FEM es un método numérico para resolver PDE. En general, los fenómenos físicos como el comportamiento estructural o el flujo de fluidos, etc., se describen a través de las PDE. Entonces FEM se aplica para resolver estos problemas. ¡Entonces uno no estaría completamente equivocado al llamar a FEM como una herramienta para comprender el fenómeno físico!
Por lo tanto, es importante tener en cuenta siempre que cualquier herramienta es tan buena como el usuario. Los resultados de FEM son extremadamente confiables, siempre y cuando uno sepa lo que se está simulando.
Hay tres pasos y debe considerarse que se toman las medidas apropiadas en cada paso.
- Preprocesamiento:
- Esto implica la creación de un modelo (o modelo CAD) que describe la geometría del objeto que se está simulando. La geometría debe ser tan realista como sea permisible. Sin embargo, hay varias limitaciones aquí que uno debe tener en cuenta.
- Una vez que se crea una geometría, esta debe ser mallada (u otra llamada discretización). Aquí la geometría se divide en pequeñas piezas (llamadas elementos). Es importante tener en cuenta la malla adecuada. Puedo señalar aquí mi artículo sobre puntos a tener en cuenta al mallar: “Cómo combinar su modelo para análisis estructural (FEA)”
- Simulación
- Aquí es donde se realiza la simulación real. Aquí es apropiado elegir los solucionadores correctos, etc., de modo que la solución obtenida sea precisa
- También es importante tener en cuenta las normas residuales y de energía en las que la simulación muestra convergencia. En varios softwares comerciales, los umbrales son bastante menores que las simulaciones convergen.
- Aquí los problemas se relacionan con la elección de los modelos apropiados para materiales y solucionadores. Algunos ejemplos incluyen material hiperelástico, plasticidad, contacto, etc.
- Postprocesamiento
- Al final, las simulaciones producen algunas imágenes bonitas. Aquí es necesario verificar si los resultados son consistentes y tienen sentido.
- Este artículo “Cuando es solo una imagen bonita” proporciona una buena descripción de cómo juzgar la fiabilidad de los resultados obtenidos.
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