- •Г.Г КАШЕВАРОВА, Т.Б. ПЕРМЯКОВА
- •Предисловие
- •Введение
- •Общие сведения о математическом моделировании.
- •Численные методы
- •Элементы теории погрешности
- •Понятия мастера и надстройки
- •Глава 1. Основные понятия матричного исчисления. Матрицы в расчетах строительных объектов
- •1.1. Матрицы и векторы. Определения
- •1.2. Матрицы специального вида
- •1.3. Действия над матрицами
- •1.4. Нормы матрицы и вектора
- •1.5. Матрицы в задачах строительной механики
- •1.5.1. Матрицы влияния внутренних сил
- •1.5.2. Матричная форма расчета статически определимых ферм
- •1.5.3, Матричная форма метода сил
- •1.5.4. Матричная форма метода перемещений
- •1.6. Матрицы в расчетах инженерных сетей
- •1.7. Функции Excel для операций над матрицами
- •Категория: математические. Функции:
- •2.1. Системы линейных алгебраических уравнений
- •2.2.1. Метод Гаусса
- •2.2.2. Метод Гаусса для СЛАУ с ленточными матрицами
- •2.2.3. Метод прогонки
- •2.2.4. Метод (схема) Холецкого
- •2.3. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2.3.1. Метод Якоби (простых итераций)
- •2.3.2. Метод Гаусса - Зейделя.
- •2.3.3. Условия сходимости итерационного процесса
- •2.5. Обусловленность задач и вычислений, или как узнать, что получены правильные ответы
- •2.6. Вычисление определителя
- •2.7. Вычисление обратной матрицы
- •2.8. Нахождение собственных значений и собственных векторов матриц
- •2.8.1. Вводные замечания
- •2.8.2. Методы развертывания вековых определителей
- •2.8.3. Итерационные методы определения максимального по модулю собственного значения
- •2.9.1. Реализация метода Гаусса средствами приложения Excel
- •Последовательность действий:
- •2.9.4. Реализация метода Зейделя средствами приложения Excel
- •Последовательность действий:
- •3.1. Отделение корней
- •3.2. Этап уточнения корня
- •3.2.1. Метод половинного деления (бисекций)
- •3.2.2.Метод хорд
- •3.2.3. Метод Ньютона (метод касательных)
- •3.2.4. Модифицированный метод Ньютона
- •3.3. Системы нелинейных уравнений
- •3.4. Реализация численных методов решения нелинейных уравнений средствами приложения Excel
- •3.4.1. Решение нелинейных уравнений
- •Последовательность действий
- •4.2.3. Интерполяционный полином Эрмита
- •4.2.4. Сплайн-интерполяция
- •Глава 4. Аппроксимация
- •4.1. Задача и способы аппроксимации
- •4.2. Интерполирование функций
- •4.2.1. Постановка задачи интерполирования
- •4.2.2. Интерполяционная формула Лагранжа
- •4.3. Среднеквадратичное приближение функций
- •4.3.1. Метод наименьших квадратов
- •4.3.4. Квадратичное (параболическое) приближение
- •4.3.4. Эмпирические формулы с двумя параметрами. Метод выравнивания
- •4.4. Решение задач аппроксимации с помощью электронных таблиц Excel
- •4.4.1. Построение линейной эмпирической формулы методом наименьших квадратов
- •Последовательность действий
- •Последовательность действий
- •5.1. Квадратурные формулы прямоугольников
- •5.2. Квадратурная формула трапеций
- •5.3. Квадратурная формула Симпсона
- •5.4. Реализация методов численного интегрирования средствами приложения Excel
- •Глава 6. Численные методы решения дифференциальных уравнений с начальными и краевыми условиями
- •6.1.1. Задачи Коши и краевые задачи
- •6.2.1.Классификация уравнений и типы задач
- •6.3. Численные методы решения задач Коши
- •6.3.1. Метод Эйлера
- •(геометрический метод решения задачи Коши)
- •6.4. Численные методы решения краевых задач
- •Разностная схема краевой задачи для обыкновенного дифференциального уравнения 2-го порядка
- •Конечно-разностная аппроксимация функций двух переменных
- •Сходимость метода конечных разностей
- •6.5. Вариационный подход к решению краевых задач
- •6.5.1. Основные понятия вариационного исчисления
- •6.5.2. Связь решения краевой задачи с нахождением минимума функционала
- •6.5.3. Метод Ритца
- •6.6.1. Решение задачи Коши методом Эйлера
- •Построение второй итерации
- •Последовательность действий.
- •Порядок построения графиков приближенных решений краевой задачи
- •Глава 7. Метод конечных элементов
- •7.1. Основные положения МКЭ
- •Построение расчетной модели
- •Аппроксимация искомой функции
- •Составление разрешающих уравнений
- •Решение системы линейных алгебраических уравнений
- •7.2.1. Классификация конечных элементов
- •Одномерный конечный элемент
- •Двухмерные конечные элементы.
