Teknillinen korkeakoulu Mat Epälineaarisen elementtimenetelmän perusteet (Mikkola/Ärölä) 12. harjoituksen ratkaisut

Samankaltaiset tiedostot
Teknillinen korkeakoulu Mat Epälineaarisen elementtimenetelmän perusteet (Mikkola/Ärölä) 11. harjoituksen ratkaisut

LUKU 3. Ulkoinen derivaatta. dx i 1. dx i 2. ω i1,i 2,...,i k

Teknillinen korkeakoulu Mat Epälineaarisen elementtimenetelmän perusteet (Mikkola/Ärölä) 4. harjoituksen ratkaisut

Numeeriset menetelmät

Numeeriset menetelmät

Numeeriset menetelmät

1 Rajoittamaton optimointi

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Epälineaaristen yhtälöiden ratkaisumenetelmät

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Vektoreiden A = (A1, A 2, A 3 ) ja B = (B1, B 2, B 3 ) pistetulo on. Edellisestä seuraa

Ratkaisu: Tutkitaan derivoituvuutta Cauchy-Riemannin yhtälöillä: f(x, y) = u(x, y) + iv(x, y) = 2x + ixy 2. 2 = 2xy xy = 1

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

Q Q 3. [mm 2 ] 1 1 = L

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Tentti ja välikokeiden uusinta

BM20A0700, Matematiikka KoTiB2

2.8. Kannanvaihto R n :ssä

Käänteismatriisin ominaisuuksia

LU-hajotelma. Esimerkki 1 Matriisi on yläkolmiomatriisi ja matriisi. on alakolmiomatriisi. 3 / 24

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 4. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 4 () Numeeriset menetelmät / 44

Matematiikan tukikurssi

infoa Viikon aiheet Potenssisarja a n = c n (x x 0 ) n < 1

Exam III 10 Mar 2014 Solutions

3.4 Käänteiskuvauslause ja implisiittifunktiolause

MEI Kontinuumimekaniikka

Demo 1: Simplex-menetelmä

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33

Vektorianalyysi II (MAT21020), syksy 2018

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät

Matriisit, L20. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi

mlnonlinequ, Epälineaariset yhtälöt

Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä

Juuri 12 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty

Tehtävänanto oli ratkaista seuraavat määrätyt integraalit: b) 0 e x + 1

(0 desimaalia, 2 merkitsevää numeroa).

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 4 / vko 47

Iteratiiviset ratkaisumenetelmät

Kuva 1: Funktion f tasa-arvokäyriä. Ratkaisu. Suurin kasvunopeus on gradientin suuntaan. 6x 0,2

Matematiikka B2 - TUDI

Talousmatematiikan perusteet

. Kun p = 1, jono suppenee raja-arvoon 1. Jos p = 2, jono hajaantuu. Jono suppenee siis lineaarisesti. Vastaavasti jonolle r k+1 = r k, suhde on r k+1

Malliratkaisut Demo 4

Juuri 12 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty

Materiaalien mekaniikka

Matematiikan tukikurssi

Rinnakkaistietokoneet luento S

H7 Malliratkaisut - Tehtävä 1

MATEMATIIKAN KOE, PITKÄ OPPIMÄÄRÄ HYVÄN VASTAUKSEN PIIRTEITÄ

Numeeriset menetelmät

Ville Turunen: Mat Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007

MS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset

Determinantit. Kaksirivinen determinantti. Aiheet. Kaksirivinen determinantti. Kaksirivinen determinantti. Kolmirivinen determinantti

Matriisit, kertausta. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi

Viikon aiheet. Funktion lineaarinen approksimointi

1.7 Gradientti ja suunnatut derivaatat

Matematiikan tukikurssi

Malliratkaisut Demo 4

MS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)

Epälineaaristen yhtälöiden ratkaisumenetelmät

Matriisit, L20. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi

Liittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij.

