第二章有限元法的基本原理

第二章有限元法的基本原理

有限元法吸取了有限差分法中的离散处理内核，又继承了变分计算中选择试探函数并对区域积分的合理方法。有限元法的理论基础是加权余量法和变分原理，因此这里首先介绍加权余量法和变分原理。

2.1等效积分形式与加权余量法

加权余量法的原理是基于微分方程等效积分的提法，同时它也是求解线性和非线性微分方程近似解的一种有效方法。在有限元分析中，加权余量法可以被用于建立有限元方程，但加权余量法本身又是一种独立的数值求解方法。

2.1.1 微分方程的等效积分形式

工程或物理学中的许多问题，通常是以未知场函数应满足的微分方程和边界条件的形式提出来的，可以一般地表示为未知函数u应满足微分方程组

A1(u)A(u)A2(u)0 （在内） （2-1）



域可以是体积域、面积域等，如图2-1所示。同时未知函数u还应满足边界条件

B1(u)B(u)B2(u)0 （在内） （2-2）



要求解的未知函数u可以是标量场（例如压力或温度），也可以是几个变量组成的向量场（例如位移、应变、应力等）。A，B是表示对于独立变量（例如空间坐标、时间坐标等）的微分算子。微分方程数目应和未知场函数的数目相对应，因此，上述微分方程可以是单个的方程，也可以是一组方程。所以在以上两式中采用了矩阵形式。

以二维稳态的热传导方程为例，其控制方程和定解条件如下：

A()(k)(k)q0 （在内） （2-3） xxyy

0B()0kn（在上）（在q上） （2-4）

这里表示温度（在渗流问题中对应压力）；k是流度或热传导系数（在渗流问题中对应流度K/）；和是边界上温度和热流的给定值（在渗流问题中分别对应边界上的压力和边界上的流速）；n是有关边界的外法线方向；q是源密度（在渗流问题中对应井的产量）。

在上述问题中，若k和q只是空间位置的函数时，问题是线性的。若k和q是及其导数的函数时，问题则是非线性的。

由于微分方程组（2-1）在域中每一点都必须为零，因此就有



其中 VTA(u)d(v1A1(u)v2A2(u))d0 （2-5） 

v1Vv2 （2-6）



其中V是函数向量，它是一组和微分方程个数相等的任意函数。

式（2-5）是与微分方程组（2-1）完全等效的积分形式。我们可以说，若积分方程对于任意的V都能成立，则微分方程（2-1）必然在域内任一点都得到满足。同理，假如边界条件（2-2）亦同时在边界上每一点都得到满足，对于一组任意函数，下式应当成立



因此积分形式 (u)d(1B1(u)2B2(u))d0 

VTA(u)dTB(u)d0 

对于所有的V和都成立是等效于满足微分方程（2-1）和边界条件（2-2）。我们把（2-7）式称为微分方程的等效积分形式。

2.1.2等效积分的“弱”形式

在一般情况下，对（2-7）式进行分部积分得到另一种形式：

CT(v)D(u)dET()F(u)d0 （2-8） 

其中C，D，E，F是微分算子，它们中所包含的导数的阶数较（2-7）式的低，这样对函数u只需要求较低阶的连续性就可以了。在（2-8）式中降低连续性要求是以提高V和的连续性要求为代价的，由于原来对V和（在（2-7）式中）并无连续性要求，但是适当提高对其连续性的要求并不困难，因为它们是可以选择的已知函数。这种降低对函数u连续性要求的作法在近似计算中，尤其是在有限单元法中是十分重要的。（2-8）式称为微分方程

（2-1）和边界条件（2-2）式的等效积分“弱”形式。值得指出的是，从形式上看“弱”形式对函数u的连续性要求降低了，但对实际的物理问题却常常较原始的微分方程更逼近真正解，因为原始微分方程往往对解提出了过分“平滑”的要求。

2.1.3 加权余量法

在求解域中，若场函数u是精确解，则在域中任一点都满足微分方程（2-1）式，同时在边界 上任一点都满足边界条件（2-2）式，此时等效积分形式（2-7）式或（2-8）式必然严格地得到满足。但是对于复杂的实际问题，这样的精确解往往是很难找到的，因此人们需要设法找到具有一定精度的近似解。

对于微分方程（2-1）式和边界条件（2-2）式所表达的物理问题，未知场函数u可以采用近似函数来表示。近似函数是一族带有待定参数的已知函数，一般形式是

uNiaiNa （2-9）

i1n

其中，ai是待定参数；Ni是试探函数（或称基函数、形函数），为已知函数，它取自完全的函数序列，是线性独立的。所谓完全的函数系列是指任一函数都可以用此序列表示。近似解通常选择使之满足强制边界条件和连续性的要求。例如当未知函数u是压力时，可取近似解

uN1u1N2u2NnunNiui

i1n

其中ai是待定参数，共有n个。

显然，在通常n取有限项数的情况下近似解是不能精确满足微分方程（2-1）式和边界条件（2-2）的，它们将产生残差R及

A(Na)R;BA(Na)