- •элемента
- •Одномерный симплекс-элемент
- •Двухмерный треугольный симплекс-элемент
- •7.2.3. Интерполирование векторных величин
- •7.2.4. Разбиение области на конечные элементы
- •7.2.5 Нумерация узлов и элементов
- •7. 3. Основные соотношения МКЭ
- •7.3.1. Получение разрешающих уравнений на примере плоской задачи теории упругости
- •7.3.2. Примеры разрешающих уравнений в задачах расчета строительных объектов
- •7.4. Другие типы конечных элементов
- •7.4.1. Элементы Эрмита
- •7.5. Теоретическая и практическая сходимость МКЭ
- •7.6.1. Специализированные программные комплексы
- •7.6.2. Универсальные программные комплексы
- •8.1.1. Математическая модель задачи оптимизации
- •8.1. Общие сведения
- •8.1.2. Необходимые и достаточные условия экстремума функции
- •8.1.3. Классификация задач математического программирования
- •8.2. Постановка задачи оптимального проектирования
- •8.2.1. Определение входных и выходных параметров
- •8.2.2. Выбор целевой функции
- •8.2.3. Назначение ограничений
- •8.2.4. Нормирование управляемых и выходных параметров
- •8.2.5. Примеры постановок задач оптимального проектирования
- •8.3. Задачи линейного программирования
- •8.3.1. Общая постановка задачи ЛП
- •8.3.2. Геометрический смысл системы линейных неравенств с двумя неизвестными
- •8.3.4. Симплекс-метод решения задач линейного программирования
- •Задача об оптимальном плане выпуска продукции
- •Задача об оптимальном раскрое материалов (о минимизации отходов)
- •Задача о планировании смен на предприятии
- •Задача о покрытии местности при строительстве объектов
- •Транспортная задача
- •Задача о назначениях (проблема выбора)
- •8.3.6. Двойственные задачи в линейном программировании
- •8.4. Нелинейные задачи оптимизации
- •8.4.1. Выпуклые множества и выпуклые функции
- •8.4.2. Классификация численных методов решения нелинейных задач оптимизации
- •Основные этапы поиска экстремума
- •8.4.3. Численные методы одномерного поиска
- •Метод перебора или равномерного поиска
- •Метод дихотомии (или половинного деления)
- •Метод квадратичной интерполяции
- •Метод покоординатного спуска
- •Метод градиентного спуска
- •Метод наискорейшего спуска
- •Метод сопряженных градиентов
- •Метод Ньютона
- •Метод штрафных функций
- •8.5. Решение задач оптимизации с помощью электронных таблиц Excel
- •Литература
- •Оглавление
- •Численные методы решения задач строительства на ЭВМ
7.2.4. Разбиение области на конечные элементы
Как отмечалось выше, дискретизация одномерного тела сводится к делению отрезка на более короткие участки. При
статическом расчете стержневых систем обычно каждый стержень постоянного сечения принимается за отдельный конечный элемент (рис.7.12).
©
Рис. 7.12. Дискретизация |
Рис.7.13. Разбиение |
двухмерной области на |
|
плоской рамы |
конечные элементы |
Решение в этом случае получается точным. Иначе обстоит дело при динамическом расчете стержневых систем и решении задач устойчивости. Здесь обычная расчетная схема может дать очень грубый результат. Для уточнения решения стержень делят на несколько элементов.
При разбиении произвольной двухмерной области на элементы обычно используют треугольники или четырехугольники (рис.7.13). Часто разбиение области на элементы производят в несколько этапов. Сначала область разбивают на достаточно крупные подобласти {подконструкции) - треугольные и четырехугольные, которые затем подразделяются на более мелкие треугольные или четырехугольные элементы. Элементы, близкие по форме к равностороннему треугольнику, приводят к более точным результатам, чем вытянутые по форме треугольные элементы.
При разбиении трехмерного тела трудно наглядно представить расположение элементов в дискретной модели. Поэтому более желательными для трехмерных моделей являются четырехгранные элементы (параллелепипеды).
Границы между подобластями должны проходить там, где изменяются геометрия, приложенная нагрузка или свойства материала. Разбиение области на элементы обычно начинают от ее границы с целью наиболее точной аппроксимации формы границы. Если границы области криволинейные, то криволинейные границы элементов чаще всего заменяются прямыми отрезками. Затем производится разбиение внутренних областей.
Равномерное разбиение, когда все элементы имеют одинаковые форму и размеры, применяется крайне редко, потому что существуют концентрация напряжений, температурные градиенты и т.п., где проводится более мелкая разбивка на конечные элементы.
$ Но при этом следует помнить, что увеличение числа узлов, а не элементов, повышает точность расчета.
