ABAQUS/Explicit中采用自適應網(wǎng)格ALE調整網(wǎng)格時，選項卡ALE Adaptive Mesh Controls中的參數(shù)很多，下文總結了各個參數(shù)的含義及使用范圍，希望能幫助大家。

1） priority參數(shù)設置：

是指網(wǎng)格梯度控制（是否保持初始網(wǎng)格梯度，若需要保持初始網(wǎng)格梯度，則對網(wǎng)格的質量將會有影響）。

?  對于拉格朗日問題選擇Improve aspect ratio，在計算過程中將考慮到網(wǎng)格單元高寬比的改善，不考慮對初始網(wǎng)格梯度的保持。

?  對于歐拉問題選擇：Preserve initial mesh grading，在計算過程中保證初始的網(wǎng)格梯度，但不會考慮到網(wǎng)格寬高比的改善。

2） smoothing algorithm 參數(shù)設置：

?  Use enhanced algorithm based on evolving element geometry主要是在幾何學的方面對我們定義的網(wǎng)格sweep算法（前面提到的三種算法）進行增強，目的是為了保證adaptive remesh過程的健壯性，為推薦選項，選它就行了

?  conventional smoothing利用我們定義好的算法進行計算，無幾何增強。

3） Meshing predictor參數(shù)設置

是網(wǎng)格節(jié)點位置控制（理想的網(wǎng)格節(jié)點位置控制，將會減少需要的網(wǎng)格sweeps次數(shù)，減少資源浪費）

?  對于拉格朗日問題選擇Current deformed position；

?  對于歐拉問題選擇Position from previous adaptive mesh increment。

4） Curvature refinement參數(shù)設置

是曲率較大的曲線曲面邊界的網(wǎng)格密度控制，默認為1，該值越大，則圓角區(qū)的網(wǎng)格密度也就會越大，比較簡單。

5） 在ABAQUS顯示模塊中，sweep算法用英語來說就是mesh smoothing method,有三種算法來sweep網(wǎng)格：

?  體積算法（volume smoothing）

該算法十分健壯，為默認算法，在絕大多數(shù)情況下適用。

?  拉普拉斯算法（laplacian smoothing）

耗費資源最少的算法，能力一般，作用與體積算法類似（一階算法，類似于求平均值），對于曲率比較高的曲線曲面邊界時，效果不是很理想

?  等位算法（equipotential smoothing）

比較復雜的算法，是基于拉普拉斯算法的解之上的算法，對曲率較大的曲線曲面邊界效果較好，在節(jié)點被非結構化網(wǎng)格包圍時，次算法為推薦算法，若節(jié)點被結構化網(wǎng)格包圍，其效果與體積算法類似。

三種算法可以結合適用，利用權重值來定義，需要記住的是，三種算法各占的權值加起來必須等于1。

6）在ABAQUS CAE中的ale mesh control 中boundary region smoothing下面的三個參數(shù)：

?  initial feature angle

即初始檢測角度的設置，當兩個相鄰的面的法向量大于該角度值的時候，這兩個相鄰面形成的corner將被檢測出來，在sweep時，網(wǎng)格不允許通過這個corner小于的話就說明，該corner足夠圓滑，網(wǎng)格可以通過，當然，該corner應該是具有活性的，對corner活性的控制由下面一個參數(shù)(Transition feature angle)控制,否則也不會被考慮。

?  Transition feature angle

控制被檢測出的corner的活性的，如果被檢測處的corner的兩面法線夾角大于該值則該corner在ale過程中是會被考慮的，否則就不會考慮。

?  Mesh constraint angle

控制分析過程的一個角度參數(shù)，一般大于45度，設為默認值就可以，在分析過程中，當網(wǎng)格內某一個角度大于該參數(shù)值時，分析終止，文檔有詳細介紹。

7）變量轉換算法控制：

在ABAQUS中是如何將舊網(wǎng)格中的環(huán)境變量轉換到新網(wǎng)格中的呢？

即使用remapping技術，對于靜變量（應力場，應變場，位移場等）的轉換（advection），有兩種算法即為一階算法（first order）與（second order）算法，second order算法適用于所有問題，為推薦算法，一階算法比較簡單，占資源少。

對于動變量（速度，加速度等）轉換（momentum advection），也有兩種算法，element center projection method與half-index shift method，前者為推薦算法，選擇前者就ok了。

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