Diferencia entre revisiones de «Campos en Elasticidad»
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Resulta coherente porque los vectores dibujados son tangentes a las líneas coordenadas ( Recordamos que <math>\vec{g_u}</math> y <math>\vec{g_v}</math> se obtienen al derivar el vector de posición <math> \vec{r_0}</math> con respecto a <math>u</math> y <math>v</math>). | Resulta coherente porque los vectores dibujados son tangentes a las líneas coordenadas ( Recordamos que <math>\vec{g_u}</math> y <math>\vec{g_v}</math> se obtienen al derivar el vector de posición <math> \vec{r_0}</math> con respecto a <math>u</math> y <math>v</math>). | ||
==Acción de la temperatura en la placa== | ==Acción de la temperatura en la placa== | ||
| − | == Influencia de un foco de calor == | + | === Influencia de un foco de calor === |
La temperatura proviene de un foco de calor dada por el campo escalar | La temperatura proviene de un foco de calor dada por el campo escalar | ||
<math>T(x,y)=(8-y^2+2y)e^{-x^2} </math> | <math>T(x,y)=(8-y^2+2y)e^{-x^2} </math> | ||
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| − | ==Gradiente de T y curvas de nivel== | + | ===Gradiente de T y curvas de nivel=== |
El gradiente de una función escalar expresa la dirección en la cual el campo crece más rápido. Por otra parte,las curvas de nivel expresan los puntos que se encuentran a la misma altura, en nuestro caso, aquellos que tienen la misma temperatura. Por tanto, si tenemos dos curvas de nivel y estamos en un punto de la menor, el gradiente será el vector de mínima distancia a la otra curva de nivel, siendo por tanto perpendicular a ambas. | El gradiente de una función escalar expresa la dirección en la cual el campo crece más rápido. Por otra parte,las curvas de nivel expresan los puntos que se encuentran a la misma altura, en nuestro caso, aquellos que tienen la misma temperatura. Por tanto, si tenemos dos curvas de nivel y estamos en un punto de la menor, el gradiente será el vector de mínima distancia a la otra curva de nivel, siendo por tanto perpendicular a ambas. | ||
<math>\nabla T(x,y)= \frac{\partial T}{\partial x} \hat{e_1}+\frac{\partial T}{\partial y}\hat{e_2}=[-2xe^{-x^2}(8-y^2+2y)]\hat{e_1}+[(-2y+2)e^{-x^2}]\hat{e_2}</math> | <math>\nabla T(x,y)= \frac{\partial T}{\partial x} \hat{e_1}+\frac{\partial T}{\partial y}\hat{e_2}=[-2xe^{-x^2}(8-y^2+2y)]\hat{e_1}+[(-2y+2)e^{-x^2}]\hat{e_2}</math> | ||
Revisión del 17:04 4 dic 2014
| Trabajo realizado por estudiantes | |
|---|---|
| Título | Campos escalares y vectoriales en elasticidad. Grupo 16-A |
| Asignatura | Teoría de Campos |
| Curso | 2014-15 |
| Autores | Araceli Martín, Juan Carlos Durán, Francisco Javier Alcaraz, Álvaro Llera, Clara Callejo, Manuel |
| Este artículo ha sido escrito por estudiantes como parte de su evaluación en la asignatura | |
Para este análisis y representación de campos escalares en elasticidad nos situaremos en el contexto de una placa plana que ocupa la región comprendida entre las parábolas :
- [math]P1: 18y -81x^{2}-1=0 [/math]
- [math]P2: 2y +x^{2}-1=0 [/math]
Para representar la placa se utilizará un sistema de coordenadas curvilíneas tal que:
- [math]x=uv[/math]
- [math] y = \dfrac{1}{2}(u^2-v^2)[/math]
En nuestro análisis, el dominio de [math]u[/math] y [math]v[/math] comprenderá: [math](u,v) \in [1/3,1]*[-1,1][/math]
Contenido
1 Representación de la placa
1.1 Representación del mallado del sólido
Comenzaremos con la representación de la placa mediante un mallado, utilizando, en el código, la conversión a coordenadas curvilíneas de [math]u[/math] y [math]v[/math].El intervalo que representaremos comprende:
[math](x,y) \in [-1,1]*[-1,1][/math]
Para discretizar los vectores [math]u[/math] y [math]v[/math] utilizaremos un paso [math] h = \dfrac{1}{20}[/math].
