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高度非線性瞬態(tài)事件的求解技術(shù)Abaqus/Explicit

高度非線性瞬態(tài)事件的求解技術(shù)Abaqus/Explicit

Abaqus/Explicit是一款顯式動態(tài)有限元求解器，最適合仿真短暫的瞬態(tài)和動態(tài)事件，例如消費類電子產(chǎn)品跌落測試、汽車碰撞和彈道沖擊。Abaqus/Explicit越來越受行業(yè)青睞，這是因為它在高效處理非線性行為方面具有獨特的專業(yè)技術(shù)。這使得Abaqus/Explicit成為仿真許多準靜態(tài)事件（如熱金屬軋制和吸能結(jié)構(gòu)的緩慢壓潰）的理想選擇。其架構(gòu)的關(guān)鍵要素包括易用性、可靠性和生產(chǎn)環(huán)境的效率。Abaqus/CAE建模環(huán)境支持Abaqus/Explicit進行所...

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Abaqus/Explicit 是一款顯式動態(tài)有限元求解器，最適合仿真短暫的瞬態(tài)和動態(tài)事件，例如消費類電子產(chǎn)品跌落測試、汽車碰撞和彈道沖擊。Abaqus/Explicit 越來越受行業(yè)青睞，這是因為它在高效處理非線性行為方面具有獨特的專業(yè)技術(shù)。這使得 Abaqus/Explicit 成為仿真許多準靜態(tài)事件（如熱金屬軋制和吸能結(jié)構(gòu)的緩慢壓潰）的理想選擇。其架構(gòu)的關(guān)鍵要素包括易用性、可靠性和生產(chǎn)環(huán)境的效率。 Abaqus/CAE 建模環(huán)境支持 Abaqus/Explicit 進行所有常見的前處理和后處理。

Abaqus/Explicit 和 Abaqus/Standard 支持協(xié)同工作，因此您可以將這兩個求解器耦合起來使用。您可以在 Abaqus/Explicit 中繼續(xù)進行從 Abaqus/Standard 開始的仿真，反之亦然。導入功能允許用戶將 Abaqus/Explicit 應用于適合顯式動態(tài)求解技術(shù)的特定分析部分?；蛘?，用戶可以將 Abaqus/Standard 應用于更適合使用隱式求解器的分析部分。

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分析類型  

    ● 非線性動態(tài)應力分析                           ●聲學                                   ●用于熱/結(jié)構(gòu)仿真的多物理場程序
    ●用于粒子仿真的離散單元法 (DEM)       ●耦合歐拉-拉格朗日仿真         ●光滑粒子流體動力學 (SPH)

單元類型
    ●用于應力分析的線性實體單元      ●用于應力分析的二次四面體單元      ●結(jié)構(gòu)元素：殼單元、梁單元、桁架單元、膜單元
    ●耦合熱/結(jié)構(gòu)仿真單元                  ●用于建模的特殊單元：各種運動行為、點焊、粘合連接


材料模型
    ●線性彈性與粘彈性      ●非線性粘彈性                         ●各同向性與運動塑性
    ●損傷與斷裂力學         ●低密度、速率相關(guān)的泡沫         ●狀態(tài)方程，包括非牛頓流體和理想氣體


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關(guān)于顯式動力學的常見問題答疑

1、什么是顯式動力學仿真？
Abaqus/Explicit 中的顯式動力學是一種用于對具有動態(tài)事件（如突然沖擊或大變形）的復雜非線性系統(tǒng)進行分析和求解的仿真技術(shù)，其中，對載荷的響應在非常小的時間增量內(nèi)進行顯式計算。這種方法可以高效捕獲模型在迅速變化的條件下的詳細時間相關(guān)行為。
2、在有限元分析中使用顯式動力學有什么優(yōu)勢？
在有限元分析中使用顯式動力學有以下優(yōu)勢：
    準確表示動態(tài)事件，
    無需迭代求解器也可進行高效計算，
    精確的材料建模和接觸處理，
    仿真穩(wěn)定性，
    周轉(zhuǎn)時間更快，
    適用于各行各業(yè)。
3、顯式和隱式動態(tài)分析之間有何區(qū)別？
顯式和隱式動態(tài)分析之間的主要區(qū)別在于求解運動方程所用的數(shù)值方法。
像在 Abaqus/Explicit 中一樣，顯式分析擅長處理短時事件或具有復雜接觸和非線性材料的場景。它使用較小的時間增量直接對運動方程求積分。此方法非常適合具有不連續(xù)性的高度非線性問題，例如沖擊。但是，由于保持穩(wěn)定性所需的時間步長較小，因此延長的事件可能需要較長的計算時間。
隱式分析常見于 Abaqus/Standard，它在每個時間步長上求解聯(lián)立方程，因此對于較長的事件更高效，而且在較大的時間步長上更穩(wěn)定。但是，它可能無法像顯式方法那樣高效地處理復雜的非線性問題。
在顯式分析和隱式分析之間進行選擇時，這取決于事件的性質(zhì)、持續(xù)時間和所需的細節(jié)水平，對于因模型復雜性或極端條件而對隱式方法構(gòu)成挑戰(zhàn)的情況，顯式分析更受青睞。