Gelöste Aufgaben/UEBH

Aufgabenstellung

Dies ist eine Näherungslösung für einen Standard-Lastfall des Euler-Bernoulli-Balkens.

Der Euler-Bernoulli-Balken AB wird durch ein Moment M zwischen den beiden gelenkigen Lagern belastet. 

Lageplan

Gesucht ist die Biegelinie mit dem Ansatz von Ritz und zwei Trial-Funktionen.

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.

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Wir berechnen die Potentielle Energie U des Systems in Abhängigkeit von den generalisierten Koordinaten W_i und erhalten aus

$\displaystyle {\frac {d\,U}{d\,W_{i}}}{\stackrel {!}{=}}0$

die Gleichung für den gesuchten Koeffizienten W_i der Trial-Funktionen.

Header

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Um die Lösung dimensionslos zu machen, nutzen wir die analytische Lösung des Problems , hier die Beträge der maximalen Auslenkung des Balkens und der Verdrehung des Balkens am Momenten-Angriffspunkt hier für a = ℓ/2:

${\begin{array}{lll}{\hat {W}}&=\displaystyle {\frac {{\sqrt {3}}\,\ell ^{2}}{8\,\cdot E\,I}}\cdot M&\ldots {\text{ die maximale Auslenkung des Balkens für }}a=\ell /2,\\{\hat {\Phi }}&=\displaystyle {\frac {\ell }{4\cdot E\,I}}\cdot M&\ldots {\text{ die Verdrehung des Balkens am Momenten-Angriffspunkt für }}a=\ell /2\end{array}}$

Mit diesen Skalierungsfaktoren muss für α=1/2 die maximale Auslenkung und die maximale Verdrehung im Momenten-Angriffspunkt nahezu eins sein.

Dimensionslose Orts-Koordinaten sind

${\begin{array}{ll}x&=\xi \cdot \ell ,\\a&=\alpha \cdot \ell .\end{array}}$.

Declarations

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Gesucht ist hier ein Ansatz mit zwei Trial Functions, also

$w(x)=W_{1}\cdot \phi _{1}(x)+W_{2}\cdot \phi _{2}(x)$

und den gesuchten Koeffizienten W₁ und W₂. Die Formfunktionen ϕ_i(x) müssen dabei alle geometrischen Randbedingungen erfüllen, also:

${\begin{array}{ll}w(0)&=0,\\w(\ell )&=0.\end{array}}$

Die Funktionen müssen nicht die Randbedingungen für Schnittmomente in A und B erfüllen - schließlich suchen wir nach einer Näherungslösung!

Um die Funktion ϕ_i(x) zu konstruieren, gibt es zwei Ansätze:

1. Wir setzen die Funktionen anschaulich aus Nullstellen x_N zusammen: dazu nehmen wir das Produkt aus (x_N-x), hier mit mindestens einer Nullstelle in x_N=0 und in x_N=ℓ. In dimensionslosen Koordinaten ist dann

$\phi _{1}(\xi )=\xi \cdot (1-\xi ){\text{ mit }}\xi =\displaystyle {\frac {x}{\ell }}$              . Die zweite Funktion gewinnen wir, indem wir dieser Funktion eine weitere Nullstelle - z.B. im Kraft-Angriffspunkt - hinzufügen, also mit  (α-ξ) multiplizieren:               $\phi _{2}(\xi )=\xi \cdot (1-\xi )\cdot (\alpha -\xi )$ Die geforderten Nullstellen für die Erfüllung der geometrischen Randbedingungen bleiben so erhalten und wir haben eine weitere, linear von ϕ₁(x) unabhängige Ansatzfunktion. Mit dieser Formulierung könnten wir nun arbeiten. Die gesuchten Koeffizienten W₁ und 'W₂'  ergeben sich dann aus der Gleichgewichtsbedingung des Prinzip vom Minimum der Potentiellen Energie. Allerdings machen diese Koeffizienten keinen "Sinn" - wir können ihnen im Problem keine anschauliche Bedeutung zumessen. Damit wir die Koeffizienten aber auch anschaulich deuten können, skalieren wir die ϕ_i(x) so, dass               ${\begin{array}{ll}\phi _{1}(\displaystyle {\frac {1}{2}})&=1{\text{ und}}\\\displaystyle {\frac {d\phi _{2}}{dx}}|_{x=a}&=1\end{array}}$, also               $\displaystyle {{C}_{1}}=4\;\;{{C}_{2}}=-4\ell$. Das ist schon brauchbar: bei dieser Variante der Formulierung denken wir uns die Näherungslösung als Linearkombination einer jeweils - bzgl. x = ℓ/2 - punkt-symmetrischen und achsen-symmetrischen Trial-Function zusammengesetzt. Diesen Ansatz verfolgen wir in UEBO weiter. Wir können einen Schritt weiter zur Formulierung von anschaulich "denkbaren" Ansatzfunktionen gehen - hier im zweiten Weg:

1. Dabei gehen wir von der  - zunächst - allgemeinen Formulierung               $w(\xi )=a_{3}\cdot \xi ^{3}+a_{2}\cdot \xi ^{2}+a_{1}\cdot \xi +a_{0}$ mit den unbekannten a_i aus. Von diesen vier verbrauchen wir zwei für die geometrischen Randbedingungen und zwei bleiben frei für die Wahl von anschaulichen Koordinaten der Verformung. Dazu wählen wir               ${\begin{array}{ll}w(0)&=0\\w(\ell )&=0\\w(a)&=W\\\displaystyle {\frac {dw}{dx}}|_{x=a}&=\Phi \end{array}}$.

