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弹性力学数值方法:迭代法:预条件技术在弹性力学迭代法中的应用.docx
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1
弹性力学数值方法:迭代法:预条件技术在弹性力学迭代
法中的应用
1 弹性力学基础
1.1 弹性力学基本概念
在弹性力学中,我们研究的是物体在外力作用下如何发生变形,以及这种
变形如何影响物体的内部应力和应变。弹性力学的基本概念包括:
� 应力(Stress):单位面积上的内力,通常用张量表示,分为正应
力和剪应力。
� 应变(Strain):物体变形的程度,也是用张量表示,分为线应变
和剪应变。
� 弹性模量(Elastic Modulus):描述材料弹性性质的物理量,包括
杨氏模量、剪切模量和泊松比。
1.1.1 示例
假设一个长方体材料,其长、宽、高分别为 10cm、5cm、2cm,受到一个
垂直于其上表面的力 F=100N。如果材料的杨氏模量 E=200GPa,泊松比ν=0.3,
我们可以计算材料的正应力和线应变。
σ
=
F
A
=
100
N
5
c
m
×
2
c
m
=
10
M
P
a
ϵ
=
σ
E
=
10
M
P
a
200
G
P
a
=
5
×
10
−
5
1.2 弹性方程与边界条件
弹性方程描述了应力、应变和位移之间的关系,通常包括平衡方程、本构
方程和几何方程。边界条件则指定了物体在边界上的位移或应力状态,分为:
� 位移边界条件(Displacement Boundary Conditions):指定物体在
边界上的位移。
� 应力边界条件(Stress Boundary Conditions):指定物体在边界上
的应力。
1.2.1 示例
考虑一个简单的弹性问题,一个两端固定的杆受到轴向拉力。设杆的长度
为 L,截面积为 A,轴向拉力为 F,材料的杨氏模量为 E。平衡方程可以简化为:
d
σ
d
x
=
0
位移边界条件为:
2
u
(
0
)
=
u
(
L
)
=
0
应力边界条件为:
σ
(
0
)
=
σ
(
L
)
=
F
A
1.3 弹性问题的离散化方法
离散化方法是将连续的弹性问题转化为离散的数学问题,以便于数值求解。
常见的离散化方法包括:
� 有限元法(Finite Element Method,FEM):将结构划分为有限数
量的单元,每个单元用简单的函数来近似其位移和应力。
� 边界元法(Boundary Element Method,BEM):仅在结构的边界
上进行离散化,适用于边界条件复杂的问题。
� 有限差分法(Finite Difference Method,FDM):将连续的微分方
程用差分方程来近似,适用于简单几何形状的问题。
1.3.1 示例
使用有限元法求解一个简单的平面应力问题。假设有一个矩形板,其长、
宽分别为 10cm、5cm,受到均匀分布的面力 q=100N/m^2。板的材料属性为
E=200GPa,ν=0.3。我们首先将板划分为若干个三角形单元,然后在每个单元
内用线性函数来近似位移。
import numpy as np
from scipy.sparse import lil_matrix
from scipy.sparse.linalg import spsolve
#
材料属性
E = 200e9 #
杨氏模量,单位:
Pa
nu = 0.3 #
泊松比
#
几何参数
L = 10 #
长度,单位:
cm
W = 5 #
宽度,单位:
cm
#
面力
q = 100 #
面力,单位:
N/m^2
#
单元划分
n_elements = 10 #
沿长度方向的单元数
n_nodes = n_elements + 1 #
沿长度方向的节点数
#
创建节点坐标
nodes = np.zeros((n_nodes * n_nodes, 2))
for i in range(n_nodes):
3
for j in range(n_nodes):
nodes[i * n_nodes + j] = [i * L / n_nodes, j * W / n_nodes]
#
创建单元连接
elements = np.zeros((n_elements * n_elements, 3), dtype=int)
for i in range(n_elements):
for j in range(n_elements):
elements[i * n_elements + j] = [i * n_nodes + j, (i + 1) * n_nodes + j, i * n_nodes + j + 1]
#
创建刚度矩阵
K = lil_matrix((2 * n_nodes * n_nodes, 2 * n_nodes * n_nodes))
for element in elements:
#
计算单元刚度矩阵
Ke = np.zeros((6, 6))
