DEFORM 3D模拟控制(六)：迭代控制

DEFORM 3D模拟控制（六）：迭代控制

迭代控制指定了模拟过程中每一步FEM求解器的求解条件。对于大多数问题来说，默认的设置足以满足要求。当模拟出现不收敛问题时，可适当对迭代控制参数进行修改（如下图所示）。

2D迭代控制窗口

3D迭代控制窗口

1 变形求解器(Deformation solver)

1.1 稀疏矩阵求解器(Sparse)

稀疏矩阵求解器利用了DEFORM矩阵方程来进行求解，效率高，求解快，尤其适用于大量的运算。

1.2 Skyline求解器(Skyline)

Skyline求解器是一个非常基本的矩阵求逆求解器。它是DEFORM中一开始最先使用的求解器，现今版本还保留这个求解器主要是为了向后兼容。这个求解器具有很强的鲁棒性，但不一定有效率。

1.3 共轭梯度求解器(Conjugate Gradient)

稀疏矩阵求解器利用FEM方程的稀疏性直接进行求解提高求解速度，而共轭梯度求解器通过迭代逼近来对FEM问题进行求解。

对于一些问题来说，CG(Conjugate Gradient)求解器比稀疏矩阵求解器更有优势，具体体现在：

1）最多能节省5倍的求解时间，在求解复杂模型时尤为突出

2）能利用合理时间和合理内存在单元数量很大的情况下进行求解。从3DV10.0开始，DEFORM求解器大大提升了对64位Linux系统的支持，以适应大模型的求解。

3）使得小而简单的问题占用更小的内存——因此，即使是求解3D问题，个人笔记本电脑上也能进行计算。

局限：

而对于另一些问题来说，CG求解器收敛速度可能很慢，或者压根就不收敛，而Sparse求解器却能很好收敛。对于具有大的“刚体运动”的仿真，例如当零件沉入模具中，经受轻微变形或弯曲时，会出现此问题。

当CG求解器不能成功收敛时，DEFORM会自动转回Sparse求解器。从V61版本开始，DEFORM加进来了一个新的求解器——GMRES，来适用于多CPU的环境，GMRES求解器只能用于多CPU模式。

什么时候使用此迭代求解器？

对于与模具有大量接触的问题，此求解器通常非常好。如果工件在模具中的位置不正确，或者在开始变形之前会滑动一点，则应使用稀疏矩阵求解器开始求解。当工件出现较大变形，就停止模拟，将最后一步加载到前处理器中，更改为“共轭梯度求解器”和“直接(Direct)”，然后生成数据库。下面两个图给出了推荐的3D模型求解器和迭代方法。

两个求解器不同单元数的求解时间对比

两个求解器不同单元数的内存使用对比

请注意消息文件的前几个步骤。第一步可能是收敛缓慢。如果第二步仍在努力收敛，或者模拟停止，则可能需要切换回稀疏求解器。

通常，使用稀疏求解器可能会出现收敛问题的模拟不适用于共轭梯度。大多数问题，特别是较薄的零件或飞边零件，一般在前20到30步之后都能很好地收敛。

3D问题求解器推荐：

NR: Newton Raphson iterations DI: Direct iterations SP: Sparse Solver

CG: Conjugate Gradient Solver

STD: Elasto-Plastic Standard Formulations MIX: Elasto-Plastic Mixed Formulations

CC: Conformal Coupling (CC) for Contact constraints PEN: Penalty based contact constraints Model Data General Forming models with Plastic objects General Forming with Elasto-Plastic objects Spring Loaded Dies Heat Treatment with Tet. Mesh Elasto-Plastic Heat Treatment with Brick Mesh Elasto-Plastic Multiple Deforming Objects Plastic + Plastic (Large deformation) Multiple Deforming Objects Plastic + Plastic (Small deformation) Multiple Deforming Objects Elasto-Plastic objects Die Stress models Elastic + Elastic Objects Rotational Symmetry models (Elasto-Plastic objects) Rotational Symmetry models (plastic objects) Pure Heat Transfer models

Recommended CG, DI SP, NR, STD SP SP, NR, MIX SP, NR SP, DI, CC Can be used NR, SP CG, NR CG, NR CG Should not be used DI CG CG SP, NR, PEN SP, NR, PEN SP, NR SP, NR, PEN SP, DI, CC CG DI DI, CC CG, CC CG CG, NR NR

2 迭代方法(Iteration methods)

迭代方法（ITRMTH）是更新（或迭代）仿真解的方式。

2.1 牛顿迭代法(Newton-Raphson)

牛顿迭代法是最常推荐的，因为比起其他方法，此方法能在以更少的迭代次数收敛。但是，此方法也更容易收敛失败。

2.2 直接法(Direct)

直接法比牛顿迭代法更容易收敛，但迭代次数更多。对于多孔材料，直接法是唯一可用的方法。

3 收敛误差极限(Convergence error limits)

当满足速度和力误差极限时，变形迭代可以认为收敛。这意味着节点速度范数和节点力范数的变化均低于规定的值。每个迭代步骤的误差范数值会显示在消息文件中。如果消息文件显示力或速度误差范数正在变小，但没有低于误差限制，则可以通过将适当的误差限制增加到消息文件中的最小值来继续模拟。但是，这将降低解的精度，所以应该在模拟运行几个步骤后，再次减少此值。在这样做的时候，要非常小心。

对于模具应力或压力机负载计算，需要非常精确的力或负载值，负载精度可以通过降低力误差极限来提高。这将增加模拟时间，但会得到更准确的结果

4 温度求解器(Temperature solver)

温度求解器中的Sparse，Skyline以及Conjugate Gradient求解器与变形求解器相对应的求解器类似。

4.1 Sparse求解器

Sparse求解器在求解大模型效率高。

4.2 Skyline求解器

尽管稀疏求解器对于大型模型非常有效，但是Skyline求解器将Skyline存储方法与高斯消除法结合使用来存储温度矩阵数据。大多数问题建议使用此方法。

4.3 Conjugate Gradient求解器

相比于其他求解器，CG求解器所需的内存和时间都更少。

5 最大迭代次数(Maximum number of iteration)

使用Newton-Raphson迭代时，将为每个迭代段执行指定的迭代次数，直到解决方案收敛为止。在Newton-Raphson中，最多将执行30次迭代。如果解决方案未收敛于指定的迭代次数，并且随后进行了自动步长缩减，则模拟将终止，并将一条消息写入DEFORM消息文件。

如果迭代方法为直接迭代法，则将执行指定的迭代次数。如果求解仍未收敛，则将执行另一系列的迭代。如果求解还是未收敛，则模拟将终止，并将一条消息写入DEFORM消息文件。

6 带宽优化(Bandwidth optimization)

带宽优化通过优化要求解的矩阵方程的结构来缩短求解时间。几乎所有问题都应该应用此选项。