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Simulation常用收斂小技巧(網(wǎng)格篇) 網(wǎng)格控制在CAE分析重占有舉足輕重的地位，不論是最基礎(chǔ)的靜態(tài)分析，或是至運(yùn)算較為復(fù)雜的非線性分析，網(wǎng)格控制是否合理絕對與項(xiàng)目的收斂程度息息相關(guān)的。 首先當(dāng)我們在產(chǎn)生網(wǎng)格時，會先看到(圖1)的控制bar，這控制bar是我們調(diào)整網(wǎng)格的方式之一，是以較直觀的方式來控制網(wǎng)格，將網(wǎng)格以粗細(xì)之分，告知使用者當(dāng)托bar越靠近粗的位置，網(wǎng)格越粗糙，靠近細(xì)的時候，網(wǎng)格越精細(xì)，重設(shè)的功能則是讓Simulation自行為用戶判定該模型最適當(dāng)?shù)拇笮 ＿@項(xiàng)功能一般使用在模型較為簡易，無太多幾何特征需要做網(wǎng)格控制時所使用。
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(圖2) 關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格與基于曲率網(wǎng)格，基于曲率網(wǎng)格會針對圓角或是細(xì)碎面特征加以細(xì)化，因此當(dāng)遇到模型有許多細(xì)碎特稱時，很容易造成網(wǎng)格數(shù)量的暴增(圖3)，而這種情形并不是我們所樂見的。由圖中可以發(fā)現(xiàn)利用標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格與基于曲率網(wǎng)格明顯的差異，于模型中間圓孔處邊緣的導(dǎo)圓角，基于曲率網(wǎng)格會加以細(xì)化，以至于總元素與總節(jié)點(diǎn)超過標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格的2倍。 (圖3) 因此對于標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格與基于曲率網(wǎng)格的使用時機(jī)選擇，當(dāng)分析的模型較為簡單，或是可以使用2D簡化的方式模擬時，可考慮使用基于曲率網(wǎng)格，節(jié)省時間又能達(dá)到一定的準(zhǔn)確度。而對于一般組合件模型，則考慮使用標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格去做控制，避免不必要的網(wǎng)格數(shù)過多，造成長時間的運(yùn)算及出錯率。 不論標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格或是基于曲率網(wǎng)格，都可以使用參數(shù)的方式去做控制，通常我們會利用Simulation判定的網(wǎng)格尺寸上下調(diào)整至整數(shù)，再配合公差的來執(zhí)行網(wǎng)格的切劃。而調(diào)整的尺寸多少才達(dá)到精度的標(biāo)準(zhǔn)呢？一般而言，我們會觀注于應(yīng)力或是變形量較大的位置，至少要有3層以上的網(wǎng)格，以(圖4)來說明，假設(shè)該模型的周邊是我們所關(guān)注的，那么B模型有3層以上的網(wǎng)格，此精度對于分析來說是足夠的。 (圖4) 一般公差的范圍在網(wǎng)格大小的1/100至1/20，這邊的公差是指網(wǎng)格與網(wǎng)格之間在產(chǎn)生過程中的公差精度，而預(yù)設(shè)的公差為1/20，所以當(dāng)我們第一次產(chǎn)生網(wǎng)格時如果無法順利生成，可以微調(diào)公差，將公差值調(diào)小，對于模型產(chǎn)生網(wǎng)格是非常有幫助的。 自動轉(zhuǎn)變只能夠使用于標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格。當(dāng)核取時，程序會將網(wǎng)格控制自動套用到小特征、鉆孔、圓角及其他的模型細(xì)部，與基于曲率網(wǎng)格的功能雷同，差別在于自動轉(zhuǎn)變只針對細(xì)部模型的部分，而基于曲率算法是對于高曲率區(qū)域產(chǎn)生更多的元素。在網(wǎng)格化許多較小特征及細(xì)部的大型模型時，建議清除自動轉(zhuǎn)變以免產(chǎn)生大量的元素。部分細(xì)小特征是分析過程關(guān)注的地方，可以再配合手動網(wǎng)格控制方法，針對應(yīng)力集中處的網(wǎng)格再進(jìn)行細(xì)微化即可。(圖5)為沒有核選自動轉(zhuǎn)變與核選的差異，。 (圖5) 最后我想跟你分享的是進(jìn)階選項(xiàng)(圖6)里的功能設(shè)定，白話點(diǎn)的方式來說，Jacobian點(diǎn)作用在于檢查，粗略質(zhì)量網(wǎng)格作用在于測試，為實(shí)體自動嘗試是針對懶人設(shè)計幫助你有效率的產(chǎn)生網(wǎng)格。 Jacobian點(diǎn)檢查一般僅供高質(zhì)量網(wǎng)格使用。 設(shè)定積分點(diǎn)數(shù)，用來檢查四面體元素的扭曲程度。 您可將 Jacobian check 基于 4、16、29 Gaussian 點(diǎn)或在節(jié)點(diǎn)。不過通常只有在非線性分析時，我們會嚴(yán)謹(jǐn)些提高Jacobian點(diǎn)至16以上，并做網(wǎng)格質(zhì)量上的檢查。Jacobian值越接近1越好，其值不能趨近于0或負(fù)值，否則將導(dǎo)致嚴(yán)重的局部網(wǎng)格失敗。 (圖6) (圖7)分別為12mm、7mm、1mm取樣出來的網(wǎng)格Jacobian測試，會發(fā)現(xiàn)網(wǎng)格尺寸越小，Jacobian值越接近1，網(wǎng)格尺寸到1mm的時候雖然Jacobian值為1.05，但是模型總元素以達(dá)到186萬左右，此時從運(yùn)算時間與精度取一平衡點(diǎn)，我們可以選擇網(wǎng)格7mm的尺寸大小即可。 (圖7) 經(jīng)由表格的方式(圖8)(圖9)做交叉比對，由于網(wǎng)格尺寸在4mm時，元素開始暴增，尺寸11mm Jacobian值偏高，因此很容易觀察出較適合該模型網(wǎng)格的尺寸在5mm-10mm之間。 (圖8) (圖9) 粗略質(zhì)量網(wǎng)格則是一般我們所提到的一階元素，此元素為4個節(jié)點(diǎn)的4面體元素，通常在仿真落下測試時，為了加速程序的運(yùn)算，先得到趨勢結(jié)果，會勾選粗略質(zhì)量網(wǎng)格來進(jìn)行運(yùn)算。 為實(shí)體自動嘗試(圖10)的功能中，當(dāng)你網(wǎng)格一直失敗，但突然需要離開計算機(jī)前面時，可以輸入我們要嘗試重新網(wǎng)格的次數(shù)，讓Simulation幫您去做測試，程序會自動重新網(wǎng)格化模型。整體元素大小及每次嘗試公差縮減的比例是 0.8。不過前提必須一定要是標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格，當(dāng)然這個比例0.8也可以于Simulation選項(xiàng)中網(wǎng)格的默認(rèn)值去做調(diào)整。 (圖10)
: x& B* c9 ?8 Y t看完了這篇Simulation收斂小技巧(網(wǎng)格篇)，相信你對網(wǎng)格的認(rèn)識又更進(jìn)了一步，也祝各位往后在Simulation使用上能更加順利上手。
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發(fā)表于 2018-2-28 09:10:54
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