网格划分的越密，计算的应力是不是越大？

jiangyang · 发表于 2011-9-26 21:48

logjushi 发表于 2011-9-16 09:40
, a. R! S! \2 @6 ~4 M( a这可问题可以这样理解
1 o. v; F& a9 H" @; }6 L计算结果显示的基本上是单元平均应力。平均应力是经过单元的内部插值积分表现出来的 ...

你好！我上传一个分析文件，帮忙给看看为什么零件的划分的网格越细，计算的应力会越大呢？先谢了啊！

jiangyang · 发表于 2011-9-27 21:36

chen123456789 发表于 2011-9-2 22:27 2 z# {8 r& h/ `2 N0 t
应力的大小和边界条件有关，网格大小合适和应力无关，网越细，只是在加大计算时间，当合适的网格已经可以比 ...

你好！我上传一个分析文件，帮忙给看看为什么零件的划分的网格越细，计算的应力会越大呢？先谢了啊！

caozhengwen · 发表于 2011-9-30 13:16

caozhengwen 发表于 2011-9-2 22:43 $ G6 C8 e7 @) ~% } r; _ g: n
楼上的正解。。。。。只要你网格划分的不扭曲重合，一般划分的越细，越接近真实状况。一般我是优先用六面体 ...

我要更正一下我的说法。网格划分的越密，应力确实越来越大。
这个在ANSYS里也是这样的。。。。。。绝对不是我想当然，因为我专门花了3天的时间来比较，还请教了同事。他们用ANSYS，我用NASTRAN。
对于变形值，，，网格很稀疏，一般采用软件自动推荐的大小值，就可以得到很精确的结果了。不信的话大家可以手工计算一下，取个悬臂梁模型算就可以了，我算过了。
但是应力的话就相差的不知道到哪去了。。。。。。。。越密越大，最后甚至超过了手工计算出来值的2倍。后来同事们告诉我说取直线或者是面的整体值再平均，，，，但是感觉平均出来不太理想，和我想要的差的还是有点远。很纠结的结果。。。。。。不知道以什么为准了。。。

caozhengwen · 发表于 2011-9-30 13:32

我觉得8楼的“logjushi”说法是比较合理的。
我们采用理论方法手工计算的时候，其实是忽略了很多边界条件的，算出来的是主要的，全局的大致值。但对于有限元，很多被我们忽略的细节都显现出来，没法忽略。这样就导致了应力集中可以模拟，微小的被忽略的边界条件显得没法被忽略，等等等等。。。。。。这就是手工计算出来的结果和有限元的差异的原因。。。。我是这么理解的，不知道对不对。。。。。

caozhengwen · 发表于 2011-9-30 13:33

至于算出来的值是不是可以拿来参考。我觉得可以！要是看应力集中，那么最大值可以做参考；要是看整体全局应力，那么就把最大值的那块忽略掉，看其余部位的大致值。。。。。。

jiangyang · 发表于 2011-10-1 19:11

caozhengwen 发表于 2011-9-30 13:33 2 g+ W" Q( @# e7 K. ~2 K* I. B" n3 M9 n( e
至于算出来的值是不是可以拿来参考。我觉得可以！要是看应力集中，那么最大值可以做参考；要是看整体全局应 ...

零件应力集中处的应力最大值可能已经超过甚至远大于材料的屈服强度，但零件的大部分区域的应力还远底于材料的屈服强度，如果再对应力集中处的网格进一步细化，此处所计算的应力会进一步的变大，在现实中也不可能有材料会达到这种强度。但是这种零件在实际使用过程中，并没有因为达到计算的负荷而被坡坏。唉，对网格的划分程度还是没有把握，只能靠经验了吧

logjushi · 发表于 2011-10-31 17:19

其实如果应力集中部位的应力大于屈服应力了，就可以考虑采用非线性来进行计算了/

nanyanjun-ug · 发表于 2011-11-1 07:55

网格的划分和应力无关，越密越精确（这也是相对来说的，到一定程度的时候网格对精度没有影响反而会影响计算机的计算时间）

caozhengwen · 发表于 2011-11-5 08:46

nanyanjun-ug 发表于 2011-11-1 07:55 # d) k: d4 J. ]( S$ m! V/ S
网格的划分和应力无关，越密越精确（这也是相对来说的，到一定程度的时候网格对精度没有影响反而会影响计算 ...

你试过了？我建议你多做几个对比一下。实际不是你说的这样。

nanyanjun-ug · 发表于 2011-11-7 08:00

caozhengwen 发表于 2011-11-5 08:46
- x" o d8 ]1 R" K你试过了？我建议你多做几个对比一下。实际不是你说的这样。

呵呵。。。看一下论坛的帖子，我决定也要试一下。谢谢你，我又长见识了

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