[Leonid57]

Здравствуйте. Помогите, пожалуйста, разобраться как посчитать модель при которой кубик вдавливается в грунт, то есть с учётом пластичности грунта (модель Mohr-Coulomb или Drucker-Prager).
У меня получается странный результат (гифку прикрепляю).
Модель пробная: стальной кубик 5 см; материал грунта - песок (угол 30, сцепление 1 кПа, дилатансия 0).
Пытаюсь сделать 2 стадии в модуле explicit dynamics: гравитационная + вдавливание 100 Н. Но результат получается странный, почему-то кубик прыгает.
Возможно дело в длительности, я задаю 0.05+0.05 с стадии по длительности. Я просто не знаю сколько правильно задать чтобы более менее нормально получилось

И ещё вопрос, можно ли гравитационную стадию посчитать в static structural, и потом импортировать напряжённое состояние в explicit dynamics при этом обнулив перемещения? Я искал но нигде не нашёл как так сделать

Спасибо

[Бахил]

Почему "странный"? Очень даже приличный результат.
Что задал, то и получил. Ты же его молотком (или кувалдой?) забиваешь.
Судя по графику.

[Leonid57]

Бахил, как раз это и странно, нет, они вот таким образом прямолинейно прикладываются. Я хотел ещё сделать гравитацию линейно, но там поля заблокированы и не получается поменять

[frostyfrost]

Для explicit для квазистатики нужно большие промежутки по времени задавать, чтобы исключить динамические эффекты. Два раза по 0.05 секунды как раз будут динамикой. Второй момент, если есть контакт, то здесь могут быть какие-то недоработки по нему, что он у Васт то будет работать, то нет. И вдавливать в Вашем случае лучше перемещением, а не силой, отслеживая суммарную опорную реакцию. Так решение будет стабильнее.

[Бахил]

По всей видимости ты хочешь получить что-то вроде этого:

Непонятно, для чего динамика?

[Leonid57]

Бахил, примерно да, я хочу научиться на пробной задаче, чтобы на подобных примерах рассматривать задавливание/забуривание например трубы или штанг в грунт и смотреть как распределяются напряжения при этом и в кубике и в грунте. Я пытался в static structural это сделать, но у меня не сходилось решение, поэтому я подумал может в statical если много пластики, то тяжело будет сходится и не досчитает.
Ну и ещё хотелось красиво сделать, чтобы было видно как элементы удаляются или разлетаются

[Leonid57]

Перезадал задачу другим файлом, возможно баг был какой-то. И сделал перемещением, вот такая картина получилась, вроде что-то похожее.

Сообщение от frostyfrost лучше перемещением

а где правильно смотреть force reaction когда задаёшь перемещением? Реакцию на той же плоскости, на которой прикладывается перемещение, нужно смотреть?

И правильно ли в качестве грунта использовать материал isotropic elasticity + drucker-prager strength linear + plastic strain failure? Просто модели Друкера-Прагера нет в explicit

[Бахил]

Ну вот. Весьма похоже на

[frostyfrost]

Сообщение от Leonid57 Перезадал задачу другим файлом, возможно баг был какой-то. И сделал перемещением, вот такая картина получилась, вроде что-то похожее. а где правильно смотреть force reaction когда задаёшь перемещением? Реакцию на той же плоскости, на которой прикладывается перемещение, нужно смотреть? И правильно ли в качестве грунта использовать материал isotropic elasticity + drucker-prager strength linear + plastic strain failure? Просто модели Друкера-Прагера нет в explicit

По Ansys Explicit не подскажу, поскольку весь explicit у меня в LS-DYNA. По времени все-таки есть вопрос к Вам. У Вас реально задача с таким временем нагружения, или Вы пытаетесь квазистатику сделать?

[Leonid57]

frostyfrost, квазистатику. Просто чтобы время сократить для пробного расчёта, хотел побыстрее сделать и с меньшими ресурсами (чтобы хотя бы что-то получилось). А для квазистатики сколько нужно задавать, 1 с или больше и с каким шагом?

[AlexKniga]

В квазистатике время приложения нагрузки кратно больше периода собственных колебаний. k > 8—10.

[Gustavson]

Сообщение от Leonid57 frostyfrost, квазистатику. Просто чтобы время сократить для пробного расчёта, хотел побыстрее сделать и с меньшими ресурсами (чтобы хотя бы что-то получилось). А для квазистатики сколько нужно задавать, 1 с или больше и с каким шагом?

В квазистатике обычно не связываются с явной (explicit) схемой, т.к. это очень неэффективно из-за условия устойчивости (требуемый шаг по времени крайне мал). Для квазистатики почти всегда применяют неявную (implicit) схему. Роль времени при этом играет нагрузка.

