計算速度的案例
如何提高ABAQUS計算速度
所以如果你的模型“全速計算”所需內存量很小的時候，或者相對你的計算機物理內存很小的時候，如果不改變計算機配置，速度就已經達到最快了，再加大內存或內存上限也沒用。如果你的模型無法進行“全速計算”，首先可以在可能的情況下，提高ABAQUS允許使用內存上限值來提速，如果本身物理內存的限制，那么加大物理內存也能提速。
下面說說CPU和內存的使用問題。首先CPU和內存頻率越高計算速度就會越快。當“全速計算”時，我看到的是CPU在分析計算時能100％使用（除了前處理，寫入計算結果和兩迭代計算中間隙時），多CPU計算也是如此。不是“全速計算”時，分析計算種CPU部分時間能100％使用，和部分CPU能100％使用，我想這應該和硬盤讀寫速度相對較慢導致的吧。如果有兩個模型在某計算機中都能“全速計算”，兩個“全速計算”的內存之和也不超過允許使用內存大小，如果同時計算，計算速度應該都小于分別單獨計算時的速度，因為CPU要分配給兩個模型用。如果兩個“全速計算”的內存之和大于允許使用內存，則同時計算時就會“搶內存”，計算速度就會大打折扣，這還沒考慮如果使用了虛擬內存的情況。
如果你設置的ABAQUS使用的內存上限大于你實際的物理內存，這個時候好像就會用到虛擬內存，計算速度也會大打折扣。如果你用ABAQUS時還有其它程序也在大量使用內存和CPU，也會很影響速度。所以務必保證你設置的允許使用內存上限，必須是計算機物理內存實際能空閑提供給ABAQUS使用的內存。
然后再是Linux和并行計算的問題，一臺計算機使用多個CPU進行計算也算是一種并行計算，在“全速計算”情況下參與計算的CPU越多，計算速度越快。計算機用的是兩臺64位8CPU工作站。
展開 ABAQUS提高計算速度的經驗總結
所以如果你的模型“全速計算”所需內存量很小的時候，或者相對你的計算機物理內存很小的時候，如果不改變計算機配置，速度就已經達到最快了，再加大內存或內存上限也沒用。如果你的模型無法進行“全速計算”，首先可以在可能的情況下，提高ABAQUS允許使用內存上限值來提速，如果本身物理內存的限制，那么加大物理內存也能提速。
下面說說CPU和內存的使用問題。首先CPU和內存頻率越高計算速度就會越快。當“全速計算”時，我看到的是CPU在分析計算時能100％使用（除了前處理，寫入計算結果和兩迭代計算中間隙時），多CPU計算也是如此。不是“全速計算”時，分析計算種CPU部分時間能100％使用，和部分CPU能100％使用，我想這應該和硬盤讀寫速度相對較慢導致的吧。如果有兩個模型在某計算機中都能“全速計算”，兩個“全速計算”的內存之和也不超過允許使用內存大小，如果同時計算，計算速度應該都小于分別單獨計算時的速度，因為CPU要分配給兩個模型用。如果兩個“全速計算”的內存之和大于允許使用內存，則同時計算時就會“搶內存”，計算速度就會大打折扣，這還沒考慮如果使用了虛擬內存的情況。
如果你設置的ABAQUS使用的內存上限大于你實際的物理內存，這個時候好像就會用到虛擬內存，計算速度也會大打折扣。如果你用ABAQUS時還有其它程序也在大量使用內存和CPU，也會很影響速度。所以務必保證你設置的允許使用內存上限，必須是計算機物理內存實際能空閑提供給ABAQUS使用的內存。
