非開挖技術(shù)的案例
PFC非膠結(jié)土邊坡開挖模擬
所以開挖之后會發(fā)生橫向的膨脹以及豎向失去橫向約束后的沉降。
將預(yù)壓減小后應(yīng)該就不會出現(xiàn)這個現(xiàn)象。
不過整個變形規(guī)律和現(xiàn)實是類似的。
ABAQUS非圓隧道凍結(jié)開挖
ABAQUS建立了一個非圓隧道的二維模型，積極凍結(jié)完成后進(jìn)行分步開挖時，發(fā)現(xiàn)地表抬升，由于隧道并非一次性開挖完成，軟化模量法和收斂約束法均不太適用，請問各位大佬有什么解決方法？
利用LS-DYNA的重啟動技術(shù)實現(xiàn)巖石多次/循環(huán)爆破開挖模擬
完全重啟動技術(shù)同樣可以解決彈體重復(fù)侵徹、SHPB循環(huán)沖擊模擬及巖體循環(huán)掘進(jìn)等問題。</p>
無網(wǎng)格劃分新技術(shù)midas MeshFree - 非線性靜力（材料非線性）案例
④網(wǎng)格劃分
⑤設(shè)置邊界條件和載荷
⑥分析控制
⑦求解后查看結(jié)果
ANSYS結(jié)果分析—變形
ANSYS結(jié)果分析—Von-Mises應(yīng)力
<北京邁達(dá)斯技術(shù)有限公司>
邁達(dá)斯(MIDAS IT)自1989年開始研發(fā)，2000年正式面世成立以來，一直專注于CAE、CFD工程軟件自主研發(fā)和普及，總部設(shè)在韓國，全球已有11家法人700多名專業(yè)技術(shù)人員，是工程軟件領(lǐng)域中亞洲最大的企業(yè)。2002年成立中國法人（北京邁達(dá)斯），全國已有3,000多家用戶。用技術(shù)創(chuàng)造幸福是邁達(dá)斯公司的信念，我們一直盡最大努力為行業(yè)和社會做貢獻(xiàn)！
光刻技術(shù)第20期 | 非線性壓縮感知光源-掩模優(yōu)化技術(shù)及對比分析
點擊藍(lán)字 關(guān)注我們
01/簡介
隨著集成電路制程向3nm及以下先進(jìn)節(jié)點演進(jìn)，光刻成像系統(tǒng)中的光學(xué)衍射、掩模三維效應(yīng)與光致抗蝕劑非線性響應(yīng)相互疊加，使光源-掩模協(xié)同優(yōu)化（SMO）成為保障圖形保真度與芯片良率的核心技術(shù)。傳統(tǒng)線性壓縮感知（CS）驅(qū)動的SMO技術(shù)，因難以精準(zhǔn)刻畫掩模與成像之間的強(qiáng)非線性映射關(guān)系，在復(fù)雜圖形優(yōu)化中常面臨精度不足、工藝窗口收縮等問題，已無法滿足極端制程對優(yōu)化性能的嚴(yán)苛要求。
非線性壓縮感知（NCS）理論的興起為突破這一瓶頸提供了關(guān)鍵路徑，其通過構(gòu)建非線性重構(gòu)模型，可更貼合光刻系統(tǒng)的物理本質(zhì)。然而，不同非線性CS-SMO技術(shù)的適配場景與性能表現(xiàn)尚未形成系統(tǒng)對比，仿真條件的差異也導(dǎo)致技術(shù)優(yōu)劣難以客觀評判。
基于此，本文以非線性壓縮感知光源-掩模優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型為核心，搭建標(biāo)準(zhǔn)化仿真環(huán)境，選取水平條塊圖形、豎直線條圖形及復(fù)雜電路圖形作為典型測試對象，從成像精度、計算效率、工藝窗口兼容性等維度，系統(tǒng)開展不同SMO技術(shù)的性能對比研究。通過量化分析各類技術(shù)的適配特性與核心優(yōu)勢，為先進(jìn)計算光刻中SMO技術(shù)的選型與工程化應(yīng)用提供科學(xué)依據(jù)與理論支撐。
