ansys 隱式算法的案例
顯示算法與隱式算法的比較 ￥1
只有靜力學問題才能用隱式算法求解嗎？
只有動力學問題才能用顯示算法求解嗎？
要想弄清如何選擇選擇算法需從算法的原理上來尋找答案。
顯示算法與隱式算法到底原理是什么樣的？
部分免費內容：
基于ABAQUS橡膠大變形分析
HYMPERMESH直齒輪六面體網格的劃分
ABAQUS幾何清理及修復
HYMPERMESH與ABAQUS聯合（銷軸簡化梁單元）
HYPERMESH中設置ABAQUS銷軸接觸設置
03-abaqus中CEL-CFD-SPH算法的對比
FEA的核心思想-仿真時間步-隱式算法顯示算法
如果你的問題不太難，求解器自帶的自適應算法應該能夠自動調整步長。靜力自適應算法的本質，是計算到目前為止的時間步的收斂模式。簡單地說，如果求解器發現現在這步收斂得快，那么下一步步長就可以放寬點，如果收斂得慢或者搞不定，那么就得縮小步長。基本上是個猜猜猜的過程。
第三，動力問題時間步的問題。和靜力問題不同，動力問題有“真正”的時間，需要進行時間積分，所以時間步的劃分是根據積分算法來決定的。而積分算法應該根據具體問題來選擇。常用的算法，固體和結構分隱式和顯式：隱式基本上都在Newmark和HHT上玩系數，目的是保證精確性但又濾掉高頻的信號，而顯式基本上就是保證時間步盡量大但又不大到影響穩定。流體基本上都是在Runge-Kutta和各種向后積分法中求穩定。所以當積分法定了，時間步的選擇的大方向也就定了。普通用戶在這個時候可以和精力情形一樣，寄希望于自適應算法。動力問題的時間步自適應基本上分兩類。一類是調整步長以適應特定的結構振動頻率，一類是調整步長以適應特定的積分誤差。
第四，多尺度的問題。下面這三類常見問題，對于時間步的決定都是讓人頭疼的，本質上都是因為有空間/時間多尺度的特點: 接觸問題（固體），湍流問題（流體），激波問題(固體和流體）。工程上解決的方式，本質上都是給模型添加穩定性，即所謂的數值減振／衰減。
顯示和隱式
顯式、隱式算法，也稱顯式解法和隱式解法，是計算力學中常見的兩個概念。
1、顯式算法
基于動力學方程，因此無需迭代；而靜態隱式算法基于虛功原理，一般需要迭代計算。顯式算法，最大優點是有較好的穩定性。
動態顯式算法采用動力學方程的一些差分格式，不用直接求解切線剛度，不需要平衡迭代，計算速度快，步長只要取的足夠小，一般不存在收斂性問題。因此需要的內存也比隱式算法要少。
展開 本周討論熱點：顯式算法與隱式算法
歡迎大家討論啊，希望各位參與進來，一周后結貼給分
LS-DYNA 靜壓力計算 顯式算法和隱式算法簡要對比測試
板材表面受到靜壓力，分別使用顯式算法和隱式算法計算變形情況；
1：顯式算法
計算時間5 hours 14 minutes 27 seconds
深度數值:2.713mm
2：隱式算法
計算時間1 hour 13 minutes 26 seconds
深度數值:2.708mm
如果是準靜態計算，建議用隱式算法，結果差不多，但是時間節省很多！！！！！
而且從結果分布看，隱式的更精確!
