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一、显式:
显式算法根据动力学方程,因为这个原因不需要迭代;而静态隐式算法根据虚功原理,大多数情况下需迭代计算 。
显式算法最大优点是有很好的稳定性。
变动显式算法采取动力学方程的一部分差分格式(如广泛使用的中心差分法、线性加速度法、Newmark法和wilson法等),不需要直接解答切线刚度,不用进行平衡迭代,计算速度快,时间步长只要取的足够小,大多数情况下不存在收敛性问题。因为这个原因需的内存也比隐式算法要少。还数值计算过程可以比较容易地进行并行计算,程序编制也相对简单。但显式算法要求质量矩阵为对角矩阵,而且,唯有在单元级计算尽量少时速度优势才可以发挥, 因而时常采取减缩积分方式,容易激发沙漏模式,影响应力和应变的计算精度。静态显式法根据率形式的平衡方程组与Euler向前差分法,不用迭代解答。因为平衡方程式仅在率形式上得到满足,故此,得出的结果会慢慢偏离正确值。为了减少有关误差,一定要每步使用很小的增量。
二、隐式
隐式算法中,在每一增量步内都需对静态平衡方程进行迭代解答,还每一次迭代都需解答大型的线性方程组,这以过程需占用相当数量的计算资源、磁盘空间和内存。该算法中的增量步可以相对较大,至少可以比显式算法大得多,但是,实质上运算中上要受到迭代次数及非线性程度的限制,需取一个合理值。
1、显式算法
根据动力学方程,因为这个原因不需要迭代;而静态隐式算法根据虚功原理,大多数情况下需迭代计算。显式算法,最大优点是有很好的稳定性。
变动显式算法采取动力学方程的一部分差分格式(如广泛使用的中心差分法、线性加速度法、Newmark法和wilson法等),不需要直接解答切线刚度,不用进行平衡迭代,计算速度快,时间步长只要取的足够小,大多数情况下不存在收敛性问题。因为这个原因需的内存也比隐式算法要少。还数值计算过程可以比较容易地进行并行计算,程序编制也相对简单。但显式算法要求质量矩阵为对角矩阵,而且,唯有在单元级计算尽量少时速度优势才可以发挥, 因而时常采取减缩积分方式,容易激发沙漏模式,影响应力和应变的计算精度。
静态显式法根据率形式的平衡方程组与Euler向前差分法,不用迭代解答。因为平衡方程式仅在率形式上得到满足,故此,得出的结果会慢慢偏离正确值。为了减少有关误差,一定要每步使用很小的增量。
2、隐式算法
隐式算法中,在每一增量步内都需对静态平衡方程进行迭代解答,还每一次迭代都需解答大型的线性方程组,这以过程需占用相当数量的计算资源、磁盘空间和内存。该算法中的增量步可以相对较大,至少可以比显式算法大得多,但是,实质上运算中上要受到迭代次数及非线性程度的限制,需取一个合理值。
隐形格式;扩散方程在研究气体扩散、热传导、液体的渗透等问题时均有应用.因为物理问题本身的复杂性,其精确解时常不容易求得,因为这个原因研最终数值解答无疑具有很重要的意义.在用有限差分法解答这种类型问题的研究途中,交叉替换方向隐式(ADI)方式是解答高维问题的一种比较理想的方式。
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