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弹性力学数值方法:数值积分:数值积分误差分析与控制.docx
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1
弹性力学数值方法:数值积分:数值积分误差分析与控制
1 弹性力学基础理论
1.1 弹性力学基本方程
在弹性力学中,基本方程描述了物体在受力作用下的变形和应力分布。这
些方程主要包括平衡方程、几何方程和物理方程,它们构成了弹性力学的核心。
1.1.1 平衡方程
平衡方程描述了物体内部的应力分布必须满足的力学平衡条件。在三维空
间中,平衡方程可以表示为:
∂
σ
x
∂
x
+
∂
σ
y
∂
y
+
∂
σ
z
∂
z
+
b
x
=
0
∂
τ
x
y
∂
x
+
∂
σ
y
∂
y
+
∂
τ
y
z
∂
z
+
b
y
=
0
∂
τ
x
z
∂
x
+
∂
τ
y
z
∂
y
+
∂
σ
z
∂
z
+
b
z
=
0
其中,
σ
x
,
σ
y
,
σ
z
是正应力,
τ
x
y
,
τ
y
z
,
τ
x
z
是剪应力,
b
x
,
b
y
,
b
z
是体力在三个方向
上的分量。
1.1.2 几何方程
几何方程描述了物体的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
y
z
=
∂
v
∂
z
+
∂
w
∂
y
γ
x
z
=
∂
u
∂
z
+
∂
w
∂
x
其中,
ϵ
x
,
ϵ
y
,
ϵ
z
是线应变,
γ
x
y
,
γ
y
z
,
γ
x
z
是剪应变,
u
,
v
,
w
是位移分量。
2
1.1.3 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。对于线弹性
材料,物理方程遵循胡克定律:
σ
x
=
E
ϵ
x
σ
y
=
E
ϵ
y
σ
z
=
E
ϵ
z
τ
x
y
=
G
γ
x
y
τ
y
z
=
G
γ
y
z
τ
x
z
=
G
γ
x
z
其中,
E
是弹性模量,
G
是剪切模量。
1.2 材料力学性质与本构关系
材料的力学性质决定了其在受力作用下的响应。这些性质包括弹性模量、
泊松比、剪切模量等,它们是本构关系的基础。
1.2.1 弹性模量
弹性模量
E
描述了材料在弹性范围内抵抗拉伸或压缩的能力。对于一维情况,
弹性模量定义为:
E
=
σ
ϵ
其中,
σ
是应力,
ϵ
是应变。
1.2.2 泊松比
泊松比
ν
描述了材料在弹性范围内横向收缩与纵向伸长的比值。泊松比与弹
性模量和剪切模量之间存在关系:
G
=
E
2
(
1
+
ν
)
1.2.3 本构关系
本构关系是描述材料应力应变行为的方程。对于各向同性线弹性材料,本
构关系可以表示为:
σ
i
j
=
C
i
j
k
l
ϵ
k
l
其中,
σ
i
j
是应力张量,
ϵ
k
l
是应变张量,
C
i
j
k
l
是弹性常数。
1.2.4 示例:计算弹性体的应力
假设有一弹性体,其弹性模量
E
=
200
G
P
a
,泊松比
ν
=
0.3
。当弹性体受到
拉伸作用,产生应变
ϵ
x
=
0.001
时,计算其正应力
σ
x
。
3
#
定义材料参数
E = 200e9 #
弹性模量,单位:
Pa
nu = 0.3 #
泊松比
#
定义应变
epsilon_x = 0.001
#
计算正应力
sigma_x = E * epsilon_x
#
输出结果
print(f"正应力 σx 为:{sigma_x} Pa")
在这个例子中,我们使用了弹性模量和应变来计算正应力。通过将材料参
数和应变值代入胡克定律的公式,我们得到了正应力的计算结果。
1.3 总结
弹性力学基础理论包括平衡方程、几何方程和物理方程,它们共同描述了
物体在受力作用下的力学行为。材料的力学性质,如弹性模量和泊松比,是本
构关系的基础,用于计算应力和应变之间的关系。通过理解和应用这些基本原
理,我们可以分析和预测弹性体在不同载荷条件下的响应。
2 数值积分方法
数值积分是数值分析中的一个重要分支,用于近似计算定积分。在弹性力
学的数值方法中,数值积分常用于求解微分方程的弱形式,如有限元方法中的
加权残值法。下面,我们将详细介绍两种常用的数值积分方法:牛顿-柯特斯公
式和高斯积分法。
2.1 牛顿-柯特斯公式
牛顿-柯特斯公式是基于多项式插值的数值积分方法。它通过在积分区间上
选取若干个节点,然后用这些节点上的函数值来构造一个多项式,最后用这个
多项式在积分区间上的积分值来近似原函数的积分值。
2.1.1 原理
牛顿-柯特斯公式可以分为闭型和开型。闭型公式在积分区间的端点处也取
节点,而开型公式则不取端点处的节点。最常用的闭型牛顿-柯特斯公式是辛普
森公式和梯形公式。
2.1.1.1 梯形公式
