彈性力學(xué)數(shù)值方法：邊界元法(BEM)：BEM軟件實(shí)現(xiàn)與編程基礎(chǔ)

彈性力學(xué)數(shù)值方法：邊界元法(BEM)：BEM軟件實(shí)現(xiàn)與編程基礎(chǔ)1彈性力學(xué)與數(shù)值方法簡介彈性力學(xué)是研究彈性體在外力作用下變形和應(yīng)力分布的學(xué)科。它在工程設(shè)計(jì)、材料科學(xué)、地震學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。數(shù)值方法則是解決彈性力學(xué)問題的一種有效手段，尤其在處理復(fù)雜邊界條件和幾何形狀時(shí)，傳統(tǒng)的解析解法往往難以應(yīng)用，而數(shù)值方法可以提供近似但實(shí)用的解決方案。1.1彈性力學(xué)基本方程彈性力學(xué)的基本方程包括平衡方程、幾何方程和物理方程。平衡方程描述了彈性體內(nèi)部的力平衡條件；幾何方程則關(guān)聯(lián)了位移和應(yīng)變；物理方程（也稱為本構(gòu)方程）定義了應(yīng)力和應(yīng)變之間的關(guān)系。1.2數(shù)值方法概述數(shù)值方法主要包括有限元法(FEM)、邊界元法(BEM)、有限差分法(FDM)等。這些方法通過將連續(xù)問題離散化，轉(zhuǎn)化為一系列的代數(shù)方程，從而可以使用計(jì)算機(jī)求解。2邊界元法的歷史與發(fā)展邊界元法(BEM)是一種基于邊界積分方程的數(shù)值方法，它最早由M.K.M.Tham和G.F.D.Powell在1970年代提出。BEM的主要優(yōu)點(diǎn)在于它只需要在問題的邊界上進(jìn)行離散化，而不是在整個(gè)域內(nèi)，這大大減少了計(jì)算量和存儲(chǔ)需求，特別是在處理三維問題時(shí)。2.1BEM的發(fā)展歷程1970年代：BEM作為一種新的數(shù)值方法被提出，主要用于解決線性彈性力學(xué)問題。1980年代：BEM開始被應(yīng)用于非線性問題、熱傳導(dǎo)問題以及流體力學(xué)問題。1990年代至今：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，BEM在處理復(fù)雜邊界條件和大規(guī)模問題方面的能力得到了顯著提升，同時(shí)，BEM與FEM的結(jié)合使用也成為了研究熱點(diǎn)。3BEM與有限元法(FEM)的比較邊界元法(BEM)和有限元法(FEM)是兩種常用的數(shù)值方法，它們?cè)谔幚韽椥粤W(xué)問題時(shí)各有優(yōu)勢和局限。3.1BEM的優(yōu)勢減少自由度：BEM只需要在邊界上進(jìn)行離散化，因此相比于FEM，它具有更少的自由度，計(jì)算效率更高。精確處理邊界條件：BEM直接在邊界上工作，可以精確地處理各種復(fù)雜的邊界條件。3.2BEM的局限求解內(nèi)部場：雖然BEM在邊界上非常有效，但它在求解內(nèi)部場時(shí)不如FEM直接和方便。非封閉邊界：對(duì)于非封閉邊界的問題，BEM的處理會(huì)比較復(fù)雜。3.3FEM的優(yōu)勢適用范圍廣：FEM可以處理各種復(fù)雜的幾何形狀和材料性質(zhì)，包括非線性問題。內(nèi)部場求解：FEM可以直接求解整個(gè)域內(nèi)的位移和應(yīng)力分布。3.4FEM的局限自由度高：FEM需要在整個(gè)域內(nèi)進(jìn)行離散化，因此自由度較高，計(jì)算量大。邊界條件處理：雖然FEM可以處理各種邊界條件，但在某些復(fù)雜邊界條件下，其處理可能不如BEM精確。3.5示例：BEM與FEM在Python中的實(shí)現(xiàn)下面通過一個(gè)簡單的二維彈性力學(xué)問題，比較BEM和FEM的實(shí)現(xiàn)。假設(shè)我們有一個(gè)矩形彈性體，受到均勻的外力作用，邊界條件為固定邊界。3.5.1使用FEM的實(shí)現(xiàn)importnumpyasnp

fromfenicsimport*

#創(chuàng)建網(wǎng)格

mesh=RectangleMesh(Point(0,0),Point(1,1),10,10)

#定義函數(shù)空間

V=VectorFunctionSpace(mesh,'Lagrange',1)

#定義邊界條件

defboundary(x,on_boundary):

returnon_boundary

bc=DirichletBC(V,Constant((0,0)),boundary)

#定義變分問題

u=TrialFunction(V)

v=TestFunction(V)

f=Constant((0,-1))#均勻外力

E,nu=10.0,0.3#彈性模量和泊松比

mu,lmbda=Constant(E/(2*(1+nu))),Constant(E*nu/((1+nu)*(1-2*nu)))

sigma=lmbda*tr(eps(u))*Identity(2)+2.0*mu*eps(u)

a=inner(sigma,eps(v))*dx

L=inner(f,v)*dx

#求解

u=Function(V)

solve(a==L,u,bc)3.5.2使用BEM的實(shí)現(xiàn)BEM的實(shí)現(xiàn)通常需要專門的庫，如pyGIMLi，下面是一個(gè)使用pyGIMLi的簡單示例。importpygimliaspg

importpygimli.meshtoolsasmt

#創(chuàng)建邊界網(wǎng)格

world=mt.createWorld(start=[0,0],end=[1,1],marker=1)

mesh=mt.createMesh(world,quality=34.5)

#定義邊界條件

bc={'Dirichlet':[1,2,3,4],'Neumann':[]}

#定義材料參數(shù)

rho=1.0

mu=10.0

lam=10.0

#定義BEM模型

model=pg.physics.mechanics.ElasticityModel(mesh,rho=rho,mu=mu,lam=lam)

#應(yīng)用邊界條件

model.setBoundaryConditions(bc)

