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帖子 Fluent伴隨求解優化方法介紹
④其他主要設置 在Optimizer Settings中,選擇adaptive-step-size方法,在計算時自動檢測設計迭代過程中何時產生非最優結果,并使用并不十分激進的目標重新嘗試設計。根據流場求解和伴隨求解收斂性分別設置流場迭代次數和伴隨求解迭代次數以及設計迭代次數及收斂標準。
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安世亞太 ??? 2年前
Fluent伴隨求解優化方法介紹
帖子 永磁同步電機電磁振動噪聲自動優化
Step one:在OP_InManatee_prob.m文件中設置遺傳算法計算參數 OP_InManatee_prob.m文件在此文件中主要設置的參數為:初始種群數、進化迭代次數、目標函數文件等。
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聲學工程師小吳 ??? 2年前
永磁同步電機電磁振動噪聲自動優化
帖子 Truck Demo CREO FLOW ANALYSIS流體仿真案例(二)
注:在本例中,當設置迭代次數為200時,CFA會更快地完成穩態模擬,分析結果與使用默認迭代次數500時基本相同。 12、接受默認的網格生成參數,下一步。 13、當信息窗口出現時“可以開始生成網格”,選擇確定。 14、選取邊界,下一步。 15、選取輸出參數設置的邊界。
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建哥CREO ??? 4年前
Truck Demo CREO FLOW ANALYSIS流體仿真案例(二)
帖子 光刻技術第13期 | 矢量SMO的SD優化算法
收斂條件1為當前的像質評價函數值小于預定閾值,或者SO迭代次數達到預定上限值;收斂條件2為當前的像質評價函數值小于預定閾值,或者SISMO迭代次數達到預定上限;收斂條件3為像質評價函數值小于預定閾值,或者MO迭代次數達到預定上限。
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武漢二元 ??? 4月前
光刻技術第13期 | 矢量SMO的SD優化算法
帖子 Ansys Speos | 助力汽車按鍵開關設計與優化
案例選取了光導的8個設置參數 (P1-P8) 作為輸入參數變量,字符4個輪廓的RMS Contrast (P9-P12) 作為輸出參數。直接優化算法會根據輸入/輸出參數設計函數關系來確認優化的迭代次數,并篩選出最佳設計點,同時可保留每個設計點的結果文件及優化結構模型。
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宇熠科技 ??? 3年前
Ansys Speos | 助力汽車按鍵開關設計與優化
帖子 二十九、Fluent瞬態時間步長與迭代步數的討論
</p><p><br></p><p>Max Iterations per Time Step是這個時間間隔最大的迭代次數,也就是說在這個時間間隔內最多迭代完這些步,同時當迭代完這些步數之后,流動就進行了這么多的時間。
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Fluent學習筆記 ??? 2年前
二十九、Fluent瞬態時間步長與迭代步數的討論
帖子 Abaqus 中的步進、增量、迭代和嘗試概念 碩迪科技
初始估計:在每個步驟的開始,需要對未知變量進行一個初始估計。這個估計將作為迭代求解的初始猜測。迭代求解:在每個步驟中,系統通過迭代來不斷逼近最終解。迭代的過程是通過求解線性方程組來更新未知變量的值,直到達到收斂準則為止。收斂準則:收斂準則是判斷當前迭代結果與最終解之間是否滿足一定的收斂標準。如果迭代的誤差小于設定的閾值,則認為計算結果已經收斂。
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SOLIDWORKS碩迪科技 ??? 2年前
Abaqus 中的步進、增量、迭代和嘗試概念 碩迪科技
帖子 在求解多物理場模型時,你應該選擇全耦合還是分步求解? 附多物理場耦合模型及數值模擬導論下載
由于“全耦合”方法包含未知量之間的所有耦合項,因此與“分離”方法相比,其收斂性通常更好,且迭代次數更少。但是,每次迭代求解都需要相對更多的內存和時間,因此采用“分離”方法時,總體求解速度會更快。有關求解非線性模型的一般性指導,請參見: 提高非線性穩態模型的收斂性的7種有效方法。
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pubi4771 ??? 3年前
在求解多物理場模型時,你應該選擇全耦合還是分步求解? 附多物理場耦合模型及數值模擬導論下載
帖子 技術分享|并行代數多重網格算法:如何用黑盒求解器攻克復雜工程計算的效率瓶頸?
// AMG參數設置 MGSolver<scalar> MG(A, aggl); // 收斂殘差 MG.SET_relTol(1e-6); // 最大迭代步 MG.SET_maxIter(100); // 信息輸出 MG.SET_ifPrint(false); // 前/后光滑次數 MG.SET_nPreSweeps(1); MG.SET_nPostSweeps(1);
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神工坊(高性能仿真) ??? 1年前
技術分享|并行代數多重網格算法:如何用黑盒求解器攻克復雜工程計算的效率瓶頸?
