1. Taille du maillage
La taille du maillage joue un rôle crucial dans la précision d’une analyse non linéaire. Dans la plupart des cas, un maillage plus fin conduit généralement à une précision plus élevée, car il permet de reproduire la géométrie et le comportement du modèle avec davantage de détail. Cependant, cela augmente également l’effort de calcul, car le nombre d’éléments du maillage croît.
Il est donc judicieux de trouver un équilibre entre la précision et le temps de calcul. Cela se fait généralement en réalisant une étude de convergence du maillage, qui est expliquée plus en détail dans cet article de la base de connaissances :
2. Incréments
Dans les analyses non linéaires, l’application de la charge en plusieurs incréments peut améliorer la qualité des résultats. De plus, l’utilisation d’incréments aide généralement à résoudre les problèmes de convergence en réduisant la sensibilité aux instabilités. Cependant, cela augmente également l’effort de calcul, car le programme tente d’atteindre le seuil de convergence pour chaque incrément.
Par conséquent, si vous rencontrez des problèmes de qualité des résultats, de convergence ou d’instabilités, essayez plusieurs incréments de charge. Dans la plupart des cas, 3 à 5 incréments suffisent. Mais dans certains cas, p. ex. lorsque le niveau de charge est proche du facteur de charge critique d’un modèle, il peut être nécessaire d’utiliser davantage d’incréments de charge.
3. Type d’analyse (du premier, deuxième ou troisième ordre)
Le choix du type d’analyse influe sur la manière dont le modèle réagit aux non-linéarités, car : contrairement à l’analyse du premier ordre/linéaire, l’analyse du deuxième ordre/P-Δ et l’analyse du troisième ordre/à grandes déformations prennent en compte les effets secondaires dus aux déformations, lesquels peuvent influencer le comportement des non-linéarités dans le modèle.
En général, l’augmentation de l’ordre de l’analyse améliore la qualité et la précision des résultats, mais augmente aussi l’effort de calcul et peut provoquer des problèmes de convergence/d’instabilité qui doivent être traités, par exemple en ajustant les propriétés des non-linéarités d’objet ou en utilisant plusieurs incréments.
4. Traitement des barres non linéaires
Les barres avec un type de raideur non linéaire, telles que les barres en traction/compression, qui peuvent rompre pendant un calcul, peuvent nécessiter un traitement particulier pendant le calcul afin d’éviter des instabilités.
Veuillez vous référer à l’article de la base de connaissances suivant pour plus de détails :
5. Critères de convergence
Les critères de convergence définissent les conditions dans lesquelles le solveur itératif s’arrêtera.
Bien que ces critères n’aient généralement pas besoin d’être modifiés, ils peuvent être utilisés comme outil pour évaluer la qualité des résultats. Veuillez noter que les critères doivent être utilisés principalement à des fins de test.
Vous trouverez plus d’informations sur ces paramètres ici, dans le manuel en ligne :
Conclusion
Les analyses non linéaires sont sensibles à une variété de paramètres qui peuvent avoir des effets significatifs sur les résultats et la stabilité du calcul. Comme ils dépendent fortement du modèle et des conditions de chargement, une méthode d’essais-erreurs peut être utilisée pour trouver les paramètres les plus appropriés. Afin de faciliter ce processus, il est fortement recommandé d’introduire les non-linéarités progressivement dans le modèle. De cette façon, il est beaucoup plus facile de traiter les problèmes liés à l’ajout de non-linéarités.