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und setzen nun unsere aus der Methode der FEM [[Randwertprobleme/Methoden_zur_Lösung_von_Randwertproblemen/Finite_Elemente_Methode#Ansatzfunktionen|bekannten Ansatzfunktionen]] | und setzen nun unsere aus der Methode der FEM [[Randwertprobleme/Methoden_zur_Lösung_von_Randwertproblemen/Finite_Elemente_Methode#Ansatzfunktionen|bekannten Ansatzfunktionen]] ein: | ||
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Version vom 20. November 2025, 06:42 Uhr
Aufgabenstellung
Bei der Modellbildung für das Knicken von Stäben - also dem Stabilitätsverlust von Stäben durch seitliches Ausweichen unter axialer Druckbeanspruchung - gehen die Ansätze in Lehrbüchern und für Anwendungen in Finite-Elemente-Methoden unterschieldliche Wege.

Gesucht sind die Ansätze für die Berechnung der kritischen Drucklast, ausgehend von
- dem Kräfte-Gleichgewicht am ausgelenkten Stab und
- dem Prinzip der virtuellen Verrückungen mit großen Dehnungen.
Das sehen wir uns für den ersten Eulerschen Knickfall genauer an und vergleichen die Ergebnisse. Der homogene Stab mit mit dem Elastizitätsmodul hat die Länge , einen Kreisquerschnitt mit der Querschnittsfläche und dem Flächenmoment zweiten Grades . Ziel ist es, die Vorgehensweisen beider Ansätze im Vergleich darzustellen. Der Fokus liegt dabei auf der Anwendung für Finite-Elemente-Methoden - also dem Prinzip der virtuellen Verrückungen mit großen Dehnungen.
Ansatz mit dem Kräftegleichgewicht am ausgelenkten System
Für das Verständnis des Phänomens "Knicken" ist es sinnvoll, die Zusammenhänge zwischen Koordinaten und Kräften anhand von Überlegungen zum Kräftegleichgewicht aufzuzeigen.
Gleichgewicht am Stabelement
Dafür gehen wir von einem Stabelement der Länge aus und tragen die Koordinaten sowie die Schnittlasten in einem Freikörperbild an:

Die Gleichgewichtsbedinungen am Element liefern
Teilen durch und der Grenzwert-Übergang von liefert die differentiallen Gleichgewichtsbedingungen
Mit etwas Übersicht können wir die drei Gleichungen stark vereinfachen, wenn wir die dritte Gleichung nach ableiten und die ersten beiden Gleichungen nutzen, um Terme zu eliminieren:
Differentialgleichung der Biegelinie für den Knickfall
Wir gehen weiter davon aus, dass wir in dieser Gleichung und setzen dürfen - die Querkraft wird klein gegenüber der Normalkräft sein, und die Normalkraft setzen wir zur äußeren, eingeprägten Druckkraft .
Dann erfasst die Differentialbeziehung
das Knickproblem. Für den Euler-Bernoulli-Balken mit konstanter Querschnittsfläche gilt demnach für die Auslenkung die Gleichgewichtsbedingung
Diese lineare Differentialgleichung liefer mit dem Ansatz die vier Eigenwerte
wobei . Die Lösung der Differentialbeziehung ist demnach mit
- ,
die sind reellwertige Integrationskonstanten, die aus den Randbedingungen des Problems kommen.
Beispiel: erster Eulerscher Knickfall
Für den ersten Eulerschen Knickfall oben gilt
also in Matrixschreibweise
Dieses homogene Gleichungssystem hat nichttriviale - von Null verschiedene - Lösungen, wenn
ist, also
- .
Der kritische Wert von ist der niedrigeste, zur nicht-trivialen Lösung gehörende Wert und damit
- .
Das gezeigte Vorgehen finden Sie in allen Mechanik-Lehrbüchern. Der Lösungsansatz "Gleichgewicht am ausgelenkten System" funktioniert allerdings nur gut für sehr einfache Systeme. Für technsche relevante Systeme brauchen wir einen Ansatz, der immer funktionert und bei dem man kein Freikörperbild zeichnen muss. Das geht mit dem Prinzip der virtuellen Verrückungen.
Ansatz mit dem Prinzip der virtuellen Verrückungen mit großen Dehnungen
Für den Einsatz in Finite-Elemente-Methoden ist der Ansatz über ein Kräftegleichgewicht wie oben nicht möglich und sinnvoll: im Allgemeinen kann man für die zu untersuchenden Systeme kein Kräftegleichgewicht aufstellen. Hier geht man vom Prinzip der virtuellen Verrückungen aus, wobei in der virtuellen Formänderungsarbeit
die Dehnung nichtlineare Anteile der Koordinaten der Verformung enthält. Nach unserer Untersuchung oben erwarten wir dabei nichtlineare Terme in den Koordianten, also mindestens Anteile mit , bei dem die Längskraft (hier ) in Kombination mit der Biegung (hier ) auftritt.
Wir müssen also in nichtlineare Anteile mitnehmen.