梯形公式是最简单的牛顿-柯特斯公式,它将积分区间分割成若干个小区间,
4
每个小区间上用线性插值来近似函数,然后计算每个小区间上的积分值,最后
将这些积分值相加得到整个积分区间的积分值。
假设我们要计算函数
f
(
x
)
在区间
[
a
,
b
]
上的积分,将区间
[
a
,
b
]
等分为
n
个小区
间,每个小区间的长度为
h
=
b
−
a
n
,则梯形公式可以表示为:
b
a
f
(
x
)
d
x
≈
h
2
[
f
(
x
0
)
+
2
f
(
x
1
)
+
2
f
(
x
2
)
+
⋯
+
2
f
(
x
n
−
1
)
+
f
(
x
n
)
]
其中,
x
i
=
a
+
i
h
,
i
=
0
,
1
,
2
,
⋯
,
n
。
2.1.1.2 辛普森公式
辛普森公式是梯形公式的改进,它将每个小区间进一步分割成两个子区间,
然后用二次插值来近似函数,从而得到更精确的积分值。
假设我们要计算函数
f
(
x
)
在区间
[
a
,
b
]
上的积分,将区间
[
a
,
b
]
等分为
2
n
个小区
间,每个小区间的长度为
h
=
b
−
a
2
n
,则辛普森公式可以表示为:
b
a
f
(
x
)
d
x
≈
h
3
[
f
(
x
0
)
+
4
f
(
x
1
)
+
2
f
(
x
2
)
+
4
f
(
x
3
)
+
⋯
+
4
f
(
x
2
n
−
1
)
+
f
(
x
2
n
)
]
其中,
x
i
=
a
+
i
h
,
i
=
0
,
1
,
2
,
⋯
,
2
n
。
2.1.2 代码示例
下面是一个使用 Python 实现的梯形公式和辛普森公式的示例:
def trapezoidal_rule(f, a, b, n):
"""
使用梯形公式计算函数
f
在区间
[a, b]
上的积分,将区间等分为
n
个小区间。
"""
h = (b - a) / n
x = [a + i * h for i in range(n + 1)]
integral = 0.5 * h * (f(x[0]) + f(x[-1]))
for i in range(1, n):
integral += h * f(x[i])
return integral
def simpson_rule(f, a, b, n):
"""
使用辛普森公式计算函数
f
在区间
[a, b]
上的积分,将区间等分为
2n
个小区间。
"""
h = (b - a) / (2 * n)
x = [a + i * h for i in range(2 * n + 1)]
integral = h / 3 * (f(x[0]) + f(x[-1]))
for i in range(1, 2 * n, 2):
integral += 4 * h * f(x[i])
for i in range(2, 2 * n, 2):
integral += 2 * h * f(x[i])
5
return integral
#
测试函数
def f(x):
return x**2
#
计算函数
f
在区间
[0, 1]
上的积分
print("Trapezoidal rule:", trapezoidal_rule(f, 0, 1, 100))
print("Simpson rule:", simpson_rule(f, 0, 1, 50))
2.2 高斯积分法
高斯积分法是一种基于正交多项式的数值积分方法。它通过在积分区间上
选取若干个节点和对应的权重,然后用这些节点上的函数值和权重来计算积分
值。高斯积分法的精度通常比牛顿-柯特斯公式更高,且计算量更小。
2.2.1 原理
高斯积分法的关键是选择合适的节点和权重。对于区间
[
−
1
,
1
]
上的积分,高
斯积分法可以表示为:
1
−
1
f
(
x
)
d
x
≈
n
i
=
1
w
i
f
(
x
i
)
其中,
x
i
是节点,
w
i
是对应的权重。
对于其他积分区间,可以通过变换将积分区间转换为
[
−
1
,
1
]
,然后使用高斯
积分法计算。
2.2.2 代码示例
下面是一个使用 Python 实现的高斯积分法的示例:
import numpy as np
from scipy.special.orthogonal import p_roots
def gaussian_quadrature(f, a, b, n):
"""
使用高斯积分法计算函数
f
在区间
[a, b]
上的积分,将区间转换为
[-1, 1]
,并使用
n
个节
点。
"""
#
将积分区间转换为
[-1, 1]
c = (b + a) / 2
d = (b - a) / 2
#
获取
n
个节点和对应的权重
x, w = p_roots(n)
#
计算积分值
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