在Abaqus中显式（Explicit）和隐式（Implicit）求解器的选择对计算精度、稳定性和效率至关重要。错误选择会导致计算发散、耗时过长或结果失真。以下是针对问题的系统性解决方案及优化建议：
一、显式与隐式求解器的核心区别与适用场景
| 求解器类型 | 显式（Explicit） | 隐式（Implicit） |
| 适用问题 | 瞬态动力学、高度非线性问题（如冲击、爆炸） | 准静态、静态问题、接触稳定性问题、热力耦合 |
| 时间步长 | 极小（由材料波速决定，需满足稳定性条件） | 较大（自适应调整，允许更大增量步） |
| 计算开销 | 单步计算快，总步数多（适合短时间瞬态问题） | 单步迭代慢，总步数少（适合长时平稳问题） |
| 稳定性 | 条件稳定（需严格控制时间步长） | 无条件稳定（但需处理非线性收敛问题） |
二、常见错误场景与诊断方法
1. 错误选择导致的问题：
– 显式误用于准静态问题：计算时间过长（需模拟长时间过程），人工阻尼设置不当导致结果失真。
– 隐式误用于高度非线性瞬态问题：迭代不收敛（如接触突变）、增量步过小导致效率低下。
2. 诊断步骤：
– 检查求解日志：
– 显式：查看是否因时间步长过小导致总步数爆炸（如百万级步数）。
– 隐式：检查收敛迭代次数（若超过预设最大值报错）。
– 观察结果异常：显式误用可能输出高频振荡；隐式误用可能出现接触穿透或能量异常。
三、问题修正与优化方案
1. 错误选择显式求解器的修正方案
– 场景：误将显式用于长时准静态分析（如金属成型）。
– 应对措施：
– 启用准静态分析选项：
– 通过质量缩放（Mass Scaling）合理增大稳定时间步长（需避免过度失真）。
– 使用动态松弛（Dynamic Relaxation）或加载速率平滑技术平衡效率与精度。
– 混合求解策略：
– 使用显式完成初始接触非线性阶段，再切换至隐式进行后续稳态分析。
2. 错误选择隐式求解器的修正方案
– 场景：隐式求解器用于接触突变或高速冲击问题，导致收敛困难。
– 应对措施：
– 调整隐式算法参数：
– 增大最大迭代次数（`CONTROLS, PARAMETERS=RESET, ITERATIONS=50`）。
– 放宽收敛容差（针对位移或力的残差），或改用准牛顿迭代法（Quasi-Newton）。
– 分阶段模拟：
– 将问题分解为多个阶段，对高度非线性阶段局部采用显式求解。
四、预防选错的通用原则
1. 根据物理问题选择求解器：
– 显式适用：时间尺度短（毫秒级）、高速动态事件、复杂接触和断裂问题。
– 隐式适用：准静态、稳态响应、结构刚度主导的问题（如热应力、蠕变）。
2. 时间尺度与成本估算：
– 预估模型最大自然频率（\(f_{\text{max}}\)），显式时间步长需满足 \(\Delta t \leq 1/(10f_{\text{max}})\)。
– 对于长时模拟（秒级），隐式计算成本可能更低。
3. 验证性测试：
– 对同一问题的简化模型分别用显式和隐式求解，比较结果差异和耗时。
– 检查能量平衡（显式）或残差收敛曲线（隐式）判断合理性。
五、效率优化技巧
– 显式计算加速：
– 并行计算（Domain Decomposition）、GPU加速（需硬件支持）。
– 自适应网格（Adaptive Meshing）减少局部细化区域的冗余计算。
– 隐式计算优化：
– 预条件迭代（如PETSc求解器）、合理选择矩阵存储格式（如稀疏矩阵）。
– 对非线性问题采用增量步自适应（如`STATIC, DIRECT`或`RIKS`算法）。
六、典型案例参考
1. 冲压成型模拟：
– 正确选择：显式求解器（动态接触，材料大变形）。
– 错误后果：隐式导致频繁迭代失败，延长计算时间。
2. 螺栓预紧力分析：
– 正确选择：隐式求解器（静力学主导，需准确收敛）。
– 错误后果：显式需要极长时间模拟加载过程。
七、总结
1. 基本原则：显式求解“快过程”，隐式求解“慢过程”。
2. 补救措施：合理参数调整、分阶段模拟、混合求解策略。
3. 验证与监控：始终通过能量平衡、残差收敛和简化模型验证结果可靠性。
通过以上策略，可显著降低求解器选择错误带来的误差和效率损失。建议结合Abaqus官方文档（如《Abaqus Analysis User’s Guide》）中关于求解器选择的章节进行深入学习。