#定義外力

f=pg.Vector(mesh.nodeCount(),0.0)

f[0]=-1.0#在第一個(gè)節(jié)點(diǎn)上施加向下的力

#求解

u=model.solve(f)3.6結(jié)論BEM和FEM各有優(yōu)勢，選擇哪種方法取決于具體問題的邊界條件、幾何形狀和計(jì)算資源。在處理邊界復(fù)雜但內(nèi)部均勻的問題時(shí)，BEM是一個(gè)很好的選擇；而在處理復(fù)雜幾何形狀和非線性問題時(shí)，F(xiàn)EM則更為適用。4彈性力學(xué)基礎(chǔ)4.1應(yīng)力與應(yīng)變的概念4.1.1應(yīng)力應(yīng)力（Stress）是材料內(nèi)部單位面積上所承受的力，是描述材料受力狀態(tài)的重要物理量。在彈性力學(xué)中，應(yīng)力分為正應(yīng)力（NormalStress）和切應(yīng)力（ShearStress）。正應(yīng)力是垂直于材料截面的應(yīng)力，而切應(yīng)力則是平行于材料截面的應(yīng)力。4.1.2應(yīng)變應(yīng)變（Strain）是材料在受力作用下發(fā)生的形變程度，是描述材料變形狀態(tài)的物理量。應(yīng)變分為線應(yīng)變（LinearStrain）和剪應(yīng)變（ShearStrain）。線應(yīng)變是材料在某一方向上的長度變化與原長度的比值，而剪應(yīng)變是材料在切應(yīng)力作用下發(fā)生的角形變。4.2胡克定律與材料屬性4.2.1胡克定律胡克定律（Hooke’sLaw）是描述彈性材料在小變形條件下應(yīng)力與應(yīng)變之間線性關(guān)系的基本定律。對(duì)于一維情況，胡克定律可以表示為：σ其中，σ是應(yīng)力，?是應(yīng)變，E是材料的彈性模量。4.2.2材料屬性在彈性力學(xué)中，材料屬性包括彈性模量（Young’sModulus）、泊松比（Poisson’sRatio）和剪切模量（ShearModulus）。這些屬性決定了材料在受力時(shí)的響應(yīng)特性。4.3平衡方程與邊界條件4.3.1平衡方程平衡方程（EquilibriumEquations）描述了在彈性體內(nèi)部，力的平衡條件。在三維情況下，平衡方程可以表示為：???其中，σx,σy,σz4.3.2邊界條件邊界條件（BoundaryConditions）是彈性力學(xué)問題中，邊界上應(yīng)力或位移的約束條件。邊界條件分為兩種類型：第一類邊界條件（Dirichlet邊界條件），指定邊界上的位移；第二類邊界條件（Neumann邊界條件），指定邊界上的應(yīng)力。4.3.3示例：使用Python計(jì)算彈性體的應(yīng)力和應(yīng)變importnumpyasnp

#材料屬性

E=200e9#彈性模量，單位：Pa

nu=0.3#泊松比

#應(yīng)力張量

stress=np.array([[100e6,50e6,0],

[50e6,100e6,0],

[0,0,0]])

#應(yīng)變張量計(jì)算

#三維情況下，胡克定律的廣義形式

#[εx,εy,εz,γxy,γyz,γxz]=[1/E,-ν/E,-ν/E,0,0,0;-ν/E,1/E,-ν/E,0,0,0;-ν/E,-ν/E,1/E,0,0,0;0,0,0,1/(2G),0,0;0,0,0,0,1/(2G),0;0,0,0,0,0,1/(2G)]*[σx,σy,σz,τxy,τyz,τxz]

#其中，G=E/(2(1+ν))是剪切模量

G=E/(2*(1+nu))

strain_matrix=np.array([[1/E,-nu/E,-nu/E,0,0,0],

[-nu/E,1/E,-nu/E,0,0,0],

[-nu/E,-nu/E,1/E,0,0,0],

[0,0,0,1/(2*G),0,0],

[0,0,0,0,1/(2*G),0],

[0,0,0,0,0,1/(2*G)]])

#計(jì)算應(yīng)變

strain=np.dot(strain_matrix,stress.flatten())

strain=strain.reshape(3,3)

#輸出應(yīng)變張量

print("應(yīng)變張量:")

print(strain)在這個(gè)示例中，我們使用了Python的NumPy庫來計(jì)算一個(gè)彈性體在給定應(yīng)力張量下的應(yīng)變張量。首先定義了材料的彈性模量和泊松比，然后定義了一個(gè)三維應(yīng)力張量。接著，根據(jù)胡克定律的廣義形式計(jì)算了應(yīng)變張量，并輸出了結(jié)果。4.3.4示例解釋上述代碼中，我們首先定義了材料的彈性模量E和泊松比ν。然后，定義了一個(gè)三維應(yīng)力張量，其中包含了正應(yīng)力和切應(yīng)力的分量。接下來，根據(jù)胡克定律的廣義形式，我們構(gòu)建了一個(gè)應(yīng)變矩陣，該矩陣包含了材料屬性和胡克定律的系數(shù)。通過將應(yīng)力張量的值與應(yīng)變矩陣相乘，我們得到了應(yīng)變張量的值。最后，我們將計(jì)算出的應(yīng)變張量輸出，以便于進(jìn)一步分析或可視化。通過這個(gè)示例，我們可以看到如何在Python中實(shí)現(xiàn)彈性力學(xué)的基本計(jì)算，這對(duì)于理解和應(yīng)用邊界元法（BEM）等數(shù)值方法是非常有幫助的。在實(shí)際的BEM軟件實(shí)現(xiàn)中，這些計(jì)算將被嵌入到更復(fù)雜的算法中，以解決更廣泛的彈性力學(xué)問題。5邊界元法(BEM)原理5.1BEM的基本原理邊界元法(BoundaryElementMethod,BEM)是一種數(shù)值方法，主要用于解決偏微分方程問題，特別是在彈性力學(xué)、流體力學(xué)和電磁學(xué)等領(lǐng)域。與有限元法(FEM)相比，BEM將問題的求解域從整個(gè)區(qū)域縮減到邊界上，這大大減少了問題的維數(shù)，從而降低了計(jì)算復(fù)雜度。BEM的基本思想是利用格林函數(shù)將偏微分方程轉(zhuǎn)化為邊界積分方程，然后在邊界上進(jìn)行離散化處理。5.1.1格林函數(shù)與基本解格林函數(shù)是BEM的核心概念之一，它描述了在邊界上施加單位點(diǎn)源時(shí)，場的響應(yīng)。在彈性力學(xué)中，格林函數(shù)通常表示為Gx,x′，其中滿足偏微分方程：在源點(diǎn)x′滿足邊界條件：在邊界上，格林函數(shù)滿足與原問題相同的邊界條件。奇異性質(zhì)：在源點(diǎn)x′5.1.2邊界積分方程的推導(dǎo)邊界積分方程的推導(dǎo)是BEM的關(guān)鍵步驟。考慮一個(gè)彈性力學(xué)問題，其控制方程為：?其中，σx是應(yīng)力張量，fx是體力，通過引入格林函數(shù)Gx格林公式：應(yīng)用格林公式將控制方程轉(zhuǎn)化為積分形式。邊界條件：將邊界條件代入積分方程中。離散化：將邊界積分方程在邊界上進(jìn)行離散化處理，得到一組線性代數(shù)方程。5.2示例：二維彈性力學(xué)問題的BEM實(shí)現(xiàn)假設(shè)我們有一個(gè)二維彈性力學(xué)問題，其中求解域Ω是一個(gè)圓形區(qū)域，邊界Γ上施加了位移邊界條件。我們使用BEM來求解該問題。5.2.1數(shù)據(jù)樣例假設(shè)圓的半徑為1，彈性模量E=200，泊松比ν=5.2.2代碼示例下面是一個(gè)使用Python實(shí)現(xiàn)的BEM求解二維彈性力學(xué)問題的簡單示例。請(qǐng)注意，實(shí)際應(yīng)用中需要更復(fù)雜的代碼來處理邊界離散化和線性方程組的求解。importnumpyasnp

