性能测试|有限元软件分析——以Abaqus隐式静力学求解为例

背景

CAE是工业仿真领域重要分支之一,也是高性能计算的主要应用场景之一。本期选取CAE领域最常用的仿真软件Abaqus,选择基于Abaqus隐式求解的某型机翼受载的案例,我们来看下基于神工坊SIMFORGE™高性能仿真云平台的Abaqus隐式求解计算,和其他仿真云平台进行效率对比如何。

Abaqus隐式求解能够应用于大多数的线性问题以及部分的非线性问题,包括静态、动态分析,因此广泛的应用于工程上结构设计中强度、刚度校核。隐式分析利用迭代的方法进行求解,使用Newton-Rapson的方法进行迭代。因为采用迭代的方法,且由于模型中可能涉及接触或者材料的复杂性,可能较难收敛,从而导致大量的迭代,需要求解大量的线性方程组,因此对计算机有着较高的性能要求。

Abaqus隐式静力学分析

一、模型介绍

使用隐式分析仿真模型为某型机翼受载的有限元模型,使用材料为某型铝合金,模型网格单元数30万,均为壳体网格,壳体网格使用S4,计算迭代步长70步。初始时间步为0.01,最小时间增量步为5E-06。

性能测试|有限元软件分析——以Abaqus隐式静力学求解为例的图1

在机翼的一端施加固定约束,并在机翼内部施加力矩载荷。由于模型不能完全公开展示,因此对图中部分区域进行了模糊处理,下同。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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