静力学求解器简介
对于大型复杂系统仿真，根据模型大小和计算硬件条件选择合适的求解方法非常重要。ANSYS主要提供（稀疏矩阵求解器）、JCG（雅可比共轭梯度矩阵迭代求解器）、ICCG（不完全矩阵求解器）共轭梯度矩阵迭代求解器）、QMR（准最小边距迭代求解器）、PCG（预条件求解器）、AMG（代数） ），下面简要介绍每个求解器。
1.稀疏矩阵求解器
适用于求解实对称或非对称矩阵、复对称和非对称矩阵。它仅适用于静态分析、全正态谐波响应分析、全正态瞬态分析、子结构分析，并且对线性和非线性计算均有效。特别是对于经常遇到的正定矩阵的非线性解，建议先使用求解器。
适用于10000到自由度的问题，超过也可以计算。内存要求：核内运算，10G/MDOF；核外操作，1G/MDOF。
2. 梯度矩阵迭代计算求解器
适用于静力分析、全正态谐波响应分析、全正态瞬态分析，可应用于结构分析和多物理场分析。它可用于求解对称、非对称、复数、正定和不定矩阵，推荐用于结构和多物理场环境中的 3D 谐波响应分析。此方法也可用于分布式内存分析以及共享内存分析。局限性在于求解器仅适用于具有对称刚度的静态分析和全瞬态分析。
适用于求解5~1000万自由度以上。内存要求：0.5GB/MDOF。
3. ICCG求解器
类似于 JCG 求解器，但使用更复杂的条件，在求解病态矩阵方面优于 JCG，但使用的内存是 JCG 的两倍。它也只能用于静态分析、安全谐波分析和完全瞬态分析，可用于求解对称、非对称、复数、正定和不定矩阵。
适用于求解5~1000万自由度以上。内存要求：1.5GB/MDOF。
4. 准最小边距迭代求解器
该求解器仅适用于谐波响应分析，可应用于高频电磁分析，可应用于对称矩阵、复矩阵、正定矩阵和不定矩阵的求解。这种解法比ICCG解法更稳定。
5. PCG 求解器
与 FRONT 求解器相比，PCG 需要的硬盘空间更少服务器硬件配置，求解更大模型的速度更快。它对于板壳、3-D 模型、较大的 2-D 模型和 P 方法分析非常有效。对于其他问题，例如具有对称矩阵、稀疏矩阵、正定和不定的非线性解，PCG
该求解方法同样适用，PCG求解器可以有效求解约束方程的矩阵。此方法具有以下用于内存使用控制的命令：
(1) MSA VE命令，可以使PCG在应用时节省大量内存
(2) 该命令用于指定求解精度，系统可以减少30%~70%的内存需求。
适用于求解5~1000万自由度以上。内存要求：0.3~1.0GB/MDOF。
6.AMG求解器
AMG 是 SMP 系统的特殊求解器。它适用于静态和全瞬态分析。对于单场结构分析非常有效。对于病态问题，它也比 JCG 和 ICCG 求解器更好。在多核计算环境中，AMG 求解器在处理共享内存并行机器上的病态问题方面的效率是 ICCG 的数倍。AMG 求解器是 ANSYS 高效求解器的一部分，但它需要额外的
1 求解器分类
1.1 直接求解器：稀疏矩阵求解器、波前求解器
1.2 迭代求解器：预处理求解器（PCG）、雅可比共轭梯度求解器（JCG）、不完全共轭梯度求解器（ICCG）
1.3 特殊求解器（需要并行PPFA）：AMG, , DPCG, DJCG……..
2 求解器简介
2.1 直接求解器
2.1.1 稀疏矩阵求解器（ ）
稀疏求解器是使用基于消除的方法的直接求解器，这是 .0 中的默认求解器选项。它可以支持实数和复数矩阵、对称和非对称矩阵、拉格朗日乘数。支持各种分析，病态矩阵不会造成求解困难。由于需要存储分解后的矩阵，稀疏矩阵求解器对内存的要求很高。它具有一定的并行度，可以使用4-8个cpu。它有3种解决方案：核心解决方案、最佳核心解决方案和最小核心解决方案。强烈推荐使用in-core方案，基本不需要磁盘的输入输出，可以大大提高求解速度；而核外解决方案会受到磁盘输入/输出速度的影响。
相关命令：
,, 运行内核计算
, 最优核外解
,, 最小的核外解决方案（非正式选项）
,,force，指定ANSYS使用的内存量
/,,指定要使用的cpu数量
2.1.2 波前求解器
程序通过三角剖分消除了所有其他自由度可以表示的自由度，直到最终形成一个三角矩阵。求解器在三角剖分过程中保留的节点自由度数称为波前。处理完所有自由度后，波前为0，整个过程中波前的最大值称为最大波前，最大波前越大，需要的内存越大。整个过程中波前的均方值称为均方根波前。RMS 波前越大，求解时间越长。
相关命令：eqslv,FRONT 选择波前解法
2.2 迭代求解器
2.2.1 PCG 迭代求解器
属于间接迭代法，收敛精度主要取决于收敛准则。适用于静态、稳态、瞬态和子空间特征值分析，尤其适用于结构分析。对于一些非线性分析也有很好的效果。在接触分析中使用罚函数法和增强拉格朗日法时也可以使用。但是，它不能用于拉格朗日接触分析和不可压缩材料。（适用于实数矩阵、对称矩阵，不用于复数矩阵、非对称矩阵）