Código en Matlab:
h=1/20; % Paso de muestreo.
u=1/3:h:1; % Intervalo [1/3,1].
v=-1:h:1; % Intervalo [-1,1].
[uu,vv]=meshgrid(u,v); % Matrices de datos.
xx=uu.*vv ; % Parametrización X.
yy=(1/2).*((uu.^2)-(vv.^2)); % Parametrización Y.
plot(xx,yy); % Imagen.
mesh(xx,yy,0*xx) % Mallado.
axis([-1,1,-1,1]) % Selecciona la región a dibujar.
view(2) % Ver imagen desde arriba.
Los resultados de la representación se ven en la imagen:
1.2 Líneas coordenadas
Cuando se hace uso de cambio de coordenadas a ciertas coordenadas curvilíneas es útil para el entendimiento de la transformación la representación de las Líneas Cpprdenadas: Las líneas coordenadas son aquéllas que se obtienen variando una de las coordenadas de la transformación ([math]u[/math] ó [math]v[/math]) y manteniendo fija la restante. En este estudio hemos representado varias líneas coordenadas a base de dar un valor concreto a [math]u[/math] o a [math]v[/math] y representar la gráfica que queda en función de la otra variable.
xx11=uu.*0.5 ; % -----------------------------------------------Parametrización X.
yy11=(1/2).*((uu.^2)-(0.5.^2)); % ----------------------------------------------Parametrización Y.
xx12=uu.*-0.5 ; % -----------------------------------------------Parametrización X.
yy12=(1/2).*((uu.^2)-((-0.5).^2)); % ----------------------------------------------Parametrización Y.
xx13=uu.*1 ; % -----------------------------------------------Parametrización X.
yy13=(1/2).*((uu.^2)-(1.^2)); % ----------------------------------------------Parametrización Y.
xx14=uu.*-1 ; % -----------------------------------------------Parametrización X.
yy14=(1/2).*((uu.^2)-((-1).^2)); % ----------------------------------------------Parametrización Y.
xx15=uu.*0.75 ; % -----------------------------------------------Parametrización X.
yy15=(1/2).*((uu.^2)-(0.75.^2)); % ----------------------------------------------Parametrización Y.
xx16=uu.*-0.75 ; % -----------------------------------------------Parametrización X.
yy16=(1/2).*((uu.^2)-((-0.75).^2)); % ----------------------------------------------Parametrización Y.
xx17=uu.*0 ; % -----------------------------------------------Parametrización X.
yy17=(1/2).*((uu.^2)-(0.^2)); % ----------------------------------------------Parametrización Y.
1.3 Base Natural
Cuando se realiza una transformación a coordenadas curvilíneas ( de [math]x[/math] e [math]y[/math] a [math]u[/math] y [math]v[/math]), el vector de posición [math] \vec{r_0}[/math] se expresa como:
[math] \vec{r_0}=x\hat{e_1} +y \hat{e_2} =uv\hat{e_1} +\dfrac{1}{2}(u^2-v^2) \hat{e_2} [/math]
La base natural [math]\vec{g_u}, \vec{g_v}[/math]es la que tiene por vectores el resultado de derivar el vector posición [math] \vec{r_0}[/math] según las nuevas coordenadas [math]u[/math] y [math]v[/math]. Dado que es un problema sobre una placa plana, estamos en una situación de dos dimensiones en la que para cualquier base, sólo se requieren dos vectores, ( [math]\vec{g_u}, \vec{g_v}[/math] ). No obstante, para cuestiones que trataremos posteriormente será necesario considerar una tercera coordenada (por ejemplo, para el cálculo del rotacional), por ello, incluiremos en nuestra base natural el vector [math]\vec{g_w}[/math].
