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損傷分析的精確增量迭代算法

2020-10-24 01:39:38趙冰宋文浩陳健彭暉彭旭龍
交通科學與工程 2020年3期
關鍵詞:有限元分析

趙冰,宋文浩,陳健,彭暉,彭旭龍

(長沙理工大學 土木工程學院,湖南 長沙 410004)

損傷非線性分析已應用于眾多領域,如:材料疲勞壽命的預測、構件裂紋的萌生與擴展及巖土強度的分析等。對于損傷力學,其結構應力依賴于變形歷史,全量理論已不再適用。必須采用增量理論,跟蹤結構的平衡路徑。因此,增量平衡方程在非線性分析中,得到了廣泛的應用。唐雪松[1?2]等人采用損傷力學-有限元法,研究了加載次序對疲勞壽命的影響作用,并對標準疲勞試驗構件進行了疲勞壽命預測。張杰毅[3]等人采用損傷力學-有限元法,預估了球軸承的接觸疲勞壽命。李聰成[4]等人采用損傷力學有限元法,分析了蠕變疲勞交互作用下,影響裂紋萌生壽命的因素。張我華[5]等人將損傷力學引入巖石類介質的非線性本構模型,分別建立了脆性動力和彈黏塑性動力的損傷模型,并編制相應的有限元程序,分析巖石的動力學行為。損傷非線性分析已運用到醫學領域。Taylor[6]等人采用損傷力學-有限元法,模擬了人體骨骼在人造環境內的疲勞行為,應用于人體腦骨骼樣本的疲勞失效次數、彈性模量的退化及骨骼內永久應變的累積狀況。考慮這些傳統損傷有限元分析中的增量迭代算法,會產生迭代無法消除的漂移誤差。作者擬提出一種全新的增量迭代方法:正割剛度-附加荷載法(Secant stiffness– additional load method,簡稱為 SSALM),以校正傳統增量迭代法的全部漂移誤差,尋求其真實的結構響應,以提高算法的穩定性。

1 傳統損傷算法中漂移誤差的成因

損傷非線性有限元格式可簡單分為兩類:

1) 第一類是利用力的平衡條件(內力與外力平衡)或虛功原理得到的全量形式[7]:

式中:KS(u)為結構在某種狀態(λ,u)下的正割剛度矩陣;u為結構位移矢量;B為應變矩陣;σ為全量應力張量;Ωe為單元體積;G為組裝矩陣。

外力由荷載因子λ與基準荷載矢量f的乘積形式表示。當結構的外力與內力處于非平衡狀態時,則體系內存在殘余力矢量r為:

全量應力張量σ可由損傷本構表達式為[8]:

式中:ε為全量應變張量;CD為損傷本構張量。

將式(3)代入式(1),全量平衡方程為:

2) 第二類為增量平衡方程,其有限元基本式[9]為:

式中:Δσ為增量應力張量;Δu為增量位移矢量;Δλ為增量荷載因子;KT(u)為切線剛度矩陣。

在實際應用過程中,常采用增量的傷本構[10]:

對式(6)進行線性化處理[11],可得:

將式(6)和(9)稱為傳統增量迭代法,而式(9)是傳統增量平衡方程。該方法已應用于許多領域,如:疲勞壽命預測[1?3]和高階梯度損傷理論[12]等。對比式(5),(9)可以看出,式(9)中的傳統方法是采用KS(u)代替了式(5)的KT(u)。然而,切線剛度矩陣[13]由式(2)導出:

單純地采用增量法,必然引起解的漂移[13]。如果沒有模型誤差,這種解的漂移通常是通過在增量步內設置迭代來校正的[13]。因為傳統增量迭代法忽略掉了。所以,導致增量平衡方程所表征的平衡路徑失真,而引起漂移誤差,并且不能通過迭代技術消除。采用KT(u)表達的增量迭代算法,在峰值點附近,常常存在剛度矩陣病態化、奇異化及收斂性差[14]等問題,其穩定性在很大程度上取決于KT(u)的條件數。

2 SSALM 法

對式(2)進行全微分展開,可得:

將式(10)代入式(11),可得:

對于損傷力學,正割剛度矩陣KS(u)的表達式為:

將式(13)代入式(12),可得:

式(14)可簡寫為:

式中:i為當前平衡狀態;i-1 為上一個平衡狀態。

其中,λi>λi?1。利用式(17)減去式(18),則可得增量平衡方程為:

式(15),(21)具有相同的形式,均由KS(u)和Df表達。因此,正割剛度-附加荷載法的增量平衡方程,已從2 個不同的角度完成推導。

為了提高SSALM 法的求解精度,可以在增量步內加入平衡校正的迭代步[13]。通過將式(15)或式(21)與迭代技術相結合,得到新的增量迭代方程:

式中:j為迭代次數;i為增量步。

由于引入了荷載因子λ,式(22)多出的一個未知量需要補充一個約束方程。該弧長形式的約束方程[15]為:

