ANALISI STATICA CON CLEVER

 Per eseguire l'analisi statica con CLEVER è necessario usare il comando Analizza e attivare l'opzione relativa alla analisi statica. Il programma viene eseguito e, al suo termine, si viene riportati all'interno di Sargon: da quel momento è possibile fare postprocessing.

 Segnaliamo la rigorosità estrema con la quale CLEVER verifica che non vi siano ipostaticità o labilità: tutti i gradi di libertà devono essere vincolati o attaccati a qualche rigidezza. In caso contrario il solutore si ferma e segnala il problema. In questa eventualità viene creato un campo di spostamenti fittizio nel quale lo spostamento (traslazione o rotazione) associato al grado di libertà sul quale è avvenuto il blocco è convenzionalmente posto eguale ad 1.

 In questa eventualità ulteriori informazioni sono reperibili nel file .inf.

 Per ulteriori informazioni sul solutore CLEVER si rimanda al suo manuale.

Cholesky sparse solver

A partire dalla versione 8.10 di Sargon è disponibile un nuovo tipo di solutore accanto al solutore skyline che è il primo messo a punto intorno alla metà degli anni ’90. Si tratta di un solutore che usa sempre il metodo di Cholesky, ma sfruttando la sparsità della matrice di rigidezza.

Il solutore in questione consente in molti casi di ottenere soluzioni nettamente più rapide di quelle ottenibili con il solutore skyline, e con minore occupazione di memoria, esso comunque non implementa alcuna divisione in blocchi della matrice con accesso al disco rigido, e dunque vi sono casi in cui, a causa della particolare struttura delle matrici, le richieste in termini di spazio di memoria per conservare la matrice triangolarizzata L (dove K=LLT) superano le risorse disponibili. In questo caso il solutore si arresta con un messaggio di errore.

Benchè in un solutore sparse matrix alla Cholesky l’esigenza di rinumerare per diminuire la banda non ci sia, perché la matrice di rigidezza viene immagazzinata con i suoi soli termini non nulli, che non dipendono dalla banda, pure in effetti si ha che lo schema di sparsità della matrice triangolarizzata L non è identico a quello della matrice K, e quindi ci sono casi in cui il numero dei termini non nulli di L è nettamente maggiore del numero dei termini non nulli di K. In questi casi è possibile che benchè la fase di assemblaggio sia stata superata, non così risulti la fase di triangolarizzazione, durante la quale è necessario oltre allo spazio di K anche lo spazio per L.

Allo stato attuale il solutore sparse matrix non risulta ancora ottimizzato per quanto attiene alla rapidità nell’assemblaggio. Sono inoltre allo studio soluzioni che implementino il metodo del Gradiente Biconiugato Precondizionato e/o che migliorino le prestazioni del solutore per quanto attiene alla dimensione dello spazio richiesto per L.