性能测试|有限元软件分析——以Abaqus隐式静力学求解为例

Abaqus隐式求解在机翼受载仿真中的性能测试

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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