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MEF Aplicado à Dinâmica

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Academic year: 2021

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(1)

MEF Aplicado à Dinâmica

Problemas de dinâmica estrutural são representados por equações do tipo:

[ ]

M

{ }

U

+

[ ]

C

{ }

U

+

[ ]{ } { }

K

U

=

F

com as condições iniciais:

0

;

U

U

0

U

V

=

=

dt

d

.

A matriz C é denominada matriz de amortecimento e as demais matrizes já foram definidas

anteriormente. Todo sistema mecânico linear tem seu comportamento dinâmico representado pela

equação acima.

Análise Modal

A análise modal permite calcular as freqüências de ressonância e modos de vibrar da

estrutura. Para isso, a estrutura é considerada em vibração livre sem levar em conta a matriz de

amortecimento, obtendo-se a equação:

[ ]

M

{ }

U

+

[ ]{ }

K

U

=

0

Substituindo

{ } { }

U

(

t

)

=

Y

e

iωt

e

i

=

1

obtém-se:

[ ]

M

( ) { }

i

ω

2

Y

e

iωt

+

[ ]

K

{ }

Y

e

iωt

=

0

[

ω

2

[ ] [ ]

M

+

K

]

{ }

Y

=

0

onde

ω

é denominado freqüência de ressonância e {Y} o modo de vibrar correspondente.

Quando o amortecimento é considerado utiliza-se a hipótese de Rayleigh:

[ ]

C

[ ]

M

[ ]

K

ω

β

αω

+

=

e a equação modal fica:

[ ]

M

{ }

U

+

[ ]

C

{ }

U

+

[ ]{ }

K

U

=

0

Substituindo

{ } { }

U

(

t

)

=

Y

e

iωt

e

i

=

1

obtém-se:

[ ] [ ]

[

K

+

i

β

K

]{ }

Y

=

ω

2

[

[ ]

M

i

α

[ ]

M

]{ }

Y

A equação modal pode ser resolvida usando o comando apropriado no SCILAB ou

MATLAB. A seguir é apresentado um programa em MATLAB que calcula as freqüências de

ressonância e os modos de vibrar da viga mostrada na figura abaixo. O comando do MATLAB que

realiza a análise modal é o comando “

eig”.

(2)

%Construção do modelo de elementos finitos Nx = input('número de nós = ');

leng = input('comprimento da barra = '); EI = 1; A = 1; Row = 1; Row = Row * A; Nelx = Nx - 1; X= [ ]; for i = 1:Nx

X(i) = leng * (i - 1) / Nelx; end

%construindo a matriz de massa e rigidez SK = zeros (2 * Nx);

SM = zeros (2 * Nx); Ske = zeros (4); Sme = zeros (4); for Nel = 1:Nelx

L = X(Nel + 1) - X(Nel); i1 = Nel; i2 = Nel + 1; Ske(1,1) = 12*EI/L^3; Sme(1,1) = 13*L*Row/35; Ske(1,2) = 6 * EI / L ^ 2; Sme(1,2) = 11 * L ^2 * Row / 210; Ske(1,3) = -12 * EI / L ^ 3; Sme(1,3) = 9 * L * Row / 70; Ske(1,4) = 6 * EI / L ^ 2; Sme(1,4) = -13 * L ^2 * Row / 420; Ske(2,1) = 6 * EI / L ^ 2; Sme(2,1) = 11 * L ^2 * Row / 210; Ske(2,2) = 4 * EI / L; Sme(2,2) = L ^3 * Row / 105; Ske(2,3) = -6 * EI / L ^ 2; Sme(2,3) = 13 * L ^2 * Row / 420; Ske(2,4) = 2 * EI / L; Sme(2,4) = - (L^3*Row)/140; Ske(3,1) = -12 * EI / L ^ 3; Sme(3,1) = 9 * L * Row / 70; Ske(3,2) = -6 * EI / L ^ 2; Sme(3,2) = 13 * L ^2 * Row / 420; Ske(3,3) = 12 * EI / L ^ 3; Sme(3,3) = 13 * L * Row / 35; Ske(3,4) = -6 * EI / L ^ 2; Sme(3,4) = -11 * L ^2 * Row / 210; Ske(4,1) = 6 * EI / L ^ 2; Sme(4,1) = -13 * L ^2 * Row / 420; Ske(4,2) = 2 * EI / L; Sme(4,2) = - L ^3 * Row / 140; Ske(4,3) = -6 * EI / L ^ 2; Sme(4,3) = -11 * L ^2 * Row / 210;