# ...
(此处省略单元刚度矩阵的计算过程)
#
将单元刚度矩阵添加到整体刚度矩阵中
for i in range(3):
for j in range(3):
K[2 * element[i], 2 * element[j]] += Ke[2 * i, 2 * j]
K[2 * element[i] + 1, 2 * element[j] + 1] += Ke[2 * i + 1, 2 * j + 1]
K[2 * element[i], 2 * element[j] + 1] += Ke[2 * i, 2 * j + 1]
K[2 * element[i] + 1, 2 * element[j]] += Ke[2 * i + 1, 2 * j]
#
应用边界条件
for i in range(n_nodes):
K[2 * i, :] = 0
K[2 * i + 1, :] = 0
K[2 * i, 2 * i] = 1
K[2 * i + 1, 2 * i + 1] = 1
#
计算荷载向量
F = np.zeros(2 * n_nodes * n_nodes)
for i in range(n_nodes):
F[2 * i] = q * W / n_nodes
#
求解位移向量
U = spsolve(K.tocsr(), F)
#
输出位移向量
print(U)
在这个例子中,我们使用了有限元法来求解一个平面应力问题。首先,我
们定义了材料属性和几何参数,然后进行了单元划分,创建了节点坐标和单元
连接。接着,我们计算了整体刚度矩阵,并应用了边界条件。最后,我们计算
了荷载向量,并使用 spsolve 函数求解了位移向量。
4
2 迭代法原理
2.1 直接法与迭代法对比
在求解线性方程组的数值方法中,直接法和迭代法是两种主要的求解策略。
直接法,如高斯消元法、LU 分解等,通过一系列的数学操作将原方程组转换为
一个上三角或下三角矩阵,然后通过回代或前代求解未知数。这种方法的优点
是,一旦计算完成,可以得到精确的解,但缺点是计算量大,对于大规模的矩
阵计算可能非常耗时且占用大量内存。
迭代法,如雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法、共轭梯度法等,通过不断
逼近的方式逐步求解未知数。迭代法的每一步计算量相对较小,对于大规模问
题,尤其是稀疏矩阵问题,迭代法通常比直接法更有效。然而,迭代法的收敛
性是一个关键问题,不恰当的迭代方法或参数设置可能导致迭代过程不收敛。
2.1.1 示例:雅可比迭代法与高斯消元法对比
假设我们有以下线性方程组:
2
x
+
y
=
8
x
+
3
y
=
9
2.1.1.1 高斯消元法
import numpy as np
#
定义系数矩阵和常数向量
A = np.array([[2, 1], [1, 3]])
b = np.array([8, 9])
#
使用
numpy
的
linalg.solve
函数求解
x = np.linalg.solve(A, b)
print("高斯消元法解:", x)
2.1.1.2 雅可比迭代法
import numpy as np
#
定义系数矩阵和常数向量
A = np.array([[2, 1], [1, 3]])
b = np.array([8, 9])
#
定义迭代初值和迭代次数
x0 = np.array([0, 0])
5
max_iter = 100
tolerance = 1e-6
#
雅可比迭代法
D = np.diag(A)
R = A - np.diagflat(D)
x = x0.copy()
for i in range(max_iter):
x_new = (b - np.dot(R, x)) / D
if np.linalg.norm(x_new - x) < tolerance:
break
x = x_new.copy()
print("雅可比迭代法解:", x)
2.2 迭代法基本原理
迭代法的基本思想是将线性方程组的求解问题转化为一个迭代过程,通过
不断更新未知数的估计值,逐步逼近方程组的精确解。迭代法通常基于矩阵的
分解或变换,以及对矩阵谱性质的分析。迭代过程可以表示为:
x
(
k
+
1
)
=
G
x
(
k
)
+
c
其中,
x
(
k
)
是第
k
次迭代的解向量,
G
是迭代矩阵,
c
是常数向量。迭代法的
收敛性取决于迭代矩阵
G
的谱半径,如果谱半径小于 1,则迭代过程收敛。
2.2.1 示例:高斯-赛德尔迭代法
考虑以下线性方程组:
4
x
+
y
=
5
x
+
3
y
=
6
使用高斯-赛德尔迭代法求解:
import numpy as np
#
定义系数矩阵和常数向量
A = np.array([[4, 1], [1, 3]])
b = np.array([5, 6])
#
定义迭代初值和迭代次数
x = np.array([0, 0])
max_iter = 100
tolerance = 1e-6
#
高斯
-
赛德尔迭代法
D = np.diag(A)
L = np.tril(A, -1)
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kkchenjj
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