pdesolveroptions属性
求解器的算法选项
一个pdesolveroptions
对象包含求解器在求解结构,热或一般PDE问题时使用的选项<一个href="//www.tatmou.com/jp/jp/help/pde/ug/pde.structuralmodel.html">结构模型
,,,,<一个href="//www.tatmou.com/jp/jp/help/pde/ug/pde.thermalmodel.html">热模型
, 或者<一个href="//www.tatmou.com/jp/jp/help/pde/ug/pde.pdemodel.html">pdemodel
对象分别。结构模型
,,,,热模型
, 和pdemodel
对象包含一个pdesolveroptions
他们的对象求解
财产。
用于结构模态分析问题和减少阶层建模的求解器使用兰开斯算法。
统计和收敛报告
报告阶段
-标志以在解决方案过程中显示内部求解器统计信息和收敛报告
'离开'
(默认)|'上'
标志以显示内部求解器统计信息和解决方案过程中的收敛报告,返回为'离开'
或者'上'
。
例子:model.solveroptions.ReportStatistics ='on'
数据类型:char
ODE求解器
绝对范围
-内部ODE求解器的绝对公差
1.0000E-06(默认)|正数
内部ODE求解器的绝对公差为正数。绝对公差是一个阈值,在该阈值下,解决方案分量的值不重要。该属性确定解决方案接近零时的精度。
例子:Model.solveroptions.AbsolutetOlerance = 5.0000E-06
数据类型:双倍的
相关性
-内部ODE求解器的相对耐受性
1.0000E-03(默认)|正数
内部ODE求解器的相对公差为正数。该公差是相对于每个解决方案组件的大小的误差的度量。大致,它控制所有溶液组件中正确数字的数量,除了小于阈值的阈值。绝对范围
。默认值对应于0.1%的精度。
例子:Model.solveroptions.RelativetOlerance = 5.0000E-03
数据类型:双倍的
非线性求解器
残留耐受性
-内部非线性求解器的可接受剩余耐受性
1.0000E-04(默认)|正数
内部非线性求解器的可接受的剩余耐受性作为正数返回。非线性求解器会迭代,直到剩余大小小于残留耐受性
。
例子:model.solveroptions.ResidualTolerance = 5.0000E-04
数据类型:双倍的
最大值
-内部非线性求解器的最大高斯 - 纽顿迭代次数
25(默认)|正整数
内部非线性求解器的最大高斯 - 纽顿迭代数,作为正整数返回。
例子:model.solveroptions.maxiterations = 30
数据类型:双倍的
Minstep
-内部非线性求解器的搜索方向的最小阻尼
1.5259E-05(默认)|正数
内部非线性求解器的搜索方向的最小阻尼为正数。有关详细信息,请参阅<一个href="//www.tatmou.com/jp/jp/help/pde/ug/pde.pdesolveroptions-properties.html" class="intrnllnk">非线性求解器算法一个>。
例子:model.solveroptions.minstep = 1.5259E-7
数据类型:双倍的
残留
-计算内部非线性求解器残差的规范类型
inf
(默认)|-inf
|正数|'活力'
计算内部非线性求解器残差的规范类型,返回为inf
,,,,-inf
,一个正数或'活力'
。
向量的无限规范是
这lp
- 具有n
元素是
向量ρ的能量规范为
这里,k是定义的组合刚度矩阵<一个href="//www.tatmou.com/jp/jp/help/pde/ug/pde.pdesolveroptions-properties.html" class="intrnllnk">非线性求解器算法一个>。
例子:model.solveroptions.isidualnorm ='energy'
数据类型:双倍的
|char
Lanczos求解器
maxshift
-最大兰开斯班次数量
100(默认)|正整数
最大数量的兰开斯移动数,指定为正整数。计算大量本征件时增加此值。
例子:model.solveroptions.maxshift = 500
数据类型:双倍的
阻止
-块兰斯佐斯复发的块大小
范围从7到25(默认)|正整数
块兰开斯复发的块大小,指定为正整数。默认数量从7到25不等,具体取决于刚度矩阵的大小k
。
例子:model.solveroptions.blocksize = 20
数据类型:双倍的
算法
非线性求解器算法
非线性PDE的残差方程如下:
要获得离散的残差方程,请将有限元方法(FEM)应用于部分微分方程<一个href="//www.tatmou.com/jp/jp/help/pde/ug/basics-of-the-finite-element-method.html" class="a">有限元方法基础知识一个>:
非线性求解器使用适用于有限元矩阵的高斯 - 纽顿迭代方案。使用泰勒系列扩展来获得残差的线性化系统:
忽略高阶术语,将线性的方程式编写为
残留的下降方向是
高斯 - 纽顿迭代最小化残差,即 ,使用方程式
在这里,≤1是一个正数,必须设置尽可能大,以使步骤具有合理的下降。对于足够小的
为了使高斯 - 纽顿算法融合, 必须足够靠近解决方案。第一个猜测通常在收敛区域之外。Armijo-Goldstein系列搜索(选择t的阻尼策略)有助于从不良的初始猜测中改善收敛性。该方法选择了序列1、1/2、1/4,。。。因此以下不平等存在:
使用Armijo-Goldstein系列搜索可确保将残差规范降低至少 。线路搜索算法的每个步骤都必须评估残差 。
有了这个策略,你n接近解决方案, →1,因此,收敛速率增加。
版本历史记录
也可以看看
matlabコマンド
Matlabコマンドコマンドにするがクリックされまし。。
matlabコマンドコマンドに入力しててください。。。。ブラウザー
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