CAE仿真分析误差主要来源有哪些？建议收藏看！

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之前分享了好几篇关于CAE仿真分析准不准的文章，今天主要来探讨的是CAE仿真分析中这个误差到底主要来源有哪些？只有弄清楚这个，我们才能避免因这些因素导致的CAE仿真分析出现不准。

在工程领域，CAE仿真分析的结果往往受到多种误差来源的影响，导致分析结果与实际情况存在偏差。以下是对仿真分析误差来源的详细阐述：

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建模误差：建模误差是CAE仿真分析中最常见的误差来源之一，主要是由于模型与实际物理系统之间的差异而产生的误差。这种误差主要源于建模过程中的简化和假设，具体包括以下几个方面：

 

①模型假设与简化：在建模时，为了简化计算，通常会忽略一些次要因素或假设材料属性是均匀的。这些简化可能导致与实际试验的结果偏差。

②几何建模误差：仿真中使用的几何模型可能与实际结构存在差异，包括尺寸、形状和表面粗糙度等。

③载荷和边界条件：仿真模型中的载荷和边界条件可能与实际试验中的设置存在差异，这将直接影响仿真结果的准确性。

④材料特性：材料的真实性能（如弹性模量、屈服强度等）可能随着温度、应变速率等因素而变化。如果在仿真中使用了不准确的材料模型，可能会导致结果不一致。

⑤动态特性忽略：在进行静态分析时，可能会忽略动态特性，导致模型无法完全反映实际物理系统的真实情况。

⑥网格划分细长比：细长比过大会造成较大误差，如果单元的细长比过大，在构建方程的时候刚度矩阵会变的复杂，计算量变大，计算机计算是有精度设置的，到小数点后多少位就要四舍五入，如果计算的次数多，四舍五入的次数增多，精度自然就下降了。

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离散化误差：离散化误差是由于将连续的物理问题离散化为有限个单元和节点时产生的误差。这种误差主要来源于以下两个方面：

①单元形状和尺寸：单元形状不良（如高度扁平或极长的单元形状）会导致数值解的不稳定性，而单元尺寸过大或过小也会影响计算的精度和稳定性。

②模型中元素的个数和每个节点的自由度：模型中元素的个数和每个节点的自由度直接影响离散化误差的大小。

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累积误差：在处理非线性或动态问题时，多次计算累积的误差会导致结果的不准确。这种误差主要来源于以下三个方面：

①数值积分规则：在有限元分析中，数值积分规则的选择和使用也会影响累积误差的大小。

②模型复杂度：模型的复杂度越高，计算过程中累积的误差可能越大。

③截断误差和舍入误差：在仿真分析中，由于计算机的精度限制，某些微小的数值差异可能会被忽略或四舍五入，从而导致结果产生一定的误差。

我们都知道在求解数学模型所用的数值方法通常是一种近似方法，这种因方法产生的误差称为截断误差或方法误差。例如，利用ln(x+1) 的Taylor公式：

 

实际计算时只能截取有限项代数和计算，如取前5项有：

这是产生的误差（记作R5）

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有限元方法的误差特性：有限元方法作为一种常用的数值计算方法，在CAE仿真分析中具有一定的误差特性。例如：有限元的形函数可能无法包括所有的变形方式，导致刚度偏大或位移下限性等问题。单元形状不良（如细长单元）可能导致变换矩阵接近奇异，从而引入额外的数值计算误差。

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应力解与位移解的精度差异：在以位移模式为基本未知量的位移有限元解中，应力解的精度通常比位移解的精度要低。这是因为应力的求解，要把位移结果做一下微分，得到应变，再乘以刚度矩阵得到应力。所以，这个微分的过程，就导致应力的精度比位移精度要低一些。

以上就是CAE仿真分析中的误差的主要来源，在实际实操的过程中，还与工程师的经验，CAE仿真软件，计算机硬件设备等有关。

CAE仿真分析误差来源复杂多样，需要在进行仿真分析时充分考虑和评估这些误差因素对结果准确性的影响。有误差不可怕，可怕的是你都不知道问题出现在哪。

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