Numeerinen integrointi

Matriisilaskenta (TFM) MS-A0001 Hakula/Vuojamo Ratkaisut, Viikko 47, 2017

Satunnaismuuttujien muunnokset ja niiden jakaumat

Numeeriset menetelmät

Funktioiden approksimointi ja interpolointi

Malliratkaisut Demo 1

Luento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa

Numeeriset menetelmät

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 5 / vko 48

Käänteismatriisi 1 / 14

Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit

Insinöörimatematiikka D

Mapu 1. Laskuharjoitus 3, Tehtävä 1

Valintakoe

Laskuharjoitus 2A ( ) Aihepiiri: Raja-arvot etc. Adams & Essex, 8th Edition, Chapter 12. z = f(x, 0) = x2 a z = f(0, y) = 02 a 2 + y2

763306A JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN 2 Ratkaisut 2 Kevät 2017

plot(f(x), x=-5..5, y= )

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. Olkoot A 2 := AA =

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 5: Taylor-polynomi ja sarja

Insinöörimatematiikka D

Harjoitus 2 ( )

Numeerinen analyysi Harjoitus 1 / Kevät 2017

Luento 5: Suurten lineaaristen yhtälöryhmien ratkaiseminen iteratiivisilla menetelmillä

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:

A B = (1, q, q 2 ) (2, 0, 2) = 2 2q q 2 = 0 q 2 = 1 q = ±1 A(±1) = (1, ±1, 1) A(1) A( 1) = (1, 1, 1) (1, 1, 1) = A( 1) A(1) A( 1) = 1

MS-A0104 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (ELEC2) MS-A0106 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (ENG2)

Neliömatriisin adjungaatti, L24

4.3.7 Epäoleellinen integraali

MATP153 Approbatur 1B Harjoitus 5 Maanantai

Yhtälöryhmät 1/6 Sisältö ESITIEDOT: yhtälöt

Osittaistuenta Gaussin algoritmissa: Etsitään 1. sarakkeen itseisarvoltaan suurin alkio ja vaihdetaan tämä tukialkioiksi (eli ko. rivi 1. riviksi).

Insinöörimatematiikka D

läheisyydessä. Piirrä funktio f ja nämä approksimaatiot samaan kuvaan. Näyttääkö järkeenkäyvältä?

Transkriptio:

Teknillinen korkeakoulu Mat-5.87 Epälineaarisen elementtimenetelmän perusteet (Mikkola/Ärölä) 2. harjoituksen ratkaisut Teht. Kirjan esimerkissä on kaikissa matriiseissa diagonaalin ulkopuolisilla termeillä virheelliset etumerkit. Tämä malliratkaisu on laskettu käyttäen oikeita etumerkkejä. Materiaalinopeus on (E7..8) [ ] sin θ cos θ v = ω X. () cos θ sin θ Konvektionopeus on (E7..2) c = (ω ω 2 ) Yhteydestä (7.2.5) c = v ˆv saadaan verkkonopeudeksi [ ] sin θ cos θ X. (2) cos θ sin θ [ ] sin θ cos θ ˆv = v c = ω 2 X = ω 2 v. (3) cos θ sin θ ω Saatua verkkonopeuden ja materiaalinopeuden välistä yhteyttä käyttäen saadaan konvektionopeudeksi c materiaalinopeuden avulla lausuttuna c = v ˆv = v( ω 2 ω ). (4) Teht. 2 Käytetään hyväksi Nansonin kaavaa ndγ = JF T n dγ. Lähdetään liikkelle kaavasta t = σ n p n pn, (5) josta seuraa f ext = N tdγ pn ndγ. (6) Γ Γ Solveltamalla Nansonin kaavaa kuvaukseen kantaelementistä nykytilaan saadaan ndγ = J F T n dγ, (7) jossa dγ = ddη ja n = e ζ (e ζ = e e η ). Tällöin yhdelle elementille f ext Derivoimalla tämä ajan suhteen saadaan ḟ ext pn J F T e ζ ddη. (8) N (ṗj F T Tarkastellaan kahden jälkimmäisen termin osuutta ḟ ext e ζ + pj F T e ζ + pj (F T ) ) e ζ ddη. (9) N ( p J F T e ζ + pj (F T ) ) e ζ ddη. () Muodonmuutosgradientti kantaelementistä nykytilaan on x, x,η x,ζ [F ] = y, y,η y,ζ. () z, z,η z,ζ

