Blog ANSYS
ngày 22 tháng 10 năm 2018
Nó khó khăn để có được lưới Các loại cờ bạc để hội tụ khi nó trải qua các biến dạng lớn.
Đây thường là một thách thức đối với các nhà phân tích điều tra việc mô Các loại cờ bạc niêm phong đàn hồi, uốn cong và hình thành kim loại.
Vấn đề Các loại cờ bạc tụ được kích hoạt bởiChia lưới sòng bạcbiến dạng. Nếu mỗi lần bước thấy các yếu tố Các loại cờ bạc thay đổi kích thước và hình dạng trong khi trải nghiệm tăng tải, thì bạn sẽ hiểu ý tôi là gì.
Mô Các loại cờ bạc bộ lưu giữ bắt vít hội tụ vì NLAD sẽ làm lại hình học khi nó biến dạng.
Những biến dạng lưới này làm tàn phá độ chính xác và hội tụ mô Các loại cờ bạc của bạn vì tính phi tuyến trong hành vi cơ học và nhiệt. Nhưng, làm thế nào để bạn có được mô Các loại cờ bạc của mình để hội tụ nếu lưới tiếp tục di chuyển?
So sánh chất lượng phần tử giữa một mô Các loại cờ bạc không có
NLAD and one with NLAD. Only the simulation with NLAD converges.
Câu trả lời là tính năng Thích ứng phi tuyến (NLAD) trongCơ khí Sòng bạc.
Công cụ sẽ tự động sửa chữa các biến dạng Các loại cờ bạc lưới kích hoạt các vấn đề hội tụ theo biến dạng lớn. Từ đó, công cụ tinh chỉnh lưới khi nó biến dạng để đảm bảo các hiện tượng cục bộ được chụp chính xác.
Công cụ NLAD sẽ tự động làm lại hình học. Tuy nhiên, Các loại cờ bạc kiểm soát tần suất điều này xảy ra.
Điều khiển này được thiết lập thông qua các tiêu chí khác nhau trong bảng chi tiết.
Nếu một tiêu chí được đáp ứng trong quá trình mô Các loại cờ bạc, nó sẽ kích hoạt một thuật toán sửa đổi lưới cụ thể được liên kết với tiêu chí đó.
Một NLAD điển hình được thiết lập trong bảng chi tiết
Tiêu chí điều khiển NLAD dựa trên:
Điều này có nghĩa là Remesh có thể được giới hạn trong một khu vực địa phương đang bị biến dạng. Điều này sẽ giảm chi phí tính toán của mô Các loại cờ bạc.
Để xem các ví dụ trong đó NLAD giúp các nhà phân tích hội tụ mô Các loại cờ bạc uốn, bắt vít và đàn hồi, đọcBắt cờ bạc online mới nhất 2024Tự tin điều chỉnh Mô phỏng độ lệch lớn bằng Khả năng thích ứng.