next up previous contents
: 二次Lagrange : 形状関数の微分 : 形状関数の微分   目次

実装

形状関数の微分を自然座標で評価する関数は 以下のようになる。 これは、全節点の形状関数について一度に計算される。

/* 形状関数の自然座標についての微分 */
void WH_Fem__Shape3D__Hexa20N__whP_N_whV_xi_arrayIn
(double whV_xi[3],
 double OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[20][3])
/*
  入力引数:
    whV_xi はベクトルで、自然座標
  出力引数:
    OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn はベクトルの節点配列で、
      形状関数の自然座標に関する微分
*/
{
  double xi = whV_xi[0];
  double eta = whV_xi[1];
  double zeta = whV_xi[2];

  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[0][0] 
    =  0.125 * (1.0 - eta) * (1.0 - zeta) 
      * (1.0 + 2.0 * xi + eta + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[1][0] 
    = -0.125 * (1.0 - eta) * (1.0 - zeta) 
      * (1.0 - 2.0 * xi + eta + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[2][0] 
    = -0.125 * (1.0 + eta) * (1.0 - zeta) 
      * (1.0 - 2.0 * xi - eta + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[3][0] 
    =  0.125 * (1.0 + eta) * (1.0 - zeta) 
      * (1.0 + 2.0 * xi - eta + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[4][0] 
    =  0.125 * (1.0 - eta) * (1.0 + zeta) 
      * (1.0 + 2.0 * xi + eta - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[5][0] 
    =  -0.125 * (1.0 - eta) * (1.0 + zeta) 
      * (1.0 - 2.0 * xi + eta - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[6][0] 
    =  -0.125 * (1.0 + eta) * (1.0 + zeta) 
      * (1.0 - 2.0 * xi - eta - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[7][0] 
    =  0.125 * (1.0 + eta) * (1.0 + zeta) 
      * (1.0 + 2.0 * xi - eta - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[8][0] 
    =  -0.5 * xi (1.0 - eta) * (1.0 - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[9][0] 
    =  0.25 * (1.0 - eta * eta) * (1.0 - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[10][0] 
    =  -0.5 * xi * (1.0 + eta) * (1.0 - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[11][0] 
    =  -0.25 * (1.0 - eta * eta) * (1.0 - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[12][0] 
    =  -0.25 * (1.0 - zeta * zeta) * (1.0 - eta); 
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[13][0] 
    =  0.25 * (1.0 - zeta * zeta) * (1.0 - eta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[14][0] 
    =  0.25 * (1.0 - zeta * zeta) * (1.0 + eta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[15][0] 
    =  -0.25 * (1.0 - zeta * zeta) * (1.0 + eta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[16][0] 
    =  -0.5 * xi * (1.0 - eta) * (1.0 + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[17][0] 
    =  0.25 * (1.0 - eta * eta) * (1.0 + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[18][0] 
    =  -0.5 * xi * (1.0 + eta) * (1.0 + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[19][0] 
    =  -0.25 * (1.0 - eta * eta) * (1.0 + zeta);

