問題：在建模過程中Step模塊的分析步以及每個分析步下的初始增量步、最大增量步、最小增量步的具體含義，ABAQUS在求解一個非線性問題時是怎樣進行迭代的，如何去判斷每個增量步迭代的平衡條件？等等。

       答ABAQUS/Standard對于非線性問題的求解采用的是Newton-Raphson算法來實現。通過對每一個分析步下的增量步進行多次迭代，來使每個增量步達到收斂，進而得到該分析步下的收斂解。在迭代的過程中，ABAQUS會根據收斂情況，自動地對增量步進行擴大或折減。具體過程如下：如果一個增量步在16次迭代之內獲得了收斂解，則成功結束當前的增量步，并開始求解下一個增量步。如果兩個連續的增量步都在5次迭代之內就獲得了收斂解，ABAQUS/Standard自動將下一個增量步增大為當前增量步的150%。這個過程叫做增量步的“擴大”。如果一個增量步經過16次迭代仍沒有獲得收斂解，或者計算結果是發散的， 系統會將增量步減小為當前增量步的25%，重新開始迭代嘗試，此過程稱為“折減”。當折減次數超過5次，那么就會出現我們經常遇到的錯誤信息：“ERROR:?TOO?MANY?ATTEMPTS?MADE?FOR?THIS?INCREMENT:?ANALYSIS?TERMINATED?”。造成這樣的問題往往是因為模型的本身有問題，例如存在剛體位移、過約束、接觸或者塑性材料定義不當、網格過于粗糙或過于細化等。在進行非線性分析前，一般都要對最大增量步的數目、初始增量步、最大和最小增量步進行適當的設定，來保證求解的順利進行。

1.初始增量步：對于很容易收斂的問題，一般設定為1即可；對于難以收斂的非線性問題，需減小初始增量步，如將分析步時間乘以或(這個需根據問題的具體情況決定)。

2.?最小增量步：一般采用默認值(1e-5)，對于非常復雜的非線性問題，可以再將其減小1到2個數量級。

3.?最大增量步：一般采用默認值，因為它對模型是否收斂并沒有影響。                                                          4.?最大增量步數目：默認為100，對于復雜的非線性分析，需要的增量步數往往大于100，所以應當把這些參數設置的盡量大一些。