ansys計算速度的案例
『分享』如何加快ansys的計算速度
在大規(guī)模結(jié)構(gòu)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(wǎng)和SWEEP分網(wǎng)技術(shù)，盡可能獲得六面體網(wǎng)格，這一方面減小解題規(guī)模，另一方面提高計算精度。 2. 在生成四面體網(wǎng)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(jié)點，可以退化為10節(jié)點四面體單元，而92號單元為10節(jié)點單元，在此情況下用92號單元將優(yōu)于95號單元。 3. 選擇正確的求解器。對大規(guī)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(nèi)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 ANSYS非線性計算的收斂和速度
ANSYS中的非線性算法主要有：稀疏矩陣法(SPARSE DIRECT SOLVER)、預(yù)共軛梯度法(PCG SOLVER)和波前法(FRONT DIRECT SLOVER)。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(jié)構(gòu)計算默認波前法外）。預(yù)共軛梯度法對于3-D實體結(jié)構(gòu)而言是最優(yōu)的算法，但當(dāng)結(jié)構(gòu)剛度呈現(xiàn)病態(tài)時，迭代不易收斂。為此推薦以下算法：
1）、BEAM單元結(jié)構(gòu)，SHELL單元結(jié)構(gòu)，或以此為主的含3-D SOLID的結(jié)構(gòu)，用稀疏矩陣法；
2）、3-D SOLID的結(jié)構(gòu)，用預(yù)共軛梯度法；
3）、當(dāng)結(jié)構(gòu)可能出現(xiàn)病態(tài)時，用稀疏矩陣法；
4）、當(dāng)不知道用什么時，可用稀疏矩陣法。
3、非線性逼近技術(shù)。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(jié)構(gòu)特點和步長有關(guān)?；￠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(yīng)峰值和下降響應(yīng)曲線。但也發(fā)現(xiàn)：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(xiàn)莫名其妙的問題）。子步（時間步）的步長還是應(yīng)適當(dāng)，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(guī)模結(jié)構(gòu)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(wǎng)和SWEEP分網(wǎng)技術(shù)，盡可能獲得六面體網(wǎng)格，這一方面減小解題規(guī)模，另一方面提高計算精度。
在生成四面體網(wǎng)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(jié)點，可以退化為10節(jié)點四面體單元，而92號單元為10節(jié)點單元，在此情況下用92號單元將優(yōu)于95號單元。
選擇正確的求解器。對大規(guī)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(nèi)存較大）。
展開 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(dāng)今仿真所具有的海量數(shù)據(jù)、復(fù)雜工作流程和跨職能協(xié)作。
該解決方案可在AWS Marketplace上獲取，其巧妙結(jié)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(yè)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(yōu)異的“即插即用”性能，其默認的虛擬桌面架構(gòu)（VDI）和HPC設(shè)置已經(jīng)針對工程仿真進行了優(yōu)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(huán)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(jù)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(nèi)存、存儲和網(wǎng)絡(luò)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(jié)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 ANSYS模型的Model Order Reduction（提高瞬態(tài)計算速度數(shù)百倍）
ANSYS模型的MOR步驟：
Model Order Reduction using Ansys & Matlab.rar
(1): 在ANSYS里建模，mesh,以及加載 （不必求解）。
(2): 用HBMAT命令輸出system matrice文件(Example.mac里有對應(yīng)的code).
(3): 在Matlab里讀入system matrice文件進行MOR(code在MOR_ODE.m里).
