收斂
關注創建者：CAXCoder 創建時間：2018-08-19
收斂的視頻教程
如何提高Abaqus收斂性
如何提高Abaqus收斂性 適用人群：ABAQUS軟件用戶、FEA工程師、高校或科研院所相關工程師 如何提高Abaqus收斂性（免費）【已結束】 直播時間：2021-03-18 19:00 課程目標： 了解如何在Abaqus中解決非線性問題，識別導致模型遇到收斂困難的建模錯誤
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ABAQUS螺栓荷載收斂性調試（22個螺栓）
施加螺栓荷載的模型，怎么設置收斂性比較好？ 螺栓荷載不收斂時如何調整模型？對哪些地方進行調整比較有用？ 網格劃分如何更好看？ 本課程以鋼管混凝土柱-鋼梁的連接節點模型為例，同時施加22個螺栓荷載，達到了最理想的收斂效果。同時，結合為別人調過多個螺栓模型的實際情況，對于施加螺栓荷載不收斂后，對哪些地方進行調整可以使模型收斂進行了講解。 附帶了網格由細到粗過渡的劃分方式。
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Abaqus大變形+接觸非線性不收斂怎么辦？？？
已購買我錄制的其他任意課程的同學，購買此課程前，可以私信我，然后聯系客戶獲取優惠券 收斂調試是一個頭疼的問題，即使是有多年分析經驗的熟手，有時也會花費較多的精力解決這種問題。 解決收斂，沒有通用的辦法和很具體的解決方案，需要綜合運用多種方法技巧，有時候甚至是對分析人員耐心的考驗。
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收斂的實例教程
比如說本斑最近在算的一個全機模型,在大攻角情況下,解震蕩得非常厲害，而且殘差的量級也總下不去,但這仍然是正確的,為什么呢,因為大攻角下實際流動情形就是這樣的,不斷有渦的周期性脫落,流場本身就是非定常的,所以解也是波動的,處理的時候取平均就可以
有時候我們會認為只要所有的殘差達到1e-3或者1e-4就是達到收斂了。其實這個1e-3或者1e-4的收斂標準是相對而言的。在FLUENT中殘差是以開始5步的平均值為基準進行比較的。如果你的初值取得好，你的迭代會很快收斂，但是你的殘差卻依然很高；但是當你改變初場到比較不同的值時，你的殘差開始會很大，但隨后卻可以很快降低到很低的水平，讓你看起來心情很好。其實兩種情況下流場是基本相同的。
由此來看，判斷是否收斂并不是嚴格根據殘差的走向而定的。可以選定流場中具有特征意義的點，監測其速度，壓力，溫度等的變化情況。如果變化很小，符合你的要求，即可認為是收斂了。一般來說，壓力的收斂相對比較慢一些的。
因此是否收斂不能簡單看殘差圖，還有許多其他的重要標準，比如進出口流量差、壓力系數波動等等。盡管殘差仍然維持在較高數值，但憑其他監測也可判斷是否收斂。最重要的就是是否符合物理事實或試驗結論。
殘差曲線是否滿足只是一個表面的現象，還要看進口和出口總量差不得大于1%,而且即使這樣子,收斂解也不一定準確,它和網格劃分/離散化誤差,以及屋里模型的準確性都有關系.所以得有試驗數據做對比活著理論分析了.
當然最終是否正確是要看是否與實驗數據相符合！但既然有殘差圖的話，總應該可以大概的看出是否收斂吧？是否要殘差要小到一定的程度，或者是殘差不在增長，就可以一定程度上認為是收斂的.
