Newmark-beta-Verfahren sind Methoden zur impliziten numerischen Integration von Differentialgleichungen. Die Verfahren gehören zu den Einschrittverfahren, da zur Berechnung der Werte zur Zeit ${\displaystyle t_{n+1}}$ nur die Werte des vorangegangenen Zeitschritts zur Zeit ${\displaystyle t_{n}}$ benötigt werden. Dabei werden zwei Parameter ${\displaystyle \gamma }$ und ${\displaystyle \beta }$ eingeführt, mit denen die Stabilität und die Genauigkeit des Verfahrens gesteuert werden. Die Verfahrensklasse ist in der numerischen Analyse der Dynamik von Festkörpern wie in der Finite-Elemente-Methode weit verbreitet. Benannt ist sie nach Nathan M. Newmark, der sie 1959 für die Anwendung in der Strukturdynamik entwickelte.

Herleitung

Im Zeitintervall ${\displaystyle [t_{0,}t_{e}]}$, in dem eine Lösung ${\displaystyle x(t)}$ einer Differentialgleichung zweiter Ordnung in der Zeit gesucht wird, sei eine streng monoton steigende Folge von Zeitpunkten ${\displaystyle \{t_{0},t_{1},\dotsc ,t_{e}\}}$ vorgegeben, zu denen die Lösung ${\displaystyle x(t)}$ berechnet werden soll. Der Wert der Variable ${\displaystyle x_{n}}$, ihre Rate ${\displaystyle {\dot {x}}_{n}}$ und Beschleunigung ${\displaystyle {\ddot {x}}_{n}}$ seien zur Zeit ${\displaystyle t_{n}}$ bekannt. Die Beschleunigung wird im Intervall ${\displaystyle t\in [t_{n},t_{n+1}]}$ linear interpoliert, siehe Bild:

(I)     ${\displaystyle {\ddot {x}}^{h}(t)={\frac {t_{n+1}-t}{t_{n+1}-t_{n}}}{\ddot {x}}_{n}+{\frac {t-t_{n}}{t_{n+1}-t_{n}}}{\ddot {x}}_{n+1}}$

worin ${\displaystyle x^{h}}$ eine Näherungslösung der gesuchten Funktion ${\displaystyle x}$ bezeichnet. Integration über die Zeit liefert mit ${\displaystyle \Delta t=t-t_{n}}$:

(II)     ${\displaystyle {\dot {x}}^{h}(t)={\dot {x}}_{n}+\int _{t_{n}}^{t}{\ddot {x}}^{h}(\tau )\mathrm {d} \tau ={\dot {x}}_{n}+\Delta t[(1-\gamma ){\ddot {x}}_{n}+\gamma {\ddot {x}}^{h}(t)]}$

(III)     ${\displaystyle x^{h}(t)=x_{n}+\int _{t_{n}}^{t}{\dot {x}}^{h}(\tau )\mathrm {d} \tau =x_{n}+\Delta t{\dot {x}}_{n}+\Delta t^{2}\left[\left({\frac {1}{2}}-\beta \right){\ddot {x}}_{n}+\beta {\ddot {x}}^{h}(t)\right]}$

Mit

${\displaystyle \gamma ={\frac {1}{2}}}$    und    ${\displaystyle \beta ={\frac {1}{6}}}$

sind diese Formeln für lineare Systeme exakt und liefern das lineare Beschleunigungsverfahren. Die von Newmark ursprünglich angegebenen Werte

${\displaystyle \gamma ={\frac {1}{2}}}$    und    ${\displaystyle \beta ={\frac {1}{4}}}$

entsprechen dem #Konstante Durchschnittsbeschleunigungsverfahren mit

${\displaystyle {\ddot {x}}^{h}(t)={\frac {1}{2}}({\ddot {x}}_{n}+{\ddot {x}}_{n+1})}$.

Unter der Voraussetzung, dass die Extremwerte der Beschleunigung im Intervall ${\displaystyle [t_{n},t_{n+1}]}$ an den Grenzen des Intervalls auftreten, stellen die Integrale in Gleichungen (II) und (III) eine abgebrochene Taylorreihe mit Restglied dar, wobei mit ${\displaystyle 0<\gamma <1}$ und ${\displaystyle 0<\beta <1}$ andere Approximationen ${\displaystyle x^{h}}$ gefunden werden. So können auch andere Werte für die Konstanten ${\displaystyle \gamma }$ und ${\displaystyle \beta }$ motiviert werden.

Start der Berechnung

Der Newmark-Algorithmus startet zur Zeit ${\displaystyle t=t_{0}}$ mit ${\displaystyle n=0}$. Zumeist wird angenommen, dass für ${\displaystyle t<t_{0}}$ die Beschleunigungen verschwinden. Mit dieser Annahme ist der Algorithmus unter Vorgabe der Anfangswerte ${\displaystyle x_{0}}$ und Anfangsgeschwindigkeit ${\displaystyle {\dot {x}}_{0}}$ selbststartend, d. h. die Anfangsbeschleunigungen brauchen nicht in einem ersten Schritt berechnet zu werden.