展開 利用圖像識別技術(shù)進(jìn)行全自動非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分
今天給大家分享一個很有意思的劃分網(wǎng)格工具：可以根據(jù)圖像進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化劃分網(wǎng)格。
代碼來源：https://github.com/otvam/mesh_from_bitmap_matlab
若Github訪問速度較慢，也可以在公眾號后臺回復(fù)：圖像識別劃分網(wǎng)格，便可自動獲取壓縮包。
示例效果
先看看一些效果圖吧：
代碼介紹
主函數(shù)文件
用戶可通過調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)體里面的參數(shù)進(jìn)行圖像的拾取及單元尺寸的控制，需要注意有以下幾點：
在進(jìn)行選擇圖像時，只能選擇黑、白兩種顏色的圖像，即黑色區(qū)域為劃分網(wǎng)格的區(qū)域；
圖像通過
imread函數(shù)進(jìn)行讀取，支持
bmp、
png、
jpg格式；
h_min與
h_max分別控制單元的最小尺寸與最大尺寸；
h_growth表示單元尺寸的增長率，具體含義我解釋不清楚，反正，h_growth越大，網(wǎng)格越稀疏，h_growth越小，網(wǎng)格越密集；
scale與
simplify_tol也是控制網(wǎng)格局部加密的函數(shù)，會根據(jù)內(nèi)外輪廓進(jìn)行適當(dāng)局部加密。
展開 極地船舶冰區(qū)結(jié)構(gòu)非線性仿真分析關(guān)鍵技術(shù)
貨船所船體室通過對ARC7破冰凝析油船船體結(jié)構(gòu)的完全自主研發(fā)設(shè)計，掌握了極地船舶冰區(qū)結(jié)構(gòu)塑性極限承載力和船與冰山撞擊兩大非線性仿真分析關(guān)鍵技術(shù)，并首次進(jìn)行了實船應(yīng)用，展示了貨船所船體室強(qiáng)大的研發(fā)設(shè)計及計算實力，為公司高質(zhì)量發(fā)展做出了突出貢獻(xiàn)。
文章來源：技術(shù) 同舟
光刻技術(shù)第18期 | 非線性壓縮感知理論
01/簡介
隨著集成電路制程推進(jìn)至90nm及以下節(jié)點，光學(xué)鄰近效應(yīng)校正（OPC）、光源掩模聯(lián)合優(yōu)化（SMO）等計算光刻技術(shù)已成為保障光刻成像精度的核心支撐。其中，壓縮感知（CS）技術(shù)憑借稀疏性約束降維的核心優(yōu)勢，在光源優(yōu)化（SO）中實現(xiàn)了高效的參數(shù)尋優(yōu)，大幅降低了計算復(fù)雜度。
然而，當(dāng)優(yōu)化對象轉(zhuǎn)向掩模時，線性CS理論的局限性愈發(fā)凸顯——掩模圖形的像素級調(diào)控與光刻成像之間存在顯著的非線性映射關(guān)系，這種非線性源于掩模三維衍射、光致抗蝕劑化學(xué)反應(yīng)等多物理效應(yīng)疊加，導(dǎo)致線性模型難以精準(zhǔn)刻畫優(yōu)化目標(biāo)與掩模參數(shù)的關(guān)聯(lián)，直接影響OPC的校正精度與SMO的協(xié)同優(yōu)化效能。