6-有限元之顯式算法和隱式算法
隱式算法（implicit method）（backward Euler method）
考慮同一個方程，在T（n+1）時刻有：
所以在隱示算法中，T(n+1)時刻的值不光由T(n)時刻決定，還由當前時刻T(n+1)決定。也就是說當前時刻的值由上一時刻和當前時刻的值共同決定。隱式算法往往需要求解二次方程。
我們來看看一個具體事例：
設常微分方程：
根據上面的方法，對于顯示算法有：
得出：
對于隱式算法有：
導出二次方程：
求解得:
所以很明顯，在隱式算法中，要求得K+1時刻的值，就需要求解二次方程的根。
關于收斂性
顯式算法不存在收斂性的問題（因為不進行收斂計算），從方程中可以看出來，每個時刻的值由上一時刻所確定，所以一步一步進行下去，當時間步取得較大時，就會偏離真實值。
顯式算法的過程（藍色為真實值）
隱式算法是無條件收斂的，在隱式算法中，在求解二次方程的同時，會通過Newton–Raphson method算法對每一步進行迭代收斂，直至收斂到指定的偏差。如下圖所示：
時間步長（time integration）的依賴性（時間變量只在動力學中涉及）
顯式算法要獲得準確的結果，需要取很小的時間步長
隱式算法對時間步長要求不高，由于是絕對收斂的，往往可以取較大的時間步長。
運用上面的方法，我們以方程為例，通過數值算法求得f(u)。
展開 基于經驗公式的不同硬度下橡膠Mooney?Rivlin模型本構參數的確定方法（使用LS-DYNA隱式算法進行準靜態橡膠壓縮數值模擬） ￥12.86
本文采用LS-DYNA中的隱式算法對橡膠材料進行準靜態壓縮仿真研究，以進一步確定較優的Mooney?Rivlin模型的材料系數。橡膠試件尺寸按照美國測試與材料協會頒發的橡膠壓縮性能的標準試驗方法中設置[1]，圓柱狀測試樣件直徑設為28.6mm，厚度設為12.5mm，載荷加載速率設置為12mm/min。
具體的仿真設置可參見付費文件，文件包含DYNA隱式準靜態壓縮的K文件、參考文獻PDF及本文內容文檔。
本例采用表1中Mooney?Rivlin模型的材料系數進行了硬度為50和70， C2/C1 分別為0.05、0.25和0.5時的硅橡膠壓縮仿真，所得到的等效應力云圖和最大主應變云圖如圖1和圖2。
圖1 等效應力云圖
圖2 最大主應變云圖
提取仿真結果中的載荷和變形曲線，如圖3所示，無論橡膠硬度50還是70，在變形低于1.5mm時，三組系數的計算結果幾乎無差異；變形較大時，所進行的三組MR系數中均是 C2/C1 為0.25時在其余兩組曲線中間，因此選定比值為0.25作為MR系數的計算參考是較為合適的參數，可盡可能減小誤差，適用于大多數橡膠材料的仿真計算。
圖3 單軸壓縮載荷隨材料變形的變化曲線
聲明：本文僅根據理論推導、半經驗公式及仿真分析進行了Mooney?Rivlin模型本構參數的確定，有條件應根據實際實驗具體確定經驗公式及比值，但可參照本文的仿真計算方法開展參數對比確定。
參考文獻：
[1]American Society for Testing and Materials. (2001). Standard Test Methods for Rubber Properties in Compression (D 575 – 91).
展開 Ansys vs Abaqus：隱式與顯式求解的終極博弈
在CAE領域，選擇Standard（隱式）還是Explicit（顯式）求解器，本質上是在平衡“計算精度”與“時間尺度”。
1?? 隱式求解 (Implicit/Standard)
核心是求解 $Ku=F$。每一步都需要進行矩陣求逆和牛頓迭代，以確保力平衡。
特點： 絕對收斂。步長可以很大，不受穩定性限制。
擅長： 靜力學、線性振動、緩慢的非線性過程。
痛點： 接觸極度復雜或大變形時，收斂困難，報錯“收斂失敗”是常態。
2?? 顯式求解 (Explicit)
核心是動力學方程 $Ma=F-I$。直接根據當前時刻的狀態推導下一時刻，不求逆陣，不迭代。
特點： 沒有收斂問題。但步長受限于穩定性準則（CFL條件），通常極小（$10^{-7}$s量級）。
擅長： 跌落、碰撞、爆炸、高速切削。
痛點： 適合極短時間內的物理過程。計算長時間問題時，累計誤差大。
3?? 工具選型建議
Abaqus： Standard與Explicit切換極其絲滑，適合處理復雜的非線性接觸（如密封件、橡膠）。
Ansys： 隱式求解器極其高效穩定，配合LS-DYNA插件，在結構靜力和多物理場耦合上具有統治力。
展開 ANSYS_LSDYNA算法與使用
ANSYS_LSDYNA算法與使用基礎理論，
加分鼓勵
ANSYS_LSDYNA算法與使用.part1.rar
ANSYS_LSDYNA算法與使用.part2.rar
ANSYS_LSDYNA算法與使用.part3.rar
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ANSYS_LSDYNA算法與使用.part6.rar
展開 ANSYS_LSDYNA算法基礎和使用方法
ANSYS_LSDYNA算法基礎和使用方法
基于ANSYS Workbench流-熱-固多場耦合算法演繹
