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弹性力学数值方法:混合元法:混合元法的离散化过程.docx
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弹性力学数值方法:混合元法:混合元法的离散化过程
1 弹性力学数值方法:混合元法:绪论
1.1 混合元法的历史背景
混合元法(Mixed Finite Element Method)作为有限元法的一种,其历史可
以追溯到 20 世纪 60 年代。最初,混合元法被用于解决流体力学中的问题,如
Stokes 方程和 Navier-Stokes 方程。随着理论的发展和计算技术的进步,混合元
法逐渐被应用于更广泛的领域,包括弹性力学、电磁学、热传导等。在弹性力
学中,混合元法通过引入额外的未知量,如应力或位移,来提高数值解的精度
和稳定性。
1.1.1 关键发展节点
� 1965 年:Babuska 和 Brezzi 提出了混合元法的稳定性条件,即著
名的 Babuska-Brezzi 条件,为混合元法的理论基础奠定了基石。
� 1970 年代:混合元法在解决弹性力学问题中的应用开始增多,特
别是在处理不可压缩材料和大变形问题时,显示出了其独特的优势。
� 1980 年代至 1990 年代:随着计算机性能的提升,混合元法的计
算效率问题得到改善,使其在工程实践中更加普及。
� 2000 年代至今:混合元法的理论和应用持续发展,包括高阶元、
非协调元、自适应网格划分等技术的引入,进一步提高了其在复杂问题
求解中的能力。
1.2 混合元法的基本概念
混合元法的核心在于将原始的偏微分方程分解为一组耦合的方程,通过引
入额外的未知量来改善数值解的性质。在弹性力学中,通常的未知量是位移,
但在混合元法中,可以同时考虑位移和应力作为未知量,从而更直接地满足平
衡条件和应力边界条件。
1.2.1 基本原理
混合元法的基本原理可以概括为以下几点:
1. 变分原理:混合元法基于变分原理,通过最小化能量泛函来求解
问题。
2. 混合形式:将原始方程转换为混合形式,即包含位移和应力的方
程组。
3. 离散化:使用有限元方法对混合形式的方程进行离散化,将连续
问题转化为离散问题。
4. 求解:通过求解离散化后的方程组,得到位移和应力的数值解。
2
1.2.2 数学模型
考虑一个简单的弹性力学问题,其基本方程可以表示为:
σ
=
C
:
ε
(
u
)
和
∇
⋅
σ
+
f
=
0
其中,
σ
是应力,
C
是弹性系数矩阵,
ε
(
u
)
是应变,
u
是位移,
f
是体力。在
混合元法中,我们同时求解位移
u
和应力
σ
。
1.2.3 离散化过程
离散化过程是混合元法的关键步骤,它将连续的偏微分方程转化为离散的
代数方程组。这一过程通常包括:
1. 网格划分:将连续的求解域划分为有限数量的单元,每个单元内
假设位移和应力是连续的。
2. 基函数选择:在每个单元内,选择适当的基函数来逼近位移和应
力。
3. 积分公式:使用数值积分方法,如高斯积分,来计算单元内的积
分项。
4. 边界条件处理:应用适当的边界条件,如位移边界条件和应力边
界条件。
1.2.4 代码示例
下面是一个使用 Python 和 FEniCS 库来实现混合元法求解弹性力学问题的简
单示例。假设我们有一个简单的二维弹性问题,需要求解一个矩形区域内的位
移和应力。
from fenics import *
import numpy as np
#
创建网格
mesh = RectangleMesh(Point(0, 0), Point(1, 1), 10, 10)
#
定义混合元函数空间
V = VectorFunctionSpace(mesh, 'Lagrange', 2)
Q = FunctionSpace(mesh, 'Lagrange', 1)
W = V * Q
#
定义边界条件
def boundary(x, on_boundary):
return on_boundary
bc = DirichletBC(W.sub(0), Constant((0, 0)), boundary)
#
定义变分问题
(u, p) = TrialFunctions(W)
3
(v, q) = TestFunctions(W)
f = Constant((0, -1))
T = Constant((1, 0))
a = inner(grad(u), grad(v))*dx + div(v)*p*dx + div(u)*q*dx
L = dot(f, v)*dx + dot(T, v)*ds
#
求解
w = Function(W)
solve(a == L, w, bc)
#
分解解
(u, p) = w.split()
#
计算应力
E = 1.0