Tämän käänteismatriisi on [F ] = J cof x, cof y, cof z, cof x,η cof y,η cof z,η cof x,ζ cof y,ζ cof z,ζ, (2) cof x i,j = 2 e ikle jmn x k,m x l,n, x i = x, y, z ; j =, η, ζ. (3) Nähdään, että käänteismatriisin aikaderivaatta on Näin ollen Muokataan lauseketta ḟ ext Komponenttien aikaderivaatat ovat ([F ] ) J J [F ] + J [ d dt cof x j,i] (4) [ d dt cof x i,j] pn [ d dt cof x i,j] ddη. (5) = { d dt cof x i,ζ} (6) d dt cof x i,3 = 2 e ikle 3mn (v k,m x l,n + x k,m v l,n ). (7) Sijoitetaan approksimaatio v k = N J v kj, jolloin saadaan d dt cof x i,3 = 2 e ikle 3mn (N J,m x l,n v kj + N J,n x k,m v lj ) = 2 e ikle 3mn (N J,m x l,n N J,n x l,m )v kj = e ikl (N J, x l,η N J,η x l, )v kj Viimeisessä kohdassa on käytetty oppikirjan merkintöjä (6.4.3) Näin on saatu tulos ḟ ext i = (N J, H η ik N J,ηH ik )v kj. (8) H η ik = e iklx l,η, H ik = e iklx l,. (9) pn (N J, H η ik N J,ηH ik ) ddη v kj, (2) eli K ext ikj pn (N J, H η ik N J,ηH ik ) ddη. (2) Kirjoitetaan vielä koko matriisi K ext J pn (N J, z,η y,η z,η x,η y,η x,η N J,η z, y, z, x, y, x, ) ddη. (22) 2

Teht. 3 Tasapainotehtävän implisiittinen ratkaisu voidaan kirjoitaa seuraavan kaavion mukaiseen muotoon.. Taulukoiden ja muuttujien alustus Tasapainotilaratkaisun vuokaavio 2. Ulkoisen kuorman inkrementti fn+ ext = fn ext + f ext 3. Newtonin iteraatio kuormainkrementille n + (a) lasketaan sisäiset voimat f int ja tangentiaalijäykkyys K = K mat + K geo aliohjelmassa tangen (b) poistetaan kiinnitettyjä vapausasteita vastaavat termit tangenttijäykkyydestä K ja residuaalista r (c) lasketaan residuaali r = f int f ext (d) ratkaistaan linearisoitu yhtälöryhmä d K r (e) päivitetään siirtymä d = d + d (f) tarkastetaan konvergenssikriteeri. Jos se ei täyty palataan kohtaan 3(a) 4. Päivitetään aika-askellaskuri ja aika: n n +, t t + t 5. Lopetus, jos t < t max palataan kohtaan 3. Tämän tehtävän ratkaisussa voidaan käyttää apuna kierroksen tehtävässä 4 tehtyjä ohjelmanpätkiä. Tangentiaalijäykkyyksien laskennassa tarvittava funktio laadittiin jo viime harjoituksessa. Tähän lisätään vain sisäisten solmuvoimien f int laskenta. Elementin sisäiset voimat saadaan laskettua lausekkeesta (B4.3.2) (f int ) T = B T σ dω [ fx int Ω f int y ] = [ ] [ ] σ N,x N xx σ xy,y aj σ yx σ d dη, yy (23) missä a on elementin paksuus. Suoritettasessa laskut yksikköpaksuutta kohti, asetetaan a =. Suorittamalla integrointi Gaussin kavalla saadaan (f int ) T = n Q n Q2 Q = Q 2 = w Q w Q2 B( Q, η Q2 ) T σ( Q, η Q2 )aj ( Q, η Q2 ). (24) Lisäksi laaditaan pääohjelma, jossa hoidetaan voiman inkrementointi aika-askeleille ja Newton- Rhapson iterointi jokaisen aika-askelen sisällä. Tangentiaalijäykkyys ja sisäiset voimat lasketaan kaikille elementin vapausasteille ja näin saaduista matriiseista poistetaan kiinnitettyjä vapausasteita vastaavat rivit ja sarakkeet pääohjelmassa. Rakenteen aktiiviset vapausasteet ja niiden numerointi on esitetty kuvassa (). 3