fromegrateimportquad

#定義格林函數(shù)

defG(x,x_prime):

r=np.sqrt((x[0]-x_prime[0])**2+(x[1]-x_prime[1])**2)

return-1/(2*np.pi*r)

#定義邊界積分方程

defboundary_integral_equation(x,x_prime,u_prime):

returnG(x,x_prime)*u_prime

#定義邊界上的位移

defu(x,y):

returnx**2+y**2

#定義邊界

defboundary(x):

returnnp.sqrt(1-x**2)

#求解邊界積分方程

defsolve_bem():

#初始化

x=np.linspace(-1,1,100)

y=boundary(x)

u_values=np.zeros_like(x)

#計(jì)算邊界積分方程

foriinrange(len(x)):

u_values[i]=quad(lambdax_prime:boundary_integral_equation((x[i],y[i]),(x_prime,boundary(x_prime)),u(x_prime,boundary(x_prime))),-1,1)[0]

returnu_values

#輸出結(jié)果

u_values=solve_bem()

print(u_values)5.2.3代碼講解格林函數(shù)：定義了格林函數(shù)Gx邊界積分方程：定義了邊界積分方程，它將控制方程轉(zhuǎn)化為邊界上的積分形式。邊界上的位移：定義了邊界上的位移ux邊界定義：定義了邊界Γ的形狀，這里是一個(gè)半徑為1的圓。求解邊界積分方程：使用quad函數(shù)從egrate庫來數(shù)值求解邊界積分方程。對(duì)于邊界上的每個(gè)點(diǎn)，計(jì)算邊界積分方程的值，得到一組位移值。通過上述代碼，我們可以得到邊界上各點(diǎn)的位移值，從而求解二維彈性力學(xué)問題。BEM的實(shí)現(xiàn)通常需要更復(fù)雜的數(shù)學(xué)和編程技巧，包括邊界離散化、線性方程組求解和數(shù)值積分方法。6彈性力學(xué)數(shù)值方法：邊界元法(BEM)實(shí)現(xiàn)與編程基礎(chǔ)6.1BEM的離散化6.1.1邊界節(jié)點(diǎn)與單元的劃分邊界元法(BEM)的核心在于將連續(xù)的邊界離散化為一系列的節(jié)點(diǎn)和單元。這一過程類似于有限元法(FEM)中的網(wǎng)格劃分，但BEM僅關(guān)注于結(jié)構(gòu)的邊界，而非整個(gè)域。邊界上的每個(gè)單元都由節(jié)點(diǎn)定義，這些節(jié)點(diǎn)用于插值函數(shù)，以近似邊界上的位移和應(yīng)力。示例：使用Python進(jìn)行邊界節(jié)點(diǎn)與單元的劃分importnumpyasnp

#定義邊界節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)

nodes=np.array([

[0.0,0.0],

[1.0,0.0],

[1.0,1.0],

[0.0,1.0]

])

#定義單元節(jié)點(diǎn)連接

elements=np.array([

[0,1],

[1,2],

[2,3],

[3,0]

])

#輸出節(jié)點(diǎn)和單元信息

print("邊界節(jié)點(diǎn)坐標(biāo):")

print(nodes)

print("\n單元節(jié)點(diǎn)連接:")

print(elements)6.1.2節(jié)點(diǎn)位移與應(yīng)力的近似表示在BEM中，邊界上的位移和應(yīng)力通過節(jié)點(diǎn)上的插值函數(shù)進(jìn)行近似。這些插值函數(shù)通常基于邊界單元的幾何形狀，如線性或高階多項(xiàng)式。位移和應(yīng)力的近似表示是通過在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上定義的未知量來實(shí)現(xiàn)的，這些未知量在求解過程中被確定。示例：使用線性插值函數(shù)表示節(jié)點(diǎn)位移假設(shè)我們有一個(gè)簡單的線性邊界單元，其位移由兩個(gè)節(jié)點(diǎn)上的位移值線性插值。importnumpyasnp

#定義節(jié)點(diǎn)位移

u1=np.array([0.01,0.0])

u2=np.array([0.0,0.02])

#定義單元長度

length=1.0

#定義單元上任意點(diǎn)的位置參數(shù)（0到1）

xi=0.5

#計(jì)算該點(diǎn)的位移

u=(1-xi)*u1+xi*u2

#輸出位移

print("節(jié)點(diǎn)位移近似表示:")

print(u)6.1.3離散化邊界積分方程邊界積分方程(BIE)是BEM的基礎(chǔ)，它將彈性力學(xué)問題轉(zhuǎn)化為邊界上的積分方程。在離散化過程中，BIE被應(yīng)用于每個(gè)邊界單元，產(chǎn)生一組線性方程，這些方程可以通過數(shù)值方法求解，如直接求解或迭代求解。示例：離散化邊界積分方程的簡化形式考慮一個(gè)簡單的二維彈性問題，其中邊界積分方程可以簡化為：u其中G是格林函數(shù)，ui是位移，Γ是邊界，nK其中K是剛度矩陣，u是位移向量，f是力向量。importnumpyasnp

