- •Общие сведения
- •Расчетная схема метода перемещений
- •Основные и дополнительные неизвестные
- •Внешние и внутренние связи
- •Условия сопряжения элементов с узлами системы
- •Группы, подсхемы, суперэлементы
- •Нагрузки и воздействия
- •Линейная статическая задача
- •Учет дополнительных связей
- •Динамическая задача
- •Решение систем уравнений
- •Ветровая нагрузка
- •Сейсмика
- •Импульсные нагрузки
- •Гармоническое возбуждение
- •Расчет по акселерограмме
- •Прямое интегрирование уравнений движения
- •Разрешающие уравнения
- •Однопараметрическое загружение
- •Роль отдельных подсистем
- •Стержни
- •Мембраны (плоское напряженное состояние)
- •Оболочки
- •Объемные элементы
- •Учет последовательности монтажа
- •Элементарные операции
- •Соглашение о нагрузках
- •Варианты модификации схемы
- •Конечно-элементные процедуры
- •Сходимость мкэ
- •Проверка сходимости для некоторых моделей
- •Обход особых точек
- •Парирование изменяемости
- •Стыковка элементов различной размерности
- •Эффекты объединения перемещений
- •Использование законтурных элементов упругого основания
- •Использование бесконечно жестких вставок
Решение систем уравнений
После того, как заданная конструкция представлена в виде конечноэлементной структуры, задача об определении перемещений узлов сводится к решению системы линейных алгебраических уравнений вида
KZ = F, |
(1) |
где K — симметричная матрица размером N×N. Отметим, что матрица K, как правило, содержит значительное число нулевых элементов (разреженная матрица) и положительно определена;
F — матрица правых частей (загружений) размером N×k (k — количество загружений);
Z — искомая матрица перемещений размером k×N.
Среди методов решения систем линейных алгебраических уравнений используются как прямые методы, так и итерационные. Прямые методы являются мощным средством решения систем линейных алгебраических уравнений с разреженными матрицами, если удается найти эффективный способ упорядочения, существенно уменьшающий заполнение при факторизации матрицы. Достоинство этих методов состоит в том, что они менее чувствительны к плохой обусловленности системы уравнений, позволяют выявить ошибки моделирования, приводящие к геометрической изменяемости расчетной модели, и продолжительность решения почти не зависит от количества правых частей, если последних относительно мало.
Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений широко применяются при исследовании больших задач механики деформируемого твердого тела. В частности, они оказываются весьма эффективными в тех случаях, когда в структуре уровней графа смежности появляется большое количество заполнений и, как следствие, прямые методы начинают работать очень медленно. Итерационные методы обычно применяются тогда, когда матрица системы уравнений является положительно определенной.
Среди наиболее распространенных прямых методов в МКЭ программах обычно используются профильный метод, основанный на Гауссовом исключении, и фронтальный метод. В первом случае матрица разрешающих уравнений формируется до их решения полностью (см. рис. 1), во втором — в оперативной памяти формируются группы уравнений, обычно включающие неизвестные одного узла. Матрица жесткости системы в явном виде не собирается, а вместо этого последовательно добавляются матрицы жесткости элементов, степени свободы которых входят в данную группу. Как только очередной фронт становится собранным, то есть все примыкающие к нему элементы включены в ансамбль, то сразу производится Гауссово исключение неизвестных, номера которых не совпадают с номерами уравнений фронта. В результате Гауссово исключение производится в плотной (фронтальной) матрице относительно небольшой размерности, состоящей из полностью собранной части уравнений и не полностью собранной. В процессе решения задачи фронт движется по узлам МКЭ модели. Эффективность мультифронтального метода в большинстве случаев превосходит модифицированный алгоритм Гаусса на порядок.
Упорядочение очередности исключения уравнений (профильный метод) и очередности подачи конечных элементов на сборку (фронтальный метод), направленное на уменьшение заполнений, производится, как правило, с учетом структуры заполнения матрицы жесткости. Здесь и далее под заполнением понимаются ненулевые элементы, появляющиеся в матрице в процессе факторизации на месте нулевого элемента исходной матрицы, показанной на рисунке. Количество заполнений существенно влияет на эффективность обоих методов решения системы линейных алгебраических уравнений.
|
|
Рис. 1. Профиль матрицы. 1 — ненулевые элементы, 2 — нулевые элементы, заполняемые при разложении матрицы, 3 — нулевые элементы, не заполняемые при разложении матрицы. |
|
В комплексе SCAD реализовано несколько методов перенумерации. Например: обратный алгоритм Катхилла-Макки, метод-фактор деревьев, метод вложенныx сечений, алгоритм параллельных сечений, алгоритм METIS, Слоана и минимальной степени. Эти методы и их сравнительные характеристики описаны в специальной литературе. Пользователю предоставлена возможность выбора метода перенумерации, поскольку эффективность того или иного алгоритма значительно зависит от структуры конкретной матрицы К.
Если в процессе треугольного разложения матрицы K один из разрешающих элементов окажется равным нулю, т.е. выяснится, что K вырождена, что свидетельствует о геометрической изменяемости системы, то производится автоматическое наложение дополнительной ненапряженной связи, превращающей систему в неизменяемую. При этом пользователю предоставляется информация о номерах узлов и типах степеней свободы, по которым произведено наложение связей. Заметим, что вырождение идентифицируется не по точному равенству разрешающего элемента нулю, а по появлению на главной диагонали числа, «практически равного нулю», и выбор этого порога (параметр точности решения) является одним из параметров, которым пользователь может распорядиться сам.
Когда сообщения об установке дополнительных связей появляются в протоколе решения задачи, мы рекомендуем внимательно проанализировать расчетную схему и выяснить причину происхождения геометрической изменяемости конструкции. Возможно, для анализа понадобится решить задачу снова с другим значением параметра точности решения.
Дополнительным сервисным средством является контроль решения системы (1). При появлении сообщения о большой величине ошибки решения, которая, как правило, является следствием плохой обусловленности матрицы K, следует внимательно проанализировать перемещения узлов и убедиться в том, что полученное решение является приемлемым с инженерной точки зрения. Плохая обусловленность чаще всего связана с неудачной конструкцией рассчитываемой системы (например, случаем «почти изменяемой» системы) или ее неудачной идеализацией.
Loading [MathJax]/extensions/MathZoom.js