Судя по гифке в посте #7 похоже на явную схему, кубик влетает в образец на скорости 0,5 м/с

[frostyfrost]

Gustavson, явная схема оправдана, когда начинаются сильные нелинейные эффекты с уходом в закритику, там с пересборкой матриц с дроблением шага в имплисите вы утонете. Упругую задачу в малых деформациях, конечно, удобнее имплиситом)))

Leonid57, попробуйте демпфирование повысить (потом уменьшите), и, как выше писал AlexKniga, вдавливать кратно периоду собственных колебаний (с повышенным демпфированием можно попробовать за 5-3 периода собственных колебаний). По результатам расчетов посмотрите графики, если ANSYS их строит, суммарной кинетической и внутренней энергий. Кинетическая энергия у Вас должна быть не более 5% от внутренней. Еще вижу у Вас эрозию конечных элементов. Попробуйте для начала ее отключить.

[Gustavson]

Сообщение от frostyfrost Gustavson, явная схема оправдана, когда начинаются сильные нелинейные эффекты с уходом в закритику, там с пересборкой матриц с дроблением шага в имплисите вы утонете.

Явная схема предполагает получение решения на следующем шаге по времени только на основе имеющегося решения на текущем шаге по простым формулам типа . Преимущество - относительно легко считать, на каждом шаге решение получается по простым алгебраическим формулам. Недостаток - условная устойчивость. Условие устойчивости (Куранта-Фридрихса-Леви и др.) ограничивает шаг по времени в зависимости от шага по пространству. Для разумной сетки требуемый шаг по времени оказывается очень малым. Поэтому явные схемы обычно применяют для быстротекущих процессов типа взрывов, пробития и т.п.

Неявная схема предполагает получение решения на следующем шаге на основе некоторой комбинации решений на текущем и следующем шагах по времени по формулам типа . Преимущество - устойчивость расчета, т.е. шаги по пространству и времени жестко не связаны и шаг по времени может быть достаточно большим. Недостаток - на каждом шаге надо решать систему, что, понятно, дороже в вычислительном плане.

Поэтому не ясно как явная и неявная схемы связаны с "сильными нелинейными эффектами с уходом в закритику" (физическая нелинейность?) и "пересборкой матриц" (геометрическая нелинейность?).

Сообщение от frostyfrost Упругую задачу в малых деформациях, конечно, удобнее имплиситом)))

Да и упругопластическая с конечными деформациями решается им же не хуже

[frostyfrost]

Gustavson, ну если не ясно, то что я могу сделать. Спросите у chatgpt)

[Gustavson]

Сообщение от frostyfrost Gustavson, ну если не ясно, то что я могу сделать. Спросите у chatgpt)

Я им не пользуюсь. Кстати сделайте одолжение, выложите сюда ответ чатагпт по поводу явной и неявной схемы. Просто интересно что он умеет

----- добавлено через ~40 мин. -----
Любопытство победило, не стал дожидаться сам нашел как воспользоваться чатгпт. Вот его выхлоп
Offtop: Пользовательский запрос 1 из 1 - 01.11.2025, 14:58:36:
что такое явная и неявная схема в мкэ

GPT-5 mini:
В контексте метода конечных элементов (МКЭ) термины «явная» и «неявная» схема обычно относятся к временной дискретизации при решении динамических задач. Кратко и ясно:

Основная идея
- Явная схема: новое значение в момент времени t+Δt выражается явно через известные значения в момент t (и предыдущих). Нет необходимости решать систему уравнений.
- Неявная схема: для получения значений в t+Δt нужно решить систему алгебраических уравнений (обычно линейную или нелинейную), поскольку неизвестные значения входят в правую часть уравнений.

Технические моменты
- В МКЭ динамические уравнения записываются как M a + C v + K u = F (M — матрица масс, C — демпфирование, K — жесткость).
- Явные схемы (например, центральные разности) используют разложение чтобы выразить ускорение/скорость/смещение в явной форме; при диагональной (лумпированной) матрице масс вычисления просты.
- Неявные схемы (например, схема Ньюмарка с β ≥ 0.25, Backward Euler) требуют решения (M + βΔt^2 K + ... ) Δu = RHS на каждом шаге.
- Масса: для явных схем часто применяют лумпированную (диагональную) массу, чтобы исключить обращение полной матрицы масс.
- Условие Куранта: для явных схем максимально допустимый Δt ограничен собственной периодичностью (Δt ≤ 2/ω_max примерно), отсюда необходимость очень малых шагов при мелких элементах или высоких частотах.
- Неявные схемы чаще используют для нелинейных задач: требуется итерационная процедура (Ньютон — Рафсон) внутри каждого временного шага.