  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[0][1] 
    = 0.125 * (1.0 - zeta) * (1.0 - xi) 
      * (1.0 + xi + 2.0 * eta + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[1][1] 
    = 0.125 * (1.0 - zeta) * (1.0 + xi) 
      * (1.0 - xi + 2.0 * eta + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[2][1] 
    = -0.125 * (1.0 - zeta) * (1.0 + xi) 
      * (1.0 - xi - 2.0 * eta + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[3][1] 
    = -0.125 * (1.0 - zeta) * (1.0 - xi) 
      * (1.0 + xi - 2.0 * eta + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[4][1] 
    = 0.125 * (1.0 + zeta) * (1.0 - xi) 
      * (1.0 + xi + 2.0 * eta - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[5][1] 
    = 0.125 * (1.0 + zeta) * (1.0 + xi) 
      * (1.0 - xi + 2.0 * eta - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[6][1] 
    = -0.125 * (1.0 + zeta) * (1.0 + xi) 
      * (1.0 - xi - 2.0 * eta - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[7][1] 
    = -0.125 * (1.0 + zeta) * (1.0 - xi) 
      * (1.0 + xi - 2.0 * eta - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[8][1] 
    = -0.25 * (1.0 - xi * xi) * (1.0 - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[9][1] 
    = -0.5 * eta * (1.0 - zeta) * (1.0 + xi);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[10][1] 
    = 0.25 * (1.0 - xi * xi) * (1.0 - zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[11][1] 
    = -0.5 * eta * (1.0 - zeta) * (1.0 - xi);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[12][1] 
    = -0.25 * (1.0 - zeta * zeta) * (1.0 - xi);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[13][1] 
    = -0.25 * (1.0 - zeta * zeta) * (1.0 + xi);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[14][1] 
    = 0.25 * (1.0 - zeta * zeta) * (1.0 + xi);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[15][1] 
    = 0.25 * (1.0 - zeta * zeta) * (1.0 - xi);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[16][1] 
    = -0.25 * (1.0 - xi * xi) * (1.0 + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[17][1] 
    = -0.5 * eta * (1.0 + zeta) * (1.0 + xi);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[18][1] 
    = 0.25 * (1.0 - xi * xi) * (1.0 + zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[19][1] 
    = -0.5 * eta * (1.0 + zeta) * (1.0 - xi);

  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[0][2] 
    = 0.125 * (1.0 - xi) * (1.0 - eta) 
      * (1.0 + xi + eta + 2.0 * zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[1][2] 
    = 0.125 * (1.0 + xi) * (1.0 - eta) 
      * (1.0 - xi + eta + 2.0 * zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[2][2] 
    = 0.125 * (1.0 + xi) * (1.0 + eta) 
      * (1.0 - xi - eta + 2.0 * zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[3][2] 
    = 0.125 * (1.0 - xi) * (1.0 + eta) 
      * (1.0 + xi - eta + 2.0 * zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[4][2] 
    = -0.125 * (1.0 - xi) * (1.0 - eta) 
      * (1.0 + xi + eta - 2.0 * zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[5][2] 
    = -0.125 * (1.0 + xi) * (1.0 - eta) 
      * (1.0 - xi + eta - 2.0 * zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[6][2] 
    = -0.125 * (1.0 + xi) * (1.0 + eta) 
      * (1.0 - xi - eta - 2.0 * zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[7][2] 
    = -0.125 * (1.0 - xi) * (1.0 + eta) 
      * (1.0 + xi - eta - 2.0 * zeta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[8][2] 
    = -0.25 * (1.0 - xi * xi) * (1.0 - eta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[9][2] 
    = -0.25 * (1.0 - eta * eta) * (1.0 + xi);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[10][2] 
    = -0.25 * (1.0 - xi * xi) * (1.0 + eta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[11][2] 
    = -0.25 * (1.0 - eta * eta) * (1.0 - xi);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[12][2] 
    = -0.5 * zeta * (1.0 - xi) * (1.0 - eta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[13][2] 
    = -0.5 * zeta * (1.0 + xi) * (1.0 - eta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[14][2] 
    = -0.5 * zeta * (1.0 + xi) * (1.0 + eta); 
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[15][2] 
    = -0.5 * zeta * (1.0 - xi) * (1.0 + eta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[16][2] 
    = 0.25 * (1.0 - xi * xi) * (1.0 - eta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[17][2] 
    = 0.25 * (1.0 - eta * eta) * (1.0 + xi);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[18][2] 
    = 0.25 * (1.0 - xi * xi) * (1.0 + eta);
  OUT__whP_N_whV_xi_arrayIn[19][2] 
    = 0.25 * (1.0 - eta * eta) * (1.0 - xi);
}



Hiroshi KAWAI 平成15年8月11日