Kinematik der Bewegung der materiellen Punkte
Wir konstruieren die Auslenkung des Punktes mit den unabhängigen, materiellen Koordinaten und den abhängigen Koordinaten :

Aus dem Bild lesen wir die als Ortsvektor (die Koeffizienten des Ortsvektors) zum Punkt ab:
mit der Eulerschen Drehmatrix
- .
Wir erhalten für die Auslenkung des Punktes P demnach
Uns interessiert hier nur der ebene Spannungszustand in der -Ebene, bei dem außerdem noch ist. Mit den allgemeinen Beziehungen in der Ebene für den Zusammenhang zwischen den Auslenkungen und den materiellen Koordinaten
erhalten wir hier
Die Spannungen kommen dann - mit der Annahme , dem Elastizitätsmodul und dem Schubmodul - aus
- .
/*******************************************************/
/* MAXIMA script */
/* version: wxMaxima 21.05.3 */
/* author: Andreas Baumgart */
/* last updated: 2025-11-20 */
/* ref: buckling of straight rods */
/* FEM-formulation (large strain analysis) */
/*******************************************************/
/* parameters*/
assume(d>0, e>0, ℓ[e]>0);
params: [ℓ[e]=100*d,A=d^2, I=%pi*d^4/64, G=E/(2*(1-ν)), ν=0.3];
/* trial functions */
ψ: [[1-ξ,ξ],
[2*ξ^3-3*ξ^2+1,
ℓ[e]*ξ^3-2*ℓ[e]*ξ^2+ℓ[e]*ξ,
3*ξ^2-2*ξ^3,
ℓ[e]*ξ^3-ℓ[e]*ξ^2]];
/* coordinates and their variations */
Q :[[ U[e-1], U[e]],[ W[e-1], Φ[e-1], W[e], Φ[e]],
[δU[e-1],δU[e]],[δW[e-1],δΦ[e-1],δW[e],δΦ[e]]];
dimless: [ξ=x/ℓ[e]];
trials: [ u(x)= sum(Q[1][i]*ψ[1][i],i,1,2),
δu(x)= sum(Q[3][i]*ψ[1][i],i,1,2),
w(x)= sum(Q[2][i]*ψ[2][i],i,1,4),
δw(x)= sum(Q[4][i]*ψ[2][i],i,1,4)];
/* linear stre-strain-relations (not employed) */
k: E/(1-ν^2)*matrix([1,ν,0],[ν,1,0],[0,0,1-ν]);
/* functional coordinates and their variations */
coord: [[u(x),w(x),φ(x)],[δu(x),δw(x),δφ(x)]];
/* compute strains and their vaiations*/
null : makelist(coord[1][i]=0,i,1,3);
disp: r(x,y,z) = [x,0,0]+[[cos(φ(x)),0,sin(φ(x))],[0,1,0],[-sin(φ(x)),0,cos(φ(x))]].[u(x),y,w(x)+z];
disp: [disp, Δr(x,y,z) = subst(disp,r(x,y,z))-subst(null,subst(disp,r(x,y,z)))];
ε : [diff(subst(disp,Δr(x,y,z))[1],x),
diff(subst(disp,Δr(x,y,z))[3],z),
1/2*(diff(subst(disp,Δr(x,y,z))[1],z)+diff(subst(disp,Δr(x,y,z))[3],x))];
ε : expand(ε);
δε : subst(η=0,sum(diff(subst([coord[1][i] = coord[1][i]+η*coord[2][i]],ε),η),i,1,3));
/* compute stresses σ assuming σ[yy]=0 */
σ : [E*ε[1],0,G*ε[3]];
Virtuelle Arbeiten am Stabelement
Wie üblich bei der Methode der Finiten Elemente setzen wir die Arbeitsanteile additiv aus den Element-Arbeiten zusammen, also auch für die virtuelle Formänderungsarbeit
Für im Element benötigen wir noch - wie im Lexikon-Eintrag "virtuelle Verrückung" beschreiben - die virtuelle Dehnung . Daraus folgt die virtuelle Formänderungsarbeit zu
in der insgesamt 121 Summanden stehen. Die Integration über die Querschnittsfläche liefert hier
- .
Die Komplexität dieses Ausdrucks ist erhelblich und eine genauere Untersuchung der einzelnen Terme nicht zielführend. Wir suchen nach zweckmäßigen Vereinfachungen und setzen zunächst
- und .
Dann vernachlässign wir alle Summenden, in denen mehr als zwei funktionalen Freiheitsgrade auftrauchen, also z.B. Terme mit . Dann bleibt
- ein Ausdruck mit nur noch 23 Summenden. Hier wählen wir noch die Euler-Bernoulli-Hypothese
- sowie
und setzen nun unsere aus der Methode der FEM bekannten Ansatzfunktionen ein:
Das geschieht analog für in . Dann führen wir die Integration über die Stablänge in aus.
Wir berücksichtigen als äußere, eingeprägte Lasten im Element eine konstante Streckenlast senkrecht zur Stab-Längsachse. Für diese Lastform auf den Stab nehmen wir die Ergebnisse aus den Faltungsintegralen für kubische Formfunktionen
hinzu, so dass wir die virtuelle Arbeit je Element zu
finden.
