非线性分析作业第2次(硕士博士非线性分析)
非线性分析的讲义
查看完整版本: [-- 非线性分析的讲义--]中国机械CAD论坛-> ANSYS系列软件技术资料交流区-> 非线性分析的讲义[打印本页] 登录-> 注册-> 回复主题-> 发表主题happyxia2008-01-27 22:24 目录非线性结构分析的定义 (1)非线性行为的原因 (1)非线性分析的重要信息 (3)非线性分析中使用的命令 (8)非线性分析步骤综述 (8)第一步:建模 (9)第二步:加载且得到解 (9)第三步:考察结果 (16)非线性分析例题(GUI方法) (20)第一步:设置分析标题 (21)第二步:定义单元类型 (21)第三步:定义材料性质 (22)第四步:定义双线性各向同性强化数据表 (22)第五步:产生矩形 (22)第六步:设置单元尺寸 (23)第七步:划分网格 (23)第八步:定义分析类型和选项 (23)第九步:定义初始速度 (24)第十步:施加约束 (24)第十一步:设置载荷步选项 (24)第十二步:求解 (25)第十三步:确定柱体的应变 (25)第十四步:画等值线 (26)第十五步:用Post26定义变量 (26)第十六步:计算随时间变化的速度 (26)非线性分析例题(命令流方法) (27)一非线性结构分析非线性结构的定义在日常生活中,会经常遇到结构非线性。
例如,无论何时用钉书针钉书,金属钉书钉将永久地弯曲成一个不同的形状。
(看图1─1(a))如果你在一个木架上放置重物,随着时间的迁移它将越来越下垂。
(看图1─1(b))。
当在汽车或卡车上装货时,它的轮胎和下面路面间接触将随货物重量的啬而变化。
(看图1─1(c))如果将上面例子所载荷变形曲线画出来,你将发现它们都显示了非线性结构的基本特征--变化的结构刚性.图1─1 非线性结构行为的普通例子非线性行为的原因引起结构非线性的原因很多,它可以被分成三种主要类型:状态变化(包括接触)许多普通结构的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散的,也可能是绷紧的。
非线性分析
当F?Ku时的结构分析(非线性分析简介)1、引言1.1结构分析起源1.2有限元分析历史2、非线性的特征2.1材料非线性2.2几何非线性2.3边界条件非线性3、非线性有限元分析的概念3.1小应变3.2非线性应变-变形关系(几何方程)3.3非线性应力-应变关系(本构方程)3.4更新平衡方程3.5增量迭代求解方法4、大变形:更多关于几何非线性4.1总体拉格朗日方法4.2更新的拉格朗日方法4.3欧拉方法5、塑性:更多关于材料非线性5.1时间非相关行为5.2时间相关行为5.3屈服准则5.4硬化5.5蠕变(或称徐变)5.6粘弹性和粘塑性5.7橡胶和弹性体6、更多关于边界条件非线性6.1接触和摩擦7、非线性动力分析7.1动力问题求解方法7.2隐式解法7.3显式解法7.4两种方法的对比8、虚拟制造9、一些实用信息9.1非线性分析过程9.2网格细分和重划分10、应用实例10.1汽车业:汽车玻璃的非线性仿真辅助分析10.2航空业:Sikorsky Aircraft应用非线性求解方案解决设计瓶颈10.3土木工程:充气坝的非线性仿真分析,协助其运行一次成功10.4医疗器械:非线性有限元分析用于心血管器械的设计和安置1、引言结构和机械工程中的分析意味着基于工程原则的合适分析程序的应用,目的在于确定设计中结构的、热学的以及多种物理场的完整性。
对于简单结构,这些分析可以通过使用解析公式或其它方法解决。
更多时候,涉及到复杂部件或结构组装的分析就需要用到计算机仿真技术,这是虚拟产品开发(VPD)的一个组成部分。
用于此类分析的主要工程软件基于有限元方法,在过去50年里,有限元分析成功应用于航空、汽车、能源、制造、化工、电子、医学等所有主要工业领域。
事实上,有限元方法是现代计算机设计工程的主要突破之一。
1.1结构分析起源结构力学的起源可以追溯到伊萨克·牛顿和罗伯特·虎克等早期科学家。
对于一个刚度为K(单位N/m)的简易弹簧,自由端受力F(单位N)的作用,虎克得到了力荷载与引起的位移u之间简单的线性关系:f=Ku,此即虎克定律。
几何非线性分析非线性2几何非线性分析
几何非线性分析非线性2几何非线性分析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的组成部件(单元)的方向和单刚。
当一个单元的结点经历位移后,那个单元对总体结构刚度的贡献可以以两种方式改变变。
首先,如果这个单元的形状改变,它的单元刚度将改变。
(看图2─1(a))。
其次,如果这个单元的取向改变,它的局部刚度转化到全局部件的变换也将改变。
(看图2─1(b))。
小的变形和小的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的一次迭代足以计算出小变形分析中的位移。
(什么时候使用“小”变形和应变依赖于特定分析中要求的精度等级。
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迭代求解来得到正确的位移。
通过发出NLGEOM,ON(GUI路径Main Menu>Solution>Analysis Options),来激活大应变效应。
这效应改变单元的形状和取向,且还随单元转动表面载荷。
(集中载荷和惯性载荷保持它们最初的方向。
)在大多数实体单元(包括所有的大应变和超弹性单元),以及部分的壳单元中大应变特性是可用的。
在ANSYS/Linear Plus程序中大应变效应是不可用的。