Aktualisierung der Variablen

Mit dem Newmark-Algorithmus werden aus gegebenen Werten ${\displaystyle x_{n},{\dot {x}}_{n}}$ und ${\displaystyle {\ddot {x}}_{n}}$ zur Zeit ${\displaystyle t_{n}}$ die entsprechenden Werte zur Zeit ${\displaystyle t_{n+1}}$ berechnet. Die im Intervall ${\displaystyle [t_{n},t_{n+1}]}$ liegenden Werte können mit den Gleichungen (I) bis (III) interpoliert werden. Mit ${\displaystyle t=t_{n+1}}$ und ${\displaystyle {\ddot {x}}^{h}(t_{n+1})={\ddot {x}}_{n+1}}$ bekommt man aus Gleichungen (II) und (III):

(IV)     ${\displaystyle {\dot {x}}^{h}(t_{n+1})={\dot {x}}_{n+1}={\dot {x}}_{n}+\Delta t[(1-\gamma ){\ddot {x}}_{n}+\gamma {\ddot {x}}_{n+1}]}$,

(V)     ${\displaystyle x^{h}(t_{n+1})=x_{n+1}=x_{n}+\Delta t{\dot {x}}_{n}+\Delta t^{2}\left[\left({\frac {1}{2}}-\beta \right){\ddot {x}}_{n}+\beta {\ddot {x}}_{n+1}\right]}$.

Die beiden Gleichungen (IV) und (V) enthalten drei Unbekannte ${\displaystyle x_{n+1},{\dot {x}}_{n+1}}$ und ${\displaystyle {\ddot {x}}_{n+1}}$. Die dritte zum Abschluss benötigte Gleichung liefert die zu lösende Differentialgleichung.

Bei ${\displaystyle \beta \neq 0}$ kann auch ${\displaystyle x_{n+1}}$ als primäre Unbekannte gewählt werden:

${\displaystyle {\ddot {x}}_{n+1}={\frac {1}{\beta \Delta t^{2}}}(x_{n+1}-x_{n})-{\frac {1}{\beta \Delta t}}{\dot {x}}_{n}-{\frac {{\frac {1}{2}}-\beta }{\beta }}{\ddot {x}}_{n}}$

${\displaystyle {\dot {x}}_{n+1}={\frac {\gamma }{\beta \Delta t}}(x_{n+1}-x_{n})+\left(1-{\frac {\gamma }{\beta }}\right){\dot {x}}_{n}+\Delta t{\frac {\beta -{\frac {1}{2}}\gamma }{\beta }}{\ddot {x}}_{n}}$.

Sind einmal die Werte ${\displaystyle x_{n+1},{\dot {x}}_{n+1}}$ und ${\displaystyle {\ddot {x}}_{n+1}}$ berechnet, wird der Zähler ${\displaystyle n}$ inkrementiert und die Berechnung fortgesetzt, bis das Ende des interessierenden Zeitintervalls erreicht ist.

Spezialfälle

Konstante Durchschnittsbeschleunigungsverfahren

Die ursprüngliche Form des Newmark-Verfahrens entspricht einer konstanten mittleren Beschleunigung

${\displaystyle {\ddot {x}}^{h}(t)={\frac {1}{2}}({\ddot {x}}_{n+1}+{\ddot {x}}_{n})}$

mit der man in den obigen Formeln (IV) und (V)

${\displaystyle \gamma ={\frac {1}{2}}}$ und ${\displaystyle \beta ={\frac {1}{4}}}$

bekommt.

Gleichung	Folgerung
${\displaystyle {\dot {x}}^{h}(t)={\dot {x}}_{n}+\int _{t_{n}}^{t}{\ddot {x}}^{h}(\tau )\mathrm {d} \tau ={\dot {x}}_{n}+{\frac {\Delta t}{2}}({\ddot {x}}_{n}+{\ddot {x}}_{n+1})}$	${\displaystyle \gamma ={\frac {1}{2}}}$
${\displaystyle x_{n}+\int _{t_{n}}^{t}{\dot {x}}^{h}\mathrm {d} \tau =x_{n}+\int _{t_{n}}^{t}\left({\dot {x}}_{n}+{\frac {\tau -t_{n}}{2}}({\ddot {x}}_{n}+{\ddot {x}}_{n+1})\right)\mathrm {d} \tau =x_{n}+\Delta t{\dot {x}}_{n}+{\frac {\Delta t^{2}}{4}}({\ddot {x}}_{n}+{\ddot {x}}_{n+1})}$	${\displaystyle \beta ={\frac {1}{4}}}$

Zentrale Differenzenquotienten

Die zentralen Differenzenquotienten

(VI)    ${\displaystyle {\dot {x}}_{n}={\frac {1}{2\Delta t}}(x_{n+1}-x_{n-1})}$

(VII)     ${\displaystyle {\ddot {x}}_{n}={\frac {1}{\Delta t^{2}}}(x_{n+1}-2x_{n}+x_{n-1})}$

entsprechen den obigen Formeln (IV) und (V) mit

${\displaystyle \gamma ={\frac {1}{2}}}$ und ${\displaystyle \beta =0}$.

