How to prevent mesher from being too fine on surface?

在此我简要介绍一下我的几何体。在附图中，蓝色和两条粉色表面之间存在一个流体体积。此外，在黄色表面上方也有流体体积。虽然为了便于说明我将其描述为两个独立的流体体积，实际上它们是一个整体，流体通过蓝色孔隙可以在它们之间流动。除了孔以外，黄色与蓝色表面之间没有流体存在。

如需更多信息，请访问TRM。

我当前没有启用任何局部尺寸设置，仅使用了全局尺寸和大小功能，每个间隙设置为5个单元，且范围仅限于面。我的问题在于，黄色表面的网格精度远高于我希望的水平（如图所示），我认为这可能是因为网格划分器将蓝色和黄色表面误认为是“接近表面”？由于蓝色和粉色表面实际上封闭了一个高度非常薄的体积，所以它们的网格较细，而这一精度被转移到黄色表面上。

是否有办法在全局设置中排除黄色表面，以便网格划分器不再认为黄色与蓝色表面之间存在间隙？以往我使用STARCCM+时，在改变特定表面的设置上有更多的灵活性。

还有其他解决此问题的可能方法吗？对黄色表面应用面尺寸控制是否有助于解决这个问题？

进行有限元模型分析的专家通常会花费大量时间对网格进行精细调整。如果使用的元素过多，模型的运行时间可能会出现延迟；而如果元素数量不足，解决方案的准确性可能会受到影响。

实现平衡至关重要。您的网格必须足够完整，以提供准确的解决方案，同时又不能过于庞大，以至于运行时间变得过长。

网格的评估
有限元预处理器经过多年的发展，使得训练较少的用户也能创建出看似能够满足要求的网格，基于它们的元素密度和分布。但如何才能真正确定网格足够用于分析呢？

简单地说，只要所有其他模型输入都是准确的，这些网格就能产生有可接受精度水平的结果。网格密度是控制准确性的重要指标（元素类型和形状也会影响准确性）。假设没有奇异性存在，高密度网格将产生高度准确的结果。然而，如果网格过于密集，元素总数和由此产生的自由度将会增加，这需要大量计算机内存，并且运行时间更长。这对线性分析来说可能是一个问题，而对于常见的非线性和瞬态分析的多次迭代运行，这个问题更为严重。

评估网格质量的方式之一是将结果与测试数据或理论值进行比较。不幸的是，测试数据和理论结果通常不可用，因此需要使用其他方法。这些方法包括网格细化和评估结果不连续性。

最基本且准确的方法是对网格进行细化，直到某个关键结果（如特定位置的最大应力）趋向于收敛，即网格细化时该结果变化不大。

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图1展示了一个二维支架模型示例。在此案例中，支架的顶部被约束，且施加剪切载荷于右下角的边缘。这在圆角处产生了峰值应力，如图所示。

图中显示，圆角处的峰值应力随着网格密度的增加而增加。然而，进一步增加网格密度只会造成峰值应力轻微增加。在这种情况下，从每单位面积1,134个元素增加到更高的密度仅导致1.5%的应力增加，这表明大约1,134个元素每单位面积的网格足以满足需求。

这种方法的问题在于，它需要多次重网格化和重新求解，对于简单模型来说，这很合理，但对于复杂模型则会耗时较长。

评估不连续性
另一个选择是评估关键结果在相邻元素之间的不连续性大小。在大多数情况下，有限元方法直接计算元素内部位置（高斯点）的应力，并将其外推到元素边界上的节点。

虽然通常将这些结果视为平均值，但实际上每个元素在共享节点计算的结果略有不同，导致不连续性，如图2所示。随着网格质量的提高，不连续性的程度降低，因此这个指标可以用作确定是否需要更细致网格的依据。在许多情况下，细致网格也有助于改善元素形状。

图3显示了先前示例中支架的圆角区域未平均的应力。相对较粗的网格（左）和相对较细的网格（右）的应力都已展示。所列的百分比值表示在应力最高的圆角表面处相邻元素之间的相对应力不连续性。

这些值是通过取共享表面节点的未平均应力差并将其除以相应的节点平均应力计算得出的。右侧的细致网格表现出显著较低的不连续性值，表明该网格的准确性显著高于左侧的粗网格。百分比的差异也暗示了解决方案中潜在的误差程度。虽然不同的有限元代码可能提供了多种其他误差度量，但它们一般都基于这些结果的不连续性，因此这是估算网格质量的基础方法之一，除了前述的网格密度迭代。

需要注意的是，对于模型的多个区域而言，较大的相对应力不连续性并不一定是个令人担忧的问题。实际上，即使在高应力不连续性出现在非关键位置的情况下，这也是相当普遍和完全可接受的。这样可在非关键区域中使用较粗的网格，从而减少模型中的总元素数量。

分析人员需要确认某一区域是否需要较高的准确性，如果是，就需评估该区域的网格质量。网格质量对整体模型准确性至关重要，最终可能意味着预测设计是否会失败的不同结果。

会议议程已公布：

备受期待的R&D 100奖和科技大会的教育模块包含28个会议，以及主讲嘉宾Dean Kamen和奥克里奇国家实验室主任Thom Mason。了解更多信息。

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