(4): 在Matlab里用ODE solver求解并project solution back 得到原模型上的解。
限制： 模型必需是linear system response model.
ansys.dat 中包含了用ANSYS得到的MX和MN點的溫度變化曲線， 用來和MOR結(jié)果做比較。
下圖顯示了用matlab/MOR求解ANSYS模型結(jié)果和直接用ANSYS simulation的結(jié)果的比較，可以看出結(jié)果完全一樣，求解速度提高400倍！
展開 
提供Ansys計算結(jié)果（比如加速度值）寫成fre文件的命令流
[轉(zhuǎn)貼] 提供Ansys計算結(jié)果（比如加速度值）寫成fre文件的命令流
提供Ansys計算結(jié)果（比如加速度值）寫成fre文件的命令流
將Ansys計算結(jié)果（比如加速度值）寫成fre文件的命令流。位移值更簡單。
/POST26
NSOL,2,10,U,Y,UY_2 ! 定義第二個變量為UY_2,值為10號節(jié)點Y方向的位移,節(jié)點可任選,但要保證其值非0
XVAR,1 ! 定義時間變量為坐標橫軸
PLVAR,2
*GET,num_var,VARI,0, NSETS ! 將變量長度值賦給變量num_var
k=num_var
*DIM,SYSNOISE_TITLE,CHAR,5,4
SYSNOISE_TITLE(1,1)='SYSNOISE '
SYSNOISE_TITLE(1,2)=' ACCELER '
SYSNOISE_TITLE(1,3)='ATIONS '
SYSNOISE_TITLE(1,4)=' FILE'
SYSNOISE_TITLE(2,1)='Rev 5.5 '
SYSNOISE_TITLE(2,2)=' IBM P2E '
SYSNOISE_TITLE(2,3)='SSL 11'
SYSNOISE_TITLE(2,4)='-AUG-02 '
SYSNOISE_TITLE(3,1)='ACCELERA'
SYSNOISE_TITLE(3,2)='TION_St'
SYSNOISE_TITLE(3,3)='ructure '
SYSNOISE_TITLE(4,1)='11-AUG-2002 '
SYSNOISE_TITLE(4,2)=' 10:07 '
SYSNOISE_TITLE(4,3)=':13 '
SYSNOISE_TITLE(5,1)='TIME'
*CFOPEN,ACCE,fre !
展開 切削速度，吃刀量，進給速度三者關(guān)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(zhuǎn)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(zhuǎn)速（ r/min）。
在計算時應(yīng)以最大的切削速度為準，如車削時以待加工表面直徑的數(shù)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(zhuǎn)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(chǎn)中，往往是已知工件直徑的，根據(jù)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(zhuǎn)速，以便調(diào)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(zhuǎn)速后，應(yīng)選取與銘牌上接近的值，即選取n=100r/min作為車床的實際轉(zhuǎn)速。
三、小結(jié)：
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(guān)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(zhuǎn)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(zhuǎn)速（ r/min）。
在計算時應(yīng)以最大的切削速度為準，如車削時以待加工表面直徑的數(shù)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(zhuǎn)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(chǎn)中，往往是已知工件直徑的，根據(jù)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(zhuǎn)速，以便調(diào)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(zhuǎn)速后，應(yīng)選取與銘牌上接近的值，即選取n=100r/min作為車床的實際轉(zhuǎn)速。
展開 加工實戰(zhàn)：切削速度，吃刀量，進給速度三者關(guān)系及計算公式
vf=f*n
式中 vf----進給速度（mm/s）；
n----主軸轉(zhuǎn)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(zhuǎn)速（ r/min）。
在計算時應(yīng)以最大的切削速度為準，如車削時以待加工表面直徑的數(shù)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(zhuǎn)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(chǎn)中，往往是已知工件直徑的，根據(jù)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(zhuǎn)速，以便調(diào)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(zhuǎn)速后，應(yīng)選取與銘牌上接近的值，即選取n=100r/min作為車床的實際轉(zhuǎn)速。
6、小結(jié)
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 切削速度、吃刀量、進給速度三者關(guān)系及計算公式，總結(jié)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(zhuǎn)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(zhuǎn)速（ r/min）。
