弹性力学是材料力学、结构力学、塑性力学和某些交叉学科的基础,在机械、海洋工程、岩土工程、建筑工程、化工、航天等工程领域有着广泛的应用。本文的主题是弹性力学的基础方程组:各向同性弹性体的方程组构建及其边界条件的分析。
(一)几何方程
按照惯例,先请出我们的笛卡尔坐标系。
如上图,在笛卡尔坐标中选取一个小小的弹性体ABCDEFGH,边长分别为dx、dy、dz,在力的作用下经过的位移伸缩膨胀等变形变成了A′B′C′D′E′F′G′H′。我们取其中的对角线EC,变形前长度为dr,变形后为E′C′长度为dr′。
如上图所示:在运动的过程中产生位移矢量
u
,E点的位矢量
u
E,C点的位矢量
u
C,两个位矢量的差值d
u
=
u
C-
u
E,而且满足d
u =
u
∇
·
d
r,
∇为哈密顿算子
用图表示如下:
G称为格林应变张量,由于
∇u·u∇
很小可以忽略。因此,得应变张量的几何方程:
(二)平衡方程
以上完成了应变方程,也就是几何方程的推导,下面是应力方程,也就是平衡方程的推导。
如上图,依然在我们熟悉的笛卡尔坐标系中取一个弹性体,T(n)表示其表面力,
F
表示其体积力,由于整个弹性体处于平衡状态,于是有:
由于
T
(n)
=
σ·n
其中,
为六面体应力张量。
根据散度定理:
得:
∇·σ + F = 0
于是我们得到了应力平衡方程。
(三)本构方程
剩下最后一个方程:本构方程。
我们们假定弹性体是线性的,而且是各向同性的。
令C为弹性张量,为四阶张量,其分量满足:
上面通过微分表达式推出了弹性张量,但是我们关心的是应力与应变关系应该满足的具体方程。有一个办法是直接对上述的微分表达式直接积分,于是我们可以得到这个方程:
σ = C :
ε
,
但是这个方程组涉及到四阶张量,而且看起来形态差一些。我们需要一个类似以上几何方程和平衡方程一样更加实用一点的。
由于
σ、
ε
都是对称张量,由于材料又是各向同性的线性材料,各向同性线性材料的本构函数关系满足:
σ =
b
E +
k
ε
,
其中,为单位张量,b、k 为常数标量。
最普遍的各向同性的弹性张量有一个很好的性质,它可以写成如下表达式:
其中,若i =j,则δij = 1,否则δij= 0,λ、μ、γ为常数。
则可得到:
上式转化成张量形式得:
σ
=
λJ(
ε
)
E
+
2μ
ε
其中,
σ
为应力张量,
E
为单位张量,
ε
为应变张量,
J(
ε
)
为应变张量第一主不变量。
(四)弹性力学偏微分方程组
通过以上的推导,我们得到了三个重要的方程:
以上便是弹性力学的几何方程、
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平衡方程和本构方程。联立以上三个方程可进一步得到以位移矢量表示的偏微分方程:
其中∆ =
∇
2
为拉普拉斯算子 ν 为泊松比。
(五)方程边界条件
有了方程组,还不完善,我们还需要它的边界条件,弹性力学偏微分方程的边界同样的有三个。
u = u
0
n·σ = T
n·σ +
k
u= 0
以上三个边界条件分别称为第一类边界条件(Dirichlet边界条件)、第二类边界条件(Neumann边界条件)、第三类边界条件。
背景:在建立
方程
的过程中,仅考虑了系统内部各部分间的相互作用,以及外界对系统内部的作用。而一个确定的物理过程还要受到历史情况的影响和周围环境通过边界对运动的制约。
泛定
方程
:反映系统内部作用导出的
偏微分方程
定解条件:确定运动的制约条件。
初始条件(历史情况的影响)
边界条件
(周围环境对边界的影响)
第I类
边界条件
(给顶端点值):u∣x=xi=μi(t)u|_{x=x_i}=\m...
平面问题基本理论的核心内容到此就结束了,后面主要还剩一些寻找
偏微分方程
解析解的内容,这里就不再继续展示。因为建模是最核心最需要深刻理解的部分,而对于实际工程问题几乎不可能找到
偏微分方程
的解析解,都是用有限元的方法采用差分
方程
去逼近真实解。下面一篇内容将展示差分公式的推导,因为差分
方程
是最重要的得到数值解的方法。
### 回答1:
MATLAB是一种用于科学计算和工程设计的高级编程语言和环境。它提供了丰富的工具箱和函数,用于解决各种数学和工程问题。其中之一就是通过MATLAB来解决
偏微分方程
。
偏微分方程
是描述自然和物理现象的重要数学工具,包括热传导、电磁场、流体
力学
等。通过解决
偏微分方程
,我们可以得到系统的解析解或数值解,从而深入理解和预测现象。
在MATLAB中,解决
偏微分方程
的方法有两种:解析解和数值解。对于一些简单的
偏微分方程
,我们可以使用符号计算工具箱来求解解析解。这个过程包括在MATLAB中定义
方程
和
边界条件
,并使用符号计算函数来求解。
对于复杂的
偏微分方程
或者无法求解解析解的情况,我们可以使用数值方法。MATLAB提供了各种数值方法,如有限差分法、有限元法和谱方法等。这些方法将
偏微分方程
转化为代数
方程
组
,并用迭代算法求解。在MATLAB中,我们可以利用各种数值求解函数,如ode45和pdepe。
具体来说,以一个常见的
偏微分方程
热传导
方程
为例,我们可以使用MATLAB来求解。首先,我们需要在MATLAB中定义热传导
方程
,并给出初始和
边界条件
。然后,可以使用pdepe函数求解此
方程
,得到系统在不同时间和空间上的温度分布。
总之,MATLAB是一个强大的工具,在
偏微分方程
方面有着丰富的功能和工具箱。无论是求解解析解还是数值解,MATLAB都可以帮助我们深入理解和解决各种
偏微分方程
问题。
### 回答2:
Matlab是一种用于科学计算和工程应用的高级编程语言和环境,其中包含了处理
偏微分方程
的工具箱。下面是一个
偏微分方程
的实例。
假设我们要解决一个二维热传导
方程
,即在一个二维平面上热量的传导问题。该
方程
可以用
偏微分方程
的形式表示为:
∂u/∂t = α(∂²u/∂x² + ∂²u/∂y²)
其中,u为温度场的分布,t为时间,x和y为二维平面上的坐标,α为热扩散系数。
为了在Matlab中解决这个
方程
,我们首先需要定义网格和初值条件。利用Matlab的meshgrid函数可以生成二维平面上的网格点。然后,我们可以通过设定初始温度场的分布,即初始条件u(x, y, 0),来确定问题的初值。
接下来,利用Matlab的pdepe函数可以数值求解
偏微分方程
。该函数接受
偏微分方程
的形式,并通过有限差分法或有限元法进行数值计算。我们需要通过指定
边界条件
和定义热扩散系数α来完善
偏微分方程
的描述。
最后,在求解完成后,我们可以使用Matlab的plot函数将温度场的分布可视化。这将帮助我们更好地理解热传导问题,并通过改变初值条件或参数来研究影响温度分布的因素。
总结起来,使用Matlab解决
偏微分方程
的步骤如下:定义网格和初值条件、编写
偏微分方程
描述、设置
边界条件
和热扩散系数,应用数值方法进行求解,可视化结果以便更好地理解和分析问题。通过这些步骤,可以用Matlab解决各种
偏微分方程
问题,如热传导、流体
力学
、物理学等。