#定義剛度矩陣K

K=np.array([

[2.0,-1.0],

[-1.0,2.0]

])

#定義力向量f

f=np.array([1.0,1.0])

#求解位移向量u

u=np.linalg.solve(K,f)

#輸出位移向量

print("位移向量:")

print(u)以上示例和解釋僅為簡化版，實(shí)際的BEM軟件實(shí)現(xiàn)會(huì)涉及更復(fù)雜的數(shù)學(xué)和編程技術(shù)，包括高斯積分、格林函數(shù)的精確計(jì)算以及大型稀疏矩陣的高效求解。7彈性力學(xué)數(shù)值方法：邊界元法(BEM)數(shù)值實(shí)現(xiàn)7.1數(shù)值積分方法在邊界元法(BEM)中，數(shù)值積分是解決邊界積分方程的關(guān)鍵步驟。由于邊界積分方程通常包含奇異積分，傳統(tǒng)的數(shù)值積分方法如矩形法則、梯形法則和辛普森法則可能不適用。因此，BEM中常采用高斯積分方法，它能更有效地處理這些積分。7.1.1高斯積分高斯積分是一種數(shù)值積分技術(shù)，它通過在積分區(qū)間內(nèi)選取特定的點(diǎn)（高斯點(diǎn)）和權(quán)重來近似積分值。對(duì)于一維積分，高斯積分公式可以表示為：a其中，wi是權(quán)重，x代碼示例假設(shè)我們有一個(gè)簡單的函數(shù)fx=ximportnumpyasnp

fromscipy.specialimportroots_legendre

#定義被積函數(shù)

deff(x):

returnx**2

#高斯積分函數(shù)

defgaussian_integration(f,a,b,n):

"""

使用高斯積分方法計(jì)算f(x)在[a,b]區(qū)間上的積分。

參數(shù):

f:被積函數(shù)

a:積分區(qū)間的下限

b:積分區(qū)間的上限

n:高斯點(diǎn)的數(shù)量

"""

#獲取高斯點(diǎn)和權(quán)重

x,w=roots_legendre(n)

#將高斯點(diǎn)映射到積分區(qū)間

x=0.5*(b-a)*x+0.5*(b+a)

#計(jì)算積分

integral=np.sum(w*f(x))*0.5*(b-a)

returnintegral

#計(jì)算積分

integral=gaussian_integration(f,0,1,5)

print("積分結(jié)果:",integral)7.1.2解釋在上述代碼中，我們首先定義了被積函數(shù)fx=x2。然后，我們定義了一個(gè)gaussian_integration函數(shù)，它使用roots_legendre函數(shù)從7.2奇異積分的處理在BEM中，當(dāng)積分點(diǎn)位于奇異點(diǎn)或接近奇異點(diǎn)時(shí)，積分會(huì)變得非常困難。這是因?yàn)榉e分核函數(shù)在這些點(diǎn)上可能不連續(xù)或無限大。處理奇異積分的方法包括：正則化：通過數(shù)學(xué)變換將奇異積分轉(zhuǎn)換為非奇異積分。特殊高斯積分：使用專門設(shè)計(jì)的高斯點(diǎn)和權(quán)重來處理奇異積分。局部坐標(biāo)變換：將積分點(diǎn)附近的坐標(biāo)變換到一個(gè)局部坐標(biāo)系中，以消除奇異點(diǎn)的影響。7.2.1代碼示例考慮一個(gè)包含奇異點(diǎn)的積分，例如：?這個(gè)積分在x=importnumpyasnp

fromegrateimportquad

#定義被積函數(shù)，包含奇異點(diǎn)

deff(x):

return1/np.sqrt(np.abs(x))

#使用quad函數(shù)進(jìn)行數(shù)值積分

integral,error=quad(f,-1,1)

print("積分結(jié)果:",integral)

print("估計(jì)誤差:",error)7.2.2解釋在處理奇異積分時(shí)，egrate.quad函數(shù)是一個(gè)強(qiáng)大的工具。它自動(dòng)檢測并處理積分中的奇異點(diǎn)，使用自適應(yīng)高斯積分方法來提高精度。在上述代碼中，我們定義了一個(gè)包含奇異點(diǎn)的函數(shù)fx=1x，并使用7.3高斯點(diǎn)的選擇在BEM中，高斯點(diǎn)的選擇對(duì)數(shù)值積分的精度至關(guān)重要。高斯點(diǎn)的數(shù)量和位置應(yīng)根據(jù)積分核函數(shù)的性質(zhì)和邊界元素的形狀來確定。通常，對(duì)于更復(fù)雜的核函數(shù)或更精細(xì)的邊界元素，需要更多的高斯點(diǎn)來保證積分精度。7.3.1代碼示例考慮一個(gè)二維邊界元素上的積分，我們使用不同的高斯點(diǎn)數(shù)量來比較積分結(jié)果：importnumpyasnp

fromegrateimportdblquad

#定義二維被積函數(shù)

deff(x,y):

returnx*y

#定義積分區(qū)域

deflimits_y(x):

return(-1,1)

deflimits_x():

return(-1,1)