式中:l為規定弧長。

Crisfield[16]等人提出過其他類型的約束方程。本研究采用最經典的弧長迭代法。

SSALM 法由KS(u)來表達的,避免了在峰值點附近KT(u)病態化的現象。

將SSALM 法編入FORTRAN 有限元程序中,每個迭代步的收斂條件,采用位移判斷準則。

3 試驗算例

依托損傷桿的單軸拉伸和損傷梁的純彎曲2 個試驗算例,驗證SSALM 法的精確性。

3.1 損傷桿模型的單軸拉伸

采用8 節點平面應變單元,建立損傷桿單軸拉伸的有限元模型,共12 609 個節點和4 096 個單元。桿左端完全固定,桿右端施加平行于桿軸的均布荷載q,如圖1 所示。模型材料參數為:彈性模量E0=21.0 GPa,泊松比υ=0。采用與應變相關的損傷演化律:

式中:ε為單軸拉伸應變;κ=3.50×10?6為損傷參數。

圖1 單軸拉伸損傷桿的有限元網格和邊界條件Fig. 1 FEM mesh and boundary conditions of the damage bar

損傷桿的單軸拉伸有解析解。分別使用傳統方法、SSALM 法和解析法,求出損傷桿的荷載-位移曲線,如圖2 所示。從圖2 中可以看出,傳統方法出現了明顯的漂移誤差,即使改變增量步的步長,漂移誤差并未改善。而采用SSALM 法,所模擬的結果,與解析解非常吻合。表明:傳統增量迭代法發生了無法迭代消除的漂移誤差,而SSALM 法可以跟蹤到結構的真實響應。

3.2 損傷梁模型的純彎曲

圖2 單軸拉伸損傷桿模型的載荷-位移曲線Fig. 2 Load-displacement curves of the uniaxial tension of damage bar

懸臂梁的純彎曲有限元模型如圖3 所示,采用與損傷桿單軸拉伸的有限元模型相同的網格。梁的左端完全固定,梁的右端施加了大小為M的彎矩。模型材料參數為:彈性模量E0=21.0 GPa,泊松比υ=0。采用了與應力相關的損傷演化律。損傷變量定義(損傷演化方程式)為:

式中:為損傷力學中所定義的有效應力,κ=5.0×105Pa 為損傷參數。

該純彎梁的解析解在文獻[17]中已經給出。

圖3 純彎曲損傷梁的有限元網格和邊界條件Fig. 3 FEM mesh and boundary conditions of the damage cantilever beam

考慮到圣維南原理(遠離右端的橫截面,受邊界效應的影響不大)和純彎曲的變形特點,遠離右端的任意截面,具有相同的損傷分布。本算例取中間橫截面,分析其損傷分布和變形。

根據SSALM 法和解析法,得到梁的中間橫截面的損傷分布,如圖4 所示。從圖4 中可以看出,受壓區無損傷發生,受拉區的損傷發展與梁的深度d成線性關系。梁的中性層隨著外加彎矩M的增大,逐漸下移。最大損傷Dmax出現在梁頂。這些規律與式(25)一致,且與實際結果相吻合。采用SSALM 法得到的結果與解析解非常吻合。

圖4 梁中間橫截面損傷分布Fig. 4 The distribution of damage in the cross section of the beam

圖5 彎矩M 與最大損傷Dmax 的曲線關系Fig. 5 The bending moment M-maximum damage Dmax curves

梁頂最大損傷Dmax與外部施加彎矩M之間的關系,如圖5 所示。從圖5 中可以看出,傳統增量迭代法追蹤的平衡路徑與解析解偏離的非常嚴重。而SSALM 法精確地捕捉到了結構的真實平衡路徑,不會出現迭代無法消除的漂移誤差。

4 傳統法和SSALM 法對比分析

通過對比分析傳統增量迭代法和SSALM 法,分析引起傳統增量迭代法誤差的原因和SSALM 法如何修正該誤差。

式(6)的增量應力-應變關系,由式(3)得到表達式(26)或(27)為:

比較式(7)與式(27)可知,ε·ΔCD項在式(7)中被忽略。傳統的損傷有限元法,由于忽略掉了 ε·ΔCD項,其精度必然會下降。而在SSALM 中,被忽略掉的ε·ΔCD項,被轉化成附加荷載f D,引入到增量平衡方程之中,克服了傳統方法所產生的漂移誤差。

傳統增量迭代法與SSALM 的相互關系,如圖6 所示。虛線和空心點表示傳統增量迭代法的結果和路徑;點劃線和實心點表示SSALM 的結果和路徑。

在增量步內利用迭代技術,可消除部分漂移誤差,將圖6 中空心方點校正到空心圓點。

圖6 傳統法和SSALM 法的誤差對比分析Fig. 6 The error contrastive analysis in two different incremental-iterative methods

由式(29)可以知,傳統增量迭代法中,由于忽略 ε·ΔCD,產生了漂移誤差(模型誤差),該漂移誤差可以通過引入fD有效消除,使得損傷有限元分析更貼近真實解。表明:SSALM 法將KT對應的增量位移,分解為KS對應的增量位移和fD對應的增量位移2 個部分。

5 結論

1) 在進行損傷非線性分析時,傳統的增量迭代算法,會產生迭代無法消除的漂移誤差。

2) SSALM 法可以精確地捕捉到結構的真實平衡路徑,不會出現迭代無法消除的漂移誤差。

3) SSALM 法將KT對應的增量位移分解為KS對應的增量位移和fD對應的增量位移2 個部分。

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