图1─11 大应变和大转动大应变处理对一个单元经历的总旋度或应变没有理论限制。
(某些ANSYS单元类型将受到总应变的实际限制──参看下面。
)然而,应限制应变增量以保持精度。
因此,总载荷应当被分成几个较小的步,这可以〔NSUBST,DELTIM,AUTOTS〕,通过GUI路径Main Menu>Solution>Time/Prequent)。
无论何时当系统是非保守系统,来自动实现如在模型中有塑性或摩擦,或者有多个大位移解存在,如具有突然转换现象,使用小的载荷增量具有双重重要性。
第二次实验报告(非线性方程求根)
数学实验报告实验五学院:数学与统计学院班级:数学与统计学院(2)班姓名:石紫雲学号:0234非线性方程的数值解法实验1实验目的1)进一步熟练掌握求解非线性方程的牛顿迭代法和弦截法。
2)根据牛顿迭代法和弦截法的原理,编写程序求解非线性方程,提高编程解决问题的能力。
2 实验内容(1)用牛顿法和割线法求下列方程的根x^2-e^x=0;x*e^x-1=0;(23实验原理(1)牛顿迭代公式:1()/'()k k k k x x f x f x +=- 双点弦法公式:111()()()()k k k k k k k f x x x x x f x f x +--=--- (2)令2()f x x A =-,再用牛顿法求根。
4实验步骤1)根据牛顿迭代法,双点弦法的算法编写相应的求根函数;2)用牛顿迭代法和双点弦法分别对方程进行求解;5 程序设计牛顿迭代法x0=;N=100;k=0;eps=5e-6;delta=1e-6;while(1)x1=x0-fc1(x0)/fc2(x0);k=k+1;if k>Ndisp('Newton method failed')breakendif(abs(x1-x0)<delta || abs(fc1(x1))<delta) break;endx0=x1;endfprintf('%f',x0)fprintf('%f',abs(fc1(x1)))双点弦法function cutline(x0,x1)N=100;k=0;delta=5e-8;while(1)(abs(x1-x0)>=delta)c=x1;x1=cutnext(x0,x1);x0=c;k=k+1;if k>Ndisp('Cutline method failed')break;endif(abs(x1-x0)<delta || abs(fc1(x1))<delta) break;endendfprintf('%10f\n',x1);function y=cutnext(a,b)y=b-fc(b)/(fc(b)-fc(a))*(b-a);1)原函数function fc1=fc1(x)fc1=x^2-exp(x);end导函数function fc2=fc2(x)fc2=2*x-exp(x);end2)原函数function fc1=fc1(x) fc1=x*exp(x)-1;end导函数function fc2=fc2(x)fc2=1*exp(x)+x*exp(x);end3)原函数function fc1=fc1(x)fc1=x^2-5;end导函数function fc2=fc2(x)fc2=2*x;end6实验结果及分析注:牛顿迭代法由于设置delta=1e-6,所以算出的误差e<*10^-6;割线法由于设置delta=5e-8,所以误差e<*10^-8.7总结。
非线性分析简介
非线性分析简介非线性分析是数学中一个重要的分支,研究的对象是非线性系统。
在实际生活和科学研究中,许多系统都是非线性的,因此非线性分析具有广泛的应用价值。
本文将简要介绍非线性分析的基本概念、方法和应用。
一、非线性系统的特点在介绍非线性分析之前,首先需要了解非线性系统的特点。
与线性系统相比,非线性系统具有以下几个显著的特点:1. 非线性系统的响应与输入之间不满足叠加原理,即系统的输出不是输入的简单线性组合。
2. 非线性系统的行为复杂多样,可能出现周期性运动、混沌现象等。
3. 非线性系统的稳定性分析更加困难,存在更多的稳定性条件和现象。
二、非线性分析的基本概念1. 非线性方程:非线性系统的数学模型通常由非线性方程描述,如非线性微分方程、非线性差分方程等。
2. 非线性动力学:研究非线性系统随时间演化的规律,包括稳定性、周期性、混沌等性质。
3. 非线性控制:设计能够有效控制非线性系统的控制器,使系统达到期望的状态或性能。
三、非线性分析的方法1. 线性化方法:将非线性系统在某一工作点附近进行泰勒展开,得到近似的线性系统,然后应用线性系统的方法进行分析。
2. 相图分析:通过构建相空间中的相图,观察系统在相空间中的轨迹和稳定性,揭示系统的动力学行为。
3. 数值模拟:利用计算机进行数值模拟,求解非线性系统的数值解,研究系统的演化过程和特性。
4. 非线性优化:通过优化方法寻找非线性系统的最优控制策略或参数配置,使系统达到最佳性能。
四、非线性分析的应用1. 混沌理论:非线性分析在混沌理论中有重要应用,揭示了一些看似混乱的系统背后的规律和特性。
2. 生物系统:生物系统中存在许多非线性现象,如神经元网络、生物钟等,非线性分析有助于理解和模拟这些系统。
3. 控制工程:许多实际控制系统是非线性的,非线性分析为设计高效的控制器提供了理论支持和方法指导。
4. 物理学:非线性分析在物理学中有广泛应用,如流体力学、光学等领域,帮助揭示复杂系统的行为规律。
非线性分析
红线部分选择适当的选项可以用来 获得更高的精度. Euler法采用的是起始点的切向斜率 终点? 中间点? 组合值?
