【ANSYS APDL】提取结构刚度矩阵完整过程

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【ANSYS APDL】提取结构刚度矩阵完整过程

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0 引言 结构刚度矩阵是什么

在这里简要回顾一下结构力学知识,可参考朱慈勉老师的《结构力学》

结构刚度矩阵来源于矩阵位移法,其中包括单元刚度矩阵,总刚度矩阵,结构刚度矩阵。在二维问题求解过程中,依次计算三者,最后求解可得到所有的节点位移U。该过程也称为直接刚度法,分析步骤如下: 第一步,首先介绍单元刚度方程的基本表达形式,单元刚度矩阵由材料力学表达,同理可加入转角,形成完整单元刚度矩阵。 第二步,将得到的所有单元刚度矩阵(注意需要经过局部系到整体系的转换)拼接,得到总刚度方程。 第三步,结合位移边界条件和外力,修正总刚度方程。位移约束用来修正U,若完全约束,则将对应行列删除。外力用来修正F,在相应节点的力定义为外力,其余力均为0。此时的刚度矩阵为非奇异,可以直接进行矩阵求解。

为什么要提取结构刚度矩阵

ANSYS用到的基本原理,就是上面提到的直接刚度法。在一些二维的问题中,将ANSYS的结构刚度矩阵提取出来,进行求解,得到的位移结果和ANSYS运行结果完全一样。因此采用刚度矩阵可以更直观地展示计算过程,提升运行效率。对于一些需要多次求解、变化约束、变化外力条件等情况,刚度矩阵的优势尤为明显。

1 ANSYS APDL如何导出结构刚度矩阵 导出步骤

这里直接给出导出刚度矩阵的命令(前提是前处理结束,划分完单元格,施加约束和外力)

!进行模态分析 /SOLU /OUTPUT, 'Modal_res',dat ANTYPE, MODAL MODOPT, LANB, 20 MXPAND, 20, , ,NO SOLVE FINISH

接下来可采用HBMAT命令从“Model_1.full”中提取整体刚度矩阵

/AUX2 FILE,'Model_1',full HBMAT, 'Stiffness_mat', dat, , ASCII, STIFF, YES, YES HBMAT, 'Mass_mat', dat, ,ASCII, MASS, YES, YES FINISH

其中,Model_1需要改为自己路径下的.full文件名。Stiffness代表生成刚度矩阵K,Mass代表生成结构整体质量矩阵。

文件解释

此时,我们的工作路径下生成了Stiffness_mat.dat文件和Stiffness_mat.mapping文件。文件可直接用记事本打开。 Stiffness_mat.mapping文件中列含义:第一列为方程编号,即带宽优化后矩阵的行/列编号;第二列和第三列分别指定与矩阵某一行/列对应的节点编号和自由度标签。 在这里插入图片描述 Stiffness_mat.dat文件含义。 第一行为文件内容的说明,指出该文件为ANSYS二进制文件导出的刚度矩阵,存储格式为Harwell-Boeing format。 第二行包含五个整数:第一个“98857”说明文件中具有98857个数据行;第二个数字“12961”说明数据的前12961行(文件的6-12966行)给定矩阵非零元素(对角线元素)的列索引指针(注意不是列索引),该数字等于自由度数加1;第三个整数“36468”指出文件中接下来的36468行给定非零元素的行索引;第四个整数“12960”指出文件接下来的12960行给出矩阵非零元素1。

预处理

将Stiffness_mat.dat文件打开后,它的完整内容从上到下可以划分为三部分,这个很容易就区分出来了。我们要的是第二和第三部分。新建一个xlsx文件,命名为dat文件。按照下面图所示,把Stiffness_mat.dat的内容复制过来。 在这里插入图片描述 在运算之前检查一下最后面,数一下有几个数连续,记为count。 在这里插入图片描述

2制作结构刚度矩阵(python实现)

直接附python代码

import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_excel(r'\dat文件.xlsx',sheet_name='dat文件',header=None) def stiffness(p,q,count): '''p为`Stiffness_mat.dat`文件第二行第3个数,q为第二行最后一个数''' df_list=np.array(df.iloc[:p,0]).squeeze().tolist() result=[] n=1 for i in range(1,p,1): if df_list[i]>df_list[i-1]: result.append(n) else: result.append(n) n=n+1 result.append(0) for i in range(count): result[-i-1]=df_list[-i-1] df_result=pd.DataFrame(np.zeros((q,q))) for i in range(p): x=df.iloc[i,0] y=result[i] df_result.iloc[int(x)-1,int(y)-1]=df.iloc[i,3] k_full=df_result+df_result.T for i in range(q): k_full.iloc[i,i]=df_result.iloc[i,i] return k_full stiffness(36468,12960,6).to_csv(r'\结构刚度矩阵.csv',index=False,header=None) Note

以上方法大多数情况通用。有个别特殊情况,需要对result手动编号。这个时候更改函数输出为result,手动调整最后几个特殊情况的数,再运行后续代码。 在这里插入图片描述

http://feacat.com/article1/ANSYS%20%E4%B8%AD%E6%95%B4%E4%BD%93%E5%88%9A%E5%BA%A6%E7%9F%A9%E9%98%B5%E7%9A%84%E8%BE%93%E5%87%BA%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89%EF%BC%9A%E5%AD%90%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%88%86%E6%9E%90.html ↩︎



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