(3)

Sme(4,4) = L ^3 * Row / 105;

SK(2*i1-1:2*i2,2*i1-1:2*i2)=SK(2*i1-1:2*i2,2*i1-1:2*i2)+Ske; SM(2*i1-1:2*i2,2*i1-1:2*i2)=SM(2*i1-1:2*i2,2*i1-1:2*i2)+Sme; end

%condições de contorno (suporte simples) SK(:,1)=zeros(2*Nx,1); SK(1,:)=zeros(1,2*Nx); SK (1,1)=1; SK(:,2*Nx-1)=zeros(2*Nx,1); SK(2*Nx-1,:)=zeros(1,2*Nx); SK(2*Nx-1,2*Nx-1)=1; SM(:,1)=zeros(2*Nx,1); SM(1,:)=zeros(1,2*Nx); SM(1,1)=1; SM(:,2*Nx-1)=zeros(2*Nx,1); SM(2*Nx-1,:)=zeros(1,2*Nx); SM(2*Nx-1,2*Nx-1)=1;

% Problema de autovalor. Os autovetores são normalizados de forma que a norma seja 1

[D,R]=eig(SK,SM)

%reescalando os autovetores tal que X'*SM*X=I for i = 1:2*Nx

valuei=D(:,i)'*SM*D(:,i); D(:,i)=D(:,i)/sqrt(valuei); end

%plota os modos de vibração for i = 1:2*Nx

i

xf = [ ]; Df = [ ]; ipx = 20;

for Nel = 1:Nelx

de(1) = D(2*Nel-1,i); de(2) = D(2*Nel,i); de(3) = D(2*Nel+1,i); de(4) = D(2*Nel+2,i); for ip = 1:ipx+1 L = X(Nel+1)-X(Nel); S= L*(ip-1)/ipx; N(1)=1-3*S^2/L^2+2*S^3/L^3; N(2)=S-2*S^2/L+S^3/L^2; N(3)=3*S^2/L^2-2*S^3/L^3; N(4)=-S^2/L+S^3/L^2; Df(ipx*(Nel-1)+ip)=de*N'; xf(ipx*(Nel-1)+ip)=X(Nel)+S; end end plot(xf,Df) title('autovetor') xlabel('D') ylabel('deflexao') pause end %**********************************************************************

(4)

Em softwares comerciais (como o ADINA ou ANSYS) é considerado também o efeito de

inércia da rotação da seção da viga. Esse efeito é representado pelo acréscimo de termos na matriz de

massa da viga que são função do “raio de giração” da seção. A dedução da inclusão desse efeito está

além do escopo desse curso, no entanto para o aluno poder comparar suas simulações utilizando a

rotina acima com as simulações realizadas no ADINA ou ANSYS, a matriz de massa do elemento de

viga na rotina acima deve ser alterada para:

[ ]

+

+

+

+

+

+

+

+

=

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

15

2

105

1

10

210

11

30

1

140

1

10

420

13

10

210

11

5

6

35

13

10

420

13

5

6

70

9

30

1

140

1

10

420

13

15

2

105

1

10

210

11

10

420

13

5

6

70

9

10

210

11

5

6

35

13

rg

L

L

rg

L

rg

L

L

rg

L

L

rg

L

L

rg

L

rg

L

L

rg

rg

L

L

rg

L

rg

L

L

rg

L

L

rg

L

L

rg

L

rg

L

L

rg

AL

e

ρ

M

onde:

A

I

(5)

Análise Transiente

A análise transiente consiste em encontrar a resposta da estrutura quando sujeita a um

carregamento que varia no tempo de forma não-periódica ,como por exemplo, uma pancada na

estrutura. Existem várias métodos para resolver esse problema, um dos mais usados são baseados no

método de diferenças finitas sendo chamados de métodos de integração direta. Entre os métodos de

integração direta o mais popular é o método de Newmark

β

.