广义形式
最后一项泰勒展开
而根据泰勒展开
3个方程,4个未知量,每个A、B、P、Q就是一 种算法。 常用的有两种: A=1/2 Heun’s方法
二阶Runge-Kutta方法(修正Euler-Cauchy) A=0
copyright@扬州大学岩土工程研究所
12
微分方程的初值和边界问题
目标:求解微分及偏微分方程组 求解基础:泰勒展开 初值问题的Euler, Runge-Kutta和Adams 方法
对于这样一个简单的问题,通常也是无法给出 理论解形式的
Euler方法
上式即是一个迭代公式,从初始时间出发,可 求得各时间的解
y
1、收敛速度慢,线性。 2、方法稳定,只要求 f x c a, b
0
a a b b b x
0 a
3、只能求实函数的一个 时零点。
确定根所在的范围[a,b]对有的函数是 一件困难的事。所幸的是,在实际应用中, 根据其物理或工程的背景,在绝大部分场 合是不困难的。对给定的函数也有确定范 围的方法。
En Eround Etrunc
en1 en t d 2 y(c) 2 t 2 dt
为了控制误差的大小
求误差的最小值,对时间步长求导数,令其等于0.
er er t En M t 2
4er t M
稳定性
算例
Euler向前 算法 考虑误差
整体误差
非线性方程组的N-R解法
f x 0 f f1 , f 2 ,, f n x 1 , 2 ,, n
非线性分析2篇
非线性分析2篇非线性分析是指当系统或过程中存在非线性关系时,需要使用非线性数学方法进行分析和研究的一种分析方法。
这种分析方法广泛应用于生物学、物理学、力学、化学、经济学等领域。
在本文中,将分别从时空混沌和复杂系统两个方面,介绍非线性分析的相关概念、方法和应用。
时空混沌在物理学和数学中,时空混沌是指非线性系统中随时间和空间的演化而产生的不规则、随机的状态。
这种情况通常发生在相互作用强烈、复杂多样的系统中。
时空混沌产生的原因在于,非线性系统中微小的初始扰动会随着时间和空间的演化而放大,导致系统行为的不可预测和混沌性。
时空混沌的研究早在20世纪60年代就已经开始,并且已经取得了一定的成果。
时空混沌的研究方法主要有两种:一种是基于分岔理论的、从理论上研究混沌状态的性质和演化规律;另一种是基于数据分析的、从实验数据中探索混沌现象的规律。
在分岔理论中,分岔图是一种重要的工具,它可以用来表示系统在参数变化时的稳定性和演化路径。
而在数据分析中,混沌分析的方法主要包括自相关函数、互相关函数、分形维数等。
在应用方面,时空混沌的研究广泛应用于流体力学、天体物理学、生物学等领域。
例如,研究流体力学中的混沌现象可以为油田勘探、气象预测、海洋研究等提供基础理论支持;而研究生物学中的混沌现象则有助于解析生物体内复杂的生物反应系统,为疾病诊断和治疗提供基础理论和方法。
复杂系统复杂系统是一类由许多相互作用的单元组成的大系统,这些单元对初级规则的局部响应、对全局环境的适应以及演化过程中的自适应调整是复杂系统出现复杂现象的重要原因。
复杂系统的研究涉及物理学、数学、生物学等多个领域,因此需要多学科、跨领域的研究方法和思维方式。
复杂系统的研究方法主要有两种:一种是基于网络理论的、研究单元之间连接结构、网络拓扑结构和演化规律;另一种是基于模型构建的、从微观单元入手分析全局性质和相互作用规律等。
在网络理论方面,研究的工具主要包括度分布、聚类系数、小世界网络等;而在模型构建方面,主要应用的方法包括分形模型、神经网络模型和随机矩阵模型等。
非线性分析
非线性分析非线性分析是数学中重要的一个领域,它研究的是非线性方程和不等式的性质及其解的行为。
在非线性分析中,我们关注的是线性方程无法描述的复杂的现象和问题,这些问题可能涉及到多个变量之间的相互作用和非线性变化的规律。
非线性分析的研究对象包括:非线性微分方程、非线性泛函分析、非线性变分理论、复杂动力系统、最优控制等。
非线性分析的起源可以追溯到19世纪末和20世纪初,当时的数学家们开始意识到线性模型无法完全描述现实世界的复杂性。
通过对非线性方程进行研究,数学家们逐渐发现了许多重要的非线性效应,如混沌现象、孤立子等。
这些发现不仅深刻地改变了数学的发展,也对物理学、工程学等其他学科产生了重大影响。
在非线性分析中,一个关键的概念是非线性映射。
简单来说,一个映射是指将一个集合的每个元素映射到另一个集合的规则。
而非线性映射则是指不满足线性性质的映射。
非线性映射的特点是它们的输出与输入之间的关系不是简单的比例关系。
相反,它们可能显示出强烈的非线性行为,如周期性、奇点、分叉等。
非线性分析的一个重要问题是研究非线性方程的解的存在性和唯一性。
对于一般的非线性方程,很难直接找到解析解,因此数学家们开发了各种方法来求解这些方程。
其中最著名的方法之一是古典非线性分析中的不动点定理和奇点理论。
这些理论提供了一种从不动点(或奇点)出发逐步逼近解的方法,通过迭代和逼近的方式来求解非线性方程。
除了解的存在性和唯一性,非线性分析还研究了解的稳定性和性质。
对于非线性方程的解来说,存在许多不同的稳定性概念,如局部稳定、全局稳定和渐近稳定。
这些概念用于描述解在微小扰动下的行为以及长时间演化的趋势。
稳定性理论对于理解和预测自然界中的复杂现象具有重要意义。
非线性分析的研究方法不仅限于数学理论,还涉及到了计算机模拟和实验观测。
计算机模拟通过数值方法来求解非线性方程,并研究其解的行为和性质。
实验观测则通过实验手段来验证非线性方程的解是否与真实情况相符。
非线性分析简介
非线性分析简介非线性分析是一种研究非线性系统行为的方法。
在许多实际问题中,线性模型无法准确描述系统的行为,因此需要使用非线性分析方法来研究系统的动力学特性。
本文将介绍非线性分析的基本概念、方法和应用领域。
一、非线性系统的特点非线性系统与线性系统相比,具有以下几个特点:1. 非线性关系:系统的输入和输出之间存在非线性的关系,即系统的响应不是简单的比例关系。
2. 多稳态性:非线性系统可以存在多个稳定的平衡点,系统的行为取决于初始条件。
3. 非周期性:非线性系统的响应可以是非周期性的,即系统的输出不会在一定时间内重复。
4. 非线性耦合:非线性系统的各个部分之间存在相互耦合的关系,一个部分的变化会影响其他部分的行为。
二、非线性分析的方法非线性分析的方法主要包括数值模拟和解析方法两种。
1. 数值模拟:数值模拟是通过计算机模拟非线性系统的行为。
常用的数值模拟方法包括有限元法、有限差分法和有限体积法等。
数值模拟可以得到系统的时间响应、相图和频谱等信息,对于复杂的非线性系统分析非常有用。
2. 解析方法:解析方法是通过数学分析推导非线性系统的解析解。
常用的解析方法包括平衡点分析、线性化分析和变分法等。
