ANSYS非线性不收敛问题及解决.docx

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1、非线性逼近技术。在ANSYS里还是牛顿-拉普森法和弧长法。牛顿-拉普森法是常用的方法，收敛速度较快，但也和结构特点和步长有关。弧长法常被某些人推崇备至，它能算出力加载和位移加载下的响应峰值和下降响应曲线。但也发现：在峰值点，弧长法仍可能失效，甚至在非线性计算的线性阶段，它也可能会无法收敛。　　本文介绍了ANSYS中常见的一些非线性不收敛问题和相关分析。　　影响非线性收敛稳定性及其速度的因素很多：　　1、模型——主要是结构刚度的大小。对于某些结构，从概念的角度看，可以认为它是几何不变的稳定体系。但如果结构相近的几个主要构件刚度相差悬殊，在数值计算中就可能导致数值计算的较大误差，严

2、重的可能会导致结构的几何可变性——忽略小刚度构件的刚度贡献。如出现上述的结构，要分析它，就得降低刚度很大的构件单元的刚度，可以加细网格划分，或着改用高阶单元(BEAM->SHELL,SHELL->SOLID)。构件的连接形式(刚接或铰接)等也可能影响到结构的刚度。　　2、线性算法(求解器)。ANSYS中的非线性算法主要有：稀疏矩阵法(SPARSEDIRECTSOLVER)、预共轭梯度法(PCGSOLVER)和波前法(FRONTDIRECTSLOVER)。稀疏矩阵法是性能很强大的算法，一般默认即为稀疏矩阵法(除了子结构计算默认波前法外)。预共轭梯度法对于3-D实体结构而言是最优的

3、算法，但当结构刚度呈现病态时，迭代不易收敛。为此推荐以下算法：　　1)、BEAM单元结构，SHELL单元结构，或以此为主的含3-DSOLID的结构，用稀疏矩阵法;　　2)、3-DSOLID的结构，用预共轭梯度法;　　3)、当你的结构可能出现病态时，用稀疏矩阵法;　　4)、当你不知道用什么时，可用稀疏矩阵法。　　3、非线性逼近技术。在ANSYS里还是牛顿-拉普森法和弧长法。牛顿-拉普森法是常用的方法，收敛速度较快，但也和结构特点和步长有关。弧长法常被某些人推崇备至，它能算出力加载和位移加载下的响应峰值和下降响应曲线。但也发现：在峰值点，弧长法仍可能失效，甚至在非线性计算的线性阶段

4、，它也可能会无法收敛。　　为此，尽量不要从开始即激活弧长法，还是让程序自己激活为好(否则出现莫名其妙的问题)。子步(时间步)的步长还是应适当，自动时间步长也是很有必要的。　　4、加快计算速度　　在大规模结构计算中，计算速度是一个非常重要的问题。下面就如何提高计算速度作一些建议：　　充分利用ANSYSMAP分网和SWEEP分网技术，尽可能获得六面体网格，这一方面减小解题规模，另一方面提高计算精度。　　在生成四面体网格时，用四面体单元而不要用退化的四面体单元。比如95号单元有20节点，可以退化为10节点四面体单元，而92号单元为10节点单元，在此情况下用92号单元将优于95号单元。

5、　　选择正确的求解器。对大规模问题，建议采用PCG法。此法比波前法计算速度要快10倍以上(前提是您的计算机内存较大)。对于工程问题，可将ANSYS缺省的求解精度从1E-8改为1E-4或1E-5即可。　　5、荷载步的设置直接影响到收敛。应该注意以下几点：　　1、设置足够大的荷载步(将MAXMIUMSUBSTEP=1000000)，可以更容易收敛，避免发散的出现(nsub,nsbstp,nsbmx,nsbmn);　　2、设置足够大的平衡迭代步数，默认为25，可以放大到很大(100)(eqit,eqit);　　3、将收敛准则调整，以位移控制时调整为0.05，以力控制为0.01(CNV

6、TOL,lab,value,toler,norm,minref)。　　4、对于线性单元和无中间节点的单元(SOLID65和SOLID45)，关闭EXTRADISPLACEMENTSOPTIONS(在OPTIONS中)。5、对于CONCRETE材料，可以关闭压碎功能，将CONCRETE中的单轴抗压强度设置为-1(tadata,mat,shrcf-op,shrcf-cl,UntensSt,UnCompSt(-1))。ANSYS非线性分析时的收敛问题作者： 宋俊磊ANSYS中,非线性收敛准则主要有力的收敛，位移的收敛，弯矩的收敛和转角的收敛。一般用力的控制加载时，可以使用残余力的2-

7、范数控制收敛；而位移控制加载时，最好用位移的范数控制收敛。ansys计算非线性时会绘出收敛图，其中横坐标是cumulativeiterationnumber 纵坐标是absoluteconvergencenorm。他们分别是累积迭代次数和绝对收敛范数，用来判断非线性分析是否收敛。 ansys在每荷载步的迭代中计算非线性的收敛判别准则和计算残差。其中计算残差是所有单元内力的范数，只有当残差小于准则时，非线性叠代才算收敛。ansys的位移收敛是基于力的收敛的,以力为基础的收敛提供了收敛量的绝对值