目前，隨著對產品的要求越來越多，單場載荷作用的響應，已經不能滿足工程需求，所以多場耦合計算是必不可缺的，基于ANSYS Workbench可以實現結構場，流場，溫度場，電場和磁場的耦合，具備解決復雜多場耦合的計算問題能力。本文主要探討基于ANSYS Workbench平臺的流-熱-固多場耦合的算法。
完全耦合
完全耦合算法，也稱為直接耦合算法。主要使用耦合場單元求解熱-固的耦合計算，該算法的基本思想是在一個單元節點上擁有三個方向節點變形+一個溫度自由度，共四個自由度，即{UX UY UZ T}，該方法主要解決熱-固強耦合的問題，例如摩擦生熱計算，塑性變形生熱，粘性生熱計算，這些問題中結構的變形與自身的溫度場之間是相互的影響的。如圖給出了SOLID226單元的示意圖，該單元的基本形狀為六面體，當然還有三種退化單元形狀，建議在計算中避免使用退化形狀，因為退化單元會降低求解精度。
圖1 SOLID226單元示意圖
圖2 基于耦合場單元的求解模塊
如圖2所示，給出了熱-固直接耦合的求解模塊，圖2中兩個模塊分別可以進行穩態和瞬態的熱-固直接耦合計算。
展開 基于VB的ANSYS的二次開發之優化算法
ANSYS優化分析的目的是尋求滿足所有給定的約束條件（設計變量的約束和狀態變量的約束），并使目標函數達到最小值的設計變量。ANSYS分析結束后會給出若干設計序列，SET1、SET2等等。在這些設計序列中，一般情況下存在滿足約束條件的合理解釋以及滿足目標函數最小化的最優解，但有時也可能所有解都不滿足約束條件（說明用戶給定的約束條件不合理）。
ANSYS優化分析文件是一個命令流輸入文件，應包括一個完整的分析過程前處理、求解以及后處理（主要是提取相關參數），分析過程必須參數化。此外，還要在優化分析文件中指定變量、狀態變量及目標函數。由這個文件可以自動生成優化循環文件（Jobname.loop），并在優化計算中循環處理。每一次循環均執行一次分析文件。最后一次循環的輸出結果存儲在Jonname.opo中。
優化算法
理解ANSYS優化算法對于執行優化分析是很有必要的。ANSYS現有的優化算法主要有：零階方法、一階方法、單步運行、隨機搜索法、等步長搜索法、乘子計算法和最優梯度法。此外，用戶還可以通過UPFs定義自己的優化算法。下面重點說明零階方法和一階方法。
1.零階方法
由于優化過程中只用到因變量本身，而不利用因變量的導數，所以稱為零階方法。使用該方法的命令為：
optype,subp
零階方法是一種函數逼近優化方法，該種方法的本質是采用最小二乘法逼近，求取一個函數曲線或函數面來擬合解空間，然后再對該函數曲線或函數面求極值。這是一種普適的優化方法，不容易陷入局部極值點，但優化精度一般不是很高，因此多用來做前期優化。
展開 
Isight耦合ANSYS APDL優化分析案例及算法講解 ￥299
Isight中有很多算法，比如拉丁超立方、多島遺傳算法、多目標優化算法等等，共計十幾種算法，相信大家在學習中一定犯暈。其實這么多算法中，按大類分的話包括：試驗設計、梯度優化、直接搜索、全局優化及多目標優化五類，各類優化算法有各自的優缺點，對于我們初級、中級使用者來說，只要學會選擇相應算法即可，而不必過于糾結各類算法的原理。小編以簡支梁應力計算為例，詳細講解Isight中的優化算法及應用，并詳細講解Isight與ANSYS APDL耦合及優化結果分析。QQ: 315673349
展開 ANSYS | 混合算法兼顧效率與精度
ANSYS | 混合算法兼顧效率與精度
ANSYS_LSDYNA算法基礎和使用方法
ANSYS_LSDYNA算法基礎和使用方法1.rar
ANSYS_LSDYNA算法基礎和使用方法2.rar
基于VB的ANSYS二次開發之超彈性材料模型算法
計算導數值
pInvDer(9)= bulk*cosh(alpha*(i3-l.OdO))
END IF
c
RETURN
END
生成并調用宏文件
在ANSYS中，宏是包含一系列ansys命令并且后綴為.MAC或.mac的命令文件。宏文件往往記錄一系列頻繁使用的ansys命令流，實現某種有限元分析或其他算法功能。宏文件在ansys中可以當作定義的ansys命令進行使用，可以帶有宏輸入參數，也可以有內部變量，同時在宏內部可以直接引用總體變量。除了執行一系列的ansys命令之外，宏還可以調用GUI函數或把值傳遞給參數。
利用*USE命令調用宏文件，并向宏文件傳遞參數：
*USE,Name,ARG1,ARG2,ARG3,ARG4,ARG5,ARG6,ARG7,ARG8,ARG9,AR10,AR11,AR12,AR13,AR14,AR15,AR16,AR17,AR18
其中，Name是宏文件名，ARGI到AR18是宏文件用到的參數值。
APDL實現過程
下面為兩個簡單的橡膠類材料受力分析的實例，目的是與ANSYS自帶的Gent模型比較，以便驗證前面建立的用戶超彈性模型的正確性。通過模擬單軸拉伸試驗考察Horgan-Saccomandi偏應變能函數，通過模擬靜水壓縮考察Bischoff體積應變能函數。
1．單軸拉伸
建立兩個SOLID185單元，邊界條件完全相同，只是使用的材料不同，如圖8-7所示。命令流( \chp8\userhyper\userhyper_uniaxial.inp)如下：
finisb
/clear
！
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