ABAQUS顯式ALE自適應網格控制選項卡參數意義與設置

2017-03-31 by:CAE仿真在線來源:互聯網

ABAQUS/Explicit中采用自適應網格ALE調整網格時,選項卡ALE Adaptive Mesh Controls中的參數很多,下文總結了各個參數的含義及使用范圍,希望能幫助大家。

ABAQUS顯式ALE自適應網格控制選項卡參數意義與設置abaqus有限元培訓資料圖片1

1)priority參數設置:

是指網格梯度控制(是否保持初始網格梯度,若需要保持初始網格梯度,則對網格的質量將會有影響)。

對于拉格朗日問題選擇Improve aspect ratio,在計算過程中將考慮到網格單元高寬比的改善,不考慮對初始網格梯度的保持。
對于歐拉問題選擇:Preserve initial mesh grading,在計算過程中保證初始的網格梯度,但不會考慮到網格寬高比的改善。

2)smoothing algorithm參數設置:

Use enhanced algorithm based on evolving element geometry主要是在幾何學的方面對我們定義的網格sweep算法(前面提到的三種算法)進行增強,目的是為了保證adaptive remesh過程的健壯性,為推薦選項,選它就行了
conventional smoothing利用我們定義好的算法進行計算,無幾何增強。

3)Meshing predictor參數設置

是網格節點位置控制(理想的網格節點位置控制,將會減少需要的網格sweeps次數,減少資源浪費)

對于拉格朗日問題選擇Current deformed position;
對于歐拉問題選擇Position from previous adaptive mesh increment。

4)Curvature refinement參數設置

是曲率較大的曲線曲面邊界的網格密度控制,默認為1,該值越大,則圓角區的網格密度也就會越大,比較簡單。

5)在ABAQUS顯示模塊中,sweep算法用英語來說就是mesh smoothing method,有三種算法來sweep網格:

體積算法(volume smoothing)

該算法十分健壯,為默認算法,在絕大多數情況下適用。

拉普拉斯算法(laplacian smoothing)

耗費資源最少的算法,能力一般,作用與體積算法類似(一階算法,類似于求平均值),對于曲率比較高的曲線曲面邊界時,效果不是很理想

等位算法(equipotential smoothing)

比較復雜的算法,是基于拉普拉斯算法的解之上的算法,對曲率較大的曲線曲面邊界效果較好,在節點被非結構化網格包圍時,次算法為推薦算法,若節點被結構化網格包圍,其效果與體積算法類似。

三種算法可以結合適用,利用權重值來定義,需要記住的是,三種算法各占的權值加起來必須等于1。

6)在ABAQUS CAE中的ale meshcontrol中boundary region smoothing下面的三個參數:

initial feature angle

即初始檢測角度的設置,當兩個相鄰的面的法向量大于該角度值的時候,這兩個相鄰面形成的corner將被檢測出來,在sweep時,網格不允許通過這個corner小于的話就說明,該corner足夠圓滑,網格可以通過,當然,該corner應該是具有活性的,對corner活性的控制由下面一個參數(Transition feature angle)控制,否則也不會被考慮。