為破解這一瓶頸，非線性壓縮感知（NCS）理論應(yīng)運而生，其通過非線性映射構(gòu)建信號與觀測的關(guān)聯(lián)，能夠適配掩模優(yōu)化場景中的復(fù)雜非線性特性。與線性CS相比，非線性CS理論的核心突破在于重構(gòu)模型對非線性關(guān)系的精準(zhǔn)表征，而迭代公式則為非凸優(yōu)化問題提供了高效的求解路徑，二者共同構(gòu)成了掩模優(yōu)化場景下計算光刻技術(shù)的理論核心。
本文聚焦非線性壓縮感知理論的工程化應(yīng)用需求，從掩模-成像的非線性機(jī)理出發(fā)，系統(tǒng)解析非線性CS重構(gòu)模型的構(gòu)建邏輯，深入推導(dǎo)關(guān)鍵迭代公式的演化過程，為OPC、SMO等技術(shù)的精度提升提供理論支撐。
02/仿真非線性CS重構(gòu)模型
在先進(jìn)光刻的非線性優(yōu)化場景中，非線性CS重構(gòu)算法（IHTs、Newton-IHTs、L-BFGS）是破解復(fù)雜運算難題的核心工具——它們既能精準(zhǔn)適配非線性光刻的優(yōu)化需求，更能通過梯度、Hessian矩陣的協(xié)同作用加速收斂，在保障優(yōu)化精度的同時，大幅提升計算效率。
展開 非匹配網(wǎng)格技術(shù) 加速冷卻系統(tǒng)建模
嵌件成型是一種高性能且廣泛使用的成型技術(shù)。針對嵌件成型的模擬，Moldex3D前處理提供強(qiáng)大的功能，為用戶自動生成適當(dāng)?shù)木W(wǎng)格。由于進(jìn)階使用者需要非常詳盡的分析結(jié)果，因此需先建構(gòu)出非常完整的網(wǎng)格；然而若要在每個組件之間創(chuàng)建匹配的實體網(wǎng)格，通常需要有經(jīng)驗的使用者花費大量時間進(jìn)行網(wǎng)格制作。
Moldex3D現(xiàn)在已克服此問題，Moldex3D非匹配網(wǎng)格技術(shù)可支持完整的全模座分析，涵蓋塑料部件、塑件和冷卻系統(tǒng)（包括模座和冷卻水路）之間非匹配的網(wǎng)格生成。使用者將可節(jié)省大量的網(wǎng)格制作時間，并仍能獲得可靠的結(jié)果。以下步驟將說明如何生成冷卻系統(tǒng)非匹配網(wǎng)格，以及其在分析中的性能。
步驟1. 開啟Designer BLM/ Studio，并確認(rèn)已經(jīng)勾選允許非匹配網(wǎng)格。
在Designer/Studio操作接口中，允許非匹配網(wǎng)格生成
步驟2. 依照一般前處理流程：匯入幾何、設(shè)定流道系統(tǒng)、設(shè)定冷卻系統(tǒng)。
注意：必須優(yōu)先設(shè)定模座，才能產(chǎn)生非匹配冷卻系統(tǒng)網(wǎng)格。
具有多組件成型（MCM）模型的冷卻系統(tǒng)
步驟3. 在產(chǎn)生BLM精靈中，點擊生成開始自動產(chǎn)生網(wǎng)格，若順利完成網(wǎng)格生成，全部的項目皆會打勾。
注意：當(dāng)模座項后方出現(xiàn)Auto-grid文字，表示非匹配模座網(wǎng)格建立失敗，則以Auto-grid (fast cool) 形式輸出。
步驟4. 如下圖所示，可以看到塑件(淺紫色)與嵌件(紅色)相接的位置所對應(yīng)的模座(綠色)并非所有網(wǎng)格頂點都有相接，這就是全模座非匹配網(wǎng)格。接下來該模型可用于模流分析，分析結(jié)果充分展示了不同組件間及其周圍的連續(xù)溫度分布。
非匹配網(wǎng)格模型的網(wǎng)格剖面圖及溫度分析結(jié)果
來源：科盛科技
展開 基于非線性時間序列的故障診斷技術(shù)
請問這個技術(shù)目前的現(xiàn)狀如何?