Método Newmark

ββββ

Esse método é baseado na aproximação do deslocamento, velocidade e aceleração:

[ ]{ } [ ]{ } [ ]{ } { }

{ } { }

{ }

{

(

){ }

{ }

}

{ } { }

1

{

(

){ } { }

1

}

1 2 1 1 1 1 1

1

2

2

1

2

+ + + + + + + +

+

+

=

+

+

+

=

=

+

+

n n n n n n n n n n n n n

t

t

t

a

a

v

v

a

a

v

d

d

f

d

K

v

C

a

M

γ

γ

β

β

Assim a aceleração no passo n+1 pode ser calculada como:

[ ]

{ }

[ ]

(

{ }

{

(

){ } { }

}

)

[ ]

{ }

{ }

{

(

){ }

{ }

} { }

[ ]

{ }

1

{ }

1 1 1 2 1 1

ˆ

ˆ

2

2

1

2

1

+ + + + + +

=

=

+

+

+

+

+

+

+

+

+

n n n n n n n n n n n

t

t

t

f

a

M

f

a

a

v

d

K

a

a

v

C

a

M

β

β

γ

γ

onde:

[ ]

M

ˆ

=

[ ]

M

+

t

γ

[ ]

C

+

t

2

β

[ ]

K

{ }

n+

=

{ }

n+

[ ]

(

{ }

n

+

(

){ }

n

)

[ ]

{ }

n

+

{ }

n

+

(

){ }

n

t

t

t

a

K

d

v

a

v

C

f

f

γ

1

2

β

2

1

ˆ

2 1 1

Assim, calculando-se {an+1} obtém-se a velocidade {vn+1} e o deslocamento {dn+1}. Em n=0

utilizam-se as condições iniciais de velocidade e deslocamento

{ } { } { }

v

0

=

v

0

;

d

0

=

{ }

d

0

, e assumindo

que a equação dinâmica também seja satisfeita no início, obtém-se:

[ ]{ } [ ]{ } [ ]{ } { } { } [ ] { } [ ]{ } [ ]{ }

(

0 0 0

)

1 0 0 0 0 0

C

v

K

d

f

a

M

f

C

v

K

d

a

M

+

+

=

=

(6)

Método da aceleração média constante:

{ }

[

{ } { }

1

]

2

1

2

1

;

4

1

+

+

=

=

=

γ

a

a

n

a

n

β

Método da aceleração linear:

2

1

;

6

1

=

=

γ

β

Método Fox-Goodwin:

2

1

;

12

1

=

=

γ

β

Método de Diferença Central:

2

1

;

0

=

=

γ

β

Uma modificação do método Newmark

β

é o método

α

Método

αααα

Ao invés de usarmos:

[ ]

M

{ }

a

n+1

+

[ ]

C

{ }

v

n+1

+

[ ]

K

{ } { }

d

n+1

=

f

n+1

utiliza-se:

[ ]

M

{ } (

a

n+1

+

1

+

α

)

[ ]

C

{ }

v

n+1

α

[ ]

C

{ } (

v

n

+

1

+

α

)

[ ]

K

{ }

d

n+1

α

[ ]

K

{ } (

d

n

=

1

+

α

){ } { }

f

n+1

α

f

n

onde:

α

β

(

α

)

γ

(

1

2

α

)

2

1

;

1

4

1

;

0

,

3

1

2

=

=

A seguir é apresentado um programa em MATLAB que realiza a análise transiente para a

viga mostrada na figura abaixo usando o método Newmark

β

. Viga tem comprimento 1.

%Construção do modelo de elementos finitos Nx = input('número de nós = ');

leng = input('comprimento da barra = '); EI = 1; A = 1; Row = 1; Row = Row * A; Nelx = Nx - 1; X= [ ]; for i = 1:Nx

X(i) = leng * (i - 1) / Nelx; end

(7)

tinterval = input ('tempo final = ');

nstep = input ('numero de passos de integração = '); beta = 0.25;

ganma = 0.5;

dt = tinterval / nstep;

%construindo a matriz de massa e rigidez SK = zeros (2 * Nx); SM = zeros (2 * Nx); d = zeros (2 * Nx,1); v = zeros (2 * Nx,1); a = zeros (2 * Nx,1); Ske = zeros (4); Sme = zeros (4); for Nel = 1:Nelx