/* virtuelle Formänderungsenergie */
δΠ: expand(σ.δε);
δΠ: makelist(coeff(δΠ,z,i),i,0,2);
δΠ: expand(A*δΠ[1] + I*δΠ[3]);
δΠ: expand(subst([cos(φ(x))=1,sin(φ(x))=φ(x)],δΠ));
/* controlled reduction of complexity -> throw out really very small contributions */
small: makelist(coord[1][i] = η*coord[1][i],i,1,3);
small: append(small, diff(small,x));
δΠ: expand(subst(small,δΠ));
δΠ: subst([η^6=0,η^5=0,η^4=0,η^3=0,η=1],ev(δΠ,nouns));
/* Euler-Bernoulli approach */
δΠ: subst([φ(x)=diff(w(x),x),δφ(x)=diff(δw(x),x)],δΠ);
δΠ: expand(ev(δΠ,nouns));
δΠ: subst(dimless,subst(trials,δΠ))$
δΠ: ev(δΠ,nouns)$
δΠ: expand(δΠ)$
/* integrate over length ℓ[e] */
δΠ: expand(integrate(expand(δΠ),x,0,ℓ[e]))$
δV[a]: expand(integrate(subst(dimless,subst(trials,q[0]*δw(x))),x,0,ℓ[e]))+P*δU[e-1];
equ : append( makelist(coeff(δV[a]-δΠ,Q[3][i]),i,1,2),
makelist(coeff(δV[a]-δΠ,Q[4][i]),i,1,4))$
Beispiel: erster Eulerscher Knickfall
Für den Eulerschen Knickfall #1 wählen wir nun ein einziges Element, also und damit mit den Randbedingungen
- .
Dann bringen wir eine vertiakle Drucklast auf den Stab mit auf. Das resultierende Gleichungssystem in
ist nichtlinear. Wir lösen es - nach weiteren Vereinfachungen - für die verbleibenden Koordinaten zu
- .
Um den Knickfall zu bestimmen, "wackeln" wir an dieser statischen Lösung mit und suchen nach Lösungen
- ,
schauen also nach der Lösung für
Wir approximieren dies für kleine zu
Dies führt - wegen - auf das lineare Gleichungssystem
Knicken tritt dann ein, wenn es im Umfeld von keine Lösung für gibt, also
Das ist für
der Fall. Der Vergleich der analytischen Lösung oben mit unserer Näherungslösung basierend auf einem Finiten Element liefert:
Das FE-Modell liefert also eine deutlich geringere kritische Knicklast, als die analytische Lösung. Ob dies beim Einsatz von mehr Finiten Elementen für eine Untersuchung besser wird, kann in Modellen mit mehr Finiten Elemente untersucht werden.
Durch den Einsatz des Prinzips der virtuellen Verrückungen haben wir ein numerisches Näherungsverfahren, mit dem wir praktisch beliebig komplizierte Systeme untersuchen können. Aufwändig ist dabei jeweils die Lösung des nichtlinearen Gleichungssystems
- ,
das Finden der Knick-Eigenwerte "P" des Systems ist dann numerisch relativ einfach.
/* test with only one Finite Element and for Euler-case "1" */
/* boundary condictions: U[e]=0, Φ[e]=0, W[e]=0 */
minCoords: [U[e-1],W[e-1],Φ[e-1]];
bc: [U[e]=0, W[e]=0, Φ[e]=0];
equ : subst(bc,[equ[1],equ[3],equ[4]])$
equ[1]: subst([Φ[e-1]=0,Φ[e]=0],equ[1]);
sol: solve(equ,minCoords)[1];
/* Linearization about this solution */
minCoords: [minCoords, [ΔU[e-1],ΔΦ[e-1],ΔΦ[e]]];
null: makelist(minCoords[2][i]=0,i,1,3);
Δequ: expand(subst(sol,subst([P=P+ΔP,q[0]=q[0]+Δq[0]],subst(makelist(minCoords[1][i]=minCoords[1][i]+minCoords[2][i],i,1,3),equ))));
Δequ: expand(ratsimp(Δequ));
Δequ: subst(null,Δequ) + sum(subst(null,diff(Δequ,minCoords[2][i]))*minCoords[2][i],i,1,3);
ACM: augcoefmatrix(Δequ, minCoords[2]);
K: submatrix(ACM,4);
p: -col(ACM,4);
/* we are interested to find P so that no more solution is feasable -> det(K) = 0 */
knicken: ratsimp(solve(determinant(K),P)[2]);
/* compare */
EulerKnickfall:[P=(%pi/2)^2*E*I/ℓ[e]^2,P=%pi^2*e*I/ℓ[e]^2];
print(knicken," : ", EulerKnickfall[2])$;
print(float(knicken)," : ", float(EulerKnickfall[2]))$;
print(expand(float(subst(params,knicken)))," : ", float(subst(params,EulerKnickfall[2])))$;
Links
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Literature
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