Fortran基礎編程——牛頓拉弗森迭代 
關于通道號的解釋，書中有相關講解，木木在學習的過程中，將之理解為與write語句有關，打開的通道號用于寫入或者讀入該通道，比如WRITE(11,46)X,ITER表示按照48行代碼標號的格式寫入到11號通道文件中，可以自己改動一下代碼try one try；CALL SOLVE(X,ITER)表示調用牛頓-拉弗森迭代子程序；46 FORMAT(T5,'Newton迭代法計算方程的根
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易公子 ??? 3年前
初識非線性有限元 附非線性有限元及程序下載 
2.牛頓迭代法但是在實際中，我們往往是不知道位移v的，而是知道F，那么給定一個F，怎么求v呢？這時候牛頓迭代法就要上場了。
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有限人生 ??? 3年前
非線性有限元編程 | Modified Newton–Raphson 
才能保證收斂 修正牛頓法 為克服牛頓法在求解時的不足，可以將牛頓法的求解思路稍加改進，本節(jié)將簡要回顧一下Modi?ed Newton–Raphson method的思想。
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易公子 ??? 3年前
Nastran 常用的非線性分析類型簡介
非線性靜力分析需要求解非線性平衡方程，程序采用全牛頓-拉弗森或修正全牛頓-拉弗森迭代法。許多問題涉及歷程相關的響應，因此通常通過一系列的增量步得到求解結果，在每個增量中通過迭代得到平衡。有時必須保持增量較小(意味著轉動和應變增量必須小),以確保對歷程相關影響的正確模擬，但最常見的是，增量步大小的選擇是計算效率的問題，如果增量步太大則需要更多迭代。
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Whitney ??? 2年前
基于Abaqus的Newton-Raphson算法 
牛頓迭代計算流程：圖 4：牛頓迭代法計算流程Newton-Raphson迭代算法：function varargout=newton(fun,x0,ep,maxiter)% NEWTON 牛頓法求方程的根if nargin<4 maxiter=500; % 默認最大迭代次數(shù)endif nargin<3 ep=1e-8; % 默認允許誤差
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易公子 ??? 3年前
NURBS參數(shù)空間與坐標空間的轉化 
光線矢量定義為兩個空間平面的交線，如下圖兩個平面分別表示為Ni為平面的法線向量，是與光線方向垂直的單位向量；di為原點距平面的距離。當曲面上點為光線與曲面的交點時應該滿足以下判斷條件R根據三維空間的牛頓迭法，上述方程可改寫為：上式中：J為R的雅可比矩陣。
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普惠仿真 ??? 3年前
非線性有限元編程 | Incremental Secant Method 
割線法 什么是割線法呢？ 顧名思義，就是在迭代求解過程中，使用割線矩陣進行更新。 割線法示意圖 在上圖中，我們可以看到，第一次迭代時，使用的是切線矩陣（與牛頓法相同），第2次迭代以后用的是割線矩陣進行更新。這樣做的優(yōu)點：計算過程中只需計算一次切線矩陣（求導），后續(xù)的過程不涉及公式的求導，迭代速度自然加快許多。
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易公子 ??? 3年前
基于Runge-Kutta算法的硬化土模型二次開發(fā) 
F(r)形式較復雜，很難求得準確的解析解，因此可用Newton-Rapson迭代法求出數(shù)值解，鑒于Newton-Rapson迭代法對初值的要求較高，可先采用二分法大致確定初值范圍后再進行迭代計算，迭代方程如下：式中：rk+1為第k+1個參數(shù)r;rk為第k個參數(shù)r;F(rk)為關于rk的函數(shù)；F'(rk)為關于rk的函數(shù)的導函數(shù)。
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CAEer吳皓 ??? 2年前
MSC Nastran 非線性熱分析 
在SOL400中可以采用純全牛頓法進行迭代求解，對非線性程度高的問題比較有效。穩(wěn)態(tài)分析的初始條件：由于非線性方程是用迭代策略求解的，要考慮初始條件對問題收斂的速度有多大的影響，或者它是否會收斂。初始條件提供了迭代求解方法的起始點溫度。顯然，如果我們能夠準確地猜測我們的問題的解，這個過程將在第一次迭代中收斂。雖然這是不太可能的，但是一個好的初始估算可以顯著加快收斂過程。
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Whitney ??? 2年前
離散單元法——非連續(xù)介質模擬的有效手段 附離散單元法及其在EDEM上的實踐下載 
以常用的離散元軟件PFC為例，其模擬的對象通常是細微觀的物質，所以它所建立的模型尺寸非常有限，而且在數(shù)值模擬的時候通常需要迭代計算至少一百萬次，迭代計算量非常大。 （2）定量建模困難。
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菲飛 ??? 4年前
各向同性硬化von Mises率無關彈塑性本構理論以及umat源代碼 
當發(fā)生塑性屈服時，根據應力更新的公式：可以計算：式中：式中：為硬化曲線的梯度，各向同性硬化曲線使用數(shù)據點擬合為分段線性函數(shù)：因此最終可得到一致性切線剛度矩陣的表達式為：2 算法描述整個 return-mapping 算法框圖如下：牛頓迭代法算法框圖如下：3 UMAT代碼umat使用
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dearjj ??? 2年前
非線性仿真之如何解決接觸仿真收斂問題 
不幸的是，經過多次迭代和二分法之后，第二次嘗試也未能收斂。錯誤消息再次為“內部解的大小限制被超過”，這表明存在剛體運動。但是，如果接觸間隙已經消除了，為什么還會發(fā)生剛體運動呢？當在一個步驟中對接觸界面施加過多載荷時，有時就會發(fā)生這種情況，這會導致接觸表面分離或過度穿透。在這種情況下，所有載荷都是在一個步驟中施加的。此外，板簧是一種非常柔性的結構。
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格澤 ??? 1年前
Ansys影響非線性收斂穩(wěn)定性及其速度的因素分析
在ANSYS里還是牛頓－拉普森法和弧長法。牛頓－拉普森法是常用的方法，收斂速度較快，但也和結構特點和步長有關。弧長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峰值和下降響應曲線。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）。
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Infiniteelements ??? 2年前
CFD軟件有哪些，應該學哪一個？ 
簡單介紹以下幾個自帶的標準求解器：icoFoam：用于求解層流下的單相牛頓流體流動。simpleFoam：求解單相牛頓以及非牛頓湍流流動。interFoam：牛頓和非牛頓流體的VOF模型求解。4. 后處理：openfoam本身是基于C++編寫，在linux下運行，自身無法圖形化，云圖顯示一般使用paraview或者其他專業(yè)后處理工具。5.
