模拟可变形斯坦福兔子时Linear solve不收敛警告的解决咨询

• 调整牛顿迭代核心参数

  • 提升最大迭代次数：找到FemSolver的配置项（如max_newton_iterations），将默认值（通常10-20）调高至30-50，给求解器更多收敛尝试的空间。
  • 放宽收敛判定阈值：适当调大newton_tolerance（例如从1e-6调整到1e-4），避免因过度严苛的精度要求导致误判不收敛。

• 切换线性求解器类型

  • 替换迭代求解器为直接求解器：若当前使用共轭梯度（CG）这类迭代求解器，可改用LU分解等直接求解器。尽管计算成本更高，但在接触冲击场景下稳定性更强，能应对病态矩阵问题。
  • 启用预处理策略：为迭代式求解器添加ILU或SSOR预处理，优化线性系统的条件数，加快收敛速度，减少数值震荡。

• 优化接触与碰撞配置

  • 降低接触刚度：落地瞬间的强冲击会导致系统矩阵病态，可在接触设置中减小contact_stiffness参数，逐步测试找到合适的刚度值，缓解冲击载荷。
  • 增加接触阻尼：添加适量接触阻尼，缓冲落地冲击，降低系统瞬时载荷的波动幅度，帮助求解器稳定收敛。

• 网格与模型稳定性优化

  • 检查并优化四面体网格质量：即便减少了点数，也要确保网格无畸形单元（如高纵横比、过小内角）。可使用TetWild的网格优化功能重新生成网格，提升单元质量。
  • 添加人工刚度或体积粘性：给兔子模型引入小量的人工刚度或体积粘性，增强系统的数值稳定性，避免大变形引发的矩阵奇异性。

• 缩小模拟时间步长
  落地瞬间的状态突变会给求解器带来极大压力，将时间步长从默认值（如1e-3）缩小至5e-4甚至更小，让求解器能更精细地处理动态过程，减少每一步的变形增量，提升收敛概率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sunny Duan