計算速度慢的案例
ABAQUS提取荷載位移曲線速度很慢
使用ABAQUS做混凝土橋墩pushover分析，荷載位移曲線提取速度很慢。
Dynaform 5.8.1生成中面速度慢
Dynaform 5.8.1生成中面速度慢,差不多要10分鐘
戈恩：日產電動化速度太慢 中國企業做得很好
他還警告說，日產等老牌車企必須加快速度，才能在快速變化的環境中保持其競爭力。戈恩在接受采訪時表示：“向電動汽車過渡的速度將決定誰能成為獲勝者。”
此前日產宣布，將在2030年之前投資180億美元，使其全球總銷量中的50%來自電動汽車。但是戈恩表示，這一速度太慢了。他表示：“日產在這場競賽中處于非常糟糕的位置。他們沒有愿景，不知道該去哪里，對于這個正在發生的巨大技術變革沒有任何概念。”
戈恩表示，當前的電動汽車熱潮證明了他此前的做法是正確的。2010年日產發布了聆風（Leaf）純電動車型，在隨后的數年中，日產計劃每年銷售出數十萬輛電動汽車，但是當時的市場需求并沒有這么高。從這個角度來看，戈恩的計劃的確是正確的，但是過于超前了一些。戈恩說道：“當我發布第一款面向大眾市場的電動汽車時，很多人都在嘲笑我們，認為我們將會失敗。”
然而，如今大多數車企都加入了這個行列，在電動汽車領域投資數十億美元。對此戈恩表示：“我認為這樣的投資金額并不算太多。我們要實現100%的電動化。市場在告訴你，我們將會完全拋棄內燃機。”他還提到了特斯拉飆升的市值，今年這家電動汽車制造商的市值突破了1萬億美元大關。
此外他還表示，中國企業非常重視電動汽車的發展，因為這些車企是汽車行業中的后來者，他們需要投資于最新、最偉大的技術，以提升其競爭力。他說道：“中國企業在電動化方面做得非常好。”
目前戈恩居住在其童年鄉黎巴嫩首都貝魯特（Beirut）。此前他在日本面臨財務不端指控，并且在2019年12月逃離日本，前往貝魯特。戈恩補充說，他目前正在黎巴嫩提供有關電動化出行的咨詢服務。
-END-
展開 F35航發推力超中國太行50% 速度卻比殲20慢1馬赫
最簡單的回答，F35比豬還肥，比蝸牛還慢，讓人極其不放心，最大速度宣傳1.6馬赫，其實很難達到，真實飛行測試就飛1.5馬赫，下面讓我們看看美國人公開的F35戰斗機測試數據，假如這些數據不摻水的話，F35真是爛的可以。
F35最大速度測試，在10.5公里高空最大飛行速度1.5馬赫
當然，大家都知道F16最大速度有2馬赫，我國殲10戰斗機有2.2馬赫，而殲20則有2.6馬赫，F35要是被發現了，跑都跑不掉啊。
當然也不能完全怪洛馬公司不爭氣，拿著19噸推力的大發動機卻搞成這個糟糕樣子，客戶的要求最大速度就是1.4啊1.4，我做到了1.5已經完全超標，超出合同要求了，你們不能怪我，這不是我的錯，要怪就掛客戶去。
另外我們看看F35度速度測試曲線。
可以看出，F35戰斗機從1馬赫速度開始，阻力陡然飆升完全一發不可收拾
從10.5公里的高空巡航測試性能來看，飛機在0.5-1馬赫之間阻力增加不大，所需要的平飛推力比較小，這時候需要的推力是11-12萬磅，而從1馬赫開始到1.25馬赫就開始飆升，到了1.25馬赫，飛機平飛所需最大推力則達到了接近30萬磅，這基本達到了F135軍推（不開加力）能力的極限。
而隨著速度的緩慢增加，飛機平飛需要推力則開始暴漲，簡單按照飛機的阻力斜率簡單外推，飛機在1.5馬赫平飛則要超過45萬磅的推力，實際上F135最大加力推力就43萬磅，可以看出，F35阻力太大，到了超音速就是一片泥塘，和殲20正好相反。
從F35阻力線斜率來看，真的飛不了高速，飛1.5馬赫都有點懸
由于F35A空重比較輕，才13.15噸空重，而且面積比較小，最大速度才測試1.5馬赫，F35C重量高達15.8噸，機翼面積比F35A大了三分之一，很可能飛超音速都難，真的難。
有人就問，為啥做的阻力這么大？
展開 
Ls-dyna計算時間很長，算的很慢。
Ls-dyna計算時間很長，算的很慢，打開系統任務管理器，發現，都沒有分配cpu內存。
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 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 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 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。
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 TOSCA的算例結果
1.JPG
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個人體會：
TOSCA+MSC.NASTRAN的計算速度快于TOSCA+ANSYS（采用TOSCA60,ANSYS57,NASTRAN2005）8 C5 `% q+ L' b! c/ T6 w! y1 M
TOSCA的計算速度慢于OS，其主要原因可能在于需要反復調用求解器和數據交換。. D5 h: \9 t7 p: y. E
TOSCA的結果平滑處理強于OS，盡管這方面os有所加強，但僅從視覺效果來看，TOSCA的平滑程度較好。
制造約束下的優化結果。
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os中應力約束的hook例子優化截圖，供比較。
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MBB-beam
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b.JPG
展開 ANSYS非線性計算的收斂和速度
我在計算一個大型結構，地震荷載，BEAM188計算時間太長一個小時可能計算了1秒總共40秒，而且越來越慢，不小心早上還停了電如何能使計算加快？
A：調整優化非線性計算的收斂和速度可以說幾乎是一種藝術，即沒有固定的可循規則。
我的經驗是，你的結構的"非線性"越小，非線性的變化越規則，就越容易收斂。 想象一下如果你是手算這個非線性問題，對你來講較容易的，對ANSYS的相應算法也會容易些。
可以把你的地震時程分析拿出幾點，做一下靜態的非線性分析，同時調整模型看看分析出來的結果是否合理。如果這一步還沒有做，那花大量時間做出的時程分析是廢品的可能性十分之大。
一定要記住有限元分析是一個"簡化"問題的過程。建立一個模型一定要由淺到深，線性的模型沒有搞透不要貿然進攻非線性，靜態沒有搞透不要碰時程分析。
A：影響非線性收斂穩定性及其速度的因素很多，我們可以看看這幾點：
1、模型——主要是結構剛度的大小。對于某些結構，從概念的角度看，我們可以認為它是幾何不變的穩定體系。但如果結構相近的幾個主要構件剛度相差懸殊，或者懸索結構的索預應力過小（即它的剛度不夠大），在數值計算中就可能導致數值計算的較大誤差，嚴重的可能會導致結構的幾何可變性——忽略小剛度構件的剛度貢獻。
有一種通用的方法判斷結構的幾何可變性，即det(K)=0。
在數值計算中，要得到det(K)恒等于零是不可能的，也就只能讓它較小時即認為結構是幾何可變的。
對于上述的結構，他們的K值是很小的，故而也可判斷為幾何可變體系。事實上這類結構在實際工程中也的確是非常危險的。
為此，看模型有沒有問題。如出現上述的結構，要分析它，就得降低剛度很大的構件單元的剛度，可以加細網格劃分，或著改用高階單元（BEAM->SHELL,SHELL->SOLID)。構件的連接形式（2剛接或鉸接）等也可能影響到結構的剛度。
2、線性算法（求解器）。
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 