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弹性力学数值方法:有限元法(FEM):数值积分与插值函数
1 弹性力学数值方法:有限元法 (FEM):绪论
1.1 有限元法的基本概念
有限元法(Finite Element Method, FEM)是一种广泛应用于工程分析和科
学计算的数值方法,主要用于求解偏微分方程。在弹性力学中,FEM 被用来分
析结构的应力、应变和位移,通过将连续的结构离散成有限数量的单元,每个
单元用简单的函数(插值函数)来近似表示,从而将复杂的连续问题转化为一
系列较简单的离散问题。
1.1.1 插值函数
插值函数是有限元分析中的关键概念,用于在单元内部和单元之间近似连
续的物理量。例如,在一维杆件中,我们可能使用线性插值函数来表示位移,
即:
u
(
x
)
=
a
0
+
a
1
x
其中,
u
(
x
)
是位移,
x
是位置坐标,
a
0
和
a
1
是待定系数,可以通过边界条件
和连续性条件来确定。
1.1.2 数值积分
在有限元法中,求解结构的响应通常涉及到对单元的贡献进行积分。由于
单元的形状和边界条件的复杂性,直接积分往往难以实现,因此需要使用数值
积分方法,如高斯积分。高斯积分是一种高效的数值积分技术,它通过在单元
内部选取几个积分点(高斯点)来近似计算积分值。
例如,对于一个一维单元,其贡献可以表示为:
x
2
x
1
f
(
x
)
d
x
≈
n
i
=
1
w
i
f
(
x
i
)
其中,
f
(
x
)
是被积函数,
x
i
是高斯点的位置,
w
i
是对应的权重。
1.2 弹性力学中的数值方法简介
弹性力学研究的是物体在外力作用下的变形和应力分布。在实际工程中,
结构的形状和载荷条件往往非常复杂,解析解难以获得。数值方法,尤其是有
限元法,为解决这类问题提供了强大的工具。
1.2.1 有限元法在弹性力学中的应用
在弹性力学中,有限元法可以用来求解各种类型的结构,包括梁、板、壳
和三维实体。通过将结构离散成多个单元,每个单元的物理行为可以用简单的
2
数学模型来描述,然后将所有单元的贡献组合起来,形成整个结构的数学模型。
这种方法可以处理复杂的几何形状、材料性质和载荷条件,为工程师提供准确
的结构响应预测。
1.2.2 有限元法的步骤
有限元法的分析过程通常包括以下几个步骤:
1. 结构离散化:将结构划分为多个单元。
2. 选择插值函数:为每个单元选择适当的插值函数。
3. 建立单元方程:基于弹性力学的基本原理,如胡克定律和平衡方
程,建立每个单元的方程。
4. 组装整体方程:将所有单元的方程组合成一个整体的方程系统。
5. 施加边界条件:根据问题的物理边界,施加边界条件。
6. 求解方程系统:使用数值方法求解整体方程系统,得到结构的响
应。
7. 后处理:分析和可视化求解结果,如应力、应变和位移分布。
1.2.3 示例:一维杆件的有限元分析
假设我们有一根长度为
L
,截面积为
A
,弹性模量为
E
的一维杆件,两端分别
受到力
F
1
和
F
2
的作用。我们可以将杆件离散成
n
个单元,每个单元长度为
l
=
L
/
n
。
1.2.3.1 插值函数
对于每个单元,我们可以使用线性插值函数来表示位移:
# Python
示例代码:定义线性插值函数
def linear_interpolation(x, x1, u1, x2, u2):
"""
线性插值函数
:param x:
当前位置坐标
:param x1:
单元起点坐标
:param u1:
单元起点位移
:param x2:
单元终点坐标
:param u2:
单元终点位移
:return:
单元内部的位移
"""
return u1 + (u2 - u1) * (x - x1) / (x2 - x1)
1.2.3.2 数值积分
对于每个单元的贡献,我们可以通过数值积分来计算。例如,使用高斯积
分:
# Python
示例代码:高斯积分
def gauss_integration(f, a, b, n=2):
3
"""
高斯积分
:param f:
被积函数
:param a:
积分下限
:param b:
积分上限
:param n:
高斯点数量
:return:
积分结果
"""
#
高斯点和权重
xi, w = np.polynomial.legendre.leggauss(n)
#
将高斯点映射到积分区间
x = 0.5 * (b - a) * xi + 0.5 * (b + a)
#
计算积分
return 0.5 * (b - a) * np.sum(w * f(x))
通过上述步骤,我们可以对一维杆件进行有限元分析,得到其在不同载荷
下的应力、应变和位移分布。
1.2.4 结论
有限元法在弹性力学中的应用为解决复杂结构问题提供了有效途径。通过
合理选择插值函数和数值积分方法,可以准确预测结构的响应,为工程设计和
优化提供重要信息。
2 有限元法的数学基础
2.1 插值函数的定义与性质
2.1.1 插值函数定义
在有限元分析中,插值函数用于近似表示结构中的位移场。假设我们有一
个简单的线性元素,两端节点分别为 1 和 2,位移分别为
u
1
和
u
2
。我们可以定