y d 4 d 3 d 2 4 3 2 d Kuva : Aktiivisten vapausasteiden numerointi. Kuvassa (2a) on esitetty elementtin muodon muuttuminen laskennan edetessä. Kuvan tapauksessa on laskenta suoritettu käyttäen kahdeksaa aika-askelta. Kuvassa (2b) on esitetty solmun 3 voima-siirtymä käyrä. Laskenta on suoritettu käyttäen yhtä, kahta ja kahdeksaa aika-askelta (kuorma inkerementtiä). Koska materiaali on elastista, on lopullinen tasapainotila polusta riippumaton ja kaikissa tapauksissa päädytään samaan siirtymän loppuarvoon. Kuten kuvasta (2b) voidaan havaita, edellyttää voima-siirtymäkäyrän tarkempi laskeminen kuitenkin useamman aika-askelen ottamista. 2.5 25 2 2 n = n = 2 n = 8.5 5 F.5 5.5.5 2 2.5 x.2.4.6.8.2.4.6.8 2 u Kuva 2: (a) Elementin muodonmuutos kuorman kasvaessa. (b) Solmun 3 voima-siirtymäkäyrä laskettuna yhtä, kahta ja kahdeksaa aika-askelta käyttäen. Newton-Rhapson iteraation konvergenssin mittarina käytettiin suuretta e = r f ext (25) teraation katsottiin supenneen, kun e < tol, missä tol on jokin ennalta määrätty toleranssi. Kuvassa (3) on esitetty ratkaisun konvergenssiä piirtämällä virhemitta e Newton-Rhapson iteraatiokierroksen n funktiona. Kuvassa (3a) on tilanne yhden kuormainkrementin tapauksessa ja kuvassa (3b) puolestaan kahdeksan inkrementin tapauksessa. Kummassakin tapauksessa asetettiin toleranssi niin tiukaksi, etta se oli mahdotonta saavuttaa ja ratkaisut ajettiin tietokoneen lasketatarkkuuteen. Tämä näkyy virhemitan vakiintumisena tasolle e 5. Laskennassa käytettiin MATLAB ohjelmistoa ja tiedostoja h2t.m, tangen.m ja muoto4.m. Näistä viimeinen on sama, jota käytettiin jo edellisellä harjoituskierroksella. Tiedosto tangen.m on miltei sama kuin harjoituksessa Esim: tol = 5 64-bittisellä aritmetiikalla ja tol = 3 32-bittisellä aritmetiikalla. R.Cook, D.Malkus, M.Plesha, Concepts and Applications of Finite Element Analysis, 3rd edition, J.Wiley & Sons, 989. s.59 4

2 2 4 4 6 6 8 r / f ext 8 r / f ext 2 4 2 6 4 8 6 5 5 2 25 3 35 4 N R iteraatiokierros 2 5 5 2 25 3 N R iteraatiokierros Kuva 3: Virhemitan e = r / f ext kehittyminen Newtonin iteraation edetessä käytettäessä (a) yhtä ja (b) kahdeksaa aika-askelta. käytetty. Siihen on lisätty ainoastaan sisäisten voimien laskenta. Käytetyt tiedostot on esitetty alla. h2t.m nstep = ; tmax = 4.; dt = tmax/nstep; F = 5.*[; ; ; ]; X = [,,,;,,,]; df = F/nstep; %Taulukoiden alustus D = [;;;]; fext = [;;;]; CN = zeros(,); U = zeros(,nstep); F = zeros(,nstep); cn = ; %Askelten lukumäärä ja loppuaika %Aika-askel %Ulkoinen voima %Alkutilan solmukoordinaatit %Voimainkrementti %Siirtymät %Ulkoinen voima aika-askeleella %Konvergenssin tarkkailuun r / fext %Solmun 3 kokonaissiirtymä %Solmuun 3 vaikuttava voima %Silmukka yli aika-askelten t = ; mstep = ; while(t < tmax) fext = fext + df; %N-R iteraatio nmax = 39; tol = e-2; jatka = ; n = ; while(jatka) n = n + ; U = [,D(),D(2),;,,D(3),D(4)]; x = X + U; [K,fint] = tangen(x,x); ij = [3,5,6,8]; K = K(ij,ij); fint = fint(ij); %Solmusiirtymät %Nykytilan solmukoordinaatit %Tangentiaalijäykkyys %Reunaehtojen huomionti 5