然后再是Linux和并行計算的問題，一臺計算機使用多個CPU進行計算也算是一種并行計算，在“全速計算”情況下參與計算的CPU越多，計算速度越快。我用的是ABAQUS6.8，Linux用的是opensuse10.3，計算機用的是兩臺64位8CPU工作站。
展開 ABAQUS提高計算速度的經驗總結（轉）
如果有兩個模型在某計算機中都能“全速計算”，兩個“全速計算”的內存之和也不超過允許使用內存大小，如果同時計算，計算速度應該都小于分別單獨計算時的速度，因為CPU要分配給兩個模型用。如果兩個“全速計算”的內存之和大于允許使用內存，則同時計算時就會“搶內存”，計算速度就會大打折扣，這還沒考慮如果使用了虛擬內存的情況。
如果你設置的ABAQUS使用的內存上限大于你實際的物理內存，這個時候好像就會用到虛擬內存，計算速度也會大打折扣。如果你用ABAQUS時還有其它程序也在大量使用內存和CPU，也會很影響速度。所以務必保證你設置的允許使用內存上限，必須是計算機物理內存實際能空閑提供給ABAQUS使用的內存。
然后再是Linux和并行計算的問題，一臺計算機使用多個CPU進行計算也算是一種并行計算，在“全速計算”情況下參與計算的CPU越多，計算速度越快。我用的是ABAQUS6.8，Linux用的是opensuse10.3，計算機用的是兩臺64位8CPU工作站。我的計算速度經驗是，同一個模型在“全速計算”情況下，用隱式計算，單機Linux計算時間是單機Windows計算時間的四分之三，兩個工作站Linux并行計算的時間是單機Windows計算的二分之一。
展開 ANSYS非線性計算的收斂和速度
稀疏矩陣法是性能很強大的算法，一般默認即為稀疏矩陣法（除了子結構計算默認波前法外）。預共軛梯度法對于3-D實體結構而言是最優的算法，但當結構剛度呈現病態時，迭代不易收斂。為此推薦以下算法：
1）、BEAM單元結構，SHELL單元結構，或以此為主的含3-D SOLID的結構，用稀疏矩陣法；
2）、3-D SOLID的結構，用預共軛梯度法；
3）、當結構可能出現病態時，用稀疏矩陣法；
4）、當不知道用什么時，可用稀疏矩陣法。
3、非線性逼近技術。在ANSYS里還是牛頓－拉普森法和弧長法。牛頓－拉普森法是我們常用的方法，收斂速度較快，但也和結構特點和步長有關?；￠L法常被某些人推崇備至，它能算出力加載和位移加載下的響應峰值和下降響應曲線。但也發現：在峰值點，弧長法仍可能失效，甚至在非線性計算的線性階段，它也可能會無法收斂。
為此，盡量不要從開始即激活弧長法，還是讓程序自己激活為好（否則出現莫名其妙的問題）。子步（時間步）的步長還是應適當，自動時間步長也是很有必要的。
A：如何加快計算速度
在大規模結構計算中，計算速度是一個非常重要的問題。下面就如何提高計算速度作一些建議：
充分利用ANSYS MAP分網和SWEEP分網技術，盡可能獲得六面體網格，這一方面減小解題規模，另一方面提高計算精度。
在生成四面體網格時，用四面體單元而不要用退化的四面體單元。比如95號單元有20節點，可以退化為10節點四面體單元，而92號單元為10節點單元，在此情況下用92號單元將優于95號單元。
選擇正確的求解器。對大規模問題，建議采用PCG法。此法比波前法計算速度要快10倍以上（前提是您的計算機內存較大）。對于工程問題，可將ANSYS缺省的求解精度從1E-8改為1E-4或1E-5即可。
波前法，PCG法都是方程組求解方法的一種。
方程組解法：
(1)
直接解法：a.稀疏矩陣法；b.
