comsol锂离子电池中电流分布初始化求解报错问题：找不到解。 达到最大牛顿迭代次数。 返回的解不收敛。 没有返回所有参数步长。

问题遇到的现象和发生背景

在comsol中构建了三维异构锂离子电池模型，研究为带电流分布初始化的瞬态
问题以及出现的位置如下
找不到解。
达到最大牛顿迭代次数。
返回的解不收敛。
没有返回所有参数步长。

img

img

操作环境、软件版本等信息

comsol 6.0

尝试过的解决方法

更改过几何、网格等均无法解决，怀疑是初始值与边界条件设置问题

我想要达到的结果

解决该问题

这个错误通常意味着您的模型设置可能存在问题。下面是一些可能导致这种错误的常见问题和解决方案：

  1. 网格分辨率不够高。如果您的网格分辨率不够高可能会导致模型收敛困难。尝试增加网格分辨率然后重新求解。

  2. 初始条件不正确。如果您的初始条件设置不正确，可能会导致模型无法收敛。请确保您的初始条件设置正确，并考虑使用自适应网格来优化模型初始条件。

  3. 物理模型参数设置不正确。如果您的物理模型参数设置不正确，可能会导致模型无法收敛。请确保您的物理模型参数设置正确，并根据需要修改它们。

  4. 边界条件设置不正确。如果您的边界条件设置不正确，可能会导致模型无法收敛。请检查您的边界条件设置，并确保它们正确。

  5. 数值方法设置不正确。如果您的数值方法设置不正确，可能会导致模型无法收敛。请检查您的数值方法设置，并根据需要修改它们。

  6. 计算机资源不足。如果您的计算机资源不足（例如内存不足、CPU负载过高等），可能会导致模型无法收敛。请确保您的计算机资源足够，并考虑使用分布式计算来加速求解过程。

如果您仍然无法解决问题，请尝试联系COMSOL技术支持获得帮助。他们可能会提供更具体的解决方案，以帮助您解决这个问题。

针对你在COMSOL中构建的三维异质锂离子电池模型遇到的问题，我可以提供一些常见的解决方法和建议：

找不到解：

检查模型的几何形状和边界条件设置是否正确。确保边界条件和材料属性与实际情况匹配。
考虑增加模型的细化程度，包括网格密度和时间步长的调整。
尝试使用其他求解器或调整求解器的设置，例如使用不同的迭代算法或求解器选项。
达到最大牛顿迭代次数：

增加最大迭代次数的限制，允许更多的迭代尝试来寻找解决方案。在COMSOL中，可以在求解器选项中调整最大迭代次数的设置。
返回的解不收敛：

检查模型中的物理参数和边界条件是否合理。确保各参数设置合适，并与实际情况相符。
考虑改变边界条件、初始条件或材料参数等，并进行反复尝试，直到达到收敛解。
没有返回所有参数步长：

检查设置中是否启用了参数步长的输出。确保在求解器选项中启用了所需的输出，并且在结果中查看相应的参数步长。
此外，你可以尝试以下方法来进一步解决问题：

检查COMSOL的错误和警告信息，这些信息可能会提供关于问题所在的线索。
更新COMSOL软件至最新版本，以确保你使用的是最新的修复和改进版本。
参考COMSOL的官方文档、用户手册和论坛，查找与你的问题类似的案例和解决方案。
如果问题持续存在，可以考虑向COMSOL的技术支持团队寻求帮助。他们可以提供更具体的指导和调试建议。
请注意，由于具体问题涉及到模型的复杂性和参数设置，进一步的调试和问题解决可能需要更详细的模型信息和了解。因此，我建议你与COMSOL相关领域的专家或其他有经验的用户进行进一步讨论和交流，以获得更具体的帮助和指导。

COMSOL 报错信息、常见问题和实用解决方法

可以借鉴下
https://blog.csdn.net/csdn1992/article/details/95626530

  • 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/684259
  • 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：【COMSOL】外部材料接口定义线性硬化形式的弹塑性材料
  • 除此之外, 这篇博客: 机器学习-过拟合、正则化、稀疏性、交叉验证概述中的 在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
该回答引用ChatGPT
根据问题描述，可能是初始值与边界条件设置问题导致模型求解失败。建议采取以下步骤尝试解决问题：

1.确认几何、网格、材料属性等设置是否正确无误。特别是初始值和边界条件是否正确设置；
2.如果以上确认无误，可以尝试在求解器选项中调整求解器算法的参数。例如增加最大迭代次数、降低收敛精度、调整松弛因子等；
3.如果仍然无法解决问题，建议尝试简化模型。例如从三维模型转换为二维模型，或从异质模型转换为均质模型，并逐步加入复杂度进行模拟；
4.如果仍然无法解决问题，可以尝试联系COMSOL官方技术支持或者社区论坛寻求帮助。

另外，根据描述的情况，这种问题可能需要较长时间的模拟和调试才能找到最佳方案，建议您耐心尝试并细致分析报错信息。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
这个问题可能存在很多原因，以下是一些可能的解决方法：

  1. 检查初始条件和边界条件：确保初始条件和边界条件是正确的，并且可以传递合理的初始值。可以使用一些针对不同参数变化的初始值进行多次计算，以获得正确的初始条件。

  2. 调整计算步长：适当调整计算步长可以减轻计算量，同时也可能有助于解决问题。可以考虑先进行一次较粗的计算，然后逐步减小计算步长，直到满足要求。

  3. 调整求解器参数：调整求解器参数可以影响求解器的收敛性。可以考虑调整牛顿迭代的最大步数（通常有一个默认值），以及其它控制参数，如收敛容差等。

  4. 进行模型简化：如果模型非常复杂，并且存在较大的计算负荷，可以尝试简化模型的结构、减小细节，或者使用更合适的数值方法来减少计算量。

以下是一些可以尝试的代码示例：

调整计算步长：

model.param.set('tlist', 'range(0, 60, 0.1)')

调整求解器参数：

model.sol('sol1').study('std1')
model.sol('sol1').study('std1').set('tolerance', '1.0E-6')
model.sol('sol1').study('std1').set('control', 'no')
model.sol('sol1').study('std1').set('initstep', '0.1')
model.sol('sol1').study('std1').set('maxstep', '1.0')
model.sol('sol1').study('std1').set('maxiter', '500')
model.sol('sol1').study('std1').set('damping', '0.5')
model.sol('sol1').study('std1').set('jtech', 'once')
model.sol('sol1').study('std1').set('useadvancedinit', 'true')

模型简化：

model.physics('chds').feature('conc1').active(false)
model.physics('chds').feature('conc2').specify('conc2', '0')
model.physics('chds').feature('dof2').active(false)

如果我的回答解决了您的问题，请采纳！