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Adaptive load incremental step in large increment method for elastoplastic problems

Autores: Cui, Baorang; Zhang, Jingxiu; Ma, Yong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Adaptive load incremental step in large increment method for elastoplastic problems


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Método de elementos finitos basado en fuerzas
Método de incrementos grandes
Problemas de no linealidad de material
Paso incremental de carga adaptativa
Proceso iterativo
Precisión computacional

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 22

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Como método de elementos finitos basado en fuerzas (FEM), el método de grandes incrementos (LIM) muestra ventajas únicas en problemas de no linealidad de materiales. En LIM para el análisis de no linealidad de materiales, el paso incremental de carga adaptativo es un paso fundamental para su aplicación exitosa. En este trabajo, se propone una estrategia para refinar automáticamente el paso incremental de carga en el marco de LIM. El paso incremental de carga adaptativo es un proceso iterativo basado en todo el proceso de carga, y la ubicación y cantidad de pasos incrementales post-refinados se determinan por el error a posteriori de energía en los pasos incrementales pre-refinados. Además, los resultados iterativos de los pasos incrementales pre-refinados pueden utilizarse como valor inicial para calcular el resultado de los pasos incrementales post-refinados, lo que mejoraría significativamente la precisión y eficiencia computacional. La estrategia se demuestra utilizando un ejemplo bidimensional con un modelo de material de endurecimiento bilineal bajo carga cíclica, lo que verifica la precisión y eficiencia de la estrategia en LIM. En comparación con el FEM basado en desplazamientos, que se basa en un enfoque incremental paso a paso derivado de la teoría del flujo, el paso incremental de carga adaptativo basado en todo el proceso de carga de LIM puede evitar los errores acumulativos causados por el enfoque paso a paso en la etapa global y puede cuantificar la precisión de los resultados. Este trabajo proporciona una guía para la aplicación práctica de LIM en problemas no lineales.

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