在計算時應(yīng)以最大的切削速度為準，如車削時以待加工表面直徑的數(shù)值進行計算，因為此處速度最高，刀具磨損最快。
小結(jié)：
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 Ansys Workbench中，注意重力加速度和加速度的方向
WB中，重力加速度和加速度的方向需要注意：
總結(jié)起來就是：
如果是施加加速度，那就與運動的方向相反；
如果是施加重力加速度，那就與重力的方向相同。
舉例：
如下圖，施加加速度方向向上，然后看到相應(yīng)的應(yīng)力云圖。
OpenFOAM計算入口速度不一致對小球流場的影響，含全部計算文件 ￥25
OpenFOAM計算入口速度不一致對小球流場的影響，含全部計算文件
汽車平順性（加權(quán)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。
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(shù)量 x 12 x 調(diào)制階數(shù) x 碼率 x MIMO的層數(shù) x 下行symbol數(shù) x 載波聚合數(shù)（100MHz拉滿）
按照我們上面計算的
采用雙載波聚合（2個cc）
RB數(shù)量為273個（273x12RE）
調(diào)制階數(shù)為8bit（256QAM）
碼率為0.9
MIMO層數(shù)為最多下行4層
下行symbol數(shù)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(shù)（車輛數(shù)）換成上行的，上行速度的計算也是類似的方法。
5G的應(yīng)用
從參數(shù)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(jīng)足以讓我們得到飛躍的體驗。然而現(xiàn)實是，這么高的網(wǎng)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。。
展開 如何提高ABAQUS計算速度
所以如果你的模型“全速計算”所需內(nèi)存量很小的時候，或者相對你的計算機物理內(nèi)存很小的時候，如果不改變計算機配置，速度就已經(jīng)達到最快了，再加大內(nèi)存或內(nèi)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(nèi)存上限值來提速，如果本身物理內(nèi)存的限制，那么加大物理內(nèi)存也能提速。
下面說說CPU和內(nèi)存的使用問題。首先CPU和內(nèi)存頻率越高計算速度就會越快。當(dāng)“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(jié)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(yīng)該和硬盤讀寫速度相對較慢導(dǎo)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(nèi)存之和也不超過允許使用內(nèi)存大小，如果同時計算，計算速度應(yīng)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(nèi)存之和大于允許使用內(nèi)存，則同時計算時就會“搶內(nèi)存”，計算速度就會大打折扣，這還沒考慮如果使用了虛擬內(nèi)存的情況。
如果你設(shè)置的ABAQUS使用的內(nèi)存上限大于你實際的物理內(nèi)存，這個時候好像就會用到虛擬內(nèi)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(nèi)存和CPU，也會很影響速度。所以務(wù)必保證你設(shè)置的允許使用內(nèi)存上限，必須是計算機物理內(nèi)存實際能空閑提供給ABAQUS使用的內(nèi)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(jīng)驗總結(jié)
所以如果你的模型“全速計算”所需內(nèi)存量很小的時候，或者相對你的計算機物理內(nèi)存很小的時候，如果不改變計算機配置，速度就已經(jīng)達到最快了，再加大內(nèi)存或內(nèi)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(nèi)存上限值來提速，如果本身物理內(nèi)存的限制，那么加大物理內(nèi)存也能提速。
下面說說CPU和內(nèi)存的使用問題。首先CPU和內(nèi)存頻率越高計算速度就會越快。當(dāng)“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(jié)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(yīng)該和硬盤讀寫速度相對較慢導(dǎo)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(nèi)存之和也不超過允許使用內(nèi)存大小，如果同時計算，計算速度應(yīng)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(nèi)存之和大于允許使用內(nèi)存，則同時計算時就會“搶內(nèi)存”，計算速度就會大打折扣，這還沒考慮如果使用了虛擬內(nèi)存的情況。
如果你設(shè)置的ABAQUS使用的內(nèi)存上限大于你實際的物理內(nèi)存，這個時候好像就會用到虛擬內(nèi)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(nèi)存和CPU，也會很影響速度。所以務(wù)必保證你設(shè)置的允許使用內(nèi)存上限，必須是計算機物理內(nèi)存實際能空閑提供給ABAQUS使用的內(nèi)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。
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