解析方法可以得到系统的稳定性、周期解和分岔等信息,对于简单的非线性系统分析较为方便。
三、非线性分析的应用领域非线性分析在许多领域都有广泛的应用,以下列举几个典型的应用领域:1. 力学系统:非线性分析在力学系统中的应用非常广泛,如弹性力学、振动力学和流体力学等。
通过非线性分析可以研究系统的稳定性、共振和混沌等现象。
2. 电子系统:非线性分析在电子系统中的应用主要包括电路和通信系统。
通过非线性分析可以研究电路的稳定性、非线性振荡和混沌现象,对于电子系统的设计和优化具有重要意义。
3. 生物系统:非线性分析在生物系统中的应用主要包括神经网络和生物钟等。
通过非线性分析可以研究生物系统的稳定性、同步和异步等现象,对于理解生物系统的行为具有重要意义。
非线性分析
GARCH 模型和随机波动率模型。
在§12.3 和 12.4 我们跳出参数的时间系列模型,通过固定变量间的非线 性关系来探讨非参数理论。包括光滑技术和人工神经网络。尽管这些技术可以 揭示非线性的变化但他们严重地依赖数据和计算。为说明技术的功能。我们介 绍一种衍生证券的定价和套期保值以及估计状态价格密度。 我们在§12.5 讨论了这些技术的局限性。最重要的局限是一对孪生的问 题,过拟合和数据窥察,这个问题虽然没同一程度,但也对线性模型产生麻
Et −1( X t ) = g( ε t−1 , ε t− 2 L) ,函数 g (⋅) 代表以过去信息为条件的 X t 的均值,在 X t 中
Et −1( Xt − E t−1[ X t ]2 ) = h( ε t−1 , ε t− 2 L) 2 ,因此,这个函数的平方代表以过去信息为
的 创 新 与 ε t 是 按 比 例 的 , 比 例 系 数 为 h (⋅) 。 由 于 条件的 X t 的方差。非线性 g (⋅) 模型被称为为均值非线性,而非线性 h (⋅) 2 模型被 称为方差非线性。 为理解式(12.1.2)对(12.1.1)的约束,我们将(12.1.1)对给定的 εt −1, ε t −2 L 围绕ε t =0 泰勒展开,得
ARCH
2 t −1
例
2 t− 1
子
2 t− 2
,
(12.1.5)
,
同
样
第
三
阶
矩
E[x t xt −1] = E[(ε t αε ) ε αε
] = 0 。但当 i = 0, j = k = 1 时, 这个模型的第四阶
矩, E[x t2 x t2−1 ]=E[ ε t2α 2ε t4−1ε t2− 2 ] ≠ 0。 我们将第 12.2 节中讨论 ARCH 和其它变化方差的模型。在本节的剩余部 分,我们关注条件均值的非线性模型。在 12.1.1,我们探讨几种将非线性模型 参数化的方法,在 12.1.2 中我们用参数模型来促进和解释一些在检验单变量时 间系列中的非线性的方法,包括 Brock,Dechert,和 Scheinkman(1987)。 12.1.1 一些参数模型 即使在参数模型的子集中,我们也不可能将所有非线性规范都列举出来, Priestley(1988),T?ersvirta,Tj?stheim 和 Granger(1994),和 Tong(1990) 提出了许多涵盖最流行的非线性时间系列模型,包括一些具有迷人名字的专门 模 型 , 如 , self-exciting threshold autoregression(SETAR) , amplitude- dependent exponential autoregression(EXPAR) 和 state-dependent models(SDM)。为规定此领域的范围,我们在本节将讨论四个例子。多项式模型 (Polynomial models),分段线性模型(折线法 piecewise-linear models),马 尔 可 夫 开 关 模 型 (Markov-swithching models) 和 确 定 性 的 浑 沌 模 型 (deterministic chaotic models)。 多项式模型
6.非线性分析
7.非线性分析7-1 7.1. 非线性的概念7-27-3什么是“非线性”行为?•如果载荷引起刚度的显著改变, 此结构就是非线性的。
刚度改变的典型原因是:−应变超过了弹性极限(塑性)−大挠度, 如在载荷作用下的钓鱼杆(大变形)−两个物体间的接触(接触)非线性的概念7-4•17世纪, 罗伯特•虎克发现力(F) 和位移(u) 之间存在一个简单的线性关系, 称为虎克定律:F = Ku常数K 为结构的刚度。
•线性结构服从此线性关系。
普通的例子是一个单弹簧:•线性结构非常适合基于线性矩阵代数的有限元分析。
非线性的概念KFuKFu7-5•然而, 相当多的结构在力和位移之间没有线性关系•因为此类结构的F-u 图不是直线, 这样的结构称为非线性。
−刚度不再是一个常数K ,它成为施加载荷的函数K T (切线刚度)。
•普通的例子是韧性金属的拉伸试验:FuK T非线性的概念7-6非线性的概念•非线性行为由很多原因引起, 可以归为以下三个主要方面:−材料非线性−几何非线性−状态变化非线性铝挤压状态(接触/ 不接触)几何(大应变)材料(塑性变形)7-7非线性的概念•材料非线性(塑性、超弹性、蠕变等)−非线性应力应变关系是非线性结构行为的常见原因。
钢橡胶应变应力应变应力•塑性是最常见的材料非线性7-8•塑性是金属材料的典型行为。
•塑性是一种在施加载荷的作用下, 材料发生永久变形(不可逆的塑性应变发展)材料行为. •屈服点以下的应力-应变曲线部分称为弹性区, 屈服点以上的部分称为塑性区. •塑性变形不可恢复。
塑性εσ屈服点弹性塑性7-9应变强化•屈服后的行为可以为理想塑性或应变强化行为. −应变强化是一种材料响应, 当超过初始屈服点以后, 随着应变的增大, 屈服应力增大.理想塑性应变强化εσσyεyεσyεyσ单轴应力-应变曲线塑性7-10塑性•两个基本概念:−屈服准则。
−强化准则。
7-11塑性屈服准则•对于单向拉伸试件, 通过比较轴向应力与材料屈服应力可以确定是否屈服。
非线性分析
非线性分析非线性分析是一种重要的数学方法,用于研究非线性系统的行为和性质。
它可以应用于各个领域,如物理学、化学、生物学和工程学等,以帮助我们理解和解释实际问题的动态。
本文将介绍非线性分析的基本概念、方法和应用,并探讨其在科学研究和实际应用中的重要性。
首先,让我们了解一下什么是非线性系统。
在物理学中,线性系统的行为可以用线性方程和线性代数的方法进行描述和分析。
而非线性系统的行为则无法简单地通过线性方法理解和解释。
非线性系统的行为具有复杂性和多样性,可能出现混沌、周期性运动以及其它非线性特征。
非线性分析的核心概念是映射和轨道。
