ALE方法详解及各选项卡参数意义与设置(ABAQUS/Explicit) 原文连接https://mp.weixin.qq.com/s/Xdkq6FZ9u1xsqZa3QZ6Gbw

为了方便理解，先整体介绍一下ALE网格自适应方法的基本过程，一个完整的ALE过程可以分为若干个网格remesh子过程，而每一次remesh的过程可以分为一下两步(生成的新网格成功与否则在于对这两步的控制)：

生成一个新的网格(create a new mesh)利用各种算法以及控制策略生成一个良好的网格

环境变量的转换(advectionvariales)也就是将旧网格中的变量信息利用remapping技术转换到新网格中，也有不同算法，其中包括静变量(应力场，应变场等)的转换与动变量(速度场，加速度场等)的转换

首先来看整个adaptiveremesh过程控制，包括两个方面：一个是对adaptiveremesh过程的算法控制，另一个对adaptivemesh过程强度的控制

算法控制包括两部分算法控制，其一为网格算法控制，其二为变量转换算法控制。

在ABAQUS中是如何生成新网格的呢? 即使用网格扫掠技术(meshsweeptechnique)，每sweep一次，生成一套新的网格。但是当你使用的算法不同时，sweep出来的网格也是不同的，打个不是很恰当的比方：用不同的工具做同一件东西，做出来的质量与精度会不一样，同样，用不同的算法来sweep网格，得到的网格质量也会不一样。

在ABAQUS显示模块中，sweep算法用英语来说就是meshsmoothing method,有三种算法来sweep网格，如下所示：

1)体积算法(volumesmoothing)

该算法十分健壮，为默认算法，再绝大多数情况下适用

2)拉普拉斯算法(laplaciansmoothing)

耗费资源最少的算法，能力一般，作用与体积算法类似(一阶算法，类似于求平均值)，对于曲率比较高的曲线曲面边界时，效果不是很理想

3)等位算法(equipotentialsmoothing)

比较复杂的算法，是基于拉普拉斯算法的解之上的算法，对曲率较大的曲线曲面边界效果较好，在节点被非结构化网格包围时，次算法为推荐算法，若节点被结构化网格包围，其效果与体积算法类似。

三种算法可以结合适用，利用权重值来定义，需要记住的是，三种算法各占的权值加起来必须等于1。

在ABAQUS中是如何将旧网格中的环境变量转换到新网格中的呢?

即使用remapping技术，对于静变量(应力场，应变场，位移场等)的转换(advection)，有两种算法即为一阶算法(firstorder)与(secondorder)算法，secondorder算法适用于所有问题，为推荐算法，一阶算法比较简单，占资源少，速度快;对于动变量(速度，加速度等)转换(momentumadvection)，也有两种算法，elementcenter projection method与half-indexshift method，前者为推荐算法，选择前者就ok了，如果想仔细研究，查查ABAqus文档就可以了，里面写的很清楚。

对adaptiveremesh其他方面控制，主要包括以下几个参数设置：

在ABAQUS中如何对adaptiveremesh过程的强度进行控制呢??这就涉及到一下几个参数。

主要是对整个steptime中网格remesh的次数进行控制。Remesh次数n可以由n=Incrementnumber /Frequency来表达其意义，当frequency的值为i时，表示每i个增量步进行一次remesh;

一个典型的ALE过程，在每5-100个增量步就需要一次remesh，对于拉格朗日问题，改参数默认值为10，若变形实在太大，可适当调高，以增加网格重画的强度，对于爆炸，碰撞等变形时间极短的问题求解，则在每一个增量步都需要一次remesh，这时Frequency的值需要设置得很小，比如设为1，当然，此时adaptiveremesh过程的强度很高，计算更加耗时。对于其他变形不是很剧烈的问题求解，该参数值可以适当调高。对于欧拉问题，默认值为1。

当该参数的值为n时，每一个remesh过程将对网格进行n次sweep，其实这个参数可以理解为对整个adaptiveremesh过程的每一个子过程(remesh过程)的强度进行控制。

那么，我们先来理解一下sweep的概念，每sweep一次，abaqus将利用我们设置好的算法(体积算法，拉普拉斯算法或等位算法)生成一套新的网格，但这个网格不一定是符合要求的，因此，需要在生成的新网格的基础上用同样的方式再进行sweep，就像我们求解方程时迭代的概念是一样的。就这样一直sweep下去直到sweep的次数达到meshsweeps参数的值，这样就完成了一个remesh过程中的新网格的生成。同样，meshsweeps参数的值越高，adaptiveremesh过程强度越高，网格优化的状况良好的机率也就越大。

也就是ALE过程开始之前对网格的一个优化，概念与meshsweeps类似，因为我们有可能利用已经变形的很厉害的网格进行分析，这时，在分析开始之前，就需要对网格进行重画。

最后总结下ALE的一个总过程，假定每5个增量步进行一次remesh，meshsweeps参数值为m，advectionsweeps的值为n，一个ALE具体过程可由下图表示： ALE自适应网格技术不支持全积分单元，建议换网格类型试试;自适应起的作用不很大，网格变形过大的地方，需要你自己在一开始就划分很细的网格;可以試著調整mesh。sweeps参数，预设值是1，可以试着將值调大一些，或许会得到你想要的結果，這是我之前测试参数所得到的经验。ABAQUS/EXPLICIT 的 Adaptive meshing 维持相同mesh’s topology. 可以尝试增加 mesh sweep 的次数, 或者在initial mesh的时候大概考虑一下变形因素(目的是让变形后的mesh不畸型)。