L = X(Nel + 1) - X(Nel); i1 = Nel; i2 = Nel + 1; Ske(1,1) = 12 * EI / L ^ 3; Sme(1,1) = 13 * L * Row / 35; Ske(1,2) = 6 * EI / L ^ 2; Sme(1,2) = 11 * L ^2 * Row / 210; Ske(1,3) = -12 * EI / L ^ 3; Sme(1,3) = 9 * L * Row / 70; Ske(1,4) = 6 * EI / L ^ 2; Sme(1,4) = -13 * L ^2 * Row / 420; Ske(2,1) = 6 * EI / L ^ 2; Sme(2,1) = 11 * L ^2 * Row / 210; Ske(2,2) = 4 * EI / L; Sme(2,2) = L ^3 * Row / 105; Ske(2,3) = -6 * EI / L ^ 2; Sme(2,3) = 13 * L ^2 * Row / 420; Ske(2,4) = 2 * EI / L; Sme(2,4) = - L ^3 * Row / 140; Ske(3,1) = -12 * EI / L ^ 3; Sme(3,1) = 9 * L * Row / 70; Ske(3,2) = -6 * EI / L ^ 2; Sme(3,2) = 13 * L ^2 * Row / 420; Ske(3,3) = 12 * EI / L ^ 3; Sme(3,3) = 13 * L * Row / 35; Ske(3,4) = -6 * EI / L ^ 2; Sme(3,4) = -11 * L ^2 * Row / 210; Ske(4,1) = 6 * EI / L ^ 2; Sme(4,1) = -13 * L ^2 * Row / 420; Ske(4,2) = 2 * EI / L; Sme(4,2) = - L ^3 * Row / 140; Ske(4,3) = -6 * EI / L ^ 2; Sme(4,3) = -11 * L ^2 * Row / 210; Ske(4,4) = 4 * EI / L; Sme(4,4) = L ^3 * Row / 105;

SK(2 * i1 - 1:2 * i2, 2 * i1 -1: 2 * i2) = SK(2 * i1 - 1:2 * i2, 2 * i1 -1: 2 * i2) + Ske;

SM(2 * i1 1:2 * i2, 2 * i1 1: 2 * i2) = SM(2 * i1 1:2 * i2, 2 * i1 -1: 2 * i2) +Sme + (dt ^2) * beta * Ske;

end

%condições de contorno (suporte simples) SK( :,1) = zeros (2 * Nx,1);

SK( 1,: ) = zeros (1,2 * Nx); SK (1,1) = 1;

(8)

SK( 2 * Nx - 1,: ) = zeros (1,2 * Nx); SK (2 * Nx - 1, 2 * Nx - 1) = 1; SM( :,1) = zeros (2 * Nx,1); SM( 1,: ) = zeros (1,2 * Nx); SM (1,1) = 1; SM( :,2 * Nx - 1) = zeros (2 * Nx,1); SM( 2 * Nx - 1,: ) = zeros (1,2 * Nx); SM (2 * Nx - 1, 2 * Nx - 1) = 1; SMI = inv(SM); resp= [ ]; for it = 1:nstep Time = (it - 1) *dt; F = zeros ( 2 * Nx,1); F(13) = sin(5 * Time); Fn = F-SK*(d+dt*v+0.5*(dt^2)*(1-2*beta)*a); an=SMI*Fn;

d = d + dt * v + 0.5*(dt ^2) * ((1 - 2 * beta) * a + 2 * beta * an); v = v + dt * ((1 - ganma) * a + ganma * an);

a = an; resp(it,1) = d(13); resp(it,2) = v(13); resp(it,3) = a(13); xf = [ ]; Df = [ ]; ipx = 20;

for Nel = 1:Nelx

de(1) = d(2*Nel - 1); de(2) = d(2*Nel); de(3) = d(2*Nel + 1) de(4) = d(2*Nel + 2); for ip = 1:ipx + 1 L = X(Nel + 1) - X(Nel); S= L * (ip - 1) / ipx; N(1) = 1 - 3 * S ^2 / L ^ 2 +2 * S ^3 / L ^ 3; N(2) = S - 2 * S ^2 / L + S ^3 / L ^ 2; N(3) = 3 * S ^2 / L ^ 2 - 2 * S ^3 / L ^ 3; N(4) = - S ^2 / L + S ^3 / L ^ 2;

Df(ipx * (Nel - 1) + ip) = de * N'; xf(ipx * (Nel - 1) + ip) = X(Nel) + S; end end plot(xf,Df) title('deflexao') xlabel('X') ylabel('d') end plot(resp); %**********************************************************************

Para testar o programa utilize um número de nós igual à 10, tempo final igual à 2s e número

de passos de integração igual à 100.

Da mesma forma como na análise modal, para o aluno obter resultados com a rotina acima

que possam ser comparáveis aos resultados obtidos utilizando-se um software comercial (ADINA ou

ANSYS, por exemplo), a matriz de massa do elemento deve ser acrescida dos termos de inércia

como descrito no ítem anterior.

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