有限元分析的数值方法

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时间:2018-08-02

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1、有限元分析中的数值方法目录第一部分、矩阵与线性代数3第一章、矩阵的基本概念31.1矩阵入门31.2特殊矩阵41.3矩阵相等、矩阵的加法和矩阵与数的乘法61.4矩阵的乘法71.5逆矩阵与伴随矩阵91.6矩阵的分块101.7矩阵的迹和矩阵的行列式10第二章、矩阵和向量空间122.1引言122.2向量空间、子空间和矩阵的张成122.3线性变换的矩阵表示172.4基的改变202.5向量模和矩阵模22第二部分、有限单元法24第三章、有限元法公式的建立243.1引言243.2利用虚位移原理建立有限元法的公式283.3建立有限元步骤归纳35第四章、杆件结构的有限单元法374.1平面刚架结构374.2平面桁

2、架结构40第五章、平面问题的有限单元法425.1前言425.2连续体的离散化与三角形常应变单元425.3面积坐标485.4采用高次位移函数的三角形单元505.5矩形单元56第六章、等参单元606.1等参单元606.2等参杆单元606.3平面线性等参单元626.4高斯积分法656.58节点平面等参单元66134第七章、空间问题有限单元法697.1前言697.2四面体单元707.3正六面体单元767.4等参单元79第八章、板弯曲问题有限单元法828.1前言828.2薄板弯曲828.3矩形薄板单元868.4三角形薄板单元908.5中厚板弯曲918.6等参中厚板单元92第九章、壳体有限单元法969.

3、1前言969.2坐标系统979.3单元的几何描述999.4位移模式1009.5应力与应变1019.6单元刚度矩阵与数值积分102第三部分、有限元分析的方程组解法103第一〇章、静力分析中线性方程组的解法10310.1前言10310.2基于高斯消去法的直接解法10410.3应用正交矩阵的直接解法11110.4高斯—塞德尔迭代法118第一一章、动力分析中平衡方程组的解法12011.1前言12011.2直接积分法12011.3振型叠加法127134第一部分、矩阵与线性代数第一章、矩阵的基本概念1.1矩阵入门通过研究线性联立方程组的解法,就容易体会到在实际计算中使用矩阵的有效性。例如(1.1)式中x

4、是未知量,利用矩阵的表示法,方程组(1.1)可写成为(1.2)然而,用矩阵符号表示式(1.2)中的各个数组,方程组就可写成为(1.3)式中A是线性方程组的系数矩阵,x是未知量矩阵,b是已知量矩阵;即,,(1.4)现在显然可以对矩阵作出如下的正式定义。定义矩阵是由有序数组成的一个数组。一般的矩阵是由个数排成m行和n列的数组组成:(1.5)134我们说这个矩阵为阶。当A矩阵只有一行(m=1)或一列(n=1)时,可称A为一个向量。在本书里矩阵用黑体字母表示,当矩阵不是向量时,则用大写字母表示,而向量可以用大写或小写黑体字母表示。根据定义,下列的都是矩阵(1.6)矩阵A的第i行第j列的元素表示为,例

5、如在式(1.4)中的第一个矩阵里,,。应当注意,式(1.5)中的元素的下角标变化范围是i从1到m,j从1到n。1.1特殊矩阵当矩阵元素服从某种规律时,我们可以把它作为一个特殊矩阵来考虑。若矩阵的元素都是实数,则称为实矩阵;若其中有复数的元素,则称为复矩阵。下面我们只讨论实矩阵。此外,矩阵住往是对称的,它有如下所定义的性质。定义将矩阵A的行和列交换所得的矩阵称为A的转置矩阵,记作。若,可知A的行数和列数相等,且.因为,故将A称为n阶方阵;又因,故称A为对称矩阵。应当指出,对称性即意昧着A是方阵,但反过来就不一定成立,即方阵不一定就是对称的。另一个特殊矩阵是单位矩阵,它是n阶方阵,除对角线上的元

6、素等于1外,其余元素均等于零。例如三阶单位矩阵为(1.7)在实际计算中,单位矩阵的阶常常是非常明确的,并且不用写出它的下角标。类似于单位矩阵,我们也要用到n阶单位向量,记为,其中下角标i表示这个向量即是单位矩阵的第i列。我们将更多地和对称带状矩阵打交道。带状意味着在矩阵带宽以外的所有元素为零。因为A是对称的,所以可把带状矩阵的条件规定为(1.8)134这里是A的带宽,例如下面的矩阵是一个五阶对称带状矩阵,半带宽为2。(1.9)若矩阵的半带宽是零,则只在对角线上有非零元素,称为对角矩阵。例如,单位矩阵就是一个对角矩阵。图1-1矩阵的一维存储在计算机上进行的计算时。需要用到一个将矩阵元素存人内存

7、中的存贮方案。存储矩阵A的元素的一个明显的方案,是在FORTRAN程序中规定一个给出维数的数组,其中M=m,N=n,而每一个元素存储在的元素之中,但在许多计算中,按这样的存储方案,就会多余地存储很多根本不参加运算的零元素。如果A是对称的。则应当利用对称性的特点只存储矩阵的上半部分元素(包括对角线上的元素)。通常在内存中可用的存储元素是有限的,为了能把尽可能大的矩阵存入内存,必须使用有效的存储方案。若矩阵太大以

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