ZEMAX軟件技術(shù)應(yīng)用教程專題：如何創(chuàng)建復(fù)雜的非序列物體
您將學(xué)習(xí)到如何通過組合多個物體來創(chuàng)建復(fù)雜的非序列物體，如何利用拾取求解類型鎖定一組物體以及在非序列元件編輯器中如何復(fù)制一組物體。
作者 Nam-Hyong Kim
下載
示例文件
簡介
在非序列模式中，用戶可以導(dǎo)入或創(chuàng)建物體來進(jìn)行光學(xué)機(jī)械組件設(shè)計，當(dāng)我們關(guān)注于設(shè)計而不是分析時，使用易于定義的參數(shù)化物體是較為方便的。參數(shù)化物體基于一個基本方程，該方程可以通過手動、滑塊、宏或優(yōu)化器等方式快速修改。Opticsudio有許多內(nèi)置的參數(shù)化物體供我們使用或進(jìn)行組合。本文將展示通過組合內(nèi)置參數(shù)化物體創(chuàng)建復(fù)雜的物體，以及通過編輯器中的參數(shù)控制物體的形狀。對參數(shù)所做的任何更改都將立即反映在分析結(jié)果中，省去需要我們使用參數(shù)不同的多個模型的麻煩。
參數(shù)化的物體定義方式讓設(shè)計更簡單
在OpticStudio中，多數(shù)非序列物體都是參數(shù)化的，即他們的定義依賴于某個基本的方程。例如，標(biāo)準(zhǔn)透鏡 (Standard Lens) 物體是通過如曲率半徑、圓錐系數(shù)、中心厚度等參數(shù)來定義的。這樣參數(shù)化的物體可以只通過修改非序列元件編輯器 (Non sequential Component Editor, NSCE) 中的數(shù)據(jù)值就可以進(jìn)行修改。當(dāng)物體的數(shù)據(jù)被手動修改，或被滑塊 (Slider) 工具、宏 (macro) 程序、擴(kuò)展 (Extension) 程序，以及最關(guān)鍵的被優(yōu)化器 (Optimizer) 修改時，物體能夠快速地重建。
OpticStudio 同樣支持非參數(shù)化的物體，如多邊形物體 (Polygon Object) 或者導(dǎo)入的CAD物體 (Imported CAD Objects)。這些物體最終由一系列數(shù)據(jù)表示。在某些應(yīng)用中，使用非參數(shù)化的物體有很多優(yōu)勢，例如在進(jìn)行復(fù)雜的光機(jī)雜散光分析中，透鏡的底座和其他機(jī)械件可以通過非參數(shù)化的定義方式快速導(dǎo)入。
展開 
光刻技術(shù)第19期 | 非線性壓縮感知光源-掩模優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型
01/簡介
隨著集成電路制程向3nm及以下節(jié)點突破，光刻系統(tǒng)的光學(xué)畸變、掩模三維衍射及光致抗蝕劑非線性響應(yīng)等效應(yīng)疊加，使光源-掩模協(xié)同優(yōu)化（SMO）成為保障成像精度的核心技術(shù)。
傳統(tǒng)線性壓縮感知技術(shù)雖在光源單變量優(yōu)化中實現(xiàn)了降維高效求解，但面對SMO場景中掩模-成像的強(qiáng)非線性映射關(guān)系，其線性假設(shè)難以精準(zhǔn)刻畫優(yōu)化變量與成像質(zhì)量的關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致優(yōu)化精度與可制造性失衡。在此背景下，非線性壓縮感知（NCS）理論與SMO技術(shù)的融合成為突破瓶頸的關(guān)鍵，而數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建則是該融合技術(shù)落地的核心前提。
非線性壓縮感知光源-掩模優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，通過多模塊協(xié)同實現(xiàn)非線性場景的精準(zhǔn)優(yōu)化：目標(biāo)函數(shù)定義為成像質(zhì)量的量化基準(zhǔn)，為優(yōu)化提供明確方向；含罰函數(shù)的總目標(biāo)函數(shù)則通過約束項控制光源與掩模的復(fù)雜度，解決優(yōu)化結(jié)果可制造性不足的問題；稀疏表示與參數(shù)變換借助小波、DCT等基函數(shù)實現(xiàn)變量降維，延續(xù)壓縮感知的高效優(yōu)勢；
最終通過非線性CS-SMO模型整合上述模塊，構(gòu)建非線性映射下的優(yōu)化框架。本文聚焦該數(shù)學(xué)模型體系，系統(tǒng)解析各核心模塊的構(gòu)建邏輯，闡明非線性場景下SMO的優(yōu)化機(jī)理，為先進(jìn)計算光刻的高精度優(yōu)化提供理論支撐。
在先進(jìn)光刻的圖形復(fù)刻流程中，“目標(biāo)圖形與實際曝光圖形的精準(zhǔn)匹配”是核心訴求。而目標(biāo)函數(shù)與非線性CS-SMO模型，正是實現(xiàn)這一訴求的數(shù)學(xué)基石，既保障匹配精度，又兼顧運算效率與工藝可行性。
02/目標(biāo)函數(shù)
目標(biāo)函數(shù)的核心作用，是精準(zhǔn)衡量“預(yù)設(shè)目標(biāo)圖形”與“實際曝光圖形”的差異：
我們?yōu)椴煌娐凡季謪^(qū)域設(shè)置專屬權(quán)重矩陣，以此區(qū)分各區(qū)域的重要性；目標(biāo)函數(shù)通過“計算兩類圖形對應(yīng)位置元素的差異平方，再結(jié)合對應(yīng)區(qū)域權(quán)重求和”，得到兩者的匹配度量化值。
展開 智能客服非“萬能”，高效發(fā)展離不開技術(shù)與人!