- [math] \vec{g_u}=v\hat{e_1} +u \hat{e_2}[/math]
- [math] \vec{g_v}=u\hat{e_1} -v \hat{e_2}[/math]
El código de Matlab utilizado para hallar los vectores [math]\vec{g_u}, \vec{g_v}[/math] es :
subplot(3,3,4); % Muestra varias imágenes. 1º Imagen.
hold on % Inicio superposición de gráficos
mesh(xx,yy,0*xx) % Mallado completo.
quiver(xx,yy,vv,uu); % Representación del primer vector de la base natural en cada punto.
quiver(xx,yy,uu,-vv); % Representación del segundo vector de la base natural en cada punto.
axis([-1,1,-1,1]) % Selecciona la regíon a dibujar.
view(2) % Ver imagen desde arriba.
hold off % Fin superposición de gráficos.
La imagen que se obtiene con este código es:
Resulta coherente porque los vectores dibujados son tangentes a las líneas coordenadas ( Recordamos que [math]\vec{g_u}[/math] y [math]\vec{g_v}[/math] se obtienen al derivar el vector de posición [math] \vec{r_0}[/math] con respecto a [math]u[/math] y [math]v[/math]).
2 Acción de la temperatura en la placa
2.1 Influencia de un foco de calor
La temperatura proviene de un foco de calor dada por el campo escalar [math]T(x,y)=(8-y^2+2y)e^{-x^2} [/math]
f=(8-yy.^2+yy.*2).*exp(-(xx.^2)); % Función Temperatura.
subplot(1,2,1); % Muestra varias imágenes. 1ª Imagen.
contour(xx,yy,f,20); % Define 20 líneas de nivel.
axis([-1,1,-1,1]) % Selecciona la región a dibujar.
view(2) % Ver imagen desde arriba.
subplot(1,2,2); % Muestra varias imágenes. 2ª Imagen.
surf(xx,yy,f); colorbar; % Visualización de superficie en 3D más leyenda en color.
axis([-1,1,-1,1]) % Selecciona la región a dibujar.
view(2) % Ver imagen desde arriba.
max(max(f)) % Valor máximo de la temperatura en toda la región
2.2 Gradiente de T y curvas de nivel
El gradiente de una función escalar expresa la dirección en la cual el campo crece más rápido. Por otra parte,las curvas de nivel expresan los puntos que se encuentran a la misma altura, en nuestro caso, aquellos que tienen la misma temperatura. Por tanto, si tenemos dos curvas de nivel y estamos en un punto de la menor, el gradiente será el vector de mínima distancia a la otra curva de nivel, siendo por tanto perpendicular a ambas. [math]\nabla T(x,y)= \frac{\partial T}{\partial x} \hat{e_1}+\frac{\partial T}{\partial y}\hat{e_2}=[-2xe^{-x^2}(8-y^2+2y)]\hat{e_1}+[(-2y+2)e^{-x^2}]\hat{e_2}[/math]
h=1/20; % Paso de muestreo.
u=1/3:h:1; % Intervalo [1,2].
v=-1:h:1; % Intervalo [0,2*pi].
[uu,vv]=meshgrid(u,v); % Matrices.
xx=uu.*vv ; % Parametrización X.
yy=(1/2).*((uu.^2)-(vv.^2)); % Parametrización Y.
f=(8-yy.^2+yy.*2).*exp(-(xx.^2)); % Función Temperatura.
fx =(-2.*xx).*(exp(-(xx.^2))).*(8-yy.^2+2.*yy); % Derivada con respecto a x de la función Temperatura.
fy=(exp(-(xx.^2))).*(-2.*yy+2); % Derivada con respecto a y de la función Temperatura.
hold on % Fin superposición de gráficos
quiver(xx,yy,fx,fy) % Representación de los vectores gradiente.
contour(xx,yy,f,20);colorbar; % Visualización de superficie en 3D más leyenda en color.
view(2) % Ver imagen desde arriba.
hold off % Fin superposición de gráficos3 Acción de una fuerza sobre sólido
3.1 Campo de desplazamientos
Una fuerza determinada aplicada sobre nuestro sólido ha provocado un desplazamiento del mismo que viene dado por [math] \vec{u}(x,y) [/math] . Este vector será [math]\vec u(u,v)=\vec a(\vec b\cdot\vec r_{o})[/math] siendo :: [math] \vec{a}= \frac{\vec{g}_u}{|\vec{g_u}|}=\frac{v\vec {e_1}+ u\vec {e_2}}{\sqrt{v^2+u^2}}\qquad \vec{b}=-4 \frac{\vec{g}_u}{|\vec{g_u}|}=-4\frac{v\vec {e_1}+ u\vec {e_2}}{\sqrt{v^2+u^2}}[/math].