Gleichung	Folgerung
${\displaystyle {\begin{array}{lcl}{\ddot {x}}_{n}&=&{\frac {1}{\Delta t^{2}}}(x_{n+1}-2x_{n}+x_{n-1})\\[1ex]\rightarrow x_{n-1}&=&\Delta t^{2}{\ddot {x}}_{n}-x_{n+1}+2x_{n}\\[1ex]{\dot {x}}_{n}&=&{\frac {1}{2\Delta t}}(x_{n+1}-x_{n-1})\\[1ex]\rightarrow \Delta t{\dot {x}}_{n}&=&{\frac {1}{2}}(x_{n+1}-x_{n-1})=x_{n+1}-{\frac {\Delta t^{2}}{2}}{\ddot {x}}_{n}-x_{n}\\[1ex]\rightarrow x_{n+1}&=&x_{n}+\Delta t{\dot {x}}_{n}+{\frac {\Delta t^{2}}{2}}{\ddot {x}}_{n}\end{array}}}$	${\displaystyle \beta =0}$
${\displaystyle {\begin{array}{lcl}{\frac {\Delta t}{2}}{\ddot {x}}_{n}&=&{\frac {1}{2\Delta t}}(x_{n+1}-2x_{n}+x_{n-1})\\[1ex]{\frac {\Delta t}{2}}{\ddot {x}}_{n+1}&=&{\frac {1}{2\Delta t}}(x_{n+2}-2x_{n+1}+x_{n})\\[2ex]{\dot {x}}_{n}&=&{\frac {1}{2\Delta t}}(x_{n+1}-x_{n-1})\\[1ex]{\dot {x}}_{n+1}&=&{\frac {1}{2\Delta t}}(x_{n+2}-x_{n})\\[1ex]\rightarrow {\frac {\Delta t}{2}}({\ddot {x}}_{n}+{\ddot {x}}_{n+1})&=&{\frac {1}{2\Delta t}}(x_{n+2}-x_{n}-x_{n+1}+x_{n-1})={\dot {x}}_{n+1}-{\dot {x}}_{n}\\[1ex]\rightarrow {\dot {x}}_{n+1}&=&{\dot {x}}_{n}+{\frac {\Delta t}{2}}({\ddot {x}}_{n}+{\ddot {x}}_{n+1})\end{array}}}$	${\displaystyle \gamma ={\frac {1}{2}}}$

Explizite Zeitintegration

Das explizite Zeitintegrationsverfahren gehört nicht zur Familie der (impliziten!) Newmark-beta Algorithmen und wird hier nur zu Vergleichszwecken angegeben. Die obigen Formeln (VI) und (VII) für die zentralen Differenzen sind äquivalent zu

${\displaystyle {\dot {x}}_{n+1/2}={\frac {1}{\Delta t}}(x_{n+1}-x_{n})}$

${\displaystyle {\ddot {x}}_{n}={\frac {1}{\Delta t}}({\dot {x}}_{n+1/2}-{\dot {x}}_{n-1/2})}$.

Hier fällt auf, dass die Geschwindigkeiten immer in der Mitte der Zeitintervalle berechnet werden. Mit der Annahme

${\displaystyle {\begin{array}{lcl}{\dot {x}}_{n+1}&\approx &{\dot {x}}_{n+1/2}={\dot {x}}_{n-1/2}+\Delta t{\ddot {x}}_{n}\\x_{n+1}&=&x_{n}+\Delta t{\dot {x}}_{n+1/2}=x_{n}+\Delta t({\dot {x}}_{n-1/2}+\Delta t{\ddot {x}}_{n})\end{array}}}$

können die Werte ${\displaystyle x_{n+1}}$ und die Geschwindigkeiten ${\displaystyle {\dot {x}}_{n+1}}$ zum Zeitpunkt ${\displaystyle t_{n+1}}$ auf bereits bekannte Ergebnisse ${\displaystyle x_{n},{\dot {x}}_{n-1/2},{\ddot {x}}_{n}}$ zurückgeführt werden und die Differentialgleichung liefert die Bestimmungsgleichung für die nunmehr einzige Unbekannte ${\displaystyle {\ddot {x}}_{n+1}}$.

