Průměrování špiček výsledků
Průměrování špiček výsledků je vysvětleno na příkladu jednoduché desky, která je podepřená bodově ve čtyřech uzlech. Tyto podpory představují například sloupy.
Deska je počítána lineárně s jediným zatěžovacím stavem - vlastní tíhou.

Návrhové ohybové momenty na horním povrchu m_xD+ ukazují očekávané špičkové hodnoty v důsledku podepření bodovými podporami.

Špičkové hodnoty lze redukovat různými způsoby.
Nejprve jsou podpory zadány jako pružné.

Následně lze špičky výsledků dále snižovat pomocí průměrovacích pásů.
Zvolíme průměrovací pás o délce a šířce 2 m. Směr, ve kterém se průměrování provádí, je nastaven na oba.
Podrobný výklad o použití průměrovacích pásů najdete v kapitole 5.6 základního manuálu.

Aby byl průměrovací pás brán v úvahu, je nutné v panelu vlastností výsledků aktivovat políčko "Průměrování špiček".
Výsledek vypadá následovně:

Průměrovací body pomáhají zprůměrovat špičkové hodnoty, ale pokud se vám výsledek stále nezdá dostatečně přesný, můžete namísto bodových podpor modelovat podpory jako plošné.
K tomu je třeba v desce vytvořit podoblasti v místě sloupů. Na tuto podoblast se pak zadá plošná podpora s podložím. Plošné podpoře můžete přiřadit příslušné tuhosti v parametrech podloží, vypočítané z tuhosti sloupu. Nakonec je třeba odstranit bodové podpory.
V tomto příkladu jsme tento postup aplikovali na jednu ze čtyř podpor, abychom demonstrovali rozdíl.


Všimněte si, že se špičkové hodnoty výsledků již nevyskytují.
Výsledkem práce s pružným podložím namísto bodové podpory je model, který je blíže realitě. Výskyt špičkových hodnot je v důsledku toho potlačen.