1. Velikost sítě
Velikost sítě hraje zásadní roli v přesnosti nelineární analýzy. Ve většině případů obecně jemnější síť vede k vyšší přesnosti, protože dokáže zachytit geometrii a chování modelu podrobněji. Zároveň však zvyšuje výpočetní náročnost, protože roste počet prvků sítě.
Proto dává smysl najít rovnováhu mezi přesností a výpočetním časem. Obvykle se toho dosahuje provedením studie konvergence sítě, která je podrobněji vysvětlena v tomto článku znalostní báze:
2. Přírůstky
V nelineárních analýzách může aplikace zatížení ve více přírůstcích zlepšit kvalitu výsledků. Použití přírůstků navíc obvykle pomáhá při problémech s konvergencí tím, že snižuje náchylnost k nestabilitám. Zároveň však zvyšuje výpočetní náročnost, protože se program snaží dosáhnout konvergenčního prahu pro každý přírůstek.
Pokud tedy máte problémy s kvalitou výsledků, konvergencí nebo nestabilitami, vyzkoušejte více zatěžovacích přírůstků. Ve většině případů postačují 3 až 5 přírůstků. V některých případech však může být např. při zatěžovací úrovni blízké kritickému zatěžovacímu součiniteli modelu nutné použít více zatěžovacích přírůstků.
3. Typ analýzy (první-/druhý-/třetí řád)
Volba typu analýzy ovlivňuje způsob, jakým model reaguje na nelinearity, protože: Na rozdíl od analýzy prvního řádu/lineární analýzy berou analýza druhého řádu/P-Δ a analýza třetího řádu/velkých deformací v úvahu sekundární účinky způsobené deformacemi, které mohou ovlivnit chování nelinearit v modelu.
Obecně zvyšování řádu analýzy zlepšuje kvalitu a přesnost výsledků, ale zároveň zvyšuje výpočetní náročnost a může způsobovat problémy s konvergencí/nestabilitou, které je třeba řešit např. úpravou vlastností objektových nelinearit nebo použitím více přírůstků.
4. Zacházení s nelineárními pruty
Pruty s nelineárním typem tuhosti, jako jsou tahové/tlakové pruty, které mohou během výpočtu selhat, mohou během výpočtu vyžadovat zvláštní zacházení, aby se zabránilo nestabilitám.
Další podrobnosti naleznete v následujícím článku Knowledge Base:
5. Kritéria konvergence
Kritéria konvergence definují podmínky, za kterých se iterativní řešič zastaví.
Ačkoli tyto podmínky obvykle není nutné měnit, mohou být použity jako nástroj k posouzení kvality výsledků. Upozorňujeme, že kritéria by měla být používána především pro zkušební účely.
Více informací o těchto nastaveních naleznete zde v online manuálu:
Závěr
Nelineární analýzy jsou citlivé na řadu nastavení, která mohou mít významný vliv na výsledky a stabilitu výpočtu. Vzhledem k tomu, že silně závisí na modelu a zatěžovacích podmínkách, lze k nalezení nejvhodnějších nastavení použít metodu pokusu a omylu. Pro usnadnění tohoto procesu se důrazně doporučuje zavádět nelinearity do modelu postupně, krok za krokem. Tímto způsobem je mnohem snazší řešit problémy, které vznikají přidáváním nelinearit.