本文選題：屈曲分析 + 免組裝有限元��； 參考：《西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：為了提高大型三維有限元屈曲分析的速度,克服大規(guī)模屈曲拓?fù)鋬?yōu)化的計(jì)算速度制約,提出了一種基于免組裝有限元的線性屈曲分析算法。針對(duì)屈曲分析涉及應(yīng)力剛度矩陣的特殊性,使用了逆迭代法求解特征值問題;利用體素網(wǎng)格的單元一致性,免組裝有限元避免了總體剛度矩陣的組裝和存儲(chǔ),減少了計(jì)算過程中的內(nèi)存占用,且有利于并行運(yùn)算;在圖形處理器(GPU)上進(jìn)行稀疏矩陣與向量乘積的運(yùn)算,利用并行運(yùn)算進(jìn)一步加速了有限元的求解速度。算例結(jié)果表明,該算法能有效提高大型三維結(jié)構(gòu)屈曲分析的計(jì)算速度,與商用軟件Ansys、HyperWorks相比,計(jì)算時(shí)間可減少60%以上,且隨著模型自由度的增加,計(jì)算速度提高的程度更加顯著。
[Abstract]:In order to improve the speed of buckling analysis and overcome the computational speed constraints of large-scale buckling topology optimization, a linear buckling analysis algorithm based on unassembled finite element is proposed. According to the particularity of stress and stiffness matrix in buckling analysis, the inverse iteration method is used to solve the eigenvalue problem, and the element consistency of voxel mesh is used to avoid the assembly and storage of the total stiffness matrix. It reduces the memory consumption in the computation process and is advantageous to parallel operation. The sparse matrix and vector product are calculated on GPU, and the speed of finite element solution is further accelerated by parallel operation. The numerical results show that the proposed algorithm can effectively improve the computational speed of the buckling analysis of large 3D structures. Compared with the commercial software Ansys HyperWorks, the computational time can be reduced by more than 60%, and with the increase of the degree of freedom of the model, the increase of the computational speed is more significant.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51375384)
【分類號(hào)】：O302

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3 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：1845103