nu = 0.3
mu = E/(2*(1 + nu))
lmbda = E*nu/((1 + nu)*(1 - 2*nu))
C = lmbda*Identity(2) + 2*mu*Identity(2)
stress = C*grad(u)
#
输出结果
file = File('mixed_elasticity.pvd')
file << u
file << stress
1.2.5 代码解释
1. 网格创建:使用 RectangleMesh 创建一个 10x10 的矩形网格。
2. 函数空间定义:定义位移和压力的函数空间,使用
VectorFunctionSpace 和 FunctionSpace,并组合成混合函数空间 W。
3. 边界条件:定义位移边界条件,使用 DirichletBC。
4. 变分问题:定义混合元法的变分形式,包括位移和压力的微分项。
5. 求解:使用 solve 函数求解混合元法的变分问题。
6. 解的分解:将混合解 w 分解为位移 u 和压力 p。
7. 应力计算:根据弹性系数计算应力。
8. 结果输出:使用 File 对象将位移和应力输出到 VTK 文件,以便可
视化。
混合元法通过上述过程,能够更准确地求解弹性力学问题,特别是在处理
复杂边界条件和材料性质时,显示出其优越性。然而,混合元法的实现通常比
标准有限元法更复杂,需要更深入的数学和编程知识。
4
2 弹性力学基础
2.1 弹性力学的基本方程
弹性力学研究的是固体在外力作用下的变形和应力分布。其基本方程主要
包括平衡方程、几何方程和物理方程。
2.1.1 平衡方程
平衡方程描述了在任意点上,作用于该点的应力分量必须满足的静力平衡
条件。在三维空间中,平衡方程可以表示为:
∂
σ
x
∂
x
+
∂
τ
x
y
∂
y
+
∂
τ
x
z
∂
z
+
f
x
=
ρ
u
∂
τ
y
x
∂
x
+
∂
σ
y
∂
y
+
∂
τ
y
z
∂
z
+
f
y
=
ρ
v
∂
τ
z
x
∂
x
+
∂
τ
z
y
∂
y
+
∂
σ
z
∂
z
+
f
z
=
ρ
w
其中,
σ
x
,
σ
y
,
σ
z
是正应力,
τ
x
y
,
τ
x
z
,
τ
y
x
,
τ
y
z
,
τ
z
x
,
τ
z
y
是剪应力,
f
x
,
f
y
,
f
z
是体积力,
ρ
是密度,
u
,
v
,
w
是加速度。
2.1.2 几何方程
几何方程描述了变形与位移之间的关系。在小变形假设下,几何方程可以
简化为:
ϵ
x
=
∂
u
∂
x
ϵ
y
=
∂
v
∂
y
ϵ
z
=
∂
w
∂
z
γ
x
y
=
∂
u
∂
y
+
∂
v
∂
x
γ
x
z
=
∂
u
∂
z
+
∂
w
∂
x
γ
y
z
=
∂
v
∂
z
+
∂
w
∂
y
其中,
ϵ
x
,
ϵ
y
,
ϵ
z
是线应变,
γ
x
y
,
γ
x
z
,
γ
y
z
是剪应变。
2.1.3 物理方程
物理方程,也称为本构方程,描述了应力与应变之间的关系。对于各向同
性材料,物理方程可以表示为胡克定律:
σ
x
=
E
ϵ
x
5
σ
y
=
E
ϵ
y
σ
z
=
E
ϵ
z
τ
x
y
=
G
γ
x
y
τ
x
z
=
G
γ
x
z
τ
y
z
=
G
γ
y
z
其中,
E
是弹性模量,
G
是剪切模量。
2.2 边界条件与初始条件
在解决弹性力学问题时,边界条件和初始条件是必不可少的。它们提供了
问题的完整描述,使得方程组可以求解。
2.2.1 边界条件
边界条件可以分为两种类型:位移边界条件和应力边界条件。
� 位移边界条件:在边界上指定位移的大小和方向。例如,固定边
界上的位移为零。
� 应力边界条件:在边界上指定应力的大小和方向。例如,受力边
界上的应力等于外力。
2.2.2 初始条件
初始条件通常用于动态问题,描述了在初始时刻的位移和速度。例如,如
果物体在初始时刻静止,则初始位移和速度都为零。
2.2.3 示例:使用 Python 求解弹性力学问题
下面是一个使用 Python 和 SciPy 库求解弹性力学问题的简单示例。假设我
们有一个长方体,其一端固定,另一端受到均匀压力。
import numpy as np
from scipy.sparse import lil_matrix
from scipy.sparse.linalg import spsolve
#
定义网格尺寸和材料属性
L = 1.0 #
长度
H = 0.1 #
高度
W = 0.1 #
宽度
E = 200e9 #
弹性模量
nu = 0.3 #
泊松比
G = E / (2 * (1 + nu)) #
剪切模量
rho = 7800 #
密度
P = 1e6 #
压力
#
定义网格
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