殘差的大小不能決定是否收斂，我在用FLUENT計算時，多采用監測一個面的速度（或者是壓力、紊動能等參數）基本上不隨著計算時間的推移而變化，就認為基本達到收斂。
展開 abaqus應用之收斂篇 ￥1.66
<h1><strong>一、收斂的定義和重要性</strong></h1><h2><strong style="color: rgb(51, 51, 51);">1．收斂的多種含義</strong></h2><p>在有限元分析中，收斂具有多重意義。它包括網格收斂、時間積分精度和非線性程序收斂。</p><p><strong>l 網格收斂</strong>是指增加模型單元數量會使仿真解趨于解析解。對于線性和非線性問題都適用，AbaqUS 中使用 H 網格自適應技術來輔助實現網格收斂。當進一步加密網格時，結果變化很小或不變時，可認為網格達到收斂。但也存在一些例外情況，如網格奇異解或材料損傷累積在模型特定區域的局部問題。</p><p><strong>l 時間積分精度</strong>則是針對具有物理時間尺度的瞬態問題，AbaqUS 提供用戶定義參數，以控制對相關方程的積分精度。</p><p><strong>l 非線性程序收斂</strong>是本文重點討論的內容，要獲得精確解需要滿足網格收斂、瞬態問題的精確時間積分以及非線性求解過程收斂等條件。</p><h2><strong style="color: rgb(51, 51, 51);">2．收斂對分析結果的影響</strong></h2><p>收斂性直接關系到分析結果的準確性。如果模型不收斂，得到的結果可能毫無意義，甚至會誤導工程決策和學術研究。因此，理解和掌握 ABAQUS 中的收斂問題是正確使用該軟件進行有效分析的基礎。
展開 文章來源于網絡，講解很系統，可以經典收藏，由于無法查證出處，無意冒犯，如有不妥，請聯系我
ansys非線性收斂總結
ansys計算非線性時會繪出收斂圖，其中橫坐標是cumulative iteration number 縱坐標是absolute convergence norm。他們分別是累積迭代次數和絕對收斂范數，用來判斷非線性分析是否收斂。
ansys在每荷載步的迭代中計算非線性的收斂判別準則和計算殘差。其中計算殘差是所有單元內力的范數，只有當殘差小于準則時，非線性疊代才算收斂。
ansys的收斂是基于力的收斂的,以力為基礎的收斂提供了收斂量的絕對值，而以位移為基礎的收斂僅提供表現收斂的相對量度。一般不單獨使用位移收斂準則,否則會產生一定偏差,有些情況會造成假收斂.(ansys非線性分析指南--基本過程Page.6) 。因此ansys官方建議用戶盡量以力為基礎（或力矩）的收斂誤差，如果需要也可以增加以位移為基礎的收斂檢查。
ANSYS缺省是用L2范數控制收斂。其它還有L1范數和L0范數，可用CNVTOL命令設置。在計算中L2值不斷變化，若L2<criterion的時候判斷為收斂了。也即不平衡力的L2范數小于設置的criterion時判斷為收斂。
由于ANSYS缺省的criterion計算是全部變量的平方和開平方（SRSS）*valuse(你設置的值)，所以crition也有小小變化。如有需要，也可自己指定crition為某一常數， CNVTOL,F,10000,0.0001,0就指定力的收斂控制值為10000*0.0001=1。
展開 最近做了一些非線性方面的計算，也遇到了非線性計算中難以收斂的問題，現在把分析時的一些感受寫出來，希望對大家有用，如果有誤，還望大家不吝指正。
ansys計算非線性時會繪出收斂圖，其中橫坐標是cumulative iterationnumber 縱坐標是absolute convergencenorm。他們分別是累積迭代次數和絕對收斂范數，用來判斷非線性分析是否收斂。
ansys在每荷載步的迭代中計算非線性的收斂判別準則和計算殘差。其中計算殘差是所有單元內力的范數，只有當殘差小于準則時，非線性疊代才算收斂。ansys的位移收斂是基于力的收斂的,以力為基礎的收斂提供了收斂量的絕對值，而以位移為基礎的收斂僅提供表現收斂的相對量度。一般不單獨使用位移收斂準則,否則會產生一定偏差,有些情況會造成假收斂.(ansys非線性分析指南--基本過程Page.6)。因此ansys官方建議用戶盡量以力為基礎（或力矩）的收斂誤差，如果需要也可以增加以位移為基礎的收斂檢查。ANSYS缺省是用L2范數控制收斂。其它還有L1范數和L0范數，可用CNVTOL命令設置。在計算中L2值不斷變化，若L2<crit的時候判斷為收斂了。也即不平衡力的L2范數小于設置的criterion時判斷為收斂。
由于ANSYS缺省的criterion計算是你全部變量的平方和開平方（SRSS）*valuse(你設置的值)，所以crition也有小小變化。如有需要，也可自己指定crition為某一常數，CNVTOL,F,10000,0.0001,0 就指定力的收斂控制值為10000*0.0001=1。
展開 進行非線性分析時，收斂性是大家非常關心的一個問題。在Ansys workbench中，可以通過Details of “Solution Information”中選擇“Solution Output=Force Convergence”來查看收斂情況，其中，最直觀的莫過于力收斂曲線了。
Solution Output選項
力收斂曲線如下圖所示:
力收斂曲線圖
判斷收斂的方法很簡單，只要“計算的力收斂曲線”落在“力收斂準則”曲線之下，就表示該載荷步或子步收斂了。
該模型中有兩個載荷步，分析設置中時間步長設置為“Program Contrlled”.