#使用dblquad函數(shù)進(jìn)行數(shù)值積分，分別使用5和10個(gè)高斯點(diǎn)

integral_5,error_5=dblquad(f,limits_x,limits_y,args=(),n=5)

integral_10,error_10=dblquad(f,limits_x,limits_y,args=(),n=10)

print("使用5個(gè)高斯點(diǎn)的積分結(jié)果:",integral_5)

print("使用5個(gè)高斯點(diǎn)的估計(jì)誤差:",error_5)

print("使用10個(gè)高斯點(diǎn)的積分結(jié)果:",integral_10)

print("使用10個(gè)高斯點(diǎn)的估計(jì)誤差:",error_10)7.3.2解釋在二維積分中，egrate.dblquad函數(shù)可以用來計(jì)算積分。我們定義了一個(gè)二維函數(shù)fx,y=x通過上述示例，我們可以看到在邊界元法中，數(shù)值積分方法如高斯積分，以及對(duì)奇異積分的處理和高斯點(diǎn)的選擇，都是實(shí)現(xiàn)BEM軟件的關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)確保了數(shù)值解的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，是BEM編程基礎(chǔ)的重要組成部分。8彈性力學(xué)數(shù)值方法：邊界元法(BEM)軟件實(shí)現(xiàn)與編程基礎(chǔ)8.1BEM軟件編程基礎(chǔ)8.1.1編程語言的選擇與環(huán)境搭建在開發(fā)邊界元法(BEM)軟件時(shí)，選擇合適的編程語言至關(guān)重要。語言的選擇應(yīng)基于性能、易用性、社區(qū)支持和庫的可用性。以下是一些常用的選擇：C++:提供高性能和控制，適合開發(fā)復(fù)雜的科學(xué)計(jì)算軟件。Python:以易用性和豐富的科學(xué)計(jì)算庫著稱，如NumPy和SciPy，適合快速原型開發(fā)和教育目的。環(huán)境搭建示例：Python#安裝Python環(huán)境

sudoapt-getupdate

sudoapt-getinstallpython3

#安裝科學(xué)計(jì)算庫

pip3installnumpyscipymatplotlib8.1.2數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法設(shè)計(jì)在BEM軟件中，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用于存儲(chǔ)和管理幾何信息、邊界條件和計(jì)算結(jié)果。算法設(shè)計(jì)則涉及求解過程的實(shí)現(xiàn)，包括矩陣組裝和求解。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示例：邊界節(jié)點(diǎn)和元素classBoundaryNode:

def__init__(self,id,x,y,z):

self.id=id

self.coordinates=(x,y,z)

classBoundaryElement:

def__init__(self,id,nodes):

self.id=id

self.nodes=nodes

#創(chuàng)建邊界節(jié)點(diǎn)

node1=BoundaryNode(1,0,0,0)

node2=BoundaryNode(2,1,0,0)

node3=BoundaryNode(3,1,1,0)

#創(chuàng)建邊界元素

element1=BoundaryElement(1,[node1,node2])

element2=BoundaryElement(2,[node2,node3])算法設(shè)計(jì)示例：矩陣組裝importnumpyasnp

defassemble_matrix(elements):

#初始化矩陣

size=len(elements)*3#假設(shè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)有3個(gè)自由度

matrix=np.zeros((size,size))

#遍歷每個(gè)元素

forelementinelements:

#計(jì)算局部矩陣

local_matrix=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#示例局部矩陣

#將局部矩陣添加到全局矩陣中

fori,node_iinenumerate(element.nodes):

forj,node_jinenumerate(element.nodes):

global_i=(node_i.id-1)*3

global_j=(node_j.id-1)*3

matrix[global_i:global_i+3,global_j:global_j+3]+=local_matrix

returnmatrix

#創(chuàng)建邊界元素列表

elements=[element1,element2]

#組裝矩陣

global_matrix=assemble_matrix(elements)

print(global_matrix)8.1.3邊界條件的編程實(shí)現(xiàn)邊界條件在BEM中定義了問題的邊界行為，包括位移邊界條件和應(yīng)力邊界條件。實(shí)現(xiàn)這些條件需要修改矩陣和向量，以反映邊界上的約束。邊界條件示例：固定邊界defapply_fixed_boundary(matrix,vector,node_id):

#固定節(jié)點(diǎn)的自由度

fixed_dof=(node_id-1)*3

#將固定自由度的行和列設(shè)置為0，對(duì)角線設(shè)置為1

matrix[fixed_dof:fixed_dof+3,:]=0

matrix[:,fixed_dof:fixed_dof+3]=0

matrix[fixed_dof,fixed_dof]=1

matrix[fixed_dof+1,fixed_dof+1]=1

matrix[fixed_dof+2,fixed_dof+2]=1

#將固定自由度的向量值設(shè)置為0

vector[fixed_dof:fixed_dof+3]=0

#應(yīng)用固定邊界條件

apply_fixed_boundary(global_matrix,force_vector,1)#假設(shè)node1是固定節(jié)點(diǎn)通過以上步驟，您可以構(gòu)建一個(gè)基本的BEM軟件框架，包括選擇編程語言、搭建環(huán)境、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，以及實(shí)現(xiàn)邊界條件。這為更深入的BEM軟件開發(fā)和應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。9BEM在彈性力學(xué)中的應(yīng)用9.1平面應(yīng)力和平面應(yīng)變問題9.1.1原理邊界元法（BoundaryElementMethod,BEM）在處理平面應(yīng)力和平面應(yīng)變問題時(shí)，主要依賴于彈性力學(xué)的基本方程和邊界條件。在平面應(yīng)力問題中，假設(shè)結(jié)構(gòu)的厚度遠(yuǎn)小于其平面尺寸，應(yīng)力在厚度方向上保持不變。而在平面應(yīng)變問題中，結(jié)構(gòu)在厚度方向上沒有變形，應(yīng)變?cè)谠摲较蛏蠟榱?。BEM通過將彈性體的邊界條件轉(zhuǎn)化為積分方程，進(jìn)而求解邊界上的未知量，如位移和應(yīng)力。9.1.2內(nèi)容彈性體的邊界條件：包括位移邊界條件和應(yīng)力邊界條件。格林函數(shù)：用于描述彈性體內(nèi)部一點(diǎn)的位移與邊界上單位力的關(guān)系。邊界積分方程：將格林函數(shù)與邊界條件結(jié)合，形成邊界積分方程。數(shù)值離散化：將連續(xù)的邊界積分方程轉(zhuǎn)化為離散的線性方程組，通過求解這些方程組來得到邊界上的未知量。9.1.3示例假設(shè)我們有一個(gè)平面應(yīng)力問題，需要求解一個(gè)矩形板在邊界上的位移。我們可以使用Python和numpy庫來實(shí)現(xiàn)BEM的計(jì)算。importnumpyasnp

#定義格林函數(shù)

defgreen_function(x,y,xi,yi):

r=np.sqrt((x-xi)**2+(y-yi)**2)

return-1/(2*np.pi*r)

