文档介绍：该【高精度CAE求解器开发和并行化 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【29】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【高精度CAE求解器开发和并行化 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。(FEM)是高精度CAE求解器中普遍采用的数值解法,它将求解域离散化为有限个单元,将偏微分方程组转化为代数方程组。(FVM)也是一种常用的离散化方法,它将求解域离散化为有限体积,通过求解控制方程守恒形式的差分方程来获得数值解。,它利用有限域上的正交基函数展开未知函数,并通过求解线性代数方程组得到数值解。(FD)方法将时间导数离散化为有限差分方程,并通过逐时积分求解瞬态问题。(FDM)离散化,它将未知函数展开为时间基函数的线性组合,并求解时间域离散化后的代数方程组。高阶空间离散化技术高精度CAE求解器开发和并行化高阶空间离散化技术主题名称:,提高空间逼近精度。,降低计算成本。,增强解的鲁棒性。主题名称:(如三角函数),将偏微分方程转换为一组常微分方程。,适用于平滑解问题。,对复杂几何适应性较差。高阶空间离散化技术主题名称:,仅需求解边界上的未知量。。,网格划分要求较高。主题名称:,分别求解各个子空间上的问题。,加速计算。。高阶空间离散化技术主题名称:,动态调整网格密度,提高精度和效率。,避免无效网格划分。。主题名称:,分别求解不同尺度上的方程。,有效降低计算成本。:通过迭代的方式不断的逼近非线性方程组的解,每一步通过构建局部线性模型来进行求解。-Marquardt法:结合牛顿法和梯度下降法的优点,在牛顿法收敛困难的区域自动切换到梯度下降法。:在牛顿法的基础上引入一个信赖区域,控制迭代步长的幅度,保证收敛的稳定性和鲁棒性。:利用一阶或者二阶泰勒展开将非线性函数局部线性化,从而得到线性方程组,便于求解。:通过构造目标函数在当前点处的切平面,将非线性规划问题转化为线性规划问题求解。