而造成這樣的原因一方面與技術(shù)有關(guān)，另一方也是由于企業(yè)對智能客服的認(rèn)知存在偏頗。
當(dāng)前，企業(yè)對于智能客服的過于看重和依賴，甚至在技術(shù)尚未完善的情況下就急于全面換人，這種將人工智能技術(shù)視為萬能而忽略人的作用的看法無疑是略顯偏激的。如果說技術(shù)不足是造成智能客服效果不佳的硬傷，那么企業(yè)認(rèn)知的偏頗則是灑向傷口的一把鹽。
畢竟對于智能客服來說，在現(xiàn)有技術(shù)水平下其只能勝任一些重復(fù)、基礎(chǔ)的工作，更多切合客戶需求的人性化服務(wù)依然需要人工補(bǔ)位。基于此，智能客服應(yīng)用的目的是更好服務(wù)于客戶，而并非取代人工客服，在應(yīng)用過程中，仍需兩者相互彌補(bǔ)才能讓服務(wù)更加貼合、更為走心。
技術(shù)與人雙重并舉
綜上所述，未來技術(shù)和人將會是智能客服發(fā)展的關(guān)鍵所在。
在技術(shù)上，還需要提升智能客服對于語音、語義的理解；增強(qiáng)人機(jī)交互功能；加速AI情感突破；增強(qiáng)自我學(xué)習(xí)能力，只有讓智能客服具備更加成熟的技術(shù)和功能，才能更好的客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，才能更快推動自身成熟發(fā)展。
目前在市場上，已經(jīng)有了基于不同技術(shù)開發(fā)的智能客服產(chǎn)品，他們能夠精準(zhǔn)回答包括物流、型號、價格等在內(nèi)的諸多基礎(chǔ)問題，還能對原有智能服務(wù)進(jìn)行自我升級與提升，這些都是很好的嘗試，值得進(jìn)一步推廣和探索。
除此之外在人的方面，也需要對智能客服做出有效彌補(bǔ)和提升。人類不能只是單純的客服人員，還需要化身為智能客服培訓(xùn)師、質(zhì)檢員和監(jiān)督者等等，只有成為提升智能客服和管理智能客服的“背后之人”，才能讓智能客服更好的滿足用戶需求，帶給客戶優(yōu)質(zhì)體驗。
在此背景下，美洽科技作為國內(nèi)領(lǐng)先的智能云客服服務(wù)商，會更多的著重在輔助人工客服上，挖掘銷售線索，提高人工客服的工作效率。
展開 ANSYS屈曲分析和非線性屈曲分析（技術(shù)貼）
在實際結(jié)構(gòu)中，缺陷和非線性行為使系統(tǒng)無法達(dá)到這種理論屈曲強(qiáng)度，導(dǎo)致特征值分析過度預(yù)測屈曲載荷。對于工程問題，通常看第一階屈曲失穩(wěn)模態(tài)所對應(yīng)的極限載荷（理論值）。ANSYS會為每種模態(tài)計算載荷系數(shù)（FL）。如果在靜態(tài)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中應(yīng)用實際載荷，則載荷系數(shù)是該載荷的安全系數(shù)。如果你輸入一個F=10N，那么導(dǎo)致失穩(wěn)的理論極限載荷就是F *載荷系數(shù)（FL）
通常這個極限載荷是偏危險的，建議特別小心使用。因此，我們建議進(jìn)行非線性屈曲分析。
線性特征值屈曲分析流程：
圖2：線性特征值屈曲分析流程
非線性屈曲分析
非線性屈曲分析比彈性公式提供更高的精度。施加的荷載逐漸增加，直到荷載水平的微小變化引起位移的大變化。這種情況表明結(jié)構(gòu)已變得不穩(wěn)定。非線性屈曲分析是一種考慮材料和幾何非線性（p-Δ和p-δ）、荷載擾動、幾何缺陷和間隙的靜力學(xué)方法。無論是小的失穩(wěn)載荷還是初始缺陷，都必須開始求解所需的屈曲模態(tài)。
非線性屈曲分析的目的是得到第一個極限點(解開始變得不穩(wěn)定前載荷的最大值)，獲得真實的結(jié)構(gòu)極限載荷，而不是理論解（線性屈曲分析的第一階屈曲模態(tài)對應(yīng)的載荷）。
圖3：非線性屈曲
非線性屈曲比特征值屈曲更精確, 因此推薦用于設(shè)計或結(jié)構(gòu)的評價。
對于后屈曲分析，ANSYS 17.0以后計算過程發(fā)生了很大的變化，ANSYS 17.0以前版本的屈曲分析流程如下：
圖4：ANSYS 17.0以前版本的屈曲分析流程
在Mechanical APDL模塊要添加命令如下，目的將屈曲模態(tài)乘以一個較小的系數(shù)（本例為0.002）作為初始缺陷，使用mapdl中的upgeom命令來完成這項工作。：
ANSYS更高版本允許您從線性特征值屈曲分析中獲取模態(tài)形狀，并將其作為初始幾何圖形輸入另一個靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析模型單元。
