线性分析与非线性分析的区别.docx

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1、线性分析在结构方面就是指应力应变曲线刚开始的弹性部分，也就是没有达到应力屈服点的结构分析非线性分析包括状态非线性，几何非线性，以及材料非线性，状态非线性比如就是钓鱼竿，几何比如就是物体的大变形，材料比如就是塑性材料属性。线性分析与非线性分析的区别表1类型线性分析非线性分析结构属性结构属性（R'JJS%阻尼等〉在分析中是恒走的结构属性随0寸间、变形和荷载而变化。參大的非线性与用户走义的属性、荷载以/指走的分析参数有关初蛤状态分折从垂应力状态开始"即俊是用到了先刖的非线性分析的剛度分析可以以一个先前的非线性分析维续

2、，初或的龙蕊为先前分析的所有歸、变形*应丿」等结构响应所有的结构晌应，如位移、内力、应力等首接与荷载咸正比O不同线性分析结果可以叠加。因结构属性可能发生变化，而且可能有初始非春应力状态，所以II向应与荷载可能不成正比。不同的非线性分析结果一般不能蠡加非线性可能有以下几种情况；I>P-A（大应力〉敢应：当结构中有较大应力C或内力）时，即使变形很小，決初始的和变形后的几何形态写的平衝方程的差别可能很大』D大变形效应：当结枸经历大变形时，变形前后的平衝方程差别很大，即使应力较小时也是如此,Q材料非线性：材料的应力-应

3、变关系不是気全的线性，或者是塑性材料；4人为扌旨走：如指走了拉压限制》结杓中包含粘滞卩且尼单元或者其他非线性单元等情况。4/4图15-1非线性结构行为的晋通例子2•非线性行为的原因引起结构非线性的原因很多，主要可分为以下3种类型。（1）状态变化（包括接触）许多普通结构表现出一种与状态相关的非线性行为。例如，一根只能拉伸的电缆可能是松弛的，也可能是绷紧的；轴承套可能是接触的，也可能是不接触的；冻土可能是冻结的，也可能是融化的。这些系统的刚度由于系统状态的改变而突然变化。状态改变或许和载荷直接有关（如在电缆情况中）

4、，也可能是由某种外部原因引起的（如在冻土中的紊乱热力学条件）■接触是一种很普遍的非线性行为，接触是状态变化非线性类型中一个特殊而重要的子集。（2）几何非线性结构如果经受大变形，其变化的几何形状可能会引起结构的非线性响应。如图5.2所示的钓鱼杆，在轻微的载荷作用下，会产生很大的变形。随着垂向载荷的增加，杆不断弯曲导致动力臂明显减少，致使杆在较高载荷下刚度不断增加。（3）材料非线性非线性的应力-应变关系是结构非线性的常见原因。许多因素可以影响材料的应力-应变性质，包括加载历史（如在弹-塑性响应状况下）、环境状况（如

5、温度）、加载的时间总量（如在蠕变响应状况下）等。4/43•非线性结构分析中应注意的问题（1）牛顿-拉普森方法ANSYS程序的方程求解器可以通过计算一系列的联立线性方程来预测工程系统的响应。然而，非线性结构的行为不能直接用这样一系列的线性方程来表示，需要一系列的带校正的线性近似来求解非线性问题。一种近似的非线性求解是将载荷分成一系列的载荷增量。可以在几个载荷步内或者在一个载荷步的几个子步内施加载荷增量。在每一个增量的求解完成后，继续进行下一个载荷增量之前，程序调整刚度矩阵以反映结构刚度的非线性变化。遗憾的是，纯粹

6、的增量近似不可避免地随着每一个载荷增量积累误差，最终导种结果失去平衡，如图5.3a所示。ANSYS程序通过使用牛顿-拉普森平衡迭代克服了这种困难，在某个容限范围内，它使每一个载荷增量的末端解都达到平衡收敛。图5.3b描述了在单自由度非线性分析中牛顿-拉普森平衡迭代的使用。在每次求解前，NR方法估算出残差矢量，这个矢量是回复力（对应于单元应力的载荷）和所加载荷的差值。之后，程序使用非平衡载荷进行线性求解，并且核查收敛性。如果不满足收敛准则，则重新估算非平衡载荷，修改刚度矩阵，获得新解，持续这种迭代过程直到问题收敛

7、。05.3纟輔辛增量逅似与牛顿-拉普蘇诉裁厂*a）纯粹増量式求解b）牛顿-拉普森迭优求解住个载荷筠量）几何非线性分析随着位移增长，一个有限单元已移动的坐标可以以多种方式改变结构的刚度。一般来说这类问题总是非线性的，需要进行迭代获得一个有效的解。大应变效应一个结构的总刚度依赖于它组成单元的方向和刚度。当一个单元的节点经历位移后，那个单元对总体结构刚度的贡献可以以两种方式改变。首先，如果这个单元的形状改变，它的单元刚度将改变，如图5.9a所示；其次，如果这个单元的取向改变，它的单元刚度也将改变，如图5.9b所示。小

8、变形和小应变分析假定位移小到足够使所得到的刚度改变无足轻重。这种刚度不变假定意味着使用基于最初几何形状的结构刚度进行一次迭代足以计算出小变形分析中的位移。相反，大应变分析说明由单元的形状和取向改变导致的刚度改变。因为刚度受位移影响，且反之亦然，所以在大应变分析中需要多次迭代求解来得到正确的位移。ANSYS程序通过执行NLGEOMON命令来激活大应变效应。对于大多数实体单元（包括所有的大