Gelöste Aufgaben/UEBO: Unterschied zwischen den Versionen
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Gesucht ist eine Lösung für die Biegelinie mit dem [[Randwertprobleme/Methoden zur Lösung von Randwertproblemen/Verfahren von Rayleigh-Ritz (EBB)|Ansatz von Ritz]] und zwei Trial-Funktionen. | Gesucht ist eine Lösung für die Biegelinie mit dem [[Randwertprobleme/Methoden zur Lösung von Randwertproblemen/Verfahren von Rayleigh-Ritz (EBB)|Ansatz von Ritz]] und zwei Trial-Funktionen. | ||
Version vom 21. April 2021, 05:00 Uhr
Aufgabenstellung
Diese Problemstellung liefert einen Näherungsansatz für eine Standardlösung zum Euler-Bernoulli-Balken.
Der Euler-Bernoulli-Balken AB wird durch ein Moment M zwischen den beiden gelenkigen Lagern belastet.
Gesucht ist eine Lösung für die Biegelinie mit dem Ansatz von Ritz und zwei Trial-Funktionen.
(Weg "1" wie in UEBH beschrieben.)
Lösung mit Maxima
Beim Verfahren von Ritz arbeiten wir mit
- dem Prinzip vom Minimum der Potentiellen Energie und
- Ansatzfunktionen über die gesamte Länge des Balkens.
Header
Wir berechnen die Potentielle Energie U des Systems in Abhängigkeit von den generalisierten Koordinaten Wi und erhalten aus
die Gleichung für den gesuchten Koeffizienten Wi der Trial-Funktionen.
/*******************************************************/
/* MAXIMA script */
/* version: wxMaxima 15.08.2 */
/* author: Andreas Baumgart */
/* last updated: 2019-10-13 */
/* ref: TMC, Labor 4 */
/* description: Ritz approach to EBB, load-case 5 */
/* */
/*******************************************************/
/* declare variables and functions */
declare("Π", alphabetic); /* strain energy */
assume(ℓ>0);
dimless:[x=xi*ℓ,
a=alpha*ℓ];
Declarations
Um die Lösung dimensionslos zu machen, nutzen wir die analytische Lösung des Problems , hier die Beträge der maximalen Auslenkung des Balkens für a = ℓ und der Verdrehung des Balkens am Momenten-Angriffspunkt für a = ℓ/2:
die maximale Auslenkung des Balkens für a=ℓ | |
die Verdrehung des Balkens am Momenten-Angriffspunkt für a=ℓ/2 |
Dimensionslose Orts-Koordinaten sind
- .
/*analytic solution vgl. Lexikon/Euler-Bernoulli-Blaken */
analytic: w(xi) = M*ℓ^2/(6*EI)*(xi^3+xi*(2-6*alpha+3*alpha^2)
/* foeppel-function */
- 3*(if xi<alpha then 0 else xi-alpha)^2);
sectionI : M*ℓ^2/(6*EI)*(xi^3+xi*(2-6*alpha+3*alpha^2));
/* make dim'less with load case #5 */
Phi[C] : subst([xi=1/2],diff(subst([alpha=1/2],sectionI),xi)/ℓ);
W[max] : -subst([alpha=1],subst(solve(
diff(subst([alpha=1],sectionI),xi)/ℓ=0,xi)[2],sectionI));
Formfunctions
Bei der Suche nach passenden Trial-Functions ϕ lassen wir uns ebenfalls von der analytischen Lösung des Problems "inspirieren":
Der Funktionsverlauf von wa hat zwei charakteristische Ausprägungen:
Und so wählen wir unsere Trial-Functions als
- .
Für α=7∙ℓ/10 sehen sie so aus;
Die Koeffizienten c1 und c2 haben wir dabei so gewählt, dass
- .
Mit den neuen, gesuchten Wichtungsfaktoren qw und qϕ ist die Ansatzfunktion zur Lösung mit dem Verfahren von Rayleigh-Ritz damit
Aufgrund der gewählten Skalierungsfaktoren erwarten wir als Ergebnis näherungsweise
- für α=½: qw ≈ 0 und qϕ ≈ 1,
- für α= 0: qw ≈ 1 und qϕ ≈ 0.
/* derive trial-function(s) */
phi : [c[1]*xi*(1-xi), c[2]*xi*(1-xi)*(alpha-xi)];
GBC: [subst([xi = 1/2 ], phi[1] )= 1,
subst([xi = 1/2 ], diff(phi[2],xi)/ℓ)= 1];
sol[1] : solve(GBC,[c[1],c[2]])[1];
phi: ratsimp(subst(sol[1],phi));
ansatz: [w(xi) = q[w]*W[max]*phi[1] + q[p]*Phi[C]*phi[2]];
preamble: "set yrange [] reverse";
plot2d(subst([alpha=7/10],[phi[1],phi[2]/ℓ]),[xi,0,1],
[legend, "ϕ1","ϕ2/ℓ"],
[gnuplot_preamble, preamble],
[title, "trial-functions für α=7/10"],
[xlabel, "ξ →"],
[ylabel, "<- ϕ"] );
Potential Energy
Für die Gleichgewichtsbedingungen setzten wir Π (aus Abschnitt Euler-Bernoulli-Balken) und A in U ein und schreiben die skalare Gleichung allgemein in Matrizenform an. Dabei müssen wir
berücksichtigen und erhalten mit der Arbeitsfunktion des Moments
das Potential in Matrix-Schreibweise:
- .
wobei
- .
Einsetzen der Ansatzfunktion in die Formänderungsenergie und die Arbeitsfunktion liefert für die Matrizen A und b:
- ,
- .
