時間ステップの適合

例

時間離散化の方法には、時間間隔が時間ステップ値より短い場合に時間依存変数の重要な変化が隠れてしまう可能性があるという欠点があります。次の図に例を示します。

このため、Fluxでは、時間ステップの予測と修正のための特殊アルゴリズムが確立されています。目的は、変数の重要な時間変化を検出し、時間ステップの現在の値Δt_nを適合させることです。

時間ステップの予測修正アルゴリズムでは、解析プロセス中に時間ステップ値の自動適合が可能です。

各時間ステップで、Fluxは、前の2つの時間ステップ（2次関数）で得られた結果から変数の値を予測し、この予測値を実際に計算された値と比較します。これらの値に差がある場合は以下のようにします：

小さすぎる場合、Fluxは時間ステップ値を大きくします。これにより、無駄な時間ステップでの解析を回避することができます。
大きすぎる場合、Fluxはもっと小さな時間ステップ値で再度計算を開始します。5回連続して失敗すると、Fluxは停止します。この場合、ユーザーは、より適合した時間ステップで解析プロセスを再開する必要があります。