义插值函数
N
i
,其中
i
表示节点编号,来表示节点位移在整个元素内的分布。
对于线性插值,我们有: -
N
1
(
x
)
=
x
2
−
x
x
2
−
x
1
-
N
2
(
x
)
=
x
−
x
1
x
2
−
x
1
这些函数满足以下性质: - 在节点 1 处,
N
1
(
x
1
)
=
1
,
N
2
(
x
1
)
=
0
- 在节点 2
处,
N
1
(
x
2
)
=
0
,
N
2
(
x
2
)
=
1
- 插值函数在整个元素内连续,且在节点处满足位
移边界条件。
2.1.2 插值函数性质
插值函数的性质对于有限元法的准确性和稳定性至关重要。它们必须满足
以下条件: 1. 线性完整性:在每个元素内,插值函数必须能够精确表示线性函
数。 2. 连续性:相邻元素之间的插值函数必须连续,以确保位移场的连续性。
3. 完备性:插值函数集合必须能够近似表示所有可能的位移场。 4. 协调性:位
4
移场在元素边界上必须协调,即相邻元素在公共边界上的位移必须相等。
2.1.3 示例代码
假设我们有节点 1 和 2 的坐标分别为
x
1
=
0
和
x
2
=
1
,位移分别为
u
1
=
0
和
u
2
=
1
。下面的 Python 代码展示了如何计算线性插值函数
N
1
和
N
2
在元素内的值,
并绘制它们的图形。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#
定义节点坐标和位移
x1, u1 = 0, 0
x2, u2 = 1, 1
#
定义插值函数
def N1(x):
return (x2 - x) / (x2 - x1)
def N2(x):
return (x - x1) / (x2 - x1)
#
计算插值函数值
x = np.linspace(x1, x2, 100)
N1_values = N1(x)
N2_values = N2(x)
#
绘制插值函数图形
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(x, N1_values, label='N1(x)')
plt.plot(x, N2_values, label='N2(x)')
plt.scatter([x1, x2], [1, 1], color='red') #
节点处的值
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('N(x)')
plt.title('线性插值函数')
plt.grid(True)
plt.show()
2.2 数值积分原理与 Gauss 积分
2.2.1 数值积分原理
数值积分是有限元法中求解积分问题的一种方法,特别是在处理复杂的几
5
何形状或材料属性时。它通过将积分区间分割成多个小的子区间,并在每个子
区间上用简单的函数(如多项式)来近似被积函数,从而简化积分计算。
2.2.2 Gauss 积分
Gauss 积分是一种高效的数值积分方法,它使用 Gauss 点上的函数值来近似
积分。对于一个一维积分,Gauss 积分公式可以表示为:
1
−
1
f
(
x
)
d
x
≈
n
i
=
1
w
i
f
(
x
i
)
其中,
w
i
是 Gauss 点的权重,
x
i
是 Gauss 点的位置。
Gauss 积分的关键在于选择适当的 Gauss 点和权重,以确保积分的精度。对
于线性元素,通常使用两个 Gauss 点,而对于二次元素,可能需要使用三个或
更多的 Gauss 点。
2.2.3 Gauss 积分示例
下面的 Python 代码展示了如何使用 Gauss 积分来近似计算一个一维积分。
我们使用两个 Gauss 点来近似计算函数
f
(
x
)
=
x
2
在区间
[
−
1
,
1
]
上的积分。
import numpy as np
# Gauss
点和权重
gauss_points = np.array([-1/np.sqrt(3), 1/np.sqrt(3)])
gauss_weights = np.array([1, 1])
#
被积函数
def f(x):
return x**2
#
使用
Gauss
积分近似计算积分
integral = np.sum(gauss_weights * f(gauss_points)) * 2 #
乘以
2
是因为积分区间长度为
2
#
输出结果
print("使用 Gauss 积分近似计算的积分值为:", integral)
2.2.4 Gauss 积分的精度
Gauss 积分的精度取决于 Gauss 点的数量。对于
n
个 Gauss 点,Gauss 积分
可以精确计算所有次数不超过
2
n
−
1
的多项式的积分。这意味着,使用两个
Gauss 点可以精确计算所有线性函数和二次函数的积分,而使用三个 Gauss 点可
以精确计算所有三次函数和四次函数的积分。
2.2.5 Gauss 积分在有限元法中的应用
在有限元法中,Gauss 积分通常用于计算元素刚度矩阵和载荷向量中的积
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