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[极简分析] 三种网格自适应方法对比(下)

4月前浏览8017

本文摘要(由AI生成):

本文介绍了Abaqus中的三种网格自适应方法:自适应网格重划、网格-网格映射以及ALE自适应网格划分。自适应网格重划通过局部细化网格来提高分析准确性,特别适用于需要多次运行模型以搜索符合要求的网格的情况。网格-网格映射则用于克服网格扭曲问题,允许更大的网格修改自由度,但仅适用于Abaqus/Standard。而ALE自适应网格划分主要用于减少网格失真,适用于Abaqus/Explicit和Abaqus/Standard中的材料移除分析。这些方法的选择取决于预期的应用场景和需求。



接着[极简分析] 三种网格自适应方法对比(上)继续讲解网格自适应。



自适应网格重划

当使用自适应重新网格划分时,在需要的区域进行局部细化网格。

目的

虽然ALE自适应网格划分主要是为了减少网格失真,但自适应网格划分旨在提高准确性。相同的模型运行多次,每次使用不同的网格,同时搜索符合要求的网格。

方法

定义了具有标称网格的模型,可能相当粗糙。此外,还定义了重新划分规则,规则充分描述了如何调整网格,包括:要重新划分的区域、应用的分析步、误差指标的定义、尺寸化方法、网格重新划分约束等。
哪些误差指标(Error indicators)可用,取决于分析类型。例如,热通量误差指标变量(HFLERI),其仅在存在温度自由度时可用。对于机械分析,误差指标变量定义为单元能量密度,Mises应力,等效塑性应变,塑性应变和蠕变应变等。误差指标在分析中指定时间点计算,默认情况下为分析结束。
尺寸化方法(Sizing method)描述了如何更改单元大小。可以选择均匀的误差分布或最小/最大控制,前者Abaqus尝试在每个单元内满足目标,后者仅在最小/最大的位置。
约束可用于限制单元大小或单元数量,可以减少应力奇点的影响。
帮助手册中给出了自适应重新网格划分的一个例子,反应堆压力容器螺栓连接的热应力分析。 

图:热模型中的初始网格(左)和2次重新网格划分迭代后的网格(右)。可以看出网格在热通量高的区域被细化。


可惜,自适应重新网格划分只能使用Abaqus / Standard求解并在Abaqus / CAE进行。

 


网格-网格映射

使用网格到网格的映射解决方案,网格将被新网格替换,有助于克服网格扭曲。

目的

网格到网格映射类似于ALE自适应网格划分目的:减少由于大网格扭曲导致的求解困难。网格到网格映射允许更大的网格修改自由度,因为它不限于具有相同的拓扑关系。

方法

分析正常设置,输出必须包含节点位移,且设置输出重新启动文件,用于稍后将结果映射到新网格。进行分析直到网格扭曲很大以至于必须重新网格划分。然后创建第二个模型,其中新零件与原始分析中的变形形状和新网格匹配,Abaqus不会为您创建这样的网格或部件,大多是手动创建新网格模型。一旦原始分析和新网格可用,旧分析的求解结果就可以映射到新网格。此过程只能使用关键字,具体案例可参考《Abaqus Python二次开发攻略》。
还必须定义模型的其他设置,载荷和边界条件不会自动转移到新网格:它是一种新的分析,其中模型的初始状态是从先前分析中获得的。为了保持一致性,在使用新网格进行分析时,载荷和边界条件应与先前分析中的相匹配。
下图示意了简单单轴压缩情况的结果。当单轴压缩较大时,单元会变形:宽度远大于高度。网格到网格的解决方案映射用于将结果传输到具有方形单元的新网格。从图像中可以看出,应力很好地匹配映射的先前应力,而应变是相对于模型的新状态。

1717470991643.png

图:网格到网格映射。左侧图像原始网格,右侧图像新网格。 

当在两种情况下材料被进一步压缩时,应力线重叠。

1717471049019.png

图:原始网格和新网格单元应力

应变线有一个偏移。

1717471096386.png

图:原始网格单元和新网格单元的应变。

注意:网格到网格的解决方案映射仅适用于Abaqus / Standard。 



结论

在Abaqus中,可以使用不同的技术自适应网格。使用哪一个取决于预期应用。当意图获得收敛网格时,自适应网格划分是最合适的,但这仅适用于Abaqus / Standard。当意图是减少网格失真时,那么对于Abaqus / Explicit ALE是合适的,ALE自适应网格划分也适用于Abaqus / Standard,用于分析材料从外部移除的情况,例如磨损。对于旨在减少Abaqus / Standard中网格失真,且网格变化较大时可以研究网格到网格映射的解决方案。


Abaqus
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首次发布时间:2019-08-06
最近编辑:4月前
江丙云
博士 | 仿真专家 C9博士,5本CAE专著
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1条评论
CAE叮当的小口袋
分享趣味案例、理论和算法实现
4年前
3q
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