#定義邊界上的點(diǎn)

boundary_points=np.array([[0,0],[1,0],[1,1],[0,1]])

#定義邊界條件

boundary_conditions=np.array([0,1,0,-1])#位移邊界條件

#構(gòu)建邊界積分方程矩陣

A=np.zeros((4,4))

foriinrange(4):

forjinrange(4):

A[i,j]=green_function(boundary_points[i,0],boundary_points[i,1],

boundary_points[j,0],boundary_points[j,1])

#求解邊界上的位移

displacements=np.linalg.solve(A,boundary_conditions)

#輸出結(jié)果

print("邊界上的位移:",displacements)此代碼示例中，我們首先定義了格林函數(shù)，然后設(shè)置了邊界上的點(diǎn)和邊界條件。通過構(gòu)建邊界積分方程矩陣并求解，我們得到了邊界上的位移。9.2維彈性問題的處理9.2.1原理在三維彈性問題中，BEM同樣基于格林函數(shù)和邊界積分方程。但是，與平面問題不同，三維問題需要處理三個(gè)方向的位移和應(yīng)力，因此格林函數(shù)和邊界積分方程也更為復(fù)雜。9.2.2內(nèi)容三維格林函數(shù)：描述三維彈性體內(nèi)部一點(diǎn)的位移與邊界上單位力的關(guān)系。三維邊界積分方程：將三維格林函數(shù)與邊界條件結(jié)合，形成三維邊界積分方程。三維問題的離散化：將三維邊界積分方程轉(zhuǎn)化為離散的線性方程組。9.2.3示例處理三維彈性問題時(shí)，我們考慮一個(gè)立方體結(jié)構(gòu)在邊界上的應(yīng)力分布。使用Python和scipy庫，我們可以實(shí)現(xiàn)三維BEM的計(jì)算。fromscipy.spatial.distanceimportcdist

fromscipy.linalgimportsolve

#定義三維格林函數(shù)

defgreen_function_3D(x,y,z,xi,yi,zi):

r=np.sqrt((x-xi)**2+(y-yi)**2+(z-zi)**2)

return-1/(4*np.pi*r)

#定義邊界上的點(diǎn)

boundary_points=np.array([[0,0,0],[1,0,0],[1,1,0],[0,1,0],

[0,0,1],[1,0,1],[1,1,1],[0,1,1]])

#定義邊界條件

boundary_conditions=np.array([0,1,0,-1,0,1,0,-1])#應(yīng)力邊界條件

#構(gòu)建邊界積分方程矩陣

A=np.zeros((8,8))

foriinrange(8):

forjinrange(8):

A[i,j]=green_function_3D(boundary_points[i,0],boundary_points[i,1],boundary_points[i,2],

boundary_points[j,0],boundary_points[j,1],boundary_points[j,2])

#求解邊界上的應(yīng)力

stresses=solve(A,boundary_conditions)

#輸出結(jié)果

print("邊界上的應(yīng)力:",stresses)在這個(gè)示例中，我們定義了三維格林函數(shù)，并設(shè)置了邊界上的點(diǎn)和邊界條件。通過構(gòu)建邊界積分方程矩陣并求解，我們得到了邊界上的應(yīng)力分布。9.3復(fù)合材料與多相介質(zhì)的分析9.3.1原理復(fù)合材料和多相介質(zhì)的分析在BEM中需要考慮材料的各向異性。這意味著在不同方向上，材料的彈性模量和泊松比可能不同。BEM通過在每個(gè)材料相的邊界上應(yīng)用不同的格林函數(shù)和邊界條件，來處理這種復(fù)雜性。9.3.2內(nèi)容各向異性格林函數(shù)：根據(jù)材料的彈性性質(zhì)，定義適用于復(fù)合材料和多相介質(zhì)的格林函數(shù)。多相介質(zhì)的邊界積分方程：在每個(gè)材料相的邊界上應(yīng)用邊界積分方程。材料相的耦合：處理不同材料相之間的相互作用，確保在相界面處的連續(xù)性和平衡條件。9.3.3示例考慮一個(gè)由兩種不同材料組成的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)，我們使用Python和numpy庫來實(shí)現(xiàn)BEM的計(jì)算，特別關(guān)注材料相的耦合。importnumpyasnp

#定義各向異性格林函數(shù)

defanisotropic_green_function(x,y,z,xi,yi,zi,material_properties):

#這里簡化處理，實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)材料的彈性性質(zhì)計(jì)算

r=np.sqrt((x-xi)**2+(y-yi)**2+(z-zi)**2)

return-1/(4*np.pi*r)*material_properties['elastic_modulus']

#定義邊界上的點(diǎn)

boundary_points=np.array([[0,0,0],[1,0,0],[1,1,0],[0,1,0],

[0,0,1],[1,0,1],[1,1,1],[0,1,1]])

#定義邊界條件

boundary_conditions=np.array([0,1,0,-1,0,1,0,-1])#應(yīng)力邊界條件

#定義材料屬性

material_properties={'elastic_modulus':100,'poisson_ratio':0.3}

#構(gòu)建邊界積分方程矩陣

A=np.zeros((8,8))

foriinrange(8):

forjinrange(8):

A[i,j]=anisotropic_green_function(boundary_points[i,0],boundary_points[i,1],boundary_points[i,2],

boundary_points[j,0],boundary_points[j,1],boundary_points[j,2],

material_properties)

#求解邊界上的應(yīng)力

stresses=np.linalg.solve(A,boundary_conditions)

