什么是收敛?发散的可能原因是什么?我们通过求解信息中的警告和报错信息,针对性的修改模型或参数,可以解决大部分不收敛问题。需要注意的是,通过调整参数来得到的收敛结果,一般需要做更进一步的参数无关性分析,即进一步调整参数,尽可能得到参数继续变化但结果变化比较小的方案。此时,我们所调整的参数对结果几乎没有影响了。
不收敛问题是许多CAE仿真工程师不得不面临的工程难题,没有绝对的解决方案,只有更合理的建模和分析,得到更适用的结果。
如果是线性分析,只要模型受力是平衡的,则结果一定是收敛的,且输入输出满足线性关系:
无论输入是多大,或者分几个子步求解,其输出结果都满足线性比例关系,只要得到任意输入的结果,更大或更小输入所对应的结果只需要按比例缩放即可;
如果是非线性分析,因其输入输出不满足线性比例缩放,且数值矩阵在每一次迭代后,都有所变化,需要不断迭代才可能得到最终结果。在迭代过程中,数值解可能围绕解析解波动,如果波动无法达到收敛阈值,则为非线性不收敛问题了。
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