關(guān)于多載荷步

2017-05-08  by:CAE仿真在線  來源:互聯(lián)網(wǎng)


1. 荷載步中荷載的處理方式

無論是線性分析或非線性分析處理方式是一樣的。

① 對施加在幾何模型上的荷載(如fk,sfa等):到當前荷載步所保留的荷載都有效。

如果前面荷載步某個自由度處有荷載,而本步又在此自由度處施加了荷載,則后面的替代前面的;如果不是在同一自由度處施加的荷載,則施加的所有荷載都在本步有效(刪除除外!)。

② 對施加在有限元模型上的荷載(如f,sf,sfe,sfbeam等):ansys缺省的荷載處理是替代方式,可用fcum,sfcum命令修改,可選擇三種方式:替代(repl)、累加(add)、忽略(igno)。

當采用缺省時,對于同一自由度處的荷載,后面施加的荷載替代了前面施加的荷載(或覆蓋);而對于不是同一自由度的荷載(包括集中或分布荷載),前面的和本步的都有效。當采用累加方式時,施加的所有荷載都在本步有效。

特別注意的是,fcum只對在有限元模型上施加的荷載有效。

2.線性分析的荷載步

從荷載步文件(file.snn)中可以看到,本步的約束條件和荷載情況,而其處理與上述是相同的。由于線性分析疊加原理是成立的,或者講每步計算是以結(jié)構(gòu)的初始構(gòu)形為基礎(chǔ)的,因此似乎可有兩種理解。

1、每個荷載步都是獨立的:你可以根據(jù)你本步的約束和荷載直接求解(荷載步是可以任意求解的,例如可以直接求解第二個荷載步,而不理睬第一個荷載步:lssolve,2,2,1),其結(jié)構(gòu)對應(yīng)的是你的約束和荷載情況,與前后荷載步均無關(guān)!(事實上,你本步可能施加了一點荷載,而前步的荷載繼續(xù)有效,形成你本步的荷載情況)

2、后續(xù)荷載步是在前步的基礎(chǔ)上計算的(形式上!)。以荷載的施加先后出發(fā),由于本步?jīng)]有刪除前面荷載步的荷載,你在本步僅僅施加了一部分荷載, 而結(jié)構(gòu)效應(yīng)是前后荷載共同作用的結(jié)果。

不管你怎樣理解,但計算結(jié)果是一樣的。(Ansys是怎樣求解的,得不到證實。是每次對每個荷載步進行求解,即[K]不變,而[P]是變化的,且[P]對應(yīng)該荷載步的所有荷載向量呢?或是[P]對應(yīng)一個增量呢?不用去管他,反正結(jié)果一樣)

也有先生問,想在第N步的位移和應(yīng)力的基礎(chǔ)上,施加第N+1步的荷載,如何?對線性分析是沒有必要的,一是線性分析的效應(yīng)是可以疊加的,二是變形很小(變形大時不能采用線性分析)。

總之,線性分析是可以理解為后續(xù)步是在前步的基礎(chǔ)上計算的(當然都基于初始構(gòu)形)。

3.非線性分析時的荷載步

如下兩點是要明確的:

①對于保守系統(tǒng)(無能量耗散),最后結(jié)果與荷載的施加順序(或荷載歷史、或加載路徑)無關(guān)。

②后續(xù)荷載步計算是在前步的基礎(chǔ)上(以前步的構(gòu)形和應(yīng)力為基礎(chǔ))計算的。

關(guān)于①:設(shè)置荷載步,并順序求解;設(shè)置荷載步,直接求解荷載步;不用荷載步,直接同時施加所有荷載;使用重啟動,不設(shè)荷載步,順序求解;使用生死單元等方法,其求解結(jié)果相同。通過計算證明了荷載順序不影響最終結(jié)果,從這里也證明了保守系統(tǒng)的計算結(jié)果與荷載路徑無關(guān)。

關(guān)于②:雖然從file.snn比較看,除了非線性分析的設(shè)置外,幾乎與線性分析的荷載步文件沒有什么差別, 但如果順序求解,則后續(xù)荷載步中用于每個子步計算的荷載=前步荷載不變+本步新施加的荷載按子步內(nèi)插值。而不是在本步有效的所有荷載點點施加。

舉例1:重力和預應(yīng)力分為兩個荷載步,在求預應(yīng)力作用時,重力不變,而將預應(yīng)力按子步要求施加;所以這樣計算即為考慮了重力的先作用,而預應(yīng)力則在重力作用的基礎(chǔ)上計算的。即第二荷載步中的每個子步所對應(yīng)的荷載=重力+預應(yīng)力總荷載/nsubst,而不是=(重力+預應(yīng)力總荷載)/nsubst.

舉例2:設(shè)一懸臂梁,先在1/2處作用2000為第一荷載步,且設(shè)nsubst=10,time=1;然后懸臂端再作用3000,且nsubst=20,time=2,為第二荷載步。順序求解,則3000即在2000先作用的基礎(chǔ)上計算的,即當time=1.6時,這時子步的荷載=2000+3000/20*(1.6-1.0)*20=3800,而不是(2000+3000) *0.6=3000。


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