hypermesh划分网格时单元大小如何选择?

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今日有瓜否
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网格的大小取决于模型的规模、计算机的能力(CPU、内存、硬盘、是否并行算法),还有对计算精度的要求。

划分网格的一些原则:计算精度和计算耗费的平衡原则、自动划分和人工干预的结合原则。

并不是节点越多越好,高密度的网格能带来计算精度的提高,但是采用适当的单元类型更重要。


扩展资料

网格划分方法

1、覆盖法。如果计算对象是完整裁切曲面,且边界为裁剪曲线,可以采用覆盖法。覆盖法主要采用四边形单元进行网格划分。

2、前沿法。前沿法适合划分曲面,四边形单元和三角形单元都可以采用。主要通过把曲面等参变换到二维空间,然后把二维空间映射到三维空间来实现。

3、Delaunay三角形法。如果是由一条封闭曲线围成的连通领域(单连通领域或多连通领域),可以采用Delaunay三角形法。这种方法用等边三角形进行离散,既能照顾到计算对象的细微几何特征,又能照顾到仅需稀疏单元网格之处。

参考资料

百度百科--网格划分

njibdwxek
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划分网格要明确的几个问题:
一、用什么类型的单元来划分网格?
这取决于你要做什么分析和模型的结构特点,对同样的分析,采用的求解器不同也会影响这个选择。想成为专家的人可以多看看各种软
件的单元类型介绍,初学者则不要漫无目的的到处留“情”,用到什么搞明白就可以了,Abaqus帮助手册是很好的东东。当然如果你是超级
牛人,还可以试试开发一种全新的单元。If not, forget it.
记住要选择的:
1.单元的维数;一维的线单元、二维的面单元、三维的体单元,如果是一维单元,还要根据功能不同选择bar、rigid等单元类型。
2.单元的形状;三角形还是四边形、四面体、五面体还是六面体
3.单元的阶数;4节点的四边形还是8(9)节点的四边形,8节点的六面体还是20节点的
4.其它的一些特征,比如Abaqus里有减缩积分单元、非协调元等等,每一种都有相应的适用范围。

二、网格的大小
这取决于模型的规模、计算机的能力(CPU、内存、硬盘、是否并行算法),还有对计算精度的要求。同时,经验丰富的技术人员还知道
网格的大小调整经常可以有效地提高计算精度同时降低计算耗费。

三、划分的方法
这个问题在这个论坛上大家已经讨论过很多实例了,不同的例子有很多种划分方式,比如说那个球体。有的朋友指出对复杂的模型,思
路是最重要的,工具是次要的,也有朋友认为工具相对来说更重要。仁者见仁,智者见智,大家互相学习吧。
对曲面网格HyperMesh有很多独有的划分方法,而且在划分网格时就能人工干预划分的质量,最后还有非常优秀的检查工具,应该是非常
值得推荐的(也是国际公认的)。对于实体,四面体就不多说了,有些朋友认为ansys的完全自动分网技术非常优秀,也有些朋友认为还是先
生成封闭的三角形面网格然后再自动化分体网格的方式更加能保证质量(因为中间多一个检查面网格质量的步骤)。
我想多强调一下六面体网格,因为越来越多的客户认识到六面体网格的精确性,一般的行规也是,能用六面体就不用四面体。问题出现
了,又有朋友认为软件划分六面体网格的自动化程度越高越好,但我不这么认为。毕竟机器不能代替人去思考,另外对复杂模型来说,完全
自动划分几乎是不可能的,算法不能实现且不说,即使划分出来质量也没办法提。

四、划分网格的一些原则:
1.计算精度和计算耗费的平衡原则。并不是节点越多越好,高密度的网格能带来计算精度的提高,但是采用适当的单元类型才是最重要
的,比如一块钢板,做不同的分析时可能会选择不同类型的单元,是壳单元还是体单元?如果用体单元,用线性的还是用二次单元,是全积
分还是减缩积分(Abaqus),在厚度方向上分布几层单元才合适?毕竟节点数量的增加带来的是计算量以平方增长。例如我计算过的一个钢
板弹簧,涉及接触问题,采用了六千多个六面体的减缩积分单元,如果用8节点单元,计算时间是45分钟,用20节点单元,计算时间是26个小
时,精度变化只有0.1%。

2.自动划分和人工干预的结合原则。并不是自动化程度越高越好。这个说法可能会引起歧义,我先解释一下。什么是自动化程度高?是
在复杂模型上自动生成乱七八糟的单元好呢,还是通过手工干预,合理地利用模型几何特征来实现自动划分好呢?显然是后者,因为计算机
不会知道哪个圆孔是需要特别关注因而需要细化网格的,它也不会知道哪个特征是可以忽略掉的。而通过人工指定就不一样了。

3.绝对不要认为一个模型划分完网格能计算通过就万事大吉了,问题肯定是存在的。CAE的目的是什么?是分析,结果是否合理,如何跟
客户解释?那么计算结果的合理性取决于什么呢,除了边界条件以外,网格的质量和合理性起着决定性的作用。

划分网格最重要的原则就是——态度。态度决定一切(米卢语),划分网格需要的耐心和细心都来源于认真的态度,我想无论是做人还
是做事都一定要认真。
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2015-06-11 · TA获得超过1.8万个赞
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百度网友eb07723
2009-10-25 · TA获得超过282个赞
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