r = fint - fext; dd = -inv(k)*r; D = D + dd; %Residuaali %Siirtymäinkrementti %Siirtymän päivitys fnorm = norm(r)/norm(fext); CN(cn) = fnorm; cn = cn + ; if(fnorm < tol n > nmax) n,fnorm jatka = ; %Voimien virhenormi %Konvergenssikriteerin tarkastus U(mstep) = sqrt(d(2)^2 + D(3)^2); F(mstep) = sqrt(fext(2)^2 + fext(3)^2); %Solmun 3 siirtymän tallennus %Solmun 3 voiman tallennus mstep = mstep + ; t = t + dt %Aika-askel laskurin päivitys %Ajan päivitys tangen.m function[k,fint] = tangstif(x,x) lam =.; mu =.; %Materiaalivakiot X =./sqrt(3.)*[-.,.]; %ntegrointipisteiden koordinaatit W = [.,.]; %Painokertoimet a =.; %Elementin paksuus Kmat = zeros(8,8); Kgeo = zeros(8,8); %Taulukoiden alustus HH = zeros(4,4); Fint = zeros(8,); fint=zeros(8,); U = x - X; %Siirtymät %ntegrointi for ipx = :2 %suunta xi for ipy = :2 %suunta eta eta = X(ipx); xi = X(ipy); %integrointipisteen koordinaatit w = W(ipx)*W(ipy); %painokerroin [N,J] = muotof4(x,xi,eta); %Muotofunktiot ja derivaatat X:n ja Y:n suhteen H = zeros(2); %Siirtymägradientti for = :4 H = H + [U(,)*N(2,), U(,)*N(3,); U(2,)*N(2,), U(2,)*N(3,)]; F = H + eye(2); B = F*F'; %Muodonmuutosgradientti %Vasemmanpuoleinen C-G def.tensori JF = det(f); %Muodonmuutosgradientin deteminatti if(jf <= ) 'Virhe: Jacobin determinantti nolla tai negatiivinen' pause [N,J] = muotof4(x,xi,eta); %Muotofunktiot ja derivaatat x:n ja y:n suhteen 6

lam2 = lam/jf; mu2 = (mu - lam*log(jf))/jf; apu = lam2 + 2.*mu2; C = [apu, lam2,; lam2, apu, ;,, 2.*mu2]; %Konstitutiivinen matriisi Sig = mu/jf*(b-eye(2)) + lam/jf*log(jf)*eye(2); %Jännitystensori B = [N(2,), ;, N(3,); N(3,), N(2,)]; B2 = [N(2,2), ;, N(3,2); N(3,2), N(2,2)]; B3 = [N(2,3), ;, N(3,3); N(3,3), N(2,3)]; B4 = [N(2,4), ;, N(3,4); N(3,4), N(2,4)]; B = [B,B2,B3,B4]; BB = N((2:3),:); for = :4 fint((2*-:2*)) = BB(:,)'*Sig; %Sisäiset voimat Kmat = Kmat + B'*C*B*a*J*w; HH = HH + BB'*Sig*BB*a*J*w; Fint = Fint + fint*a*j*w; for i = :4 for j = :4 Kgeo(2*i-,2*j-) = HH(i,j); Kgeo(2*i,2*j) = HH(i,j); K = Kmat + Kgeo; 7