Como hemos hallado anteriormente [math]\vec{g_u}=v \vec{e_1} +u \vec{e_2} [/math]. Tomaremos:: [math]\vec{r_o}= x\vec {e_1}+y\vec {e_2}= uv\vec {e_1}+ \frac{1}{2}(u^2-v^2)\vec {e_2}[/math].
Con todo esto: [math]\vec{u}= \frac{\vec{g}_u}{|\vec{g_u}|}(-4 \frac{\vec{g}_u}{|\vec{g_u}|} \vec{r_o})= \frac{\vec{g_u}}{|\vec{g_u}|^2}(-4 \vec{g_u}\cdot\vec{r_o})=\frac{-4uv^2-2u(u^2-v^2)}{u^2+v^2} \vec{g_u}=\frac{-4uv^2-2u(u^2-v^2)}{u^2+v^2}(v \vec{e_1} +u \vec{e_2})[/math] La representación del campo de desplazamiento [math]\vec{u}[/math] será la siguiente:
Nuestra superficie sufre un desplazamiento en un instante [math]t_{0}[/math] debido a una percusión. Dicho campo viene dado por el siguiente vector [math]\vec u[/math]: [math]\vec u(u,v)=\vec a(\vec b\cdot\vec r_{o})[/math]
3.2 Divergencia de un campo
3.3 Cálculo del rotacional de un campo vectorial
La expresión del rotacional de un campo vectorial [math]\vec{u}[/math] se halla por la siguiente expresión: [math]\nabla \times\vec{u}= \frac{1}{ \sqrt{g} } \begin{bmatrix} g_{u} & g_{v} & g_{w} \\ \frac{\partial}{\partial u} & \frac{\partial}{\partial v} & \frac{\partial}{\partial w} \\ u_{u} &u_{v}&u_{w}\end{bmatrix}[/math]
De nuevo necesitaremos definir una tercera componente [math]\vec{g_w}[/math] para el cálculo de ese determinante. [math]\vec{g_w}=\vec{e_3}[/math]
[math]\nabla \times\vec{u}= \frac{1}{ \sqrt{g} } \begin{bmatrix} g_{u} & g_{v} & g_{w} \\ \frac{\partial}{\partial u} & \frac{\partial}{\partial v} & \frac{\partial}{\partial w} \\ u_{u} &u_{v}&u_{w}\end{bmatrix} = \frac{1}{ u^2+v^2 } \begin{bmatrix} g_{u} & g_{v} & g_{w} \\ \frac{\partial}{\partial u} & \frac{\partial}{\partial v} & \frac{\partial}{\partial w} \\ -2u(u^2+v^2) &0&0\end{bmatrix}=\frac{u^2+v^2}{ u^2+v^2 } \begin{bmatrix} g_{u} & g_{v} & g_{w} \\ \frac{\partial}{\partial u} & \frac{\partial}{\partial v} & \frac{\partial}{\partial w} \\-2u&0&0\end{bmatrix}= -2u ( \frac{\partial g_{v} }{\partial w} - \frac{\partial g_{w} }{\partial v} )-2u=0[/math]
4 Tensiones sobre la placa
4.1 Tensor de tensiones
4.2 Tensión de Von Mises
5 Masa de la placa
N1=200; N2=200; %Number of points
a=1/3; b=1; c=-1; d=1; %Extremes of the interval
h1=(b-a)/N1; h2=(d-c)/N2;
u=a:h1:b; v=c:h2:d; %coordinates of the partition
[uu,vv]=meshgrid(u,v); %coordinates of the rectangle
xx=uu.*vv; % Parametrización X.
yy=(1/2).*((uu.^2)-(vv.^2));
f=(xx.*yy).*(exp(-1./(xx.^2))); %function
F=abs(f);
w1=ones(N1+1,1); %weights vector
w(1)=1/2; w(N1+1)=1/2;
w2=ones(N2+1,1); %weights vector
w(1)=1/2; w(N2+1)=1/2;
result=h1*h2*w2'*F*w1 % result
result=h1*h2*w2'*f*w1 % result