映射描述了系统在不同时刻的状态之间的转换关系,而轨道则描述了系统在时间上的变化。
通过对映射和轨道进行分析,我们可以揭示系统的动力学行为和特征。
非线性分析有许多重要的方法和工具,其中一种基本方法是相空间重构。
相空间重构可以将非线性系统的时间序列数据转换为相空间中的轨道,并通过轨道分析方法来了解系统的动态性质。
相空间重构的关键是确定延迟时间和嵌入维度,这决定了轨道在相空间中的分布和形状。
另一个重要的非线性分析方法是Lyapunov指数。
Lyapunov指数可以用来衡量系统的稳定性和混沌性。
正的Lyapunov指数表明系统是不稳定的,而负的Lyapunov指数表明系统是稳定的。
当Lyapunov指数为零时,系统可能存在周期性运动。
在实际应用中,非线性分析具有广泛的应用价值。
例如,在天气预测中,非线性分析方法可以帮助我们理解和预测大气系统的复杂动态。
在生物学中,非线性分析方法可以用来研究生物体的生长过程和种群演化。
在工程学中,非线性分析方法可以用来优化系统的控制和设计。
总之,非线性分析是一种重要的数学方法,用于研究非线性系统的行为和性质。
它通过映射和轨道的分析揭示了系统的动力学行为和特征。
非线性分析具有许多重要的方法和工具,如相空间重构和Lyapunov指数。
在科学研究和实际应用中,非线性分析具有广泛的应用价值,可以帮助我们理解和解释复杂的现象和问题。
非线性分析(6月2日)
ANSYS非线性分析6月2日⏹1 非线性分析简介⏹2 非线性材料模型的定义⏹3 非线性求解过程基本参数的设定⏹4 SOLID65单元模拟混凝土注意事项要求掌握:(1)材料非线性分析过程(2) 时程后处理常用命令结构非线性概述什么是结构非线性在日常生活中,经常会遇到结构非线性。
例如,你在一个木架上放置重物,随着时间的推移木架将越来越下垂。
如果将上述例子的载荷变形曲线画出来,将发现它显示了非线性结构的基本特征—结构刚度改变。
引起结构非线性的原因很多,它可以被分成三种主要类型:状态改变、几何非线性、材料非线性。
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的,也可能是绷紧的;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变化。
状态改变也许和载荷直接有关(如在电缆情况中),也可能由某种外部原因引起(如在冻土中的温度条件)。
⏹接触是一种很普遍的状态非线性问题,比如汽车橡胶轮胎与地面的接触,销钉与连接件的接触状况等。
2几何非线性⏹如果结构经受大变形,它几何形状的变化可能会引起结构的非线性响应。
几何非线性的特点是大位移、大转动。
特例:屈曲分析。
⏹一个例子是图1所示的钓鱼杆。
随着垂向载荷的增加,杆不断弯曲以致于力臂明显地减少,导致杆端显示出在较高载荷下不断增长的刚性。
图1 钓鱼杆示范几何非线性3材料非线性⏹由于材料本身非线性的应力─应变关系引起结构非线性行为是工程中的常见现象。
⏹除了材料固有非线性的应力─应变关系之外,加载过程的不同,所处环境的变化等外部因素均可能会导致材料应力─应变关系的非线性。
混凝土的典型的应力~应变曲线εσ0钢筋的弹塑性模型常见的材料非线性本构模型ANSYS程序提供了多种塑性材料选项,在此主要介绍四种典型的材料选项。
模型曲线形式适用情况定义所要输入数据点经典双线性随动强化BKIN 双线性初始为各向同性小应变问题(大多数金属)屈服应力,切向斜率双线性等向强化BISO 双线性初始为各向同性大应变问题屈服应力,切向斜率多线性随动强化MKIN 多线性双线性不足表示的小应变问题最多5个应变应力点多线性等向强化MISO 多线性双线性不足表示的大应变问题最多100个应变应力点ANSYS中多线性随动强化模型(MISO)合理的选取参数后可以比较接近混凝土模型ANSYS中双线性等向强化模型(BKIN)合理的选取参数后可以比较接近钢筋模型非线性材料模型的定义非线性材料模型的定义定义弹塑性材料属性的GUI命令操作执行Main Menu>Preprocessor>Material Models弹出材料模型定义对话框Define Material Model Behavior,先定义线弹性材料属性如下图:线性、弹性、各向同性弹性模量、泊松比定义弹塑性材料属性的GUI 命令操作(续1)然后按下图方式定义弹塑性材料属性:选取非线性(Nonlinear )材料模型,非弹性(Inelastic ),应变率无关(Rate Independent )材料中运动强化弹塑性材料(Kinematic Hardening Plasticity ),应力-应变关系取双线性模型。
非线性分析作业第2次(硕士博士非线性分析)
1. For the following dynamical systems 1)''30xx x ++=2)''2(1),(1)3xx x xy y y y xy =--=--a) Find all fixed points and classify them. b) Sketch the phase space portrait. Solution for 1):''30xx x ++=Set 121,y x y y '==. Then, the equation becomes to , 123211y y y y y '=⎧⎨'=--⎩ Set vector variable z, we can write()z f z =, where 12y z y ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦213211()y y f z f y y y ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦There is only fixed point 00z ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦The Jacobian matrix 2101310Df y ⎡⎤=⎢⎥--⎣⎦Jacobian matrix for linearized system at the fixed point,()0110Df y ⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦Eigenvalues for this system are 12i λ=±, so they have zero real part and the method of linearization cannot decide about