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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