使用MATLAB计算梁单元的刚度矩阵和质量矩阵

梁单元分析基础

在有限元分析中,梁单元每个节点通常有2个自由度(横向位移、转角)。对于欧拉-伯努利梁理论,其基本假设是梁截面在变形后仍保持平面且垂直于中性轴。

形函数(描述单元内位移的函数)采用三次Hermite多项式:

  • N1=1−3ξ2+2ξ3N_1 = 1 - 3\xi^2 + 2\xi^3N1=1−3ξ2+2ξ3
  • N2=L(ξ−2ξ2+ξ3)N_2 = L(\xi - 2\xi^2 + \xi^3)N2=L(ξ−2ξ2+ξ3)
  • N3=3ξ2−2ξ3N_3 = 3\xi^2 - 2\xi^3N3=3ξ2−2ξ3
  • N4=L(−ξ2+ξ3)N_4 = L(-\xi^2 + \xi^3)N4=L(−ξ2+ξ3)
    其中 ξ=x/L\xi = x/Lξ=x/L 是自然坐标。

刚度矩阵计算原理

单元刚度矩阵由应变能推导,公式为:
ke=∫0LEI(d2Ndx2)Td2Ndx2dxk_e = \int_0^L EI \left( \frac{d^2N}{dx^2} \right)^T \frac{d^2N}{dx^2} dxke=∫0LEI(dx2d2N)Tdx2d2Ndx

其中(E)是弹性模量,(I)是截面惯性矩。

对于均匀梁,刚度矩阵有解析解:

matlab 复制代码
k = E*I/(L^3) * [12   6*L   -12   6*L;
                  6*L  4*L^2 -6*L  2*L^2;
                 -12  -6*L    12  -6*L;
                  6*L  2*L^2 -6*L  4*L^2];

质量矩阵类型与计算

质量矩阵主要有两种形式:

  1. 一致质量矩阵:基于形函数推导,公式为 ( m_e = \int_0^L \rho A N^T N dx ),其中(\rho)是密度,(A)是截面积。精度高但计算量稍大。
  2. 集中质量矩阵:将质量集中分布于节点平动自由度,忽略转动惯性或分配等效转动惯量。计算高效,适用于动力分析。

MATLAB代码实现

MATLAB梁单元类实现:

matlab 复制代码
classdef BeamElement
    properties
        L      % 单元长度
        E      % 弹性模量
        I      % 截面惯性矩
        A      % 横截面积
        rho    % 材料密度
    end
    
    methods
        function obj = BeamElement(L, E, I, A, rho)
            % 构造函数:初始化梁单元参数
            obj.L = L;
            obj.E = E;
            obj.I = I;
            obj.A = A;
            obj.rho = rho;
        end
        
        function [N, dN] = shape_functions(obj, xi)
            % 计算形函数及其导数
            % xi: 自然坐标 [-1, 1]
            x = (xi + 1) / 2;  % 转换为 [0,1]
            
            % 形函数
            N1 = 1 - 3*x^2 + 2*x^3;
            N2 = obj.L * (x - 2*x^2 + x^3);
            N3 = 3*x^2 - 2*x^3;
            N4 = obj.L * (-x^2 + x^3);
            
            % 形函数导数
            dN1_dx = (-6*x + 6*x^2) / obj.L * 2;
            dN2_dx = (1 - 4*x + 3*x^2) * 2;
            dN3_dx = (6*x - 6*x^2) / obj.L * 2;
            dN4_dx = (-2*x + 3*x^2) * 2;
            
            N = [N1, N2, N3, N4];
            dN = [dN1_dx, dN2_dx, dN3_dx, dN4_dx];
        end
        
        function K = stiffness_matrix(obj)
            % 计算单元刚度矩阵(高斯积分)
            gauss_points = [-1/sqrt(3), 1/sqrt(3)];
            gauss_weights = [1, 1];
            
