Neste artigo, os tempos de cálculo entre o RFEM 5 e o RFEM 6 são comparados.
Para a comparação, foram considerados modelos idênticos e parâmetros de cálculo idênticos em ambas as gerações de software.
Como base, servem as seguintes versões de software:
- RFEM 6.14.0003
- RFEM 5.40.01
Hardware e ambiente do sistema
CPU: Intel(R) Core(TM) Ultra 7 165H (1.40 GHz)
GPU: NVIDIA RTX 2000 Ada Generation
RAM: 32 GB
Sistema operativo: Windows 11
Exemplo 1
Foi realizada uma análise estática para todos os casos de carga e combinações de carga, bem como um dimensionamento em aço para todas as barras.
| Objetos | Quantidade |
|---|---|
| Nós | 704 |
| Linhas | 1212 |
| Barras | 1212 |
| Superfícies | 0 |
| Casos de carga | 11 |
| Combinações de carga | 256 |
Exemplo 2
Foi realizada uma análise estática para todos os casos de carga e combinações de carga.
| Objetos | Quantidade |
|---|---|
| Nós | 33 |
| Linhas | 32 |
| Barras | 32 |
| Superfícies | 0 |
| Casos de carga | 21 |
| Combinações de carga | 4464 |
Exemplo 3
Foi realizada uma análise estática para todos os casos de carga e combinações de carga, bem como um dimensionamento em aço para todas as barras.
| Objetos | Quantidade |
|---|---|
| Nós | 1123 |
| Linhas | 2537 |
| Barras | 2534 |
| Superfícies | 0 |
| Casos de carga | 10 |
| Combinações de carga | 108 |
Exemplo 4
Foi realizada uma análise estática para todos os casos de carga e combinações de carga, bem como um dimensionamento em betão armado para todas as barras e superfícies.
| Objetos | Quantidade |
|---|---|
| Nós | 229 |
| Linhas | 226 |
| Barras | 78 |
| Superfícies | 28 |
| Casos de carga | 4 |
| Combinações de carga | 41 |
Resumo
Desde o lançamento do RFEM 6, não só são publicadas regularmente novas funcionalidades, como também o desempenho é continuamente otimizado. Em particular, em modelos com um grande número de combinações de carga, pode ser obtido um tempo de cálculo significativamente reduzido. Isso é possível através do início de vários processos de solver independentes entre si, permitindo utilizar de forma eficiente os recursos de hardware disponíveis e executar os cálculos em paralelo.