the stability.Solution for 2):''2(1),(1)3xx x xy y y y xy =--=--Jacobian matrix :243123x y x A yy x ---⎡⎤=⎢⎥---⎣⎦ Jacobian matrix for linearized system at the fixed point 00⎡⎤⎢⎥⎣⎦is2001⎡⎤⎢⎥⎣⎦Eigenvalues for this system are 122,1λ=, repellingnode,which is unstable.2. Given the system'''30x x x x +++=Show that the equilibrium (0,0) is globally asymptoticallystable. Solution :Set 121,y x y y '==. Then, the equation becomes to , 1232211y y y y y y '=⎧⎨'=---⎩ Set vector variable z, we can write()z f z =, where 12y z y ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦2132211()y y f z f y y y y ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥---⎣⎦⎣⎦ There is only fixed point 00z ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦The Jacobian matrix 2101311Df y ⎡⎤=⎢⎥---⎣⎦Jacobian matrix for linearized system at the fixed point,()0111Df y ⎡⎤=⎢⎥--⎣⎦Eigenvalues for this system are 120.50.866i λ=-±, so they have negative real parts. Thus, it is stable.3. For a real number c, define the one-parameter family()()(23),a f x x a x a x c =--++ for what values of c is there abifurcation in this family? Describe thebifurcations and list the bifurcation points (a,x), and Sketch the bifurcation diagram. Solution:Suppose 0a =. Set ()212f x x =,()2f x x c =--.()()()120a f x f x f x =⇒=When 18c =, there is a bifurcation in ()a f x .Bifurcation points: 10,4⎛⎫- ⎪⎝⎭4. Show that the one parameter system''2'2'()0x x x x x μ++-+=undergoes a Hopf bifurcation at μ = 0. Plot the phase portraits and sketch the bifurcation diagram. Solution:Set 12,x x x x '==, the corresponding state-space equations is2311222122x x x x x x x x μ⎧⎪⎨--+⎪⎩-'='= Solve the equations231122220x x x x x x μ⎧⎪⎨⎪⎩=--+=- Fixed points are obtained as(0,0).Jacobian matrix and Eigenvalues are1,2,011λμ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦==-AWhen 0μ=, there is an node center. The phase space portrait is shown nextThe bifurcation diagram is shownnext5. For H énon map211,n n n n n x a x by y x ++=-+=1) Find the points of period-1 and period-2 for the H énon map. 2) Investigate the bifurcation diagrams for the H énon map by plotting the n x values as a function of a when b = 0.4. Solution:For period-1,2111()n n n n n n n x a x by f X X y x +++-+===⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭Suppose ()n n X f X =, and then2n n n n nx a x by y x -+=⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭Solve the equations, we get2,n n x y =For period-2,[]()n n X f X f =And then222()n n n n n n n x a a x by x y a x by --++=-+⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭Solve the equations, we get2,n n x y =Or2,n n x y =the bifurcation diagram is shown at b = 0.4。
非线性规划作业 (2)
非线性规划作业非线性规划作业是一种数学优化问题,它涉及到在满足一定约束条件下,寻找一个使目标函数取得最优值的决策变量的过程。
非线性规划在实际生活和工程领域中有广泛的应用,例如经济学、工程管理、生产计划等。
在解决非线性规划问题时,可以采用不同的方法,包括基于梯度的方法、基于牛顿法的方法、基于拟牛顿法的方法等。