Beispiel

Eine Schwingung gehorche in Abwesenheit einer Erregung der homogenen Differentialgleichung

${\displaystyle {\ddot {x}}(t)+x(t)=0}$.

Mit den Anfangsbedingungen

${\displaystyle x(t=0)=x_{0}=0}$

${\displaystyle {\dot {x}}(t=0)={\dot {x}}_{0}=1}$

hat die Differentialgleichung die analytische Lösung

${\displaystyle x(t)=\sin(t)}$

zu der die Anfangsbeschleunigung

${\displaystyle {\ddot {x}}(t=0)=-\sin(0)=0}$

gehört. Die Differentialgleichung liefert die Gleichung für die primäre Unbekannte ${\displaystyle {\ddot {x}}_{n+1}}$ :

${\displaystyle {\ddot {x}}_{n+1}+x_{n+1}=0\rightarrow {\ddot {x}}_{n+1}=-x_{n+1}}$

Die Zeitintegration mit dem Newmark-Verfahren ergibt die Gleichungen für die Werte ${\displaystyle x_{n+1}}$ und Raten ${\displaystyle {\dot {x}}_{n+1}}$ aus der Tabelle

Parameter	Aktualisierungsvorschrift
${\displaystyle \gamma ={\frac {1}{2}},\;\beta ={\frac {1}{6}}}$	${\displaystyle {\begin{array}{lcl}x_{n+1}&=&x_{n}+\Delta t{\dot {x}}_{n}+{\frac {\Delta t^{2}}{6}}(2{\ddot {x}}_{n}-x_{n+1})\rightarrow x_{n+1}={\frac {6x_{n}+6\Delta t{\dot {x}}_{n}+2\Delta t^{2}{\ddot {x}}_{n}}{6+\Delta t^{2}}}\\[1ex]{\dot {x}}_{n+1}&=&{\dot {x}}_{n}+{\frac {\Delta t}{2}}({\ddot {x}}_{n}-x_{n+1})\end{array}}}$
${\displaystyle \gamma ={\frac {1}{2}},\;\beta ={\frac {1}{4}}}$	${\displaystyle {\begin{array}{lcl}x_{n+1}&=&x_{n}+\Delta t{\dot {x}}_{n}+{\frac {\Delta t^{2}}{4}}({\ddot {x}}_{n}-x_{n+1})\rightarrow x_{n+1}={\frac {4x_{n}+4\Delta t{\dot {x}}_{n}+\Delta t^{2}{\ddot {x}}_{n}}{4+\Delta t^{2}}}\\[1ex]{\dot {x}}_{n+1}&=&{\dot {x}}_{n}+{\frac {\Delta t}{2}}({\ddot {x}}_{n}-x_{n+1})\end{array}}}$
${\displaystyle \gamma ={\frac {1}{2}},\;\beta =0}$	${\displaystyle {\begin{array}{lcl}x_{n+1}&=&x_{n}+\Delta t{\dot {x}}_{n}+{\frac {\Delta t^{2}}{2}}{\ddot {x}}_{n}\\[1ex]{\dot {x}}_{n+1}&=&{\dot {x}}_{n}+{\frac {\Delta t}{2}}({\ddot {x}}_{n}-x_{n+1})\end{array}}}$
explizit	${\displaystyle {\begin{array}{lcl}{\dot {x}}_{n+1}&=&{\dot {x}}_{n+1/2}={\dot {x}}_{n-1/2}+\Delta t{\ddot {x}}_{n}\\[1ex]x_{n+1}&=&x_{n}+\Delta t{\dot {x}}_{n-1/2}+\Delta t^{2}{\ddot {x}}_{n}\end{array}}}$

Die Lösungen im Intervall ${\displaystyle t\in [0,10\pi ]}$ und ${\displaystyle \Delta t=0,2}$ haben den Verlauf im Bild. Die mittlere Abweichung

${\displaystyle e={\sqrt {\frac {\sum _{n=1}^{159}{(x_{n}-\sin(t_{n}))}^{2}}{159}}}}$

gibt die Tabelle:

Verfahren	Mittlere Abweichung ${\displaystyle e}$
Lineares Beschleunigungsverfahren	0.021778594324355638
Zentrales Differenzenverfahren	0.022202937295615111
Konstante mittlere Beschleunigung	0.043283257071468406
Explizites Verfahren	0.022202937295615576

Literatur

• Robert Gasch, Klaus Knothe, Robert Liebich: Strukturdynamik, Springer Verlag 2012, ISBN 978-3-540-88977-9
• T. Belytschko, T.J.R. Hughes (Hrsg.): Computational methods for transient analysis. North-Holland 1986. ISBN 9780444864796

Einzelnachweise

1. ↑ Newmark, Nathan M.: A method of computation for structural dynamics. In: Journal of Engineering Mechanics. 85 (EM3). ASCE, 1959, S. 67–94.