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材料力学之应变分析算法:热应变分析:有限元法在热应变分析中的应用.docx
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1
材料力学之应变分析算法:热应变分析:有限元法在热应
变分析中的应用
1 绪论
1.1 热应变分析的重要性
热应变分析在材料力学领域中占据着至关重要的地位。当材料受到温度变
化的影响时,其内部结构会发生膨胀或收缩,这种现象称为热应变。热应变不
仅影响材料的尺寸稳定性,还可能引起应力集中,导致材料的损伤或失效。例
如,在航空航天、汽车制造、电子设备和建筑结构中,热应变分析是设计和评
估材料性能不可或缺的一部分。
在热应变分析中,有限元法(Finite Element Method, FEM)是一种广泛使
用的数值分析工具。它能够将复杂的几何形状和边界条件问题转化为一系列简
单的、可解的微小单元问题,从而精确地预测材料在温度变化下的应变和应力
分布。
1.2 有限元法的基本概念
有限元法是一种将连续体离散化为有限数量的单元,并在这些单元上应用
数学模型来求解工程问题的数值方法。每个单元被视为一个独立的子结构,通
过节点连接起来。在热应变分析中,有限元法通过以下步骤进行:
1. 几何离散化:将分析对象划分为多个小的、形状规则的单元,如
三角形、四边形、六面体等。
2. 选择位移函数:在每个单元内,用多项式函数来近似位移场,这
些函数能够描述单元内部的位移变化。
3. 建立热力学方程:根据热传导方程和热应变关系,建立每个单元
的热力学方程。
4. 施加边界条件:定义材料的边界条件,包括温度边界条件和位移
边界条件。
5. 求解方程组:将所有单元的方程组合并,形成一个大型的线性方
程组,然后使用数值方法求解。
6. 后处理:分析求解结果,如温度分布、应变和应力分布,以评估
材料的热力学性能。
1.2.1 示例:使用 Python 进行热应变有限元分析
下面是一个使用 Python 和 FEniCS 库进行热应变有限元分析的简化示例。
FEniCS 是一个用于求解偏微分方程的高级数值求解器,特别适合于有限元分析。
from fenics import *
import numpy as np
2
#
创建网格和定义函数空间
mesh = UnitSquareMesh(8, 8)
V = VectorFunctionSpace(mesh, 'P', 1)
#
定义边界条件
def boundary(x, on_boundary):
return on_boundary
bc = DirichletBC(V, Constant((0, 0)), boundary)
#
定义材料属性
alpha = 1.2e-5 #
热膨胀系数
E = 70e9 #
弹性模量
nu = 0.3 #
泊松比
#
定义温度变化
T0 = 300 #
初始温度
T1 = 350 #
最终温度
delta_T = T1 - T0
#
定义应变和应力的关系
def epsilon(v):
return sym(grad(v))
def sigma(v):
return E/(1+nu)/(1-2*nu)*(2*nu*tr(epsilon(v))*Identity(2) + (1-2*nu)*epsilon(v))
#
定义变分问题
u = TrialFunction(V)
v = TestFunction(V)
f = Constant((0, 0)) #
外力
a = inner(sigma(u), epsilon(v))*dx
L = inner(f, v)*dx
#
求解
u = Function(V)
solve(a == L, u, bc)
#
计算热应变
def thermal_strain(T):
return alpha*(T-T0)*Identity(2)
#
应用热应变
3
u_thermal = Function(V)
u_thermal.vector()[:] = u.vector()[:]
u_thermal.vector()[:] += thermal_strain(delta_T)
#
输出结果
file = File("displacement.pvd")
file << u_thermal
在这个示例中,我们首先创建了一个单位正方形的网格,并定义了一个向
量函数空间 V。然后,我们设置了边界条件,定义了材料的热膨胀系数、弹性
模量和泊松比。接着,我们定义了温度变化,并通过 FEniCS 的变分问题求解了
位移场。最后,我们计算了热应变,并将其添加到位移场中,得到了热应变影
响下的最终位移分布。
通过这个示例,我们可以看到有限元法在热应变分析中的应用过程,从网
格生成到求解方程,再到后处理分析结果。这种分析方法对于理解和预测材料
在温度变化下的行为至关重要,是现代工程设计和分析的重要工具。
2 热力学基础
2.1 热传导方程的推导
热传导方程是描述热能在材料中传导过程的基本方程。在推导热传导方程
时,我们基于傅里叶定律和能量守恒原理。傅里叶定律指出,热流密度与温度
梯度成正比,方向相反。能量守恒原理则说明,在没有热源的情况下,单位时
间内流入一个微元体的热量等于单位时间内从该微元体流出的热量加上微元体