下面将介绍其中的几种常见方法:1. 基于梯度的方法:这种方法通过计算目标函数的梯度向量来确定搜索方向,然后沿着搜索方向更新决策变量的值。
其中,最常用的方法是梯度下降法和共轭梯度法。
梯度下降法根据目标函数的梯度方向进行搜索,逐步逼近最优解;共轭梯度法在每次迭代中选择一个共轭方向,以加快收敛速度。
2. 基于牛顿法的方法:这种方法利用目标函数的二阶导数信息来确定搜索方向。
牛顿法通过求解目标函数的海森矩阵来计算搜索方向,可以更快地收敛到最优解。
然而,牛顿法的计算复杂度较高,因此在大规模问题中不常使用。
3. 基于拟牛顿法的方法:这种方法通过估计目标函数的海森矩阵的逆矩阵来近似求解搜索方向。
拟牛顿法通过不断更新逆矩阵的估计值,逐步逼近最优解。
其中,最著名的方法是BFGS方法和DFP方法。
在应用非线性规划方法解决实际问题时,需要进行以下步骤:1. 定义目标函数:根据问题的具体要求,将问题转化为数学模型,并定义目标函数。
目标函数可以是最小化或最大化某个指标,例如成本最小化、利润最大化等。
2. 确定约束条件:根据问题的实际限制条件,确定约束条件。
约束条件可以是等式约束或不等式约束,例如生产能力、供应限制、技术要求等。
3. 选择合适的求解方法:根据问题的特点和规模,选择合适的非线性规划求解方法。
可以根据问题的复杂度、求解速度、精度要求等因素进行选择。
4. 进行求解:根据选择的求解方法,进行非线性规划求解。
可以使用数学软件或编程语言来实现求解算法。
5. 分析结果:根据求解结果,进行结果的分析和解释。
可以对最优解进行敏感性分析,了解在不同参数和约束条件下的最优解的变化情况。
非线性分析
非线性分析非线性分析是一种数学方法,用于研究无法通过简单关系描述的现象。
它以非线性方程为基础,通过数值方法和解析方法来研究非线性系统的行为和性质。
非线性分析是在传统的线性分析基础上发展起来的,它对于探索和揭示复杂系统中的混沌现象、奇异现象和稳定性问题具有重要意义。
非线性分析的发展历程可以追溯到20世纪初,当时科学家们开始意识到很多自然现象无法被简单的线性模型描述。
随着计算机技术的发展和数值方法的提出,非线性分析得以快速发展。
它被广泛应用于自然科学、工程科学和社会科学等各个领域。
在非线性分析中,最基本的问题是确定非线性系统的解析解或数值解。
对于一些简单的非线性方程,可以通过代数方法或函数逼近法来找到解析解。
然而,对于更复杂的非线性系统,只能通过数值计算方法来获得近似解。
数值计算方法包括迭代法、有限元法、有限差分法等,它们利用计算机进行大量的数值计算,逼近非线性系统的解。
除了确定解析解或数值解外,非线性分析还包括对非线性系统的性质和行为的研究。
这包括稳定性分析、周期解的存在性和唯一性、混沌行为等。
稳定性分析是非线性分析中非常重要的一个方面,它研究系统在微小扰动下的行为。
周期解的存在性和唯一性研究系统是否存在周期解以及这些解的唯一性。
混沌行为是非线性系统中非常有趣和复杂的现象,它表现为对微小扰动极其敏感的系统行为。
非线性分析的应用非常广泛。
在物理学中,非线性分析常用于研究混沌现象、量子力学和天体物理学等问题。
在工程学中,非线性分析被用于研究结构的破坏、流体的流动和控制系统等。
在经济学和社会科学中,非线性分析常用于研究市场的波动、人口增长和社会网络等问题。
总之,非线性分析是一种研究复杂系统行为和性质的数学方法。
它适用于各种学科和领域,对于揭示系统的混沌现象和稳定性问题具有重要意义。
非线性分析的发展和应用为我们理解自然界和人类社会提供了独特的视角和方法。
非线性电路分析基础(2)
下面以图2-2-5为例,对幂级数分析法作一介绍。图中, 二极管是非线性器件,ZL为负载,v为所加小信号电压源。
Di
+
v
ZL
–
图2-2-5 二极管电路
可编辑ppt
24
设非线性元件的函数关系为
i = f(v)
(2-2-7)
如果该函数 f(v)的各阶导数存在,则这个函数可以展
开成幂级数表达式,即
i = a0 + a1v + a2v2 + a3v3 + …… (2-2-8) 该级数的各系数与函数i = f(v)的各阶导数有关。
若函数i = f(v)在静态工作点Vo附近的各阶导数都存在,
也可在静态工作点Vo附近展开为幂级数。
可编辑ppt
25
这样得到的幂级数即泰勒级数。
i f( v ) f( V o ) f ( V o ) v ( v o ) f 2 ( V ! o ) ( v V o ) 2 f 3 ( V ! o ) ( v V o ) a 0 a 1 ( v V o ) a 2 ( v V o ) 2 a 3 ( v V o ) 3 (2-2-9)
比较式(2-2-4)与式(2-2-6),显然是很不相同的。这个 简单的例子说明,非线性电路不能应用叠加原理。这是一 个很重要的概念。
可编辑ppt
22
§2.2.2 非线性电路的分析方法
与线性电路相比,非线性电路的分析与计算要复杂得多。 在线性电路中,由于信号幅度小,各元器件的参数均为常 量,所以可用等效电路法借助于公式较精确地将电路指标 算出来。而在非线性电路中,信号的幅度较大,元器件呈 非线性状态,在整个信号的动态范围内,这些元器件的参 数不再是常数而是变量了,因此就无法再用简单的公式来 做计算了。
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1. For the following dynamical systems 1)''
30x x x ++=
2)'
'2(1),(1)3x
x x xy y y y xy =--=--
a) Find all fixed points and classify them. b) Sketch the phase space portrait. Solution for 1):''
30x
x x ++=
Set 121
,y x y y '==. Then, the equation becomes to , 1
23
2
11y y y y y '=⎧⎨'=--⎩ Set vector variable z, we can write
()z f z =, where 12y z y ⎡⎤
=⎢⎥⎣⎦ 213211()y y f z f y y y ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦
There is only fixed point 00z ⎡⎤
=⎢⎥⎣⎦
The Jacobian matrix 2
10
