CAE仿真分析誤差主要來源有哪些？
之前分享了好幾篇關于CAE仿真分析準不準的文章，今天主要來探討的是CAE仿真分析中這個誤差到底主要來源有哪些？只有弄清楚這個，我們才能避免因這些因素導致的CAE仿真分析出現不準。
在工程領域，CAE仿真分析的結果往往受到多種誤差來源的影響，導致分析結果與實際情況存在偏差。以下是對仿真分析誤差來源的詳細闡述：
建模誤差：建模誤差是CAE仿真分析中最常見的誤差來源之一，主要是由于模型與實際物理系統之間的差異而產生的誤差。這種誤差主要源于建模過程中的簡化和假設，具體包括以下幾個方面：
①模型假設與簡化：在建模時，為了簡化計算，通常會忽略一些次要因素或假設材料屬性是均勻的。這些簡化可能導致與實際試驗的結果偏差。
②幾何建模誤差：仿真中使用的幾何模型可能與實際結構存在差異，包括尺寸、形狀和表面粗糙度等。
③載荷和邊界條件：仿真模型中的載荷和邊界條件可能與實際試驗中的設置存在差異，這將直接影響仿真結果的準確性。
④材料特性：材料的真實性能（如彈性模量、屈服強度等）可能隨著溫度、應變速率等因素而變化。如果在仿真中使用了不準確的材料模型，可能會導致結果不一致。
⑤動態特性忽略：在進行靜態分析時，可能會忽略動態特性，導致模型無法完全反映實際物理系統的真實情況。
⑥網格劃分細長比：細長比過大會造成較大誤差，如果單元的細長比過大，在構建方程的時候剛度矩陣會變的復雜，計算量變大，計算機計算是有精度設置的，到小數點后多少位就要四舍五入，如果計算的次數多，四舍五入的次數增多，精度自然就下降了。
離散化誤差：離散化誤差是由于將連續的物理問題離散化為有限個單元和節點時產生的誤差。這種誤差主要來源于以下兩個方面：
①單元形狀和尺寸：單元形狀不良（如高度扁平或極長的單元形狀）會導致數值解的不穩定性，而單元尺寸過大或過小也會影響計算的精度和穩定性。
②模型中元素的個數和每個節點的自由度：模型中元素的個數和每個節點的自由度直接影響離散化誤差的大小。
累積誤差：在處理非線性或動態問題時，多次計算累積的誤差會導致結果的不準確。這種誤差主要來源于以下三個方面：
①數值積分規則：在有限元分析中，數值積分規則的選擇和使用也會影響累積誤差的大小。
②模型復雜度：模型的復雜度越高，計算過程中累積的誤差可能越大。
③截斷誤差和舍入誤差：在仿真分析中，由于計算機的精度限制，某些微小的數值差異可能會被忽略或四舍五入，從而導致結果產生一定的誤差。
有限元方法的誤差特性：有限元方法作為一種常用的數值計算方法，在CAE仿真分析中具有一定的誤差特性。例如：有限元的形函數可能無法包括所有的變形方式，導致剛度偏大或位移下限性等問題。單元形狀不良（如細長單元）可能導致變換矩陣接近奇異，從而引入額外的數值計算誤差。
應力解與位移解的精度差異：在以位移模式為基本未知量的位移有限元解中，應力解的精度通常比位移解的精度要低。這是因為應力的求解，要把位移結果做一下微分，得到應變，再乘以剛度矩陣得到應力。所以，這個微分的過程，就導致應力的精度比位移精度要低一些。
以上就是CAE仿真分析中的誤差的主要來源，在實際實操的過程中，還與工程師的經驗，CAE仿真軟件，計算機硬件設備等有關。
CAE仿真分析誤差來源復雜多樣，需要在進行仿真分析時充分考慮和評估這些誤差因素對結果準確性的影響。有誤差不可怕，可怕的是你都不知道問題出現在哪。
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