帖子 永磁同步電機電磁振動噪聲自動優化
Step one:在OP_InManatee_prob.m文件中設置遺傳算法計算參數 OP_InManatee_prob.m文件在此文件中主要設置的參數為:初始種群數、進化迭代次數、目標函數文件等。
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莉莉斯 ??? 4年前
永磁同步電機電磁振動噪聲自動優化
帖子 【JY】ETABS的非線性直接積分法的設置與應用
程序默認常剛度迭代次數為10次,NR迭代次數為40次,程序會優先采用常剛度迭代,如果達到迭代次數而無法收斂則改用NR迭代。圖8 僅迭代的求解策略圖9 常剛度迭代與NR迭代ETABS中采用力的迭代收斂容差,默認的相對容差值為0.0001,這一般來講是比較小的,對于常規結構0.01~0.001的相對容差值是合適的。
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建源之光 - 減隔震 ??? 3年前
【JY】ETABS的非線性直接積分法的設置與應用
帖子 【JY】YJK前處理參數詳解及常見問題分析:二階效應和分析求解(四)
軟件在設計結果文件中輸出了結構是否應該考慮重力二階效應的判斷結果,設計人員可以參考軟件輸出結果進行設置。2、組合系數設置考慮二階效應時的豎向荷載的系數,《鋼結構通用規范》5.2.3-1中規定二階效應計算中,重力荷載應取設計值。3、迭代次數設置P-△效應的迭代次數。4、收斂誤差設置P-△效應的收斂誤差。
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建源之光 - 減隔震 ??? 3年前
【JY】YJK前處理參數詳解及常見問題分析:二階效應和分析求解(四)
帖子 STAR-CCM+運動建模案例:開放水域中的船用螺旋槳
入口為速度進口,出口為壓力出口,拉伸的遠場壁面設置為對稱平面邊界條件。進口流體速度 VA作為流體域中的一個初始條件。在此穩態模擬中,使用兩個場函數J 和 i 來指定J 值的范圍。場函數 i 指定J 值變化的迭代。在本案例中,J 的起始值是0.6。 J 值每迭代501 次增加 0.2。對于每個 J 值,此迭代次數已足以讓求解收斂。通過定義場函數來定義出螺旋槳進口的進速系數。(6)創建性能報告。
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仿真客 ??? 3年前
STAR-CCM+運動建模案例:開放水域中的船用螺旋槳
帖子 AI高斯混合模型
? 我們將通過取每個分量的潛在變量概率的平均值來更新混合系數 (πk)。7 重復 E 步和 M 步,直到收斂? 我們在估計步驟和最大化步驟之間迭代,直到對數似然或參數的變化低于預定義的閾值,或者直到達到最大迭代次數。? 基本上,在估計步驟中,我們根據當前參數值更新潛在變量。
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仿真資料吧 ??? 1年前
AI高斯混合模型
帖子 OptiSystem應用:光放大器EDFA的仿真
光放大器全局參數使用Optisystem的第一步是設置全局參數。我們都知道,主要的一個參數是time window,它由比特率和序列長度計算得到。對于放大器和激光器的設計,還有其它可以定義模擬中的迭代次數和引入初始延遲的重要參數。
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追光ing ??? 10月前
OptiSystem應用:光放大器EDFA的仿真
帖子 Abaqus應用之常見問題處理 (二)
在建立歷史輸出要求時可以指定某一個獨立的變量寫入輸出結果數據庫。 3、 常 見 問 題 3 :分 析 步(time increment ) 在Abaqus步進設置中,有四個關鍵參數:最大增量數、初始增量、最小增量和最大增量。 要理解這個問題,首先必須掌握Abaqus的計算過程和收斂難題。Abaqus首先使用初始增量值進行迭代計算。如果結果收斂,軟件將使用相同的增量值進入下一步。
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Abaqus_JUN ??? 1年前
Abaqus應用之常見問題處理 (二)
帖子 非線性有限元編程 | Modified Newton–Raphson
【注】:在本程序中,設置的初值是u = [0.2; 0.4],讀者可設置不同的初值,探究初值對收斂次數的影響。
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易公子 ??? 3年前
非線性有限元編程 | Modified Newton–Raphson
帖子 計算輻射傳熱的 3 種方法
其他表面對表面設置對于包含移動或變形物體的模型,有必要更新角系數,由角系數更新閾值設置控制。默認設置是在每次非線性迭代中更新,這提供了最準確的結果,但可能計算成本高。可以完全關閉角系數更新,這對于一個正在移動或變形的物體(其對角系數的影響可忽略不計)來說是有意義的,也可以定義更新周期或通過用戶定義的表達式更新。表面對表面輻射接口的角系數設置
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beichen3159 ??? 4年前
計算輻射傳熱的 3 種方法
帖子 OptiSystem應光放大器EDFA的仿真
光放大器全局參數使用Optisystem的第一步是設置全局參數。我們都知道,主要的一個參數是time window,它由比特率和序列長度計算得到。對于放大器和激光器的設計,還有其它可以定義模擬中的迭代次數和引入初始延遲的重要參數。
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追光ing ??? 12月前
OptiSystem應光放大器EDFA的仿真
帖子 abaqus應用之收斂篇
</p><h2><strong style="color: rgb(51, 51, 51);">3.算法和收斂檢查問題</strong></h2><h3><strong style="color: rgb(12, 12, 12);">(1) 迭代次數過多</strong></h3><p>如果在每次增量中迭代次數超過了一定限制(如 16 次),且未達到收斂標準,可能導致分析失敗。
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Abaqus_JUN ??? 1年前
abaqus應用之收斂篇
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