PCG求解器的特点： 1）由于不需要矩阵分析，所需的内存比稀疏矩阵方法少。2）对于中型或大型模型，只要迭代合理，PCG 比稀疏矩阵求解器更快。3) 需要内核解决方案。4）它非常依赖于刚度矩阵的良性。如果矩阵是良性的，则求解速度很好。否则效率低。元件的纵横比最好低于 10:1。4）需要的内存大，一般是JCG的2倍，I/O要求小。5）与其他迭代求解器相比，一般求解速度是JCG（solid unit）的4-10倍。一般迭代次数在1500处比稀疏解法快，超过1500
那么矩阵被认为是病态的，可以考虑其他求解器
PCG不是默认求解器，需要使用eqslv，PCG激活，并行度为2cpu时其并行度可提升10-30%，最大支持16cpu，最大性能提升8倍。
2.2.2 JCG迭代求解器
JCG求解器只能用于静态分析、安全谐波分析和全瞬态分析，一般用于处理PCG无法处理的更严重的问题。此外，其默认容差为 1e-8。对于某些问题，精度可能太高。可以调整到1e-5，从而大大提高求解精度。
2.2.3 ICCG求解器
它类似于 JCG 求解器，但使用更复杂的先决条件，因此在求解病态矩阵方面优于 JCG，但使用的内存是 PCG 的两倍。同样只能用于静态分析，
安全谐波分析和全瞬态分析。
2.3 特殊求解器
为大型计算设计的求解器都需要专门的并行性 (PPFA)
2.3.1 AMG求解器（ ）
AMG 是 SMP 系统的特殊求解器。它适用于静态和全瞬态分析。对于单场结构分析非常有效。对于病态问题，它也比 JCG 和 ICCG 求解器更好。
2.3.2 其他分布式求解器
直接求解器、PCG、JCG等通用求解器都有对应的分布式求解器应用
用于大规模并行计算。这些分布式求解器可以在单机多cpu环境中使用，也可以在多机多cpu环境中使用。
3 求解器内存和 I/O 要求
求解器类型 描述 适用的模型大小 内存使用量 磁盘使用量 (I/O) 稀疏矩阵直接求解器 用于所有分析，尤其适用于难以收敛的病态问题
1w-50w自由度
（也可以在这个范围之外使用） 1GB/MDOF（最优的核外解决方案）
10GB/MDOF（在内核中解决10GB/MDOF
适用于小型模型非线性分析的波前求解器需要较小的内存，但求解速度较慢
小于5w自由度小于0.5GB/MDOF 10GB/MDOF
与稀疏求解器相比，PCG 求解器减少了 I/O，特别适用于大型模型
5w-1000w+DOF 0.3GB-1GB/MDOF 0.5GB/MDOF JCG求解器特别适用于单场场
5w-1000w+DOF 0.5GB/MDOF 0.5GB/MDOF ICCG求解器适用于JCG不能收敛的复杂问题
5w-1000w+自由度 1.5GB/多自由度 0.5GB/多自由度
分布式稀疏矩阵求解器与稀疏矩阵求解器类似，最多可以使用16cpu，需要PPFA 1w-50w自由度（超出这个范围也可以很好地使用） 主机上1.5 GB/MDOF 总使用量1 GB/辅助机器上的 MDOF 比独立稀疏矩阵求解器 DPCG 多 10GB/MDOF 内存 类似于 PCG 求解器，需要 PPFA 5w-1000w+ 自由度
1.5-2GB/MDOF 0.5GB/MDOF
DJCG 类似于 JCG 求解器，需要 PPFA 5w-1000w+ 自由度
0.5GB/多自由度 0.5GB/多自由度
（MDOF 表示百万自由度）
4 并行计算相关配置
在共享内存模式下计算时无需额外配置
ANSYS模态提取算法简介
ANSYS中提取模态的方法有Block（块法），（子空间法），，（约简法），。
1.块法
块法是一种强大的算法，可以在大多数情况下使用，通常用于具有实体或壳单元的模型，并且适用于刚性模态形状。适用于提取中到大型模型（50,000~DOFs），该方法在提取超过 40 种模式时效果很好。这种方法需要高内存。
2. 法律
子空间方法更适合提取模态形状较少的中大型模型。这种方法需要较少的内存，一般要求实体单元和壳单元应该有更好的单元形状。存在不收敛的问题，模型有接触、约束方程、多点约束时慎用。
3.
该方法适用于提取模型非常大、模态振型较少的情况下的模态提取。模式提取速度快，但需要大量内存。当单元形状不好或出现病态矩阵时，可能会出现不收敛，因此该方法可作为大型复杂结构模态分析的一种选择。
4. 法律
如果模型中的集中质量不会引起局部振动，例如梁和杆，则可以使用简化方法。简化的方法是提取模式的所有方法中最快的，并且需要更少的内存和磁盘空间。但是，在使用缩减法时，必须指定主自由度，这会缩减刚度矩阵和质量矩阵的大小。它的质量矩阵是近似的，但是这种方法的使用是有限的，必须在运算前指定主自由度。当无法确定度数时，不能使用此方法。
5. 法律
它适用于求解大规模、对称问题的模式提取，尤其是在一次提取超过 10,000 个阶的模式时。A 是来自一组单元的一组节点。
该方法采用近似解法，结果的准确性可以在方法的选项中进行调整。尤其是低频，解算精度还是很高的。
