Die Strukturstabilität ist ein Add-On, das in den Basisangaben aktiviert werden kann. Mithilfe dieses Add-Ons kann auch mit dem Inkrementalverfahren eine nichtlineare Stabilitätsanalyse durchgeführt werden, sodass auch bei nichtlinearen Systemen wirklichkeitsnahe Ergebnisse geliefert werden. Dabei wird der kritische Lastfaktor so ermittelt, dass die Lasten des zugrunde liegenden Lastfalls schrittweise bis zur Instabilität erhöht werden. Bei dieser Laststeigerung werden Nichtlinearitäten wie z. B. ausfallende Stäbe, Lager und Bettungen sowie Materialnichtlinearitäten berücksichtigt. Optional kann nach der Laststeigerung am letzten stabilen Zustand eine lineare Stabilitätsanalyse durchgeführt werden, um die Stabilitätsfigur zu ermitteln. Diese kann über den Ergebnis-Navigator angezeigt werden.
Das Add-On Strukturstabilität übernimmt in den neuen Programmgenerationen RFEM 6 bzw. RSTAB 9 die Funktion der Zusatzmodule RF-STABIL (RFEM 5) bzw. RSKNICK (RSTAB 8), wobei einige neue Features dazugekommen sind.
- Aktivierung als Eigenschaft eines Lastfalls oder einer Lastkombination
- Automatisierte Aktivierung der Stabilitätsberechnung über Kombinationsassistenten für mehrere Lastsituationen in einem Schritt
- Inkrementelle Laststeigerung mit benutzerdefinierten Abbruchkriterien
- Veränderung der Eigenformnormierung ohne Neuberechnung
- Ergebnistabellen mit Filteroption
Anwendung im Programm
Für die Eigenwertermittlung stehen im Programm verschiedene Methoden zur Auswahl:
Direkte Methoden
Die direkten Methoden sind für kleine bis mittlere Modelle geeignet. Diese schnellen Methoden für Gleichungslöser profitieren von viel Arbeitsspeicher (RAM) im Computer. Folgende direkte Methoden stehen zur Verfügung:
- Lanczos (RFEM)
- Wurzeln des charakteristischen Polynoms (RFEM)
- Unterraum-Iterationsmethode (RFEM/RSTAB)
- Inverse Iteration mit Shift (RSTAB)
ICG-Iterationsmethode (Incomplete Conjugate Gradient (RFEM))
Da die Eigenwerte bei dieser Methode nacheinander ermittelt werden, benötigt diese Methode nur wenig Arbeitsspeicher und kann deshalb zum Beispiel zur Berechnung von sehr großen Systemen mit wenig Eigenwerten eingesetzt werden.
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