本文摘要(由AI生成):
本文探讨了Abaqus软件中的两种求解器:Abaqus/Standard和Abaqus/Explicit,它们在处理不同类型问题时的优缺点。隐式求解器对于速度慢且相对线性的问题更有效,而显式求解器在处理快速且非常非线性的问题时更有优势。文章通过模拟圆柱体弯曲的实例,展示了两种求解器在处理同一问题时的不同表现。隐式分析在处理此类问题时可能会遇到收敛问题,而显式分析虽然可以得到结果,但可能需要更长的仿真时间。文章还介绍了质量缩放技术,可以通过增加质量来增加稳定时间增量,从而减少显式分析所需的时间。最后,文章强调了在选择求解器时应根据问题的特点进行权衡,并给出了何时使用哪个求解器的建议。
当谈论FEA中的隐式或显式时,谈论的是用于时间增量的算法,在两种情况下,模型的状态都是在多个时间点计算,新状态是根据旧状态计算的。使用显式算法,可以直接从当前状态下的可用数据计算新状态,基本上是一种推断。而使用隐式算法,不能直接从旧状态计算新状态,必须求解一个耦合的方程组,这需要非线性解算法,通常是Newton-Raphson方法。
单个显式增量的计算成本很小,所需的所有信息都可用,计算简单快捷。但是,时间增量不能太大,因为这样会变得不稳定,解上的误差会呈指数级增长。如果我们将其视为外推,远远超出已知范围的推断往往会给出错误的结果,特别是如果错误有机会相加。
可以使用的最大时间增量由 Abaqus 自动计算,称为稳定时间增量,稳定的时间增量随着单元尺寸的减小、密度的降低和刚度的提高而减小。具有最小稳定时间增量的单元决定了整个分析的时间增量,因此,单个形状不良的单元会极大地影响仿真时间。在整个分析过程中,稳定时间增量通常近似恒定,因此,一旦第一个增量完成,可以估计运行分析所需的时间。
隐式增量的计算成本要大得多,因为需要求解一个方程组,对于非线性分析,这甚至需要多次完成。因此,解决单个隐式增量将需要更多的时间和内存。另一方面,时间增量大小不受隐式算法稳定性问题的限制,通常允许比显式算法更大的时间增量。Abaqus/Standard(隐式求解器)中的增量大小通常由 Abaqus 根据Newton-Raphson方案收敛的难易程度自动确定。越是非线性,找到收敛解决方案的计算成本就越高。
在一个分析中不能同时使用隐式求解器和显式求解器。可以先使用一个求解器执行分析,导入结果,然后在使用不同求解器的第二个分析中从第一个分析结束时的状态继续。当将轻度预载荷(隐式)与极端载荷(显式)相结合时,或者当进行成形分析(显式)并想知道之后的弹性回弹(隐式)时,这尤其有用。
模拟圆柱体的弯曲。
模拟了一个空心钢圆柱体(用壳体元件建模)(图2),长500毫米,直径为100毫米,厚度为0.5毫米。上端和底端分别使用运动学耦合连接到参考点。底点完全受约束,顶点施加100 mm的位移。
使用 Abaqus/Standard 和 Abaqus/Explicit 来分析的。在 Abaqus/Standard 中,使用 1s 的步进时间,在 Abaqus/Explicit 中,使用 1 秒的步进时间或 0.1 秒的步进。
隐式分析未完成:在大约12.5%的阶跃时间内,由于收敛问题而停止。显式分析完成。隐式分析和快速显式分析的仿真时间 (0.1s) 处于相同的数量级。
变形形状占总模拟时间的10%,两种求解下相似:
随着显式分析的继续,它们都显示了屈曲行为,尽管并不完全相同。
这种屈曲行为导致隐式分析中的收敛问题,使用Riks分析可能会有所帮助。
在所有情况下,平均反作用力都是相似的(图4),与Standard分析相比,显式分析的反应力更具振荡性。需要过滤才能获得合理的值。
当负载施加得更快时,动能更大(图5),这在屈曲点之后是显而易见的变化。
Abaqus/Standard非常擅长快速解决具有大时间尺度的线性到轻度非线性问题,而对于极端非线性问题,它可以减慢速度或可能根本找不到解决方案。另一方面,Abaqus/Explicit擅长于具有小时间尺度的极端非线性问题,对于具有大时间尺度的问题,仿真时间可能长得令人望而却步。