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アダプティブ有限要素法 : ウィキペディア日本語版
アダプティブ有限要素法[あだぷてぃぶ]
アダプティブ有限要素法アダプティブ法)とは、近似解法の一つである有限要素法において、解析からの事後推定によりメッシュの改善を自動的に行なう方法論である。アダプティブ法は次の2ステップからなっている。
#事後評価
#メッシュの制御
==アダプティブ法の利点==
有限要素法においては、メッシュを無限小化することで数値解が厳密解に収束することが数学的に保証されているが、全自由度が無限大の剛性マトリックスを解くことはコンピュータに大きな負荷がかかり現実的には不可能である。すなわち、解析精度を上げるにはある自由度内でより精度の良いメッシュを生成することが必要となってくる。「精度のよいメッシュであること」の十分条件は「要素次数が高次であること」や「要素寸法が小さいこと」であることが知られているが、最適なメッシュとする指標は漠然としたもので経験則からの予想でしかない。そこで、より解析の精度を必要とする要素を事後評価により導出し、それらのメッシュのみを自動的に制御するアダプティブ法が有効であるとされている。

抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)
ウィキペディアで「アダプティブ有限要素法」の詳細全文を読む



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