展開 
『分享』如何加快ansys的計算速度
在大規模結構計算中，計算速度是一個非常重要的問題。下面就如何提高計算速度作一些建議： 1. 充分利用ANSYS MAP分網和SWEEP分網技術，盡可能獲得六面體網格，這一方面減小解題規模，另一方面提高計算精度。 2. 在生成四面體網格時，用四面體單元而不要用退化的四面體單元。比如95號單元有20節點，可以退化為10節點四面體單元，而92號單元為10節點單元，在此情況下用92號單元將優于95號單元。 3. 選擇正確的求解器。對大規模問題，建議采用PCG法。此法比波前法計算速度要快10倍以上（前提是您的計算機內存較大）。對于工程問題，可將ANSYS缺省的求解精度從1E-8改為1E-4或1E-5即可。
展開 Theseus-FE輻射求解器及計算速度測試
Theseus-FE輻射求解器及計算速度測試
Theseus-FE是國際領先的熱分析軟件。在輻射求解方面具有超強的優勢。Theseus-FE的高性能輻射求解器可快速完成短波輻射的吸收、傳輸和反射分析以及長波輻射的吸收、散射和多重反射計算。對于計算輻射傳熱必須的角系數，THESEUS-FE采用最先進的計算機圖形學算法：kd-tree，能夠充分考慮陰影效應等多種因素對熱輻射造成的影響；其針對復雜大模型的智能分塊技術不僅能以極高的效率完成計算還降低了對內存和存儲空間的要求。
輻射求解器基于以下算法
(1)高速射線跟蹤法 (空間分割法)
(2)角系數矩陣壓縮
(3)單元自動拼接算法
(4)迭代反射求解器 (灰體)
(5)陽光, 透射, 折射
(6)并行CPU技術
為驗證Theseus-FE的輻射計算功能，編者用小算例做了測算。下面將對計算算例和測試情況做以說明
Theseus-FE輻射求解器及計算速度測試.pdf
展開 ISIGHT:設置內存中緩存數據文件 計算速度可提升數倍
在ISIGHT參數優化過程中，在單次計算文件不太大的情況下，緩存文件不至超過內存儲量，設置為在內存中緩存數據文件，計算速度可提升數倍！
云解決方案 | Ansys Gateway顯著提高仿真計算能力和求解速度
由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway：為仿真而打造
這款云解決方案，即由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway，顯著提高了仿真的計算能力和求解速度，專用于解決當今仿真所具有的海量數據、復雜工作流程和跨職能協作。
該解決方案可在AWS Marketplace上獲取，其巧妙結合了全球最全面、最廣泛采用的云平臺，與Ansys在通過HPC解決高級工程問題方面的深厚專業知識。Ansys專家深知如何將特定的Ansys解決方案與問題類型以及最佳HPC配置相匹配，因此，可提供優異的“即插即用”性能，其默認的虛擬桌面架構（VDI）和HPC設置已經針對工程仿真進行了優化。
由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway還可為更高級的用戶提供對云環境的完全控制。用戶可以通過用戶門戶配置自己獨特的VDI或HPC集群，這些集群可根據用戶自己的仿真需求進行定制。用戶可從AWS云部署模板提供的豐富選項中進行選擇，其中包含CPU、內存、存儲和網絡容量的各種組合。由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway還為每個求解器提供推薦的模板類型。
云定制化功能使Ansys Fluent用戶能夠在求解速度和計算成本之間進行平衡，以滿足他們自己的特定需求。有些用戶可能面臨緊迫的期限，需要選擇最快的運行時間，而不考慮成本；而另一些用戶可能不需要快速獲得CFD仿真結果，并選擇較慢的解決方案運行時間，從而最大限度地降低硬件成本。由AWS亞馬遜云提供支持的Ansys Gateway使仿真用戶能夠自己做出明智的選擇。