Резкого изменения размеров конечных элементов на границах подобластей стараются избегать. Возможность варьировать размеры элементов - важное достоинство МКЭ. При этом приходится сталкиваться с довольно деликатной ситуацией. С одной стороны, элементы должны быть выбраны достаточно малыми, чтобы получались приемлемые результаты, а с другой стороны, применение крупных элементов сокращает вычислительную работу. Нужно иметь некоторые общие соображения об окончательных значениях искомых параметров для того, чтобы можно было уменьшить размеры элементов в тех областях, где ожидаемый результат может очень сильно меняться
(большие величины градиентов), и увеличить их там, где ожидаемый результат почти постоянен. Плохое или несовершенное разбиение будет приводить к ошибочным результатам, если даже остальные этапы метода осуществляются с достаточной точностью. Навыки в дискретизации области обычно приходят с опытом.
Вблизи особых точек, таких, где имеется резкая концентрация напряжений (места стыков, приложения сосредоточенных нагрузок и т.п.), применение конечных элементов (равно как и других методов дискретизации) обычно затруднено, особенно в представлении поля напряжений. Приходится резко
сгущать сетку конечных элементов и существенно увеличивать размер задачи. Однако это сгущение сетки может и не привести к результату. Это подталкивает к дополнительному анализу ситуации
иуточнению расчетной схемы [16, 34].
Всовременных профессиональных конечно-элементных программных комплексах разбивка на конечные элементы чаще всего производится автоматически, но учесть все особенности работы конструкции при создании расчетной модели конструкции должен исследователь.
7.2.5 Нумерация узлов и элементов
Нумерация узлов элементов {глобальная нумерация) - следующая процедура этапа выделения конечных элементов. Порядок нумерагщи узлов имеет в данном случае существенное значение, так как именно он влияет на эффективность последующих вычислений.
Как отмечалось выше, использование метода конечных элементов приводит к разрешающей системе линейных алгебраических уравнений, матрица коэффициентов которой получается сильно разреженной и имеет ленточную структуру (рис.7.14).
Щирииа д^нты
0 0 0
0 0 0 0
Рис.7.14. Матрица ленточной структуры
Ширина ленты зависит от числа степеней свободы узлов и способа нумерации последних. Под числом степеней свободы понимают количество неизвестных параметров, определяемых в каждом узле.
■ Например, произвольная п р ост ран ст вен н ая к о н ст р ук ц и я в
каждом узле имеет шесть степеней свободы (три линейных перемещения и три угловых). При расчете плоской ст ер ж н ево й си ст ем ы (рамы, балки) в каждом узле определяют три неизвестных (два линейных перемещения и угол поворота), т.е., число степеней свободы в узле такой конструкции равно трем. П лоская ф ер м а или балка -ст ен к а (пластина, нагруженная в своей плоскости) в каждом узле имеет две степени свободы (например,
перемещения |
вдоль осей X |
и |
У), а |
п р о ст р а н ст вен н а я ф е р м а - |
три |
(перемещения |
вдоль осей X, |
У |
и Z). |
При решении д ву х м е р н ы х |
зад ач |
гидравлики в каждом узле определяют три параметра (давление и составляющие скорости по осям X и У).
При нумерации узлов предпочтителен способ, обеспечивающий минимальную разность между номерами узлов в каждом отдельном элементе.
Если максимальную разность между номерами узлов для отдельного конечного элемента обозначить R а число степеней свободы в узле — Q , то гиирина ленты L вычисляется по формуле
L = (R + \)Q.
Чем меньше ширина ленты L, тем меньший объем ОП требуется для хранения матрицы при реализации МКЭ на ЭВМ и тем меньше затраты машинного времени на решение разрешающей системы уравнений.
В некоторых случаях уменьшение числа L может быть достигнуто последовательной нумерацией узлов при движении в направлении наименьшего размера рассматриваемой области.
На рис.7.15 приведены два различных способа нумерации узлов произвольной области, разбитой на конечные элементы.
При первом способе (рис. 7.15,а) R=14. Ширина ленты при двух степенях свободы в узле получается равной 30, а при трех степенях свободы - 45.
При втором способе (рис. 7.15,6) R=5. Ширина ленты при двух степенях свободы в узле равна 12, а при двух степенях свободы -18 .
Рис. 7.15. Способы нумерации узлов
Таким образом, рациональная нумерация во втором случае (см. рис.7.15,6) сокращает необходимый объем оперативной памяти почти в три раза по сравнению с первым случаем (рис.7.15а).
Нумерация элементов представляет собой простую процедуру. Она не влияет на вычислительные аспекты задачи, поэтому выполняется произвольно.
При описании области, разбитой на конечные элементы, обычно задаются: тип конечного элемента; его порядковый номер\ номера узлов элемента; координаты узлов; информация о соединении элементов между собой; значения физических параметров объекта в пределах каждого конечного элемента. Эта информация является исходной для всех следующих этапов реализации МКЭ. Такого рода информация называется топологической и обычно содержит примерно в 6 раз больше чисел, чем количество узлов системы.