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神工坊（高性能仿真） ??? 3年前
從泰坦號內爆看壓力容器的屈曲穩(wěn)定性分析（含案例） 
Simdroid“非線性屈曲”分析界面 “柱面弧長法”是牛頓迭代法的一種擴展，當結構臨近失穩(wěn)極限時，其剛度矩陣一般是奇異或者接近奇異的狀態(tài)，此時無法采用牛頓迭代法求解，采用弧長法引入了荷載乘子作為求解自變量，可以避免剛度矩陣奇異的情況。采用弧長法時要求荷載必須是正比例加載，荷載乘子也被稱為荷載正比例系數(shù)（LPF），求解出的荷載乘子有可能隨著位移的增加增大或者減小。
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云道仿真 ??? 2年前
光刻技術第18期 | 非線性壓縮感知理論 
牛頓-迭代硬閾值（Newton-IHTs）算法：是IHTs的性能升級版本，在IHTs的迭代邏輯基礎上，額外引入Hessian矩陣的逆矩陣參與中間結果計算——這一改進能顯著加快迭代收斂速度，進一步縮短非線性光刻優(yōu)化的運算周期。
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武漢二元 ??? 2月前
從泰坦號內爆看壓力容器的屈曲穩(wěn)定性分析 
Simdroid“非線性屈曲”分析界面 “柱面弧長法”是牛頓迭代法的一種擴展，當結構臨近失穩(wěn)極限時，其剛度矩陣一般是奇異或者接近奇異的狀態(tài)，此時無法采用牛頓迭代法求解，采用弧長法引入了荷載乘子作為求解自變量，可以避免剛度矩陣奇異的情況。
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仿真APP ??? 2年前
傳統(tǒng)脆性斷裂相場模型的三維UEL理論及代碼 
同理有：代入到弱形式方程中可得殘值方程；使用牛頓迭代法求解上述非線性系統(tǒng)。更新格式為:剛度矩陣為：為了保證損傷不能愈合，即：需要做出一些修改，即取歷史上最大的彈性應變能，即：4 代碼《斷裂相場法》書中提供了傳統(tǒng)脆性斷裂相場模型的二維UEL代碼。本文將其拓展為三維情況。UEL需要更新單元的剛度矩陣和右端項，公式在理論部分已詳細給出。
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dearjj ??? 1年前
【仿真百科】有限元仿真分析軟件的定義和仿真案例 
現(xiàn)代有限元分析軟件使用幾何或代數(shù)多重網格法，以加快線性系統(tǒng)的迭代求解過程。有限元分析求解器的另一個問題來源是模型的非線性。牛頓方法使用局部導數(shù)信息來尋求更好的候選解；但只有在當前的估計解與真正的數(shù)值解足夠接近 時，這種方法才可靠。實際上，對解的初始猜測值并不總是與真實值足夠接近；在這樣的情況下，使用牛頓方法通常無法正確求解。對問題進行不同的簡化或松弛 可能會有所幫助。
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仿真客 ??? 3年前
ABAQUS低周疲勞分析 
低周疲勞分析采用直接循環(huán)法直接得到結構的穩(wěn)定循環(huán)響應 ，直接循環(huán)法將傅立葉級數(shù)近似與非線性材料行為的時間積分相結合，利用修正牛頓法迭代求得穩(wěn)定的循環(huán)解 ，節(jié)省計算成本。可以通過控制傅里葉項的數(shù)量、迭代的數(shù)量和循環(huán)時間段內的增量提高精度。案例基于VCCT方法和Paris準則模擬了層壓復合材料界面上的漸進分層生長，適用于復合材料分層擴展模擬及求解彈塑性結構的塑性安定狀態(tài)。
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tangxiaocao ??? 6年前
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