アダプティブ法の利点
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2013/12/29 13:35 UTC 版)
「アダプティブ有限要素法」の記事における「アダプティブ法の利点」の解説
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。
※この「アダプティブ法の利点」の解説は、「アダプティブ有限要素法」の解説の一部です。
「アダプティブ法の利点」を含む「アダプティブ有限要素法」の記事については、「アダプティブ有限要素法」の概要を参照ください。
ウィキペディア小見出し辞書の「アダプティブ法の利点」の項目はプログラムで機械的に意味や本文を生成しているため、不適切な項目が含まれていることもあります。ご了承くださいませ。
お問い合わせ。
- アダプティブ法の利点のページへのリンク
