jīng)歷應(yīng)力應(yīng)變反轉(zhuǎn)的對(duì)稱模型，如果采用不記錄求解歷史的Error Indicator(以Mises stress為例)，中間過程中的峰值應(yīng)力不會(huì)被記錄，重構(gòu)網(wǎng)格的質(zhì)量就可能存在問題。
ABAQUS需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容較多，您如果需要更多ABAQUS培訓(xùn)課程或ABAQUS學(xué)習(xí)教程，歡迎隨時(shí)聯(lián)系微辰三維-達(dá)索官方培訓(xùn)認(rèn)證學(xué)院，我們將為您提供免費(fèi)的ABAQUS基礎(chǔ)培訓(xùn)視頻及ABAQUS定制化課程服務(wù)。
.png)