除了看上述的力收斂曲線圖，我們可以設置“Solution Output= Solve Output”查看計算輸出信息，從其中可以更詳細地看到收斂情況。
可以將計算輸出的信息與力收斂曲線圖對比起來看，就更容易理解力收斂圖了。
第1個載荷步中，第1個分析子步經過了15次迭代收斂（圖中每個圓點代表一次迭代）。
經過4個分析子步，第1個載荷步完成加載并收斂。第2個載荷步程序自動設置的信息如下：
初始子步數量為5，載荷步的分析時間為1s，因此初始的時間步長為0.2s。
第2個載荷步的第1個分析子步，經過25次計算迭代后，還不收斂。程序進行自動二分，將時間步長除以2，變為0.1s。
自動二分是一種用于解決非線性分析過程中收斂困難的策略。當收斂失敗發生在某個子步中，程序會自動減小時間步長，通常是前一個步長的一半左右。然后，程序會從前一個成功收斂的時間子步繼續求解。如果再次遇到收斂失敗，程序會繼續減小時間步長并繼續求解，直到達到收斂或達到指定的最小時間步長值。這種方法有助于逐步逼近正確解，并確保分析的穩定性和準確性。
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面向設計早期，Discovery 幫你在幾何修改同時快速得到仿真反饋，極速迭代、快速收斂方案。
本次課程內容共4講，首場【從微架構到系統：基于新思科技RISC-V驗證方案構建高效可靠的RISC-V 驗證閉環】將于5月15日上線，深度剖析RISC-V在現代SoC設計中的核心驗證難點及挑戰，并重點介紹新思科技RISC-V相關的動態驗證方案，通過將STING的高效激勵生成能力與ImperasDV的精準檢查能力與新思科技的VCS、Verdi深度融合，展示如何構建一個涵蓋“激勵生成- 高速仿真- 深度調試-覆蓋率收斂
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</figure><p><br></p><p>總體來看，這套冠軍方案體現出一種很清晰的小噸位設計邏輯：先圍繞外觀件要求鎖定方案方向，再通過模流迭代把風險收斂
迭代過程如圖6所示：
圖6 優化目標迭代過程
· 流程為：有限元分析（FEA）求解各工況位移 → 計算各工況柔度和總目標函數 → 計算目標函數和約束的靈敏度 → 更新設計變量（單元密度）→ 收斂判斷。
7. 結果后處理與解讀：
· 優化結果是一個密度在0-1之間分布的云圖。
這種方法通過在傅里葉空間平衡相容性（Compatibility）與在實空間平衡本構關系，極大地提高了求解高對比度異質材料時的收斂穩健性。
有限應變運動學 (Finite Strain Kinematics)
在有限變形框架下，總變形梯度被分解為彈性和塑性兩部分。
在高剪切率階段，所有流體的粘度均迅速收斂至穩定平臺值。CuO流體展現出的最大粘度增幅（純液與0.15%對比）僅為5.34%。這一"粘度懲罰"相較于高達20%~25%的導熱增幅，在熱管理系統功耗核算中幾乎可以忽略不計。
在實際運行的電池包中，電芯表面溫度會動態變化。冷卻液在不同溫度域下的流變動力學響應，關乎其消除"局部熱點"的能力。
隱式非線性求解嚴重依賴該矩陣進行牛頓迭代，如果切線剛度推導存在微小誤差，將導致模型在屈服點附近徹底喪失二次收斂性（Quadratic Convergence），陷入無盡的迭代發散死循環。
開啟大變形選項，并定義至少50個子步以確保收斂。
圖2. 邊界條件
7、運行仿真并查看結果。該仿真基于二維軸對稱模型進行求解，在查看結果時，通過對稱擴展功能繞Y軸旋轉擴展顯示為三維效果。O 型圈變形后的總位移云圖如圖 3 所示。
圖3. 總位移云圖
總結
本仿真展示了O型圈密封的過程原理。
感興趣的下滑預約學習??
時間：5月15日 周五，14:00-15:00
內容簡介：
本課程將深度剖析RISC-V在現代SoC設計中的核心驗證難點及挑戰，并重點介紹新思科技RISC-V相關的動態驗證方案，通過將STING的高效激勵生成能力與ImperasDV的精準檢查能力與新思科技的VCS、Verdi深度融合，展示如何構建一個涵蓋“激勵生成 - 高速仿真 - 深度調試 - 覆蓋率收斂
圖6 相機模塊AA的實際實驗裝置
（2）關鍵實驗結果
靈敏度標定：3分鐘內完成透鏡組靈敏度標定，偏心方向線性度R2高可達0.948，與Zemax仿真趨勢高度一致；
離線驗證：靈敏度矩陣對準偏心平均絕對誤差x方向2.5μm、y方向4.5μm，傳感器傾斜對準誤差<0.025°，精度滿足量產要求；
實裝測試：5組模組對準后，多視場離焦曲線高度收斂，峰值MTF顯著提升，如圖7所示，
