abaqus中动态分析方法

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时间:2018-12-07

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1、-ABAQUS线性动态分析如果你只对结构承受载荷后的长期响应感兴趣,静力分析(staticanalysis)是足够的。然而,如果加载时间很短(例如在地震中)或者如果载荷在性质上是动态的(例如来自旋转机械的荷载),你就必须采用动态分析(dynamicanalysis)。本章将讨论应用ABAQUS/Standard进行线性动态分析;关于应用ABAQUS/Explicit进行非线性动态分析的讨论,请参阅第9章“非线性显式动态分析”。7.1引言动态模拟是将惯性力包含在动力学平衡方程中:其中M结构的质量。结构的加速度。在结构中的内力。P所施加的外力。在上面公式中的表述是牛顿第二运

2、动定律(F=ma)。在静态和动态分析之间最主要的区别是在平衡方程中包含了惯性力(M)。在两类模拟之间的另一个区别在于内力的定义。在静态分析中,内力仅由结构的变形引起;而在动态分析中,内力包括源于运动(例如阻尼)和结构的变形的贡献。7.1.1固有频率和模态最简单的动态问题是在弹簧上的质量自由振动,如图7-1所示。.---图7–1质量-弹簧系统在弹簧中的内力给出为,所以它的动态运动方程为这个质量-弹簧系统的固有频率(natralfrequency)(单位是弧度/秒(rad/s))给出为如果质量块被移动后再释放,它将以这个频率振动。若以此频率施加一个动态外力,位移的幅度将剧烈

3、增加,这种现象即所谓的共振。实际结构具有大量的固有频率。因此在设计结构时,非常重要的是避免使可能的载荷频率过分接近于固有频率。通过考虑非加载结构(在动平衡方程中令)的动态响应可以确定固有频率。则运动方程变为对于无阻尼系统,,因此有这个方程的解具有形式为将此式代入运动方程,得到了特征值(eigenvalue)问题其中。该系统具有个特征值,其中是在有限元模型中的自由度数目。记是第.---个特征值;它的平方根是结构的第阶模态的固有频率(naturalfrequency),而是相应的第阶特征向量(eigenvector)。特征向量也就是所谓的模态(modeshape)(也称为振

4、型),因为它是结构以第阶模态振动的变形形状。在ABAQUS/Standard中,应用频率的提取过程确定结构的振型和频率。这个过程应用起来十分容易,你只要指出所需要的振型数目或所关心的最高频率即可。7.1.2振型叠加在线性问题中,可以应用结构的固有频率和振型来定性它在载荷作用下的动态响应。采用振型叠加(modalsuperposition)技术,通过结构的振型组合可以计算结构的变形,每一阶模态乘以一个标量因子。在模型中的位移矢量定义为其中是振型的标量因子。这一技术仅在模拟小变形、线弹性材料和无接触条件的情况下是有效的,换句话说,即线性问题。在结构的动力学问题中,结构的响应

5、往往被相对较少的几阶振型控制,在计算这类系统的响应时,应用振型叠加成为特别有效的方法。考虑一个含有10,000个自由度的模型,对动态运动方程的直接积分将在每个时间点上同时需要联立求解10,000个方程。如果通过100个振型来描述结构的响应,则在每个时间增量步上只需求解100个方程。更重要的是,振型方程是解耦的,而原来的运动方程是耦合的。在计算振型和频率的过程中,开始时需要一点成本,但是,在计算响应时将会节省大量的计算花费。如果在模拟中存在非线性,在分析中固有频率会发生明显的变化,因此振型叠加法将不再适用。在这种情况下,只能要求对动力平衡方程直接积分,它所花费的时间比振型

6、分析昂贵得多。必须具备下列特点的问题才适合于进行线性瞬态动力分析:系统应该是线性的:线性材料行为,无接触条件,以及没有非线性几何效应。响应应该只受相对少数的频率支配。当在响应中频率的成分增加时,诸如是打击和碰撞的问题,振型叠加技术的效率将会降低。.---载荷的主要频率应该在所提取的频率范围之内,以确保对载荷的描述足够精确。应用特征模态,应该精确地描述由于任何突然加载所产生的初始加速度。系统的阻尼不能过大。7.2阻尼如果允许一个无阻尼结构做自由振动,则它的振幅会是一个常数。然而在实际中,能量被结构的运动耗散,振动的幅度减小直至振动停止。这种能量耗散被称为阻尼(dampin

7、g)。通常假定阻尼为粘滞的,或者正比于速度。包含阻尼的动力平衡方程可以重新写为其中C是结构的阻尼矩阵是结构的速度。能量耗散来自于诸多因素,其中包括结构连接处的摩擦和局部材料的迟滞效应。阻尼是一种很方便的方法,它包含了重要的能量吸收而又无需模拟具体的效果。在ABAQUS/Standard中,特征模态的计算是关于无阻尼系统的。然而,大多数工程问题都包含某种阻尼,尽管阻尼可能很小。对于每个模态,在有阻尼和无阻尼的固有频率之间的关系是其中是阻尼特征值,是临界阻尼比,是该振型的阻尼,是临界阻尼。.---对于的较小值(),有阻尼系统的特征频率非常接近

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