有限元中三角形的一些积分公式

有限元中三角形的相关积分公式

x y xy xy 平面中, 通过三个点 ( x i , y i ) , ( x j , y j ) , ( x m , y m ) (x_i, y_i), (x_j, y_j), (x_m, y_m) (xi,yi),(xj,yj),(xm,ym) 定义一个三角形, 令坐标原点位于其中心(或者重心),即
x i + x j + x m 3 = y i + y j + y m 3 = 0 \frac{x_i + x_j + x_m}{3} = \frac{y_i + y_j + y_m}{3} = 0 3xi+xj+xm=3yi+yj+ym=0
针对整个三角形区域的一些重要积分公式有:

∫ d x d y = 1 2 ∣ 1 x i y i 1 x j y j 1 x m y m ∣ = Δ = 三角形面积 \int dxdy = \frac{1}{2} \begin{vmatrix} 1 & x_i & y_i \\ 1 & x_j & y_j \\ 1 & x_m & y_m \end{vmatrix} = \Delta = 三角形面积 dxdy=21 111xixjxmyiyjym =Δ=三角形面积

∫ x d x d y = ∫ y d x d y = 0 \int x dxdy = \int y dxdy = 0 xdxdy=ydxdy=0

∫ x 2 d x d y = Δ 12 ( x i 2 + x j 2 + x m 2 ) \int x^2 dxdy = \frac{\Delta}{12}(x_i^2 + x_j^2 + x_m^2) x2dxdy=12Δ(xi2+xj2+xm2)

∫ y 2 d x d y = Δ 12 ( y i 2 + y j 2 + y m 2 ) \int y^2 dxdy = \frac{\Delta}{12}(y_i^2 + y_j^2 + y_m^2) y2dxdy=12Δ(yi2+yj2+ym2)

∫ x y d x d y = Δ 12 ( x i y i + x j y j + x m y m ) \int xy dxdy = \frac{\Delta}{12}(x_iy_i + x_jy_j + x_my_m) xydxdy=12Δ(xiyi+xjyj+xmym)

