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有限元基础知识:偏导、方向导数、微分与变分

10天前浏览11

偏导数与方向导数

 

假设有如下的函数       那么其两个方向的偏导数则定义为

   
 

   
 

一般我们也就表示为

   
 

与单变量函数的求导的物理意义类似,偏导求得的是对某一个变量的变化率,对于多个变量的偏导数可以写为

   
 

而与偏导数不同,方向导数则是关注函数沿着特定方向的变化率,这里一个非常常见的问题,那比如上边的公式      ,       不就各自是个轴的方向吗?这两者有啥不同?其实这个疑问就特别合理,那我们来看方向导数的定义

   
 

其中      是该方向导数选取的方向,根据这个可以看到,其实偏导数是方向导数的一种特殊形式,诸如上述的公式当       的时候就是       , 而当      的时候就是      故此我们可以看到方向导数是一种更为通用的形式,在有限元分析中,比如求形函数在参数空间上对某个参数的变化率就是在求偏导,而优化分析中对于多个可能的方向进行求导则是在求方向导数。

微分与变分

 

微分大家都很熟悉了,对于一个变量      , 其微分为      , 同时我们可以通过偏导数将函数的微分与变量的微分联系起来:

   
 

而变分则是泛函分析的概念,现在我们有的不是一个变量,而是一个变化的函数,那么我们对其求变分,得到

   
我们现在要求的可能是这样一个泛函    
 

那么现在我们将整个函数视为一个变化的量,关注函数在所定义的函数空间上的变化引起的变化,那么上述积分的变分就可以写为

   
 

那么我们就可以来看一下有限元的概念,对于我们有限元来说,每个单元都有多个自由度,都是独立变量,我们以最为简单的线弹性材料为例,我们看每个单元的应变就是一个对节点位移的函数

   
 

那么根据最简单的弹性理论,我们的应变能可以表示为

那么我们同样的根据能量最小原则,考虑     这个函数的变化,对能量这个标量的影响,求极值,就得到了我们常见的有限元变分公式    
 

而这也就是变分理论在有限元推到中最常用的地方,这里面大家可以看到我们并不是对某一个节点位移求导,而是对“应变函数”这个函数在泛函空间上求变分。

变分和微分的运算法则基本相同,我觉得我不说大家很多也都会那么用的。

最后强调一下这几个概念的不同符号:变分(\delta)      , 微分      ,偏导(\partial)      , 方向导数      

概念是死的,人是活的,活学活用,懂了就行,好用就行。


来源:大狗子说数值模拟
通用理论材料
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首次发布时间:2024-12-13
最近编辑:10天前
大狗子说数值模拟
博士 传播国际一流的数值模拟算法
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单元计算基础知识:缩减积分

在用仿真软件的时候很多朋友都用过缩减积分这个单元选项,诸如Abaqus中针对实体的C3D8R,C3D20R与针对壳的S4R,S3R等,那么缩减积分究竟有啥用呢,我们今天来就来说说。其实缩减积分顾名思义,就是在计算单元积分的时候采用更为低阶的积分形式。那么这里先简述一下一些数值积分,有限元中一般会用到的两种积分形式:Gauss积分,积分点与单元节点并不重合,在一个方向上n个积分点可以最高准确积分2n-1阶,一般用于各种单元积分;Simpson积分,积分点与单元节点有重合,在一个方向上n个积分点可以最高准确积分n-1阶,一般来说比较常用的是在壳的的厚度方向,原因在于Simpson的积分点以直接表示壳顶面、底面、中面位置的应力应变情况,而Gauss积分由于积分点与上下表面均不重合虽然精度高,但无法更方便的输出结果。在有限元中最为常用的就是上述Gauss积分。有限元中很多自锁问题的源头则是应变的阶数“过高”,就是本不需要这么高阶数的应变,诸如铁木辛柯梁中,一阶四边形、六面体中,故可以通过减少各个方向上的Gauss积分点的方式,在积分阶段在不改变原有公式的情况下降低阶数,提高计算精度。我们以一阶四变形单元为例,其单元积分是这个样子其中i是循环n个积分点依次计算,为权重,为位移应变矩阵,而为材料矩阵。那么由于四边形插值函数中会有xy项的存在,所以B的阶数为1阶,整体需要积分的阶数为2阶,根据高斯积分的特性,我们可以确定其在每个方向上理论需要2n-1>2,也就是n>2个点来精确积分,所以理论上我们需要2x2个积分点,而缩减积分中,我们减少积分点个数,每个方向使用1个积分点,1x1也就是一共就1个积分点。所以你可以认为缩减积分是对原公式一种近似,但这种近似算出来的结果却是更为准确。然而缩减积分由于其通过修改积分阶数的方式在一定程度上改变了单元矩阵,在一定程度上刚度矩阵的一些优秀的特性丢失了,很大的一个问题就是会造成零能模式这种现象,也就是单元变形很厉害,然而却没有任何应变能,也就是造成了我们通常所说的沙漏现象。其实这个过程也好理解以这一个单元为例,由于采用了缩减积分,故原有的2x2的积分点变为1个积分点且置于单元正中心,而对于上述变形情况单元中心处的应变就是0,所以计算过程中该单元没有任何应变能,但是却变形很大。而这样的单元往往会造成连锁效应,如果一大片都是缩减积分单元,且相对规则,则会明显出现沙漏现象很多人不明白为啥这叫沙漏现象,其实原因就是它长得像沙漏,看上下两个单元长得多像这玩意:这种现象一般会发生在1阶的缩减积分单元上,那么下一次我们就讲一下如何控制沙漏现象。而缩减积分还有一个非常有用的用处,因为显式动力学计算中无需组装整体刚度矩阵并进行矩阵求解,效率的卡点主要就是单元计算,所以诸如将积分点由4个变成1个那么则直接会造成4倍的效率提升,而这种在3D模型上则更为明显,想象一下从8个积分点变为1个那直接就是8倍的效率提升,所以在显式动力学中大家都很喜欢用缩减积分,只是要好好控制沙漏效应。来源:大狗子说数值模拟

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