展開 【經驗貼】關于影響帶UMAT的ABAQUS模型計算速度的若干因素的探討
貼主的ABAQUS模型即使使用工作站，一運行也好幾天，苦惱不已，因此萌生了探討影響計算速度的相關因素的想法。
首先影響ABAQUS運行速度的最主要因素是模型的復雜程度，但往往模型是不易更改的，因此本文不做討論，而著重討論容易更改的部分，進而提高ABAQUS的運行效率。以下對計算效率的討論均使用了使用TEXGEN生成的2D編織模型，模型文件也會放在參考里。
1、載荷大小是否影響運算效率？
會。對模型的位移拉伸0.5，計算時間為1:45.12; 對模型的位移拉伸1，所需時間為2:53.65?？梢?，位移大小對計算時間是有影響的，位移越大，所需的時間越多，但單位位移所需的時間是遞減的。
2、約束是否會影響運算效率？
不會。我分別進行了模型一端tie到RP點上，然后施加靜止約束的運算，以及模型一端直接施加靜止約束的運算，所需時間差別不大。
3、調用核心數對運行效率影響多大？
貼主電腦CPU為I5-11400，共6個核心，做了以下試驗：
核心數 位移U 時間 CPU利用率
8 0.5 1:40 100%
7 0.5 1:43 100%
6 0.5 1:51 80%
2 0.5 3:29 35%
由此可發現，即使電腦內核只有6個，調用6個內核CPU是跑不滿的，建議調用CPU時候多調用兩個。
4、使用UMAT與否對運行效率的影響
編寫了一個線彈性的UMAT，與使用ABAQUS自帶的線彈性材料屬性對比：
核心數 位移U 時間 CPU利用率 使用UMAT與否
8 0.5 3:35 100% 使用
8 0.5 1:55 100% 未使用
可見UMAT的使用會降低運算效率。
展開 切削速度，吃刀量，進給速度三者關系及計算公式
（注）進給速度 v f 是指切削刃上選定點相對工件進給運動的瞬時速度。
v f=fn
式中 v f ——進給速度（ mm/s ）；
n ——主軸轉速（ r/s ）；
f ——進給量（ mm /s）。
（三）切削速度 v c
切削刃上選定點相對于工件的主運動的瞬時速度。計算公式如下
v c=( π d w n )/1000
式中 v c ——切削速度 (m/min) ；
dw ——工件待加工表面直徑（ mm ）；
n ——工件轉速（ r/min）。
在計算時應以最大的切削速度為準，如車削時以待加工表面直徑的數值進行計算，因為此處速度最高，刀具磨損最快。
例二：車削直徑為Φ60mm的工件的外圓，選定的車床主軸轉速為600r/min，求vc.
解：v c=( π d w n )/1000 = 3.14x60x600/1000 = 113 m/min
在實際生產中，往往是已知工件直徑的，根據工件材料，刀具材料和加工要求等因素選定切削速度，再將切削速度換算成車床主軸轉速，以便調整車床，得到已下式子：
n=( 1000v c)/ π d w
例三：在CA6140型臥式車床上車削Φ260mm的帶輪外圓，選擇vc為90m/min，求n。
解：n=( 1000v c)/ π d w=(1000x90)/ (3.14x260) =110r/min
計算出車床主軸轉速后，應選取與銘牌上接近的值，即選取n=100r/min作為車床的實際轉速。
展開 切削速度，吃刀量，進給速度三者關系及計算公式
（注）進給速度 v f 是指切削刃上選定點相對工件進給運動的瞬時速度。
v f=fn
式中 v f ——進給速度（ mm/s ）；
n ——主軸轉速（ r/s ）；
f ——進給量（ mm /s）。
三）切削速度 v c
切削刃上選定點相對于工件的主運動的瞬時速度。計算公式如下
v c=( π d w n )/1000
式中 v c ——切削速度 (m/min) ；
dw ——工件待加工表面直徑（ mm ）；
n ——工件轉速（ r/min）。
在計算時應以最大的切削速度為準，如車削時以待加工表面直徑的數值進行計算，因為此處速度最高，刀具磨損最快。
例二：車削直徑為Φ60mm的工件的外圓，選定的車床主軸轉速為600r/min，求vc.