展開 技術(shù)分享︱基于非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的仿真——太湖之光上的巨大挑戰(zhàn)
一、背景
在過去數(shù)十年中非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格被廣泛應(yīng)用于工業(yè)仿真領(lǐng)域，例如著名商業(yè)CFD軟件Fluent以及開源CFD軟件OpenFOAM都采用了基于非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的有限體積法，而大多數(shù)結(jié)構(gòu)分析軟件例如Abaqus、Nastran等都采用了基于非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的有限元法。非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的流行不是沒有原因的。幾乎所有的工程幾何結(jié)構(gòu)都是非常復(fù)雜的，結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格雖然在精度和收斂性等方面有優(yōu)勢，但復(fù)雜幾何高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格生成的難度和效率卻限制了其通用性。相反，非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格以其生成快速和適應(yīng)復(fù)雜幾何的特性，成為工業(yè)仿真領(lǐng)域的主流。
結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格（上） 與非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格（下）
二、挑戰(zhàn)
由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的原因，非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格相比于結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格，其算法計算訪存比更低，同時訪存更加離散。另一方面，隨著超級計算機(jī)架構(gòu)演變，相較浮點性能的大幅提升，內(nèi)存帶寬日益成為瓶頸，讓非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格仿真計算更加受限。架構(gòu)演變也催生了多樣的編程模型和加速庫。在太湖之光等先進(jìn)超級計算機(jī)上，對非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格算法進(jìn)行優(yōu)化加速，往往十分復(fù)雜且開發(fā)量巨大。這四方面的問題，讓非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格仿真計算在太湖之光上的性能，成為一個巨大的挑戰(zhàn)。
太湖之光上非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格“四大問題”
離散訪存：
非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格不同于結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格，其相關(guān)數(shù)據(jù)在內(nèi)存中無法以規(guī)則的方式存儲，導(dǎo)致訪問具有分散和不連續(xù)的特性。換句話說，在仿真計算中，我們需要進(jìn)行大量的臨近插值積分，但是非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格單元的鄰居卻無法像結(jié)構(gòu)網(wǎng)格一樣連續(xù)規(guī)則地在內(nèi)存中找到。離散訪存的結(jié)果，就是讓連續(xù)獲取數(shù)據(jù)中有大量無效數(shù)據(jù)，或者只能跳躍地獲取數(shù)據(jù)片段，從而損失有效的內(nèi)存帶寬。
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