内部能量的增加。
假设一个均匀、各向同性的材料,其热传导过程可以由以下一维热传导方
程描述:
ρ
c
∂
T
∂
t
=
∂
∂
x
k
∂
T
∂
x
+
Q
其中,
ρ
是材料的密度,
c
是材料的比热容,
T
是温度,
t
是时间,
k
是热导率,
Q
是热源项。在没有热源的情况下,
Q
=
0
。
2.1.1 示例:一维热传导方程的数值解
假设一个长度为 1m 的金属棒,初始温度为 300K,两端分别保持在 350K
和 250K。金属棒的热导率
k
=
50
W
/
(
m
⋅
K
)
,密度
ρ
=
7800
k
g
/
m
3
,比热容
c
=
500
J
/
(
k
g
⋅
K
)
。我们使用有限差分法求解一维热传导方程。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#
参数设置
L = 1.0 #
材料长度
T_left = 350 #
左端温度
4
T_right = 250 #
右端温度
k = 50 #
热导率
rho = 7800 #
密度
c = 500 #
比热容
alpha = k / (rho * c) #
热扩散率
dx = 0.01 #
空间步长
dt = 0.001 #
时间步长
x = np.arange(0, L + dx, dx) #
空间网格
T = np.zeros_like(x) #
温度初始化
T[0] = T_left
T[-1] = T_right
T[1:-1] = 300 #
初始温度分布
#
有限差分法求解
for n in range(1000):
T[1:-1] = T[1:-1] + alpha * dt / dx**2 * (T[2:] - 2 * T[1:-1] + T[:-2])
#
结果可视化
plt.plot(x, T)
plt.xlabel('位置 (m)')
plt.ylabel('温度 (K)')
plt.title('一维热传导方程的数值解')
plt.grid(True)
plt.show()
此代码示例中,我们首先定义了材料的物理参数和网格参数,然后使用显
式有限差分法迭代求解温度分布。最后,我们使用 matplotlib 库可视化温度随
位置的变化。
2.2 热边界条件的类型
热边界条件在热传导分析中至关重要,它们描述了材料与周围环境的热交
换情况。常见的热边界条件类型包括:
1. 第一类边界条件(Dirichlet 条件):指定边界上的温度值。
2. 第二类边界条件(Neumann 条件):指定边界上的热流密度。
3. 第三类边界条件(Robin 条件):边界上的热流与边界温度和周围
环境温度的差成正比。
4. 第四类边界条件(混合条件):边界条件是上述几种类型的组合。
2.2.1 示例:第三类边界条件的有限元分析
假设一个厚度为 0.1m 的平板,其一侧暴露在空气中,另一侧与恒温热源接
触。平板的热导率
k
=
20
W
/
(
m
⋅
K
)
,密度
ρ
=
2700
k
g
/
m
3
,比热容
c
=
900
J
/
(
k
g
⋅
K
)
。空气侧的对流换热系数
h
=
10
W
/
(
m
2
⋅
K
)
,环境温度
T
e
n
v
=
300
K
。热源
侧的温度保持在
T
s
o
u
r
c
e
=
400
K
。我们使用有限元法求解平板的温度分布。
5
import numpy as np
from scipy.sparse import diags
from scipy.sparse.linalg import spsolve
#
参数设置
L = 0.1 #
材料厚度
T_source = 400 #
热源温度
T_env = 300 #
环境温度
k = 20 #
热导率
rho = 2700 #
密度
c = 900 #
比热容
h = 10 #
对流换热系数
dx = 0.01 #
空间步长
x = np.arange(0, L + dx, dx) #
空间网格
n = len(x) #
网格节点数
#
构建有限元矩阵
A = diags([1, -2, 1], [-1, 0, 1], shape=(n, n)).toarray()
A[0, 0] = 1
A[0, 1] = 0
A[-1, -1] = 1
A[-1, -2] = 0
#
第三类边界条件
A[0, 0] = h * dx / k + 1
A[0, 1] = -h * dx / k
#
热源侧第一类边界条件
A[-1, -1] = 1
A[-1, -2] = 0
#
构建右侧向量
b = np.zeros(n)
b[0] = T_env * h * dx / k
b[-1] = T_source
#
求解温度分布
T = spsolve(diags(A.diagonal(), A.offsets, shape=(n, n)), b)
#
结果可视化
plt.plot(x, T)
plt.xlabel('位置 (m)')
plt.ylabel('温度 (K)')
plt.title('第三类边界条件下的平板温度分布')
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kkchenjj
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