Когда выбирать
- Если задача ударная/высокочастотная, большое количество элементов и короткое время моделирования → явная схема (быстрые локальные шаги, масштабируемость).
- Если требуется моделировать медленные процессы, долгие интервалы времени или нужна устойчивость при больших Δt, особенно при жёсткости → неявная схема.

Если нужно — могу привести формулы для схем центральных разностей и неявного Ньюмарка и пример реализации в матричной форме.


В общем даже не плохо. Здесь не приведена табличка сравнения явной и не явной схем, т.к. форматирование сползло, да и не особо она важна.

Вопросы еще есть?

[frostyfrost]

Отлично)))))))))

Я вообще-то про другое. Главное отличие в реальных задачах в вычислительной сложности алгоритмов и временных затратах, когда для каждой задачи нужен свой инструмент. Здесь хороша аналогия между трактором, который едет с одной скоростью по любой дороге, и автомобилем, который по хорошей дороге едет быстро, а на плохой -- со скоростью улитки.

Главная проблема явной схемы -- временной шаг, но решение там простое, масштабируемое, практически с уровнем сложности O(N). Т.е. мы едем медленно с миллионами низкозатратных шагов, но верно, съедая сложные нелинейности.

Главная проблема неявной схемы -- повышенные вычислительные затраты на сборку матриц, разложение матриц и сходимость процесса. Отсюда, когда вы доходите до эффектов развитой нелинейности (физическая нелинейность, потеря устойчивости и закритика, большие перемещения, повороты, деформации, контакты и многое другое), то у вас начинает дробиться шаг в меньшую строну. Временной шаг или шаг по нагрузке падает, иногда даже до уровня явной схемы. Число итераций растет-растет-растет, число высокозатратных вычислительных операций растет-растет-растет. Бонусом в любой момент можно получить несходимость решения.

Пока у вас все относительно упруго с маловыраженными нелинейностями, то затраты на решение ниже (малое количество высокозатратных шагов эффективнее решения упругой задачи миллионами шагов). Но, с проявлением нелинейных эффектов, шаг по нагрузке или времени падает, число шагов кратно увеличивается, вычислетельные затраты растут по степенной функции. В результате при определенных условиях выгоднее будет уже считать по явной схеме, поскольку она по затратам будет эффективнее.

Но начинать лучше, конечно, с неявных схем, поскольку вдруг у вас все упруго работает.

[Gustavson]

Сообщение от frostyfrost Я вообще-то про другое.

Да вроде про то же, но пытаетесь охарактеризовать явную/неявную схемы через типы решаемых задач. Все же лучше придерживаться определения, это более конкретный подход. Например утверждение:

Сообщение от frostyfrost Отсюда, когда вы доходите до эффектов развитой нелинейности (физическая нелинейность, потеря устойчивости и закритика, большие перемещения, повороты, деформации, контакты и многое другое), то у вас начинает дробиться шаг в меньшую строну. Временной шаг или шаг по нагрузке падает, иногда даже до уровня явной схемы. Число итераций растет-растет-растет, число высокозатратных вычислительных операций растет-растет-растет.

вроде бы понятное, но на самом деле не очень. Все указанные задачи могут решаться и неявной схемой. Будет ли расчет по неявной схеме более эффективным, чем по явной, надо смотреть на характерное время процесса в задаче. Вы правильно сказали, для явной схемы на каждом шаге расчет идет по простым формулам, что дешево в вычислительном плане, но шаг очень мал, т.е. шагов очень много. Для неявной схемы на каждом шаге решается система, что дороже, но зато шагов при этом гораздо меньше при той же точности. И здесь все зависит от задачи.

Поэтому критерием эффективности применения явной/неявной схемы является все же не тип задачи, а скорее характерное время процесса.

[frostyfrost]

Вы опять не поняли. Я вам про вычислительную сложность алгоритмов решения на сложных нелинейных задачах, где нету типа задачи. Характерное время процесса, характерная скорость деформирования могут быть разными. Да хоть тот же кубик бетона раздавить, или сваю забить, или сейсмику МРЗ секунд 60 посчитать, или ударником пробить, или взрывное воздействие посчитать)))) Как условный пример затрат различными методами на счет привожу график ниже. И что здесь будет эффективным?

[Gustavson]

Сообщение от frostyfrost Я вам про вычислительную сложность алгоритмов решения на сложных нелинейных задачах

Нет. Изначально вы пытались охарактеризовать явные схемы типами решаемых задач:

Сообщение от frostyfrost Gustavson, явная схема оправдана, когда начинаются сильные нелинейные эффекты с уходом в закритику

что совершенно не так. Выше я популярно объяснил почему.

Что касается алгоритмов, то в данном случае лучше их не касаться, т.к. это отдельный самостоятельный вопрос. Один и тот же численный метод (схема) может быть реализован разными алгоритмами.

По всей видимости дискуссия исчерпана