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有限元自适应网格加密演示

3年前浏览3101

本文演示了如何通过前处理工具FasModal对Mesh进行全局加密,使用Nastran进行仿真,来达到提高计算精度目的。


在有限元分析中,精度是个绕不开的话题,因为离散,单元选择,数据截断,网格密度,质量等原因,会造成计算结果与实际结果产生误差,而通过自适应网格加密可以提高仿真精度,减少人为划分网格带来的误差。


在早期的CAE软件中没有自适应网格加密(self-adaptive mesh)的概念,网格的疏密程度主要依赖工程师的经验手动设定,而软件提供的网格尺寸也比较粗糙,比如较早版本的ANSYS中,网格提供了粗糙,非常粗糙,极其粗糙,一般,精细,非常精细,极其精细等多个等级的网格粗细度,现在回头看多少有点滑稽,但在当时PC机内存还在256M的年代,也实属无奈之举。


现在的仿真软件中,自适应网格加密基本成为标配,其方法是使用较稀疏的网格进行初次网格划分,调用求解器进行试算,然后在物理场变化较大或者误差较大的地方进行网格加密,再调用求解器计算,最后直到计算结果满足某种收敛标准(比如两次计算误差小于某值)。


理论依据:如果单元选择正确,网格越密,计算精度越高。基于此理论,采用如下网格加密策略:

1. 设置初始网格大小,建立有限元模型

2. 调用Nastran计算,得到计算结果的位移最大值 D1

3. 设置整体网格加密百分比 50%(可根据实际情况调整)

4. 重新建立有限元模型

5. 调用Nastran计算,得到计算结果的最大位移值 D2

6. 计算D2与D1的变化量:V = (D2-D1)/D1

7. 循环以上步骤,直到V小于某一数值为止。(也可设置循环次数来观察收敛情况)


基于此,静力仿真如下试验:

1. FasModal中建立有限元模型,四面体二阶单元(图1)。设置循环次数为3,加密比例为2(即网格尺寸为上次0.5)。每次仿真结束后,程序会自动读取结果,取得位移最大值,用以计算误差,收敛精度为5%(即两次计算最大位移值小于5%时候,停止计算)。

如图1

image.png

2. 网格大小分别设置为1X, 2X, 4X,5X

3. 输出结果:

1X:

image.png


2X:

image.png

4X:

image.png


5X:

image.png

最大位移:

1X :1.511

2X :1.695

4X :1.859

5X :1.900

第一次加密误差:(1.695-1.511)/1.511 = 12%

第二次加密误差:(1.859-1.695)/1.695 = 9%

第三次加密误差:(1.900-1.859)/1.859 = 2%


可以看出计算结果随着网格的加密在逐步收敛。在FasModal中可通过设置参数,自动实现网格加密全过程。


该方法优点:

1. 使用简单,即每次进行全局加密

2. 根据实验,大部分case只需加密5-6次左右 即可到达较好的收敛效果

缺点:

1. 参数设置需要经验,比如每次加密的比例,收敛精度控制。比如加密比例太大,网格太多,无法计算出结果;比例太小,循环计算次数会过多。

2. 因为使用全局加密,网格加密没有针对性,本例中使用了二阶四面体单元,网格数量随着网格尺寸减少成指数倍增加。在8X时候,因为网格过多,PC机已无法完成计算。

3. 不同单元所使用的迭代次数和结果也大相径庭,因此更适合单元固定的专业软件,不太适合通用软件。


在本例中,加密选择的参数为位移,一般来说,结构中的形函数会选择位移,所以位移准确度会高一些,也可以选择应力,应变为参数,在热分析中选择温度,CFD中选择压强或速度。商业有限元软件通常会对计算结果节点值进行平滑,因此可以在节点值梯度大的地方加密网格,这样加密更具有针对性。


除了网格加密之外,还可以根据计算的物理场数值,在梯度变化小或者对结果不敏感的地方将减少网格数量,使得网格的分布更加符合物理场的分布。这样会减少计算量,提高仿真效率。


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首次发布时间:2020-12-24
最近编辑:3年前
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