ALE方法详解及各选项卡参数意义与设置.doc

《ALE方法详解及各选项卡参数意义与设置.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、ALE方法详解及各选项卡参数意义与设置（ABAQUS/Explicit）为了方便理解，先整体介绍一下ALE网格自适应方法的基本过程一个完整的ALE过程可以分为若干个网格remesh子过程，而每一次remesh的过程可以分为一下两步：1生成一个新的网格（createanewmesh）利用各种算法以及控制策略生成一个良好的网格2环境变量的转换（advectionvariales）也就是将旧网格中的变量信息利用remapping技术转换到新网格中，也有不同算法，其中包括静变量（应力场，应变场等）的转换与动变量（速度场，加速

2、度场等）的转换生成的新网格成功与否则在于对这两步的控制首先来看第1个大部分--对整个adaptiveremesh过程控制：包括两个方面：一个是对adaptiveremesh过程的算法控制，另一个对adaptivemesh过程强度的控制1.对adaptiveremesh的算法控制算法控制包括两部分算法控制，其一为网格算法控制，其二为变量转换算法控制（1）网格重画算法控制：在ABAQUS中是如何生成新网格的呢？即使用网格扫掠技术（meshsweeptechnique），每sweep一次，生成一套新的网格。但是当你使用的算

3、法不同时，sweep出来的网格也是不同的，打个不是很恰当的比方：用不同的工具做同一件东西，做出来的质量与精度会不一样，同样，用不同的算法来sweep网格，得到的网格质量也会不一样。在ABAQUS显示模块中，sweep算法用英语来说就是meshsmoothingmethod,有三种算法来sweep网格，如下所示：1）体积算法（volumesmoothing）该算法十分健壮，为默认算法，再绝大多数情况下适用2）拉普拉斯算法（laplaciansmoothing）耗费资源最少的算法，能力一般，作用与体积算法类似（一阶算法，

4、类似于求平均值），对于曲率比较高的曲线曲面边界时，效果不是很理想3）.等位算法（equipotentialsmoothing）比较复杂的算法，是基于拉普拉斯算法的解之上的算法，对曲率较大的曲线曲面边界效果较好，在节点被非结构化网格包围时，次算法为推荐算法，若节点被结构化网格包围，其效果与体积算法类似。三种算法可以结合适用，利用权重值来定义，需要记住的是，三种算法各占的权值加起来必须等于1。在ABAQUSCAE中，在step模块中定义选项卡如下所示：（2）变量转换算法控制：在ABAQUS中是如何将旧网格中的环境变量转换

5、到新网格中的呢？即使用remapping技术，对于静变量（应力场，应变场，位移场等）的转换（advection），有两种算法即为一阶算法（firstorder）与（secondorder）算法，secondorder算法适用于所有问题，为推荐算法，一阶算法比较简单，占资源少，速度快；对于动变量（速度，加速度等）转换（momentumadvection），也有两种算法，elementcenterprojectionmethod与half-indexshiftmethod，前者为推荐算法，选择前者就ok了，如果想仔细研究

6、，查查ABAqus文档就可以了，里面写的很清楚。在ABAQUSCAE中，在step模块中定义选项卡如下所示：2.对adaptiveremesh过程强度控制在ABAQUS中如何对adaptiveremesh过程的强度进行控制呢？？这就涉及到一下几个参数。（1）Frequency控制（频率控制），主要是对整个steptime中网格remesh的次数进行控制。Remesh次数n可以由n=Incrementnumber/Frequency来表达其意义，当frequency的值为i时，表示每i个增量步进行一次remesh；一个

7、典型的ALE过程，在每5-100个增量步就需要一次remesh，对于拉格朗日问题，改参数默认值为10，若变形实在太大，可适当调高，以增加网格重画的强度，对于爆炸，碰撞等变形时间极短的问题求解，则在每一个增量步都需要一次remesh，这时Frequency的值需要设置得很小，比如设为1，当然，adaptiveremesh过程的强度也很高，也会很废时。对于其他变形不是很剧烈的问题求解，该参数值可以适当调高。对于欧拉问题，默认值为1。（2）MeshSweeps参数控制，当该参数的值为n时，每一个remesh过程将对网格进行

8、n次sweep，其实这个参数可以理解为对整个adaptiveremesh过程的每一个子过程（remesh过程）的强度进行控制。那么，我们先来理解一下sweep的概念，每sweep一次，abaqus将利用我们设置好的算法（体积算法，拉普拉斯算法或等位算法）生成一套新的网格，但这个网格不一定是符合要求的，因此，需要在生成的新网格的基础上用同样的方式