Итерационные методы решения в нелинейных исследований

Нелинейные статические исследования

В нелинейном статическом анализе основная система уравнений должна быть решена на любом «временном» шаге, t+Dt, равно:

t+Δt{R} - t+Δt{F} = 0,

где:

t+Δt{R} = Вектор внешних приложенных узловых нагрузок

t+Δt{F} = Вектор внутренне образующихся в узлах сил.

Поскольку внутренние узловые силы t+Δt{F} зависят от узловых перемещений во время t+Δt, t+Δt{U}, необходимо использовать итерационный метод. Следующие уравнения представляют собой основную структуру итеративной схемы для решения уравнений равновесия на определенном временном шаге, t+Δt,

{ΔR}(i-1) = t+Δt{R} - t+Δt{F}(i-1)

t+Δt[K](i) {ΔU}(i) = {ΔR}(i-1)

t+Δt{U}(i) = t+Δt{U}(i-1) + {ΔU}(i)

t+Δt{U}(0) = t{U}; t+Δt{F}(0) = t{F}

где:

t+Δt{R} = Вектор внешних приложенных узловых нагрузок

t+Δt{F}(i-1) = Вектор внутренне образующихся в узлах сил на повторе (i)

{ΔR}(i-1) = Вектор неуравновешенной нагрузки на повторе (i)

{ΔU}(i) = Вектор инкрементных узловых перемещений на повторе (i)

t+Δt{U}(i) = Вектор полного перемещения на повторе (i)

t+Δt[K](i) = Матрица Якобиана (касательная жесткость) на повторе (i).

Имеются различные схемы выполнения вышеупомянутых повторов (итераций). Краткое описание двух методов Ньютоновского типа представлены ниже:

Итерационные методы решения – Алгоритм Ньютона-Рафсона (NR)

В настоящем алгоритме матрица касательной жесткости образуется и раскладывается на каждом повторе внутри определенного шага, как показано на рисунке ниже. Метод NR имеет высокую степень сходимости и его степень сходимости является квадратичной. Однако, поскольку касательная жесткость образуется и раскладывается на каждом повторе, что может быть дорогостоящим для больших моделей, можно получить преимущества, используя другой итерационный метод.

Итерационные методы решения – Измененный алгоритм Ньютона-Рафсона (MNR)

В настоящем алгоритме матрица касательной жесткости образуется и раскладывается в начале каждого шага (или как задано при определении свойств исследования) и используется в течение всех повторов, как показано на рисунке ниже.