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高度非線性瞬態(tài)事件的求解技術Abaqus/Explicit

高度非線性瞬態(tài)事件的求解技術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。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構的緩慢壓潰）的理想選擇。其架構的關鍵要素包括易用性、可靠性和生產環(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。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構的緩慢壓潰）的理想選擇。其架構的關鍵要素包括易用性、可靠性和生產環(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)求解技術的特定分析部分。或者，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/結構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      ●結構元素：殼單元、梁單元、桁架單元、膜單元
    ●耦合熱/結構仿真單元                  ●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，其中，對載荷的響應在非常小的時間增量內進行顯式計算。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、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成挑戰(zhàn)的情況，顯式分析更受青睞。