/* define potential energy of system */
PMPE : [U = Π - A,
Π = 1/2*EI/ℓ^3*'integrate('diff(w(xi),xi,2)^2,xi,0,1),
A = M*Phi(a)];
PMPE: subst([Phi(a) = subst([xi=alpha],diff(subst(ansatz,w(xi))/ℓ,xi))],
subst(ansatz,
subst(PMPE[3],subst(PMPE[2], PMPE[1]))));
PMPE : expand(ev(PMPE,nouns));
/* unknowns */
Q : [q[w],q[p]];
Equilibrium Conditions
Diese Gleichung erfüllt die Gleichgewichtsbedingungen
- ,
wenn
- .
/* equilibrium condition */
eom : makelist(expand(diff(subst(PMPE,U)/(M^2*ℓ/(6*EI)),Q[i])),i,1,2);
A : funmake('matrix, makelist(makelist(coeff(eom[i],Q[j]),j,1,2),i,1,2));
b : - funmake('matrix, makelist([subst(makelist(Q[j]=0,j,1,2),eom[i])],i,1,2));
print(A,"∙",transpose(Q),"=",b)$
Solving
Auflösen der Gleichungen nach den unbekannten Koordinaten qw und qϕ liefert
- .
Damit ist die gesuchte Näherungs-Lösung
- .
/* solve */
sol[2] : ratsimp(solve(equcon,[W,Phi]))[1];
/* ... or in dimensionless coordinates */
sol[3] : ratsimp(solve(subst(dimless[1],equcon),[q[w],q[phi]]))[1];
/* approximated solution */
ritz : w(xi)=ratsimp(subst(sol[2],subst(dimless[2],rhs(trial))));
Post-Processing
Die gesuchten Koordinaten qw und qΦ sind dimensionslos. Wir können sie direkt für verschiedene Werte von α auftragen.
Wir sehen:
- für α=½: die Lösung wird - wie erwartet - nur durch ϕ2 beschreiben - also qw ≈ 0 und qϕ ≈ 1; allerdings ist die Qualität der Lösung mit qϕ = 1/4 sehr schlecht - hier drückt der Sprung in der Momenten-Kennlinie der analytischen Lösung auf das Ergebnis (s.u.).
- für α= 0: die Lösung wird - wie erwartet - primär durch ϕ1 beschreiben, also qw ≈ 1 und qϕ ≈ 0. Hier zeigt die Lösung mit qw = 1.3 und qϕ = -0.5 einen recht großen Lösungs-Anteil der punktsymmetrischen Trial-Function.
Und so sieht die normierte Biegelinie des Balkens im Vergleich von Ritz-Näherung zu analytischer Lösung für verschiedene Werte von a aus:
Die dicken Linien gehören zu Näherung nach dem Ritz-Ansatz, die dünnen zur analytischen Lösung. Je weiter der Momenten-Angriffspunkt in die Balken-Mitte rückt und besonders für α=1/2 liefert der Ritz-Ansatz kein überzeugendes Ergebnis. Hier müssten wir mehr Trial-Functions "spendieren".
/* post-processing */
/* plot solutions */
preamble: "set yrange [] reverse";
plot2d([subst(sol[2],q[w]),subst(sol[2],q[p])],[alpha,0,1],
[legend, "q[w]", "q[Φ]"],
[gnuplot_preamble, preamble],
[xlabel, "α →"],
[ylabel, "q[w],q[Φ] →"] );
/* plot w(x) for different αs */
/* and compare analytic with Ritz-solution */
leg : append([legend], makelist(simplode (["α = ",i,"/10"]),i,1,9,2));
toPlot : [makelist(subst([alpha=i/10],ratsimp(subst(ritz,w(xi))/W[max])), i,1,9,2),
makelist(subst([alpha=i/10],ratsimp(subst(analytic,w(xi))/W[max])), i,1,9,2)];
plot2d(append(toPlot[1],toPlot[2]),[xi,0,1],
leg,
[color, green, blue, red, magenta, black],
[style, [lines,3], [lines,3], [lines,3], [lines,3], [lines,3], [lines,1], [lines,1], [lines,1], [lines,1], [lines,1]],
[gnuplot_preamble, preamble],
[xlabel, "x/ℓ →"],
[ylabel, "w(x)/W →"] );
Post-Processing - Nachtrag
Wieso die Näherungslösung - besonders für α=½ - so schlecht ist, erkennt man beim Auftragen der Biegemomente im Stab für
- die analytische Lösung
- und
- die numerische Lösung
- .
/* Vergleich der Momenten-Kennlinien */
displacements : M*ℓ^2/(6*EI)*[[(xi^3+xi*(2-6*alpha+3*alpha^2)), (xi^3+xi*(2-6*alpha+3*alpha^2) - 3*(xi-alpha)^2)],
[((3*alpha^2-6*alpha+2)*xi+(-9*alpha^2+12*alpha-3)*xi^2+(6*alpha^2-6*alpha+1)*xi^3)]];
bendingmoments: subst([xi=t],subst([alpha=1/2],-EI*diff(displacements,xi,2)/ℓ^2/M));
plot2d([[parametric, t, bendingmoments[1][1], [t, 0, 1/2]],
[parametric, t, bendingmoments[1][2], [t, 1/2, 1]],
[parametric, t, bendingmoments[2][1], [t, 0 , 1]]],
[color, red, red, blue],
[style, [lines,1], [lines,1], [lines,3]],
[legend, "analytic, section I", "analytic, section II", "Rayleigh-Ritz"],
[xlabel, "x/ℓ →"],
[ylabel, "M(x)/M →"] );
Links
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Literature
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