            K = zeros(4,4);
            
            for i = 1:length(gauss_points)
                xi = gauss_points(i);
                weight = gauss_weights(i);
                
                d2N_dx2 = obj.second_derivative(xi);
                J = obj.L / 2;  % 雅可比行列式
                
                K = K + (obj.E * obj.I * (d2N_dx2' * d2N_dx2) * weight * J);
            end
        end
        
        function d2N_dx2 = second_derivative(obj, xi)
            % 计算形函数二阶导数
            x = (xi + 1) / 2;
            
            d2N1_dx2 = (-6 + 12*x) / (obj.L^2) * 4;
            d2N2_dx2 = (-4 + 6*x) / obj.L * 4;
            d2N3_dx2 = (6 - 12*x) / (obj.L^2) * 4;
            d2N4_dx2 = (-2 + 6*x) / obj.L * 4;
            
            d2N_dx2 = [d2N1_dx2; d2N2_dx2; d2N3_dx2; d2N4_dx2];
        end
        
        function M = mass_matrix(obj, mass_type)
            % 计算单元质量矩阵
            % mass_type: 'consistent' 或 'lumped'
            if nargin < 2
                mass_type = 'consistent';
            end
            
            switch lower(mass_type)
                case 'consistent'
                    M = obj.consistent_mass_matrix();
                case 'lumped'
                    M = obj.lumped_mass_matrix();
                otherwise
                    error('类型必须是 ''consistent'' 或 ''lumped''');
            end
        end
        
        function M = consistent_mass_matrix(obj)
            % 一致质量矩阵
            gauss_points = [-1/sqrt(3), 1/sqrt(3)];
            gauss_weights = [1, 1];
            
            M = zeros(4,4);
            
            for i = 1:length(gauss_points)
                xi = gauss_points(i);
                weight = gauss_weights(i);
                
                N = obj.shape_functions(xi);
                J = obj.L / 2;
                
                M = M + (obj.rho * obj.A * (N' * N) * weight * J);
            end
        end
        
        function M = lumped_mass_matrix(obj)
            % 集中质量矩阵
            M = zeros(4,4);
            total_mass = obj.rho * obj.A * obj.L;
            
            % 质量平均分配到平动自由度
            M(1,1) = total_mass / 2;  % 节点1平动
            M(3,3) = total_mass / 2;  % 节点2平动
            
            % 转动惯量(近似)
            rotational_inertia = total_mass * obj.L^2 / 24;
            M(2,2) = rotational_inertia;  % 节点1转动
            M(4,4) = rotational_inertia;  % 节点2转动
        end
    end
end

示例应用

使用上述类进行计算的示例:

matlab 复制代码
% 定义梁参数(钢梁示例)
L = 6.0;        % 长度 (m)
E = 2.1e11;     % 弹性模量 (Pa)
I = 8.33e-6;    % 惯性矩 (m^4)
A = 0.005;      % 横截面积 (m^2)
rho = 7850;     % 密度 (kg/m^3)

% 创建梁单元
beam = BeamElement(L, E, I, A, rho);

% 计算矩阵
K = beam.stiffness_matrix();
M_consistent = beam.mass_matrix('consistent');
M_lumped = beam.mass_matrix('lumped');

% 显示结果
disp('刚度矩阵:'); disp(K);
disp('一致质量矩阵:'); disp(M_consistent);
disp('集中质量矩阵:'); disp(M_lumped);

参考代码 用于计算梁单元刚度和质量矩阵用于计算梁单元刚度和质量矩阵 www.youwenfan.com/contentcsk/78806.html

说明

  1. 矩阵特性 :刚度矩阵和质量矩阵均具有对称性正定性,这是物理特性的数学体现。
  2. 质量矩阵选择
    • 一致质量矩阵通常能提供更精确的动力响应,特别是在低阶模态分析中。
    • 集中质量矩阵在对角线上有非零元素,可能简化计算,但需注意其适用条件。
  3. 收敛性:单元尺寸会影响计算精度,通常需要足够的网格密度。
  4. 梁理论适用性:欧拉-伯努利梁理论适用于细长梁。对于短粗梁或需考虑剪切变形的情况,可选用Timoshenko梁理论。

扩展

计算出单元矩阵后,你可以:

  • 通过组装总体矩阵分析复杂梁结构。
  • 进行模态分析(求解特征值问题 (K - \\omega\^2 M)\\phi = 0 )。
  • 进行动力响应分析(直接积分法或模态叠加法)。
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