#輸出結(jié)果

print("邊界上的應(yīng)力:",stresses)在這個(gè)示例中，我們定義了各向異性格林函數(shù)，并考慮了材料的彈性模量。通過構(gòu)建邊界積分方程矩陣并求解，我們得到了邊界上的應(yīng)力分布，展示了如何在復(fù)合材料和多相介質(zhì)中應(yīng)用BEM。以上示例代碼和內(nèi)容僅為教學(xué)目的簡化版，實(shí)際應(yīng)用中BEM的實(shí)現(xiàn)會(huì)更加復(fù)雜，涉及到更詳細(xì)的材料屬性、邊界條件以及更精確的數(shù)值離散化方法。10高級(jí)BEM技術(shù)10.1自適應(yīng)邊界元法10.1.1原理自適應(yīng)邊界元法(AdaptiveBoundaryElementMethod,ABEM)是一種通過局部細(xì)化邊界網(wǎng)格來提高計(jì)算精度的方法。在彈性力學(xué)問題中，應(yīng)力和位移的梯度在某些區(qū)域可能非常大，例如在尖角或裂紋尖端附近。ABEM通過在這些高梯度區(qū)域增加節(jié)點(diǎn)密度，而在其他區(qū)域保持較低的密度，從而在保持計(jì)算效率的同時(shí)提高整體的計(jì)算精度。10.1.2內(nèi)容自適應(yīng)邊界元法的實(shí)現(xiàn)通常包括以下步驟：1.初始網(wǎng)格生成：首先，生成一個(gè)粗網(wǎng)格作為計(jì)算的起點(diǎn)。2.誤差估計(jì)：計(jì)算每個(gè)邊界元素的誤差，這通常通過比較不同階次的邊界元解或通過后驗(yàn)誤差估計(jì)器來完成。3.網(wǎng)格細(xì)化：根據(jù)誤差估計(jì)的結(jié)果，對(duì)誤差較大的區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格細(xì)化，增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量。4.重新計(jì)算：使用細(xì)化后的網(wǎng)格重新計(jì)算問題，然后再次估計(jì)誤差，重復(fù)此過程直到滿足預(yù)定的精度要求。10.1.3示例假設(shè)我們正在使用Python和一個(gè)邊界元法庫（如bempp）來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)邊界元法。以下是一個(gè)簡化的示例，展示如何在Python中實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)邊界元法：importbempp.api

importnumpyasnp

#定義幾何體和初始網(wǎng)格

grid=bempp.api.shapes.regular_sphere(2)

#定義邊界算子

slp=bempp.api.operators.boundary.laplace.single_layer(grid,grid,grid)

#定義誤差估計(jì)器

deferror_estimator(u,u_h):

#這里簡化為計(jì)算u和u_h之間的L2范數(shù)

returnnp.linalg.norm(u-u_h)

#定義自適應(yīng)循環(huán)

max_iterations=5

tolerance=1e-3

u_h=None

foriinrange(max_iterations):

#解邊界值問題

u_h=bempp.api.linalg.gmres(slp,rhs)[0]

#估計(jì)誤差

error=error_estimator(u,u_h)

#如果誤差小于容忍度，停止循環(huán)

iferror<tolerance:

break

#網(wǎng)格細(xì)化

grid=bempp.api.grid_refinement.adaptive_refinement(grid,u_h)

#輸出最終解

print("最終解:",u_h)在這個(gè)示例中，我們首先生成一個(gè)球體的初始網(wǎng)格，然后定義了單層勢算子（SLP）來模擬拉普拉斯方程的邊界值問題。我們使用了一個(gè)簡化的誤差估計(jì)器，它計(jì)算真實(shí)解u和近似解u_h之間的L2范數(shù)。在自適應(yīng)循環(huán)中，我們解邊界值問題，估計(jì)誤差，如果誤差小于容忍度，則停止循環(huán)；否則，我們細(xì)化網(wǎng)格并重復(fù)此過程。10.2快速多極算法(FMM)10.2.1原理快速多極算法(FastMultipoleMethod,FMM)是一種加速邊界元法計(jì)算的技術(shù)，尤其適用于大規(guī)模問題。FMM通過將空間劃分為多個(gè)層次的盒子，并在每個(gè)盒子中使用多極展開來近似遠(yuǎn)場的相互作用，從而大大減少了計(jì)算量。這種方法特別適用于計(jì)算遠(yuǎn)距離相互作用占主導(dǎo)的物理問題，如彈性力學(xué)中的長程力。10.2.2內(nèi)容FMM的實(shí)現(xiàn)通常包括以下步驟：1.空間劃分：將計(jì)算域劃分為多個(gè)層次的盒子。2.多極展開：在每個(gè)盒子中，使用多極展開來近似遠(yuǎn)場的相互作用。3.局部展開：將多極展開轉(zhuǎn)換為局部展開，用于計(jì)算盒子內(nèi)部的相互作用。4.近場計(jì)算：直接計(jì)算盒子內(nèi)部和相鄰盒子之間的相互作用。10.2.3示例在Python中，我們可以使用pyfmmlib庫來實(shí)現(xiàn)FMM。以下是一個(gè)簡化的示例，展示如何使用FMM來加速邊界元法的計(jì)算：importpyfmmlibasfmm

importnumpyasnp

#定義源點(diǎn)和觀測點(diǎn)

sources=np.random.rand(10000,3)

observations=np.random.rand(10000,3)

#初始化FMM

fmm_solver=fmm.FMM()

#設(shè)置FMM參數(shù)

fmm_solver.set_sources(sources)

fmm_solver.set_observations(observations)

fmm_solver.set_order(10)#多極展開的階數(shù)

#計(jì)算相互作用

potentials=fmm_solver.evaluate()

#輸出結(jié)果

print("計(jì)算的勢:",potentials)在這個(gè)示例中，我們首先定義了源點(diǎn)和觀測點(diǎn)，然后初始化了FMM求解器。我們?cè)O(shè)置了FMM的源點(diǎn)、觀測點(diǎn)和多極展開的階數(shù)。最后，我們使用FMM求解器計(jì)算了源點(diǎn)和觀測點(diǎn)之間的相互作用勢。10.3并行計(jì)算與GPU加速10.3.1原理并行計(jì)算和GPU加速是提高邊界元法計(jì)算效率的兩種重要技術(shù)。并行計(jì)算通過在多個(gè)處理器或計(jì)算節(jié)點(diǎn)上同時(shí)執(zhí)行計(jì)算任務(wù)來加速計(jì)算過程。GPU加速則利用圖形處理器的并行架構(gòu)來加速計(jì)算密集型任務(wù)，如矩陣運(yùn)算和向量運(yùn)算。10.3.2內(nèi)容并行計(jì)算和GPU加速的實(shí)現(xiàn)通常包括以下步驟：1.任務(wù)分解：將計(jì)算任務(wù)分解為多個(gè)可以并行執(zhí)行的子任務(wù)。2.并行化：使用并行編程模型（如OpenMP或MPI）或GPU編程語言（如CUDA或OpenCL）來實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算。3.數(shù)據(jù)管理：在并行環(huán)境中管理數(shù)據(jù)的分布和通信，以確保計(jì)算的正確性和效率。10.3.3示例在Python中，我們可以使用numba庫來實(shí)現(xiàn)GPU加速的邊界元法計(jì)算。以下是一個(gè)簡化的示例，展示如何使用numba的cuda模塊來加速邊界元法的矩陣運(yùn)算：importnumpyasnp

importnumbaasnb

#定義一個(gè)在GPU上執(zhí)行的函數(shù)

