仿真测试里的误差处理,是判定测试结果可信度时的关键环节 ,好多人觉得做完仿真就一切妥当 ,事实上 ,怎样去识别分析并修正误差 ,才是仿真工作真正显示水平的所在 ,……
仿真测试里的误差处理,是判定测试结果可信度时的关键环节 ,好多人觉得做完仿真就一切妥当 ,事实上 ,怎样去识别分析并修正误差 ,才是仿真工作真正显示水平的所在 ,接下来我从实际工程运用的角度 ,谈一谈我的经验与看法。
仿真误差主要有哪些来源
仿真误差有着并非单一的来源,一般是从三个层面来的:存在模型简化误差 ,参数设置误差 ,数值计算误差。模型简化误差是产生于我们必须針对真实物理系统去做近似处理 ,就像忽略某些非线性因素 ;参数设置误差是源自材料属性 、边界条件等输入数据不准确 ;数值计算误差是算法本身以及网格划分所带来的。 理解了这些来源 ,是后续处理的基础。
如何识别仿真结果中的异常
要识别异常,不能单单依靠软件自身所带的误差指示。我的习惯是,先借助工程经验来做一个初步的快速判断,瞧瞧结果的量值有无符合道理,变形的趋向是否契合物理方面的直觉。接着去进行那个关键要点的网格敏感性分析,一点一点地加密网格,观察结果会发生怎样的变化。若这些变化非常剧烈,那就表明当下所使用的网格尚未达到相应的要求。除此之外,查验能量平衡曲线也是一种不错的办法,要是系统的能量并不守恒,那么结果基本上能够判定为没有效力。
常用的误差量化评估方法
光说“看起来差不多”可没法进行量化评估。针对静力学问题,我会挑选关键位置的应力或者位移,算出跟理论解或者试验值的相对误差百分比。而对于动力学问题,常用模态置信准则去评估振型相关性。另外有个实用的技巧是留意能量范数误差,它能够从整体方面判断有限元解呢收敛情况。一般我们会设定一个可接受的误差阈值,像是5%以内就认定结果可信。
工程中修正误差的实用技巧
察觉到误差其后怎样去修正呢?首要的是要分辨误差的性质。倘若属于模型简化过度这种情形,那么就要思索引入更为复杂的本构模型或者接触定义;要是属于网格方面的问题,优先开展局部网格的细化而非全局加密,以此来节省计算资源;要是属于边界条件失实,那便需要再次慎重审视试验工况。我常常向工程师提议构建标准操作流程,针对常见问题类型预先筹备修正方案,如此能够极大地提升工作效率。
在你着手处理仿真误差之际,所碰到的最为棘手的问题究竟是什么呢,欢迎于评论区去分享你的经历,要是觉着本文具备用处的话可千万不要忘了点赞以及转发,好让更多的同行能够看到。
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