<think>嗯,用户想了解如何在MATLAB中实现三角形单元有限元法的高斯积分。首先,我需要回忆一下有限元方法中高斯积分的基本概念。高斯积分用于数值积分,特别是在计算刚度矩阵和载荷向量时。对于三角形单元,通常需要使用二维的高斯积分点,这和高斯点在三角形区域内的位置和权重有关。 用户可能已经知道有限元法的基本步骤,比如网格划、单元刚度矩阵计算、组装总体刚度矩阵等,但现在具体的问题是如何进行高斯积分。我需要先确定三角形单元的高斯积分点和权重。比如,对于一次积分可能需要一个点,二次可能需要三个点,三次可能需要四个点等等。不同的积分阶数对应不同的精度,用户可能需要根据具体问题选择适当的阶数。 接下来,我需要考虑如何在MATLAB中实现这些积分点。可能需要查找或编写一个生成三角形高斯积分点和权重的函数。例如,参考常见的积分点表,如Hammer积分点或其他标准积分点。然后,对于每个积分点,计算形函数的导数,进而得到雅可比矩阵和行列式,用于坐标变换。 用户可能需要示例代码,所以需要提供一个清晰的代码结构。比如,先定义高斯积分点和权重,然后在每个积分点上循环计算积分值。同时,可能需要解释如何将局部坐标映射到全局坐标,以及如何处理雅可比矩阵的行列式。 另外,用户提到的三角形单元可能是指线性三角形单元(三个节点),也可能是二次单元(六个节点),但通常基础的是线性单元。需要确认形函数及其导数的表达式是否正确。例如,线性三角形单元的形函数通常是基于面积坐标的。 还需要注意刚度矩阵的计算,例如对于平面应力问题,需要材料矩阵D,应变矩阵B,然后积分B^T D B乘以雅可比行列式和权重。这部可能需要详细说明,特别是如何将各个步骤组合起来。 用户可能遇到的困难包括正确生成积分点、处理坐标变换时的雅可比矩阵计算,以及确保积分的数值稳定性。可能需要提醒用户检查雅可比行列式的正负,避免出现负体积的情况。 此外,引用用户提供的参考资料中的内容,比如在刚度矩阵组装时使用连接矩阵存储单元节点编号,可能相关。用户之前提到过直接使用MATLAB的右除算子解方程,但这里的问题集中在积分,所以可能不需要涉及解器部。 最后,生成的相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何选择积分阶数、如何处理高阶单元、误差析等。这些问题可以帮助用户进一步深入学习。</think>### 如何使用 MATLAB 实现三角形单元有限元法中的高斯积分 #### 1. 高斯积分原理 在三角形单元有限元法中,高斯积分用于计算刚度矩阵和载荷向量的数值积分。对于二维三角形域,积分点坐标 $(ξ_i, η_i)$ 和权重 $w_i$ 需满足归一化条件。例如,1阶高斯积分(1个点)和3阶高斯积分(3个点)的公式如下[^3]: $$ \int_{0}^{1} \int_{0}^{1-ξ} f(ξ,η) \, dη \, dξ ≈ \sum_{i=1}^{n} w_i f(ξ_i, η_i) $$ #### 2. 实现步骤 **a. 定义高斯积分点和权重** 以3阶高斯积分(精度为2次多项式)为例,积分点坐标和权重为: ```matlab % 三角形单元高斯积分参数 (3点) gauss_points = [1/6, 1/6; 2/3, 1/6; 1/6, 2/3]; % (ξ,η) gauss_weights = [1/3, 1/3, 1/3]; % 权重 ``` **b. 形函数及其导数** 线性三角形单元(3节点)的形函数为: $$ \begin{cases} N_1 = 1 - ξ - η \\ N_2 = ξ \\ N_3 = η \end{cases} $$ 其导数矩阵 $\mathbf{B}$(应变-位移关系)为: ```matlab dN_dxi = [-1, 1, 0; % ∂N/∂ξ -1, 0, 1]; % ∂N/∂η ``` **c. 雅可比矩阵计算** 全局坐标 $(x,y)$ 与局部坐标 $(ξ,η)$ 的关系为: $$ x = \sum N_i x_i, \quad y = \sum N_i y_i $$ 雅可比矩阵 $\mathbf{J}$ 和行列式 $|\mathbf{J}|$: ```matlab J = dN_dxi * [x1, y1; x2, y2; x3, y3]; % 节点坐标矩阵 detJ = det(J); ``` **d. 积分计算** 以刚度矩阵 $\mathbf{K}^e$ 为例: $$ \mathbf{K}^e = \sum_{i=1}^{n} w_i \mathbf{B}^T \mathbf{D} \mathbf{B} |\mathbf{J}| $$ 对应代码: ```matlab Ke = zeros(6,6); % 平面问题每个节点2自由度 D = E/(1-nu^2) * [1, nu, 0; nu, 1, 0; 0, 0, (1-nu)/2]; % 平面应力弹性矩阵 for i = 1:length(gauss_weights) xi = gauss_points(i,1); eta = gauss_points(i,2); w = gauss_weights(i); % 计算B矩阵 B = (1/detJ) * [dN_dxi(1,1), 0, dN_dxi(1,2), 0, dN_dxi(1,3), 0; 0, dN_dxi(2,1), 0, dN_dxi(2,2), 0, dN_dxi(2,3); dN_dxi(2,1), dN_dxi(1,1), dN_dxi(2,2), dN_dxi(1,2), dN_dxi(2,3), dN_dxi(1,3)]; Ke = Ke + (B' * D * B) * w * detJ; end ``` #### 3. 完整流程示例 ```matlab % 定义单元节点坐标 (示例) nodes = [0, 0; 1, 0; 0, 1]; % 三角形顶点坐标 (x1,y1; x2,y2; x3,y3) % 高斯积分参数 [gauss_points, gauss_weights] = getTriangleGaussPoints(3); % 自定义函数 % 计算单元刚度矩阵 Ke = computeTriangleStiffness(nodes, D, gauss_points, gauss_weights); % 组装到全局矩阵 global_K = assembleGlobalMatrix(global_K, Ke, connectivity); ``` #### 4. 关键问题说明 - **积分阶数选择**:根据被积函数次数选择,例如线性形函数对应1阶积分即可精确积分刚度矩阵[^1]。 - **雅可比行列式**:需保证 $|\mathbf{J}| > 0$,否则单元畸变会导致计算错误。 - **边界条件处理**:与梁单元类似,需在组装后施加约束[^2]。
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