@nb.cuda.jit

defmatrix_vector_multiplication(A,x,y):

i=nb.cuda.grid(1)

ifi<A.shape[0]:

y[i]=0

forjinrange(A.shape[1]):

y[i]+=A[i,j]*x[j]

#生成矩陣和向量

A=np.random.rand(10000,10000).astype(np.float32)

x=np.random.rand(10000).astype(np.float32)

y=np.zeros(10000).astype(np.float32)

#在GPU上執(zhí)行矩陣向量乘法

matrix_vector_multiplication[100,100](A,x,y)

#輸出結(jié)果

print("計(jì)算的向量:",y)在這個(gè)示例中，我們首先定義了一個(gè)在GPU上執(zhí)行的矩陣向量乘法函數(shù)。然后，我們生成了一個(gè)大矩陣A和一個(gè)向量x，并使用numba的cuda模塊在GPU上執(zhí)行矩陣向量乘法。最后，我們輸出了計(jì)算的結(jié)果向量y。請(qǐng)注意，為了在GPU上執(zhí)行計(jì)算，我們需要確保數(shù)據(jù)類型（如np.float32）與GPU兼容，并且需要正確設(shè)置線程和塊的大?。ㄈ鏪100,100]）。11案例研究與實(shí)踐11.1BEM在橋梁工程中的應(yīng)用11.1.1原理與內(nèi)容邊界元法(BEM)在橋梁工程中的應(yīng)用主要集中在結(jié)構(gòu)的應(yīng)力分析、振動(dòng)分析以及疲勞壽命預(yù)測等方面。BEM通過將結(jié)構(gòu)的邊界條件轉(zhuǎn)化為積分方程，進(jìn)而求解結(jié)構(gòu)內(nèi)部的應(yīng)力和位移，這一方法在處理無限域和半無限域問題時(shí)具有顯著優(yōu)勢，特別適用于橋梁這類長跨度結(jié)構(gòu)的分析。示例：橋梁基礎(chǔ)的應(yīng)力分析假設(shè)我們有一座橋梁的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，需要分析其在不同載荷條件下的應(yīng)力分布。我們可以使用BEM來建立模型，通過求解邊界上的未知量，進(jìn)而得到整個(gè)結(jié)構(gòu)的應(yīng)力狀態(tài)。#導(dǎo)入必要的庫

importnumpyasnp

fromegrateimportquad

frompybemimportBEMSolver#假設(shè)pybem是一個(gè)BEM求解器庫

#定義橋梁基礎(chǔ)的幾何參數(shù)

length=100.0#橋梁基礎(chǔ)長度

width=10.0#橋梁基礎(chǔ)寬度

depth=5.0#橋梁基礎(chǔ)深度

#定義材料屬性

E=210e9#彈性模量

nu=0.3#泊松比

#創(chuàng)建BEM求解器實(shí)例

bem_solver=BEMSolver(E,nu)

#定義邊界條件

#假設(shè)橋梁基礎(chǔ)的底面受到均勻壓力

pressure=100e3#壓力值

bem_solver.add_pressure(length,width,depth,pressure)

#求解邊界上的未知量

bem_solver.solve()

#獲取應(yīng)力分布

stress_distribution=bem_solver.get_stress_distribution()

#打印應(yīng)力分布

print(stress_distribution)11.1.2解釋在上述示例中，我們首先導(dǎo)入了必要的庫，包括numpy用于數(shù)值計(jì)算，egrate用于積分計(jì)算，以及pybem作為BEM求解器庫。然后定義了橋梁基礎(chǔ)的幾何參數(shù)和材料屬性，創(chuàng)建了BEM求解器實(shí)例，并添加了邊界條件。通過調(diào)用solve方法求解邊界上的未知量，最后通過get_stress_distribution方法獲取整個(gè)結(jié)構(gòu)的應(yīng)力分布。11.2BEM在地下結(jié)構(gòu)分析中的使用11.2.1原理與內(nèi)容在地下結(jié)構(gòu)分析中，BEM可以有效地模擬地層的復(fù)雜邊界條件，如地層的非線性、各向異性以及地下水的影響。通過將地下結(jié)構(gòu)的邊界轉(zhuǎn)化為積分方程，BEM能夠精確地求解結(jié)構(gòu)在地層中的應(yīng)力和位移，這對(duì)于評(píng)估地下結(jié)構(gòu)的安全性和穩(wěn)定性至關(guān)重要。示例：隧道開挖的應(yīng)力重分布考慮一個(gè)隧道開挖的場景，我們需要分析隧道開挖后周圍地層的應(yīng)力重分布情況。使用BEM，我們可以精確地模擬這一過程，通過求解邊界上的未知量，得到地層的應(yīng)力變化。#導(dǎo)入必要的庫

importnumpyasnp

fromegrateimportquad

frompybemimportBEMSolver#假設(shè)pybem是一個(gè)BEM求解器庫

#定義隧道和地層的幾何參數(shù)

tunnel_radius=5.0#隧道半徑

layer_thickness=100.0#地層厚度

#定義材料屬性

E=30e9#彈性模量

nu=0.25#泊松比

#創(chuàng)建BEM求解器實(shí)例

bem_solver=BEMSolver(E,nu)

#定義邊界條件

#假設(shè)地層受到自重壓力

pressure=10e3#壓力值

bem_solver.add_pressure(tunnel_radius,layer_thickness,pressure)

#模擬隧道開挖

bem_solver.excavate_tunnel(tunnel_radius)

#求解邊界上的未知量

bem_solver.solve()

#獲取應(yīng)力分布

stress_distribution=bem_solver.get_stress_distribution()

#打印應(yīng)力分布

print(stress_distribution)11.2.2解釋在這個(gè)示例中，我們定義了隧道和地層的幾何參數(shù)，以及材料屬性。通過add_