   

   Trial-Functions ϕ(x)

   Hier ergibt sich               ${\begin{array}{l}\displaystyle \phi _{1}=-{\frac {\left(3\cdot {{\alpha }^{2}}-2\cdot \alpha \right)\cdot \xi +\left(1-3\cdot {{\alpha }^{2}}\right)\cdot {{\xi }^{2}}+\left(2\cdot \alpha -1\right)\cdot {{\xi }^{3}}}{{{\alpha }^{4}}-2\cdot {{\alpha }^{3}}+{{\alpha }^{2}}}}\\\displaystyle \phi _{2}={\frac {\alpha \cdot \ell \cdot \xi +\left(-\alpha -1\right)\cdot \ell \cdot {{\xi }^{2}}+\ell \cdot {{\xi }^{3}}}{{{\alpha }^{2}}-\alpha }}\end{array}}$. Für x=a ist die Auslenkung w(a) = W und die Steigung w'(a) = Φ - die beiden Eigenschaften sind in den Trial-Functions vollständig entkoppelt. Und mit diesen etwas komplizierten ϕs arbeiten wir im folgenden. So sehen sie aus für  α=7/10:

Formfunctions

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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

$\displaystyle {\frac {d\phi }{x}}={\frac {d\phi }{\xi }}\cdot \underbrace {\displaystyle {\frac {d\xi }{x}}} _{\displaystyle ={\frac {1}{\ell }}}$

berücksichtigen und erhalten mit

$A=M\cdot \Phi$

das Potential in Matrix-Schreibweise:

$U=\displaystyle {\frac {1}{2}}\cdot \displaystyle {\underline {Q}}^{T}\cdot {\underline {\underline {A}}}\cdot {\underline {Q}}-{\underline {Q}}^{T}\cdot {\underline {b}}$.

In der Spaltenmatrix der unbekannten Koordinaten

${\underline {Q}}=\left({\begin{array}{c}W\\\Phi \end{array}}\right)$

stehen nun die zwei Unbekannten W und Φ. Einsetzen der Ansatzfunktion in die Formänderungsenergie und die Arbeitsfunktion liefern für A und b:

${\underline {\underline {A}}}=2\;EI\cdot {\begin{pmatrix}\displaystyle {\frac {\left(2-12\cdot \alpha +30\cdot {{\alpha }^{2}}-36\cdot {{\alpha }^{3}}+18\cdot {{\alpha }^{4}}\right)}{\left({{\alpha }^{8}}-4\cdot {{\alpha }^{7}}+6\cdot {{\alpha }^{6}}-4\cdot {{\alpha }^{5}}+{{\alpha }^{4}}\right)\cdot {\ell ^{3}}}}&\displaystyle -{\frac {\left(-2+7\cdot \alpha -9\cdot {{\alpha }^{2}}+6\cdot {{\alpha }^{3}}\right)}{\left({{\alpha }^{6}}-3\cdot {{\alpha }^{5}}+3\cdot {{\alpha }^{4}}-{{\alpha }^{3}}\right)\cdot {\ell ^{2}}}}\\\displaystyle -{\frac {\left(-2+7\cdot \alpha -9\cdot {{\alpha }^{2}}+6\cdot {{\alpha }^{3}}\right)}{\left({{\alpha }^{6}}-3\cdot {{\alpha }^{5}}+3\cdot {{\alpha }^{4}}-{{\alpha }^{3}}\right)\cdot {\ell ^{2}}}}&\displaystyle {\frac {\left(2-2\cdot \alpha +2\cdot {{\alpha }^{2}}\right)}{\left({{\alpha }^{4}}-2\cdot {{\alpha }^{3}}+{{\alpha }^{2}}\right)\cdot \ell }}\end{pmatrix}}$

${\underline {b}}=\left({\begin{array}{c}0\\M\end{array}}\right)$.

✔ Arbeiten mit Matlab:

In numerischen Anwendungen - zum Beispiel mit Matlab - kommen wir mit der parametrischen Darstellung in α nicht durch. Wir können auch nicht erst das Potential aufschreiben und durch Ableiten die Gleichgewichtsbedingungen anschreiben. Da hilft es, sich klar zu machen, dass die Koeffizienten der System-Matrix A aus $\displaystyle a_{i,j}=EI\cdot \int _{0}^{\ell }\phi _{i}''\cdot \phi _{j}''\;dx$ kommen. Einfach wird es, wenn die Trial-Functions Polynome sind (bei uns sind sie deshalb immer Polynome). Dann bieten die Matlab-Werkzeuge zur Polynom-Manipulation ein praktisches Instrumentarium, um Ableitungen (polyder), Produkte (conv), Integrale (polyint) und Funktionswerte (polyval) zu bestimmen. Dieser Ansatz liefert z.B. $\displaystyle {{a}_{1,2}}=-{\frac {\left(-4+14\cdot \alpha -18\cdot {{\alpha }^{2}}+12\cdot {{\alpha }^{3}}\right)\cdot {\mathit {EI}}}{{{\alpha }^{6}}-3\cdot {{\alpha }^{5}}+3\cdot {{\alpha }^{4}}-{{\alpha }^{3}}}}$. Und mit dieser Überlegung ist auch sofort klar, warum die System-Matrizen für diese Näherungslösungen immer symmetrisch sein müssen! (Ist es?)

Potential Energy

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Equilibrium Conditions

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Solving

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Post-Processing

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Parameterstudie: q_W und q_ϕ über α

Parameterstudie Biegelinie

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Links

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