残差R及亦称为余量。在（2-7）式中我们用个规定的函数来代替任意函数v及，即

uN1u1N2u2NnunNiui

i1n

可以得到近似的等效积分形式

WjA(Na)djB(Na)d0(j1~n) （2-10）

亦可以写成余量的形式

WjRdj0(j1~n) （2-11）

（2-10）式或（2-11）式的意义是通过选择待定系数ai，强迫余量在某种平均意义下等于零。Wj和j称为权函数。余量的加权积分为零就得到了一组求解方程，用以求解近似解

的待定系数a，从而得到原问题的近似解答。求解方程（2-10）的展开形式是

W1A(Na)d1B(Na)d0 

22WA(Na)dB(Na)d0 



WA(Na)dB(Na)d0 nn

其中若微分方程组A的个数为m1，边界条件B的个数为m2，则权函数Wj(j1,,n)是m1阶的函数列阵，j(j1,,n)是m2阶的函数列阵。

当近似函数所取试探函数的项数n越多，近似解的精度将越高。当项数n趋于无穷时，近似解将收敛于精确解。

对应于等效积分“弱”形式（2-8）式，同样可以得到它的近似形式

CT(Wj)D(Na)dET(j)F(Na)d0(j1,,n) （2-12）

采用使余量的加权积分为零来求得微分方程近似解的方法称为加权余量法。加权余量法是求微分方程近似解的一处种有效方法。常用的权函数的选择有以下几种：

（1）配点法，这种方法相当于简单地强迫余量在域内n个点上等于零；

（2）子域法，该方法的实质是强迫余量在n个子域j的积分为零；

（3）最小二乘法，此方法实质是使得近似解和权函数组成的泛函取最小值；

（4）力矩法，该方法是强迫余量的各次矩等于零，通常又称此法为积分法；

（5）伽辽金法（Galerkin）。

加权余量法可以用于广泛的方程类型，选择不同的权函数，可以产生不同的加权余量法；通过采用等效积分的“弱”形式，可以降低对近似函数连续性要求当近似函数满足连续性和完备性要求、试探函数的项数不断增加时，近似解可趋近于精确解。由于Galerkin具有广泛的适用性，因此，下面简单介绍其基本原理：

取WjNj，在边界上jWjNj，即简单地利用近似解的试探函数序列作为权函数。近似积分形式可以写成

NjA(Niai)dNjB(Niai)d0TT

i1i1nn(j1,,n) （2-13）

为 的变分u由（2-9）式，可以定义近似解u

N1a1N2a2Nnan u

其中ai是完全任意的。（2-13）式可更简洁地表示为





TA(u)duTB(u)d0 u对于近似积分的“弱”形式（2-12）式则有 )D(u)dET(u)F(u)d0 CT(u

我们将会看到，在很多情况下，采用伽辽金法得到的求解方程的系数矩阵是对称的，这是在用加权余量法建立有限元格式时几乎毫无例外地采用伽辽金法的主要原因，而且当存在相应的泛函时，伽辽金法与变分法往往导致同样的结果。

2.2变分原理

讨论一个连续介质问题的变分原理首先要建立一个标量泛函，它由积分形式确定

Fu,,dEu,,d （2-14） xx

其中，u是未知函数，F和E是特定的算子，是求解域，是的边界。称为未知函数的泛函，它随函数u的变化而变化。连续介质问题的解u使泛函对于微小的变化u取驻值，即泛函的“变化”等于零

0 （2-15）

这种求得连续介质问题解的方法称为变分原理或变分法。

如前所述，连续介质问题中经常存在着和微分方程及边界条件不同的，但却是等价的表达形式，变分原理是另一种表达连续介质问题的积分表达形式。在用微分公式表达时，问题的求解过程是对具有已知边界条件的微分方程或微分方程组进行积分。在经典的变分原理表达中，问题的求解过程是寻求使得具有一定已知边界条件的泛函（或泛函系）取驻值的未知函数（或函数系）。这两种表达形式是等价的，一方面满足微分方程及边界条件的函数将使泛函取极值或驻值，另一方面从变分的角度来看，使泛函取极值或驻值的函数正是满足问题的控制微分方程和边界条件的解。

应注意到，经常有些物理问题可以直接用变分原理的形式来叙述，如表述力学体系平衡问题的最小位能原理和最小余能原理等，但是并非所有以微分方程表达的连续介质问题都存在这种变分原理。