1310Df y ⎡⎤=⎢⎥--⎣⎦ Jacobian matrix for linearized system at the fixed point,
()
0110Df y ⎡⎤
=⎢⎥
-⎣⎦
Eigenvalues for this system are 12i λ=±, so they have zero real part and the method of linearization cannot decide about the stability.
Solution for 2):'
'
2(1),(1)3x
x x xy y y y xy =--=--
Jacobian matrix :243123x y x A y
y x ---⎡⎤
=⎢⎥---⎣⎦ Jacobian matrix for linearized system at the fixed point 00⎡⎤⎢⎥⎣⎦
is
2001⎡⎤⎢⎥⎣⎦
Eigenvalues for this system are 122,1λ= , repelling node, which is unstable.
2. Given the system
'''30x x x x +++=
Show that the equilibrium (0, 0) is globally asymptotically stable. Solution :
Set 121
,y x y y '==. Then, the equation becomes to , 1
23
2
211y y y y y y '=⎧⎨'=---⎩ Set vector variable z, we can write
()z f z =, where 12y z y ⎡⎤
=⎢⎥⎣⎦ 213
2211()y y f z f y y y y ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥---⎣⎦⎣⎦ There is only fixed point 00z ⎡⎤
=⎢⎥⎣⎦
The Jacobian matrix 2
10
1311Df y ⎡⎤=⎢⎥---⎣⎦ Jacobian matrix for linearized system at the fixed point,
()
0111Df y ⎡⎤
=⎢⎥
--⎣⎦
Eigenvalues for this system are 120.50.866i λ=-± , so they have negative real parts. Thus, it is stable.
3. For a real number c, define the one-parameter family
()()(23),a f x x a x a x c =--++ for what values of c is there a
bifurcation in this family? Describe the bifurcations and list the bifurcation points (a, x), and Sketch the bifurcation diagram. Solution:
Suppose 0a =. Set ()212f x x =,()2f x x c =--.
()()()120a f x f x f x =⇒=
When 1
8c =, there is a bifurcation in ()a f x .
Bifurcation points: 10,4⎛
⎫- ⎪⎝
⎭
4. Show that the one parameter system
''2'2'()0x x x x x μ++-+=
undergoes a Hopf bifurcation at μ = 0. Plot the phase portraits and sketch the bifurcation diagram. Solution:
Set 12,x x x x '==, the corresponding state-space equations is
23
112221
22
x x x x x x x x μ⎧⎪⎨--+⎪⎩-'='= Solve the equations
23
1122220
x x x x x x μ⎧⎪⎨⎪⎩=--+=- Fixed points are obtained as (0,0). Jacobian matrix and Eigenvalues are
1,2,011λμ⎡⎤⎢
⎥⎢⎥⎣⎦
=
=-A
When 0μ= , there is an node center. The phase space portrait is shown next
The bifurcation diagram is shown next
5. For Hénon map
211,n n n n n x a x by y x ++=-+=
1) Find the points of period-1 and period-2 for the Hénon map. 2) Investigate the bifurcation diagrams for the Hénon map by plotting the n x values as a function of a when b = 0.4. Solution:
For period-1,
2
111()n n n n n n n
x a x by f X X y x +++-+===⎛⎫
⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭
Suppose ()n n X f X =, and then
2n n n n n x a x by y x -+=⎛⎫
⎛⎫
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Solve the equations, we get
2
,n n x y =
For period-2,
[]()n n X f X f =
And then
22
2
()n n n n n n n
x a a x by x y a x by --++=-+⎛⎫
⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭
Solve the equations, we get
2
,n n x y =
Or
2
,n n x y =
the bifurcation diagram is shown at b = 0.4。