解：v c=( π d w n )/1000 = 3.14x60x600/1000 = 113 m/min
在實際生產中，往往是已知工件直徑的，根據工件材料，刀具材料和加工要求等因素選定切削速度，再將切削速度換算成車床主軸轉速，以便調整車床，得到已下式子：
n=( 1000v c)/ π d w
例三：在CA6140型臥式車床上車削Φ260mm的帶輪外圓，選擇vc為90m/min，求n。
解：n=( 1000v c)/ π d w=(1000x90)/ (3.14x260) =110r/min
計算出車床主軸轉速后，應選取與銘牌上接近的值，即選取n=100r/min作為車床的實際轉速。
三、小結：
切削用量
1.背吃刀量ap(mm) ap= （dw - dm) / 2 (mm)
2.進給量 f(mm/r)
3.切削速度vc(m/min) Vc=∏dn/1000(m/min)
n=1000vc/∏d(r/min)
展開 
切削速度、吃刀量、進給速度三者關系及計算公式，總結太到位！
注：進給速度 v f 是指切削刃上選定點相對工件進給運動的瞬時速度。
v f=fn
式中 v f ——進給速度（ mm/s ）；
n ——主軸轉速（ r/s ）；
f ——進給量（ mm /s）。
切削速度 v c
切削刃上選定點相對于工件的主運動的瞬時速度。計算公式如下
v c=( π d w n )/1000
式中 v c ——切削速度 (m/min) ；
dw ——工件待加工表面直徑（ mm ）；
n ——工件轉速（ r/min）。
在計算時應以最大的切削速度為準，如車削時以待加工表面直徑的數值進行計算，因為此處速度最高，刀具磨損最快。
小結：
切削用量
1.背吃刀量ap(mm) ap= （dw - dm) / 2 (mm)
2.進給量 f(mm/r)
3.切削速度vc(m/min) Vc=∏dn/1000(m/min)
n=1000vc/∏d(r/min)
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展開 汽車平順性（加權加速度均方根值）計算 ￥29.9
</p><p> 這里以車輛X向加速度為例介紹計算方法，Y、Z向加速度計算方法相同。
加工實戰：切削速度，吃刀量，進給速度三者關系及計算公式
vf=f*n
式中 vf----進給速度（mm/s）；
n----主軸轉速（r/s）；
f----進給量（mm /s）。
3）切削速度 vc
切削刃上選定點相對于工件的主運動的瞬時速度。
vc=( π*dw*n)/1000
式中 vc----切削速度 (m/min) ；
dw----工件待加工表面直徑（ mm ）；
n----工件轉速（ r/min）。
在計算時應以最大的切削速度為準，如車削時以待加工表面直徑的數值進行計算，因為此處速度最高，刀具磨損最快。
例二：車削直徑為Φ60mm的工件的外圓，選定的車床主軸轉速為600r/min，求vc
解：v c=( π*d*w*n)/1000 = 3.14x60x600/1000 = 113 m/min
在實際生產中，往往是已知工件直徑的，根據工件材料，刀具材料和加工要求等因素選定切削速度，再將切削速度換算成車床主軸轉速，以便調整車床，得到以下公式：
n=( 1000*vc)/π*dw
例三：在CA6140型臥式車床上車削Φ260mm的帶輪外圓，選擇vc為90m/min，求n。
解：n=( 1000*vc)/ π*dw=(1000x90)/ (3.14x260) =110r/min
計算出車床主軸轉速后，應選取與銘牌上接近的值，即選取n=100r/min作為車床的實際轉速。
6、小結
切削用量三要素是指切削速度 vc 、進給量 f (或進給速度 vf ) 、背吃刀量 ap 三者的總稱。
展開 5G芯片的速度是如何計算出來的？
5G速度
所以綜上所述，不難得出5G的下載速度計算公式。
峰值速率 = RB數量 x 12 x 調制階數 x 碼率 x MIMO的層數 x 下行symbol數 x 載波聚合數（100MHz拉滿）
按照我們上面計算的
采用雙載波聚合（2個cc）
RB數量為273個（273x12RE）
調制階數為8bit（256QAM）
碼率為0.9
MIMO層數為最多下行4層
下行symbol數為16000
最終計算的這款5G芯片的下行峰值速率為
3.0Gbps = 273 x 12 x 8 x 0.9 x 4 x 16000 x 2
把下行symbol數（車輛數）換成上行的，上行速度的計算也是類似的方法。
5G的應用
從參數上推測，驍龍888集成的這顆基帶在Sub6GHz頻段理論上是能達到3.0Gbps的速度的，這樣的速度，已經足以讓我們得到飛躍的體驗。然而現實是，這么高的網速，即使我們拿到驍龍888的終端，也根本體驗不到，原因是運營商基站套餐限速。。
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