研究表明，原问题等效积分的Galerkin提法等效于它的变分原理，即原问题的微分方程和边界条件等效于泛函的变分等于零，亦即泛函取驻值。反之，如果泛函取驻值则等效于满足问题的微分方程和边界条件，而泛函可以通过原问题的等效积分的Galerkin提法而得到。Galerkin法的适用性比变分原理要强，原因是对于有的微分方程很难找到。

对应的泛函或根本找不到泛函，这时变分原理不适用，但Galerkin法仍然适用。

如前所述，无论是加权余量法还是变分原理，虽然可以得到微分程的近似解，但是由于它是在全求解域中定义近似函数，因此实际应用中会遇到两方面的困难

（1）在求解域比较复杂的情况下，选取满足边界条件的试探函数，往往会产生难以克制的困难，甚至有时做不到。

（2）为了提高近似解的精度，需要增加待定参数，即增加试探函数的项数，这就增加了求解的繁杂性。而且由于试探函数定义于全域，因此不可能根据问题的要求，在求解域的不同部位对试探函数提出不同精度的要求，往往由于局部精度的要求使整个问题的求解增加许多困难。

变分有限元法和加权余量有限元法就是分别以变分原理和加权余量法为理论基础，通过对求解区域进行单元剖分，把整个的求解区域剖分成有限的小区域子域，然后在子域内定义近似函数（近似解），因此称为变分有限元法和加权余量有限元法。变分有限元法和加权余量有限元法虽然在本质上与变分法和加权余量法是类似的，但由于近似函数在子域（单元）上定义，因此可以克服上述两方面的困难，并由于和现代计算机技术的结合，使得有限元法成为对物理、力学以及其它科学技术领域问题进行分析、求解的有效工具。 uu

2.3 有限元方法的一般步骤

在有限元法中，把所研究的连续介质表示为一些小部分（称为有限元）的集合。这些单元可认为是一些称为结点的指定结合点处彼此连接的。这些结点通常是置于单元的边界上，并认为相邻单元就是在这些边界上与它相连接的。由于不知道连续介质内部的场变量（在固体力学中如位移、应力，在渗流问题中如压力、饱和度）真实的变化，因此，我们假设有限元内场变量的变化可以用一种简单的函数来近似。这些近似函数（也称为插值模式）可由场变量在结点处的值确定。当对整个连续介质写出场方程组（如平衡方程组）时，新的未知量就是场变量的结点值。求解场方程组（通常以矩阵方程形式表示），即得到场变量的结点值。一旦知道了这些结点值，则可由近似函数确定整个单元集合体的场变量。

有限元法求解一般的连续介质问题时，总是依次逐步进行的。以与时间无关的物理问题为例，说明有限元法的基本步骤见图2-2。

（1）结构或求解域的离散化。有限元法的第一步，是把求解域分割成许多小部分或称为单元，因而对于一个具体的有限元分析问题，首先要用适当的有限元把结构进行剖分，并确定单元的数量、类型、大小和布置。

（2）选择适当的插值模式。由于在任意给定的约束作用下，问题的准确解为未知，因此，我们假设用单元内的一些适当解来近似未知解。从计算的观点看，假设的解必须简单，而且应当满足一定的收敛性要求。通常，把解的插值模式取为多项式形式。

（3）单元分析。即进行单元刚度矩阵和载荷向量的推导。根据假设的插值模式，利用平衡条件或适当的变分原理，就可以推导出单元e的刚度矩阵Ke和载荷向量Fe，形成单元平衡方程。

KePeFe

（4）总体合成。集合各单元方程以得到总的平衡方程（组）。由于结构是由若干个有限元组成的，因此，应当把各个单元刚度矩阵和载荷向量按适当方式进行集合，从而建立如下形式的总的平衡方程：

KPF

其中，K称为集合刚度矩阵，或称总体刚度矩阵；P是整体结构的结点参数向量，F是它的结点载荷向量。在不同领域的问题中，P所代表的物理量含意不同，如在固体力学问题中P代表结点处的位移，在渗流力学问题中P代表结点处的压力，在热学问题中P代表结点处的温度。

图2-2 有限元分析的一般过程

（5）引入约束条件。在总体平衡方程的基础上，按问题的边界条件修改总的平衡方程。考虑了边界条件后，可以把平衡方程表示为



（6）方程求解。对上述方程进行求解，对于线性问题可以很容易地解出向量P，而对非线性问题则要经过一系列的步骤才能求得解答，每一步都要对刚度矩阵K和载荷向量F进行修正。

（7）计算其它参数。在直接求得结点变量后，可由此计算其它参数，对于渗流问题可求压力梯度和流量对于热学问题，可求温度梯度和传热量如对于固体力学问题，可求应变和应力等。