Kể từ khi tôi luôn được yêu cầu tạo ra các sự chia lưới tốt, tôi đã quyết định một lần nữa đăng các danh sách tôi đã tổng hợp trước đây. Đây là một danh sách chung, không theo thứ tự đặc biệt, những việc bạn có thể làm và có thể tìm kiếm trong việc tạo ra một mạng lưới; biết chắc bạn có một mạng lưới tốt, bạn có thể cảm thấy tốt hơn về kết quả mà bạn đang nhận được.
Đây là phần 3 trong series và trong phần này chúng ta sẽ thảo luận về “tính hội tụ”. Hãy chắc chắn để kiểm tra lại cho phần 4, khi chúng tôi hướng dẫn bạn cách để tự động hóa quá trình này với các công cụ Adaptive Meshing.
Tính hội tụ.
Như bạn có thể thấy với phân tích, lưới càng nhỏ min càng làm cho kết quả chuyển vị và ứng suất thêm phần chính xác. Nếu bạn tiếp tục hoàn thiện lưới của bạn, kết quả của bạn sẽ tiếp tục được tăng lên, nhưng cuối cùng sẽ hội tụ về một giá trị hữu hạn. Giá trị mà bạn đang hướng tới là ‘giới hạn’ và là kết quả của một mô hình toán học. Sự khác nhau giữa kết quả của một mô hình toán học và kết quả của mô hình mô phỏng FEA là do lỗi rời rạc (chia lưới). Nhưng một lần nữa lỗi rời rạc sẽ được giảm đi với việc làm mịn nhỏ lưới chia.
Quá trình chính xác hóa lưới liên tiếp mà chúng ta vừa nhắc tới được gọi là quá trình hội tụ. Và khi đó chúng ta tiếp tục sử dụng làm mịn lưới tới khi chúng ta hội tụ tới giá trị mong muốn. Vậy làm thế nào để biết khi nào sẽ dừng quá trình này? Vâng, một nguyên tắc hay là so sánh các kết quả trong mỗi lần phân tích tiếp theo. Nếu hai giá trị của kết quả ứng suất tiếp theo nhỏ hơn 10%, thì giải pháp này đã hội tụ và không cần làm mịn lưới thêm nữa. Hãy nhớ là 10% chỉ là tiêu chuẩn chung, và có thể được giảm xuống tùy thuộc vào lĩnh vực của bạn (ví dụ như y tế) hoặc là nếu bạn muốn có một dung sai chặt chẽ hơn.
Trong những bức hình dưới đây, bạn sẽ thấy các vùng áp lực của ba nghiên cứu trong đó lưới đã được làm mịn. Chú ý cách mà ứng suất lớn nhất tăng lên mỗi lần, nhưng với một mức độ ít hơn như là khởi đầu cho quá trình hội tụ.
Phần 1 – Phần 2 – Phần 3
Viết bởi: Ken LaVictor
Nguồn: DS SOLIDWORKS
Dịch: ViHoth
Đây là phần 3 trong series và trong phần này chúng ta sẽ thảo luận về “tính hội tụ”. Hãy chắc chắn để kiểm tra lại cho phần 4, khi chúng tôi hướng dẫn bạn cách để tự động hóa quá trình này với các công cụ Adaptive Meshing.
Tính hội tụ.
Như bạn có thể thấy với phân tích, lưới càng nhỏ min càng làm cho kết quả chuyển vị và ứng suất thêm phần chính xác. Nếu bạn tiếp tục hoàn thiện lưới của bạn, kết quả của bạn sẽ tiếp tục được tăng lên, nhưng cuối cùng sẽ hội tụ về một giá trị hữu hạn. Giá trị mà bạn đang hướng tới là ‘giới hạn’ và là kết quả của một mô hình toán học. Sự khác nhau giữa kết quả của một mô hình toán học và kết quả của mô hình mô phỏng FEA là do lỗi rời rạc (chia lưới). Nhưng một lần nữa lỗi rời rạc sẽ được giảm đi với việc làm mịn nhỏ lưới chia.
Quá trình chính xác hóa lưới liên tiếp mà chúng ta vừa nhắc tới được gọi là quá trình hội tụ. Và khi đó chúng ta tiếp tục sử dụng làm mịn lưới tới khi chúng ta hội tụ tới giá trị mong muốn. Vậy làm thế nào để biết khi nào sẽ dừng quá trình này? Vâng, một nguyên tắc hay là so sánh các kết quả trong mỗi lần phân tích tiếp theo. Nếu hai giá trị của kết quả ứng suất tiếp theo nhỏ hơn 10%, thì giải pháp này đã hội tụ và không cần làm mịn lưới thêm nữa. Hãy nhớ là 10% chỉ là tiêu chuẩn chung, và có thể được giảm xuống tùy thuộc vào lĩnh vực của bạn (ví dụ như y tế) hoặc là nếu bạn muốn có một dung sai chặt chẽ hơn.
Trong những bức hình dưới đây, bạn sẽ thấy các vùng áp lực của ba nghiên cứu trong đó lưới đã được làm mịn. Chú ý cách mà ứng suất lớn nhất tăng lên mỗi lần, nhưng với một mức độ ít hơn như là khởi đầu cho quá trình hội tụ.
Phần 1 – Phần 2 – Phần 3
Viết bởi: Ken LaVictor
Nguồn: DS SOLIDWORKS
Dịch: ViHoth
