Campo de desplazamiento de una placa semicircular A4

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Revisión del 11:55 4 dic 2015 de Ana Pérez (Discusión | contribuciones) (Campo vectorial en los puntos del sólido)

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Consideramos una placa plana que ocupa el anillo circular centrado en el origen y comprendido entre los radios 1 y 2 en el semiplano y>=0. En ella vamos a suponer que tenemos definidas dos cantidades físicas: la temperatura \(T(x,y)\), que depende de las dos variables espaciales \((x,y)\), y los desplazamientos \(\vec u\) producidos por la acción de una fuerza determinada. A partir de esto, estudiaremos el efecto de la temperatura dada por \(T(x,y)\) para después plantear la acción de las vibraciones \(\vec u(\rho,\theta)\) y las tensiones que éstas producen.

1 Visualización de la placa

Visualización de la placa
h= 0.1;                           %paso de muestreo
                                  %usamos coordenadas polares
r= 1:h:2;
tetha= 0:h:pi;
[rr,tt]= meshgrid(r,tetha);       %mallado
                                  %parametrizamos en cartesianas
x=rr.*cos(tt);
y=rr.*sin(tt);
clf                               %borramos las posibles gráficas que haya hasta ahora           
mesh(x,y,0*x)                     %hacemos la visualización de la placa
view(2)                           %vemos la placa en 2D
axis ([-3,3,-1,3])


2 Distribución de temperaturas del sólido

La distribución de temperaturas en cada punto del sólido viene dada por el campo escalar:

                                            \(T(x,y)=log{y+2}\)

Esta variación de temperaturas vendrá representada por curvas de nivel formadas por puntos que se encuentran a una misma temperatura. Considerando como foco de calor el origen de coordenadas y siendo nuestra distribución de temperaturas independiente de \(x\); observamos gráficamente que, cuanto mayor sea \(y\), menor será la temperatura.

Distribución de temperaturas
h= 0.1;                           %paso de muestreo
                                  %usamos coordenadas polares
r= 1:h:2;
tetha= 0:h:pi;
[rr,tt]= meshgrid(r,tetha);       %mallado
                                  %parametrizamos en cartesianas
x=rr.*cos(tt);
y=rr.*sin(tt);
clf 
                                  %campo temeperatura (en cartesianas)
T=log(y+2);                       %campo escalar de temperatura
subplot(1,2,1)                    %Dividimos la pantalla en dos
surf(x,y,T)                       %representamos el campo escalar de temperaturas
view(2)
axis ([-3,3,-1,3])
colorbar                          %mostramos la escala
subplot(1,2,2)                    %escribimos en la segunda pantalla
contour(x,y,T,40)                 %lineas de nivel
colorbar                          % mostramos las escala
axis ([-3,3,-1,3])

Según podemos observar en el gráfico obtenido, el campo de temperaturas aumenta en dirección de y, y es máximo en el punto y=2

3 Estudio del gradiente de temperaturas

Al calcular el gradiente de nuestro campo de temperaturas obtenemos el siguiente campo vectorial:

                                                 \(\grad T\)=\(1./(y+2)\vec j\)

Este campo indica la dirección en la cual la temperatura del sólido aumenta a mayor velocidad, y su módulo nos indica dicha velocidad.

Gradiente de temperatura
h= 0.1;                          %paso de muestreo
                                 %usamos coordenadas polares
r= 1:h:2;
tetha= 0:h:pi;
[rr,tt]= meshgrid(r,tetha);      %mallado
                                 %parametrizamos en cartesianas
x=rr.*cos(tt);
y=rr.*sin(tt);


                                 % lineas nivel campo temeperatura (en cartesianas)
T=log(y+2);                      %campo escalar de temperatura
subplot(1,2,1)                   %dividimos la pantalla en dos
contour(x,y,T,40)                %lineas de nivel
colorbar                         % mostramos las escala
axis ([-3,3,-1,3])


                                 %gradiente temperatura (en cartesianas)
tx=inline('0','x','y');          %derivada parcial respecto de x
ty=inline('1./(y+2)','x','y');   %derivada parcial respecto de y
TX=tx(x,y);
TY=ty(x,y);
subplot(1,2,2)
h= quiver(x,y,TX,TY);            %representamos el campo vectorial
axis ([-3,3,-1,3])
set(h,'maxheadsize',0.33)        %cambiamos formato flechas


4 Campo vectorial en los puntos del sólido

A continuación vamos a observar la deformación de la placa producida por el siguiente campo de desplazamientos:

                                         \(\vec u(\rho,\theta)=1/5*sin(2*theta)\vec g_{\theta}\)
Visualización del campo vectorial sobre el semianillo
h= 0.1; %paso de muestreo
                                  %usamos coordenadas polares
r= 1:h:2;
theta= 0:h:pi;
[rr,tt]= meshgrid(r,theta);       %mallado
                                  %parametrizamos en cartesianas
x=rr.*cos(tt);
y=rr.*sin(tt);
clf                               %Borramos las posibles gráficas anteriores
u=inline('-y/5.*sin(2.*atan(y./x))','x','y');
v=inline('x/5.*sin(2.*atan(y./x))','x','y');
U=u(x,y);
V=v(x,y);
quiver(x,y,U,V)                   %Hacemos la gráfica del gradiente
axis ([-3,3,-1,3])                %Ajustamos los ejes


Lo que hace el campo desplazamiento es principalmente coger los puntos que están a la mitad de altura, y llevarlos hacia la parte superior del semianillo

5 Efecto de los desplazamientos

En este apartado vamos a comparar los puntos de la placa antes y después de los desplazamientos para observar los efectos de estos.

Comparación de las gráficas
h= 0.1;                           %paso de muestreo
                                  %usamos coordenadas polares
r= 1:h:2;
tetha= 0:h:pi;
[rr,tt]= meshgrid(r,tetha);       %mallado
                                  %parametrizamos en cartesianas
x=rr.*cos(tt);
y=rr.*sin(tt);
clf
subplot(1,2,1)                    %sólido antes de los desplazamientos
mesh(x,y,0*x)
view(2)
axis ([-3,3,-1,3])

subplot(1,2,2)                    %sólido después de los desplazamientos
u=inline('-y/5.*sin(2.*atan(y./x))','x','y');
v=inline('x/5.*sin(2.*atan(y./x))','x','y');
U=u(x,y);
V=v(x,y);
X=x+U;
Y=y+V;
mesh(X,Y,0*X)
view(2)
axis ([-3,3,-1,3])

Vemos como los puntos de los extremos están más separados y que los del centro están más juntos

6 Estudio de la divergencia [math]\nabla \cdot \vec u[/math]

h= 0.1;                           %paso de muestreo
                                  %usamos coordenadas polares
r= 1:h:2;
tetha= 0:h:pi;
[rr,tt]= meshgrid(r,tetha);       %mallado
                                  %parametrizamos en cartesianas
x=rr.*cos(tt);
y=rr.*sin(tt);
clf

                                  %el campo es 1/5*sin(tetha)*g sub tetha
                                  %como lo tenemos en cilindricas hacemos la divergencia en cilindricas
                                  %luego pasamos a cartesianas para poder representarlo con matlab

                                  %Divergencia en cilíndricas= 2/5*cos(2*tetha)
                                  %pasamos a cartesianas: Divergencia en cartesianas= 2/5*cos(2*atan(y/x))

div=inline('2.*cos(2.*atan(y./x))./5','x','y');
DIV=div(x,y);
surf(x,y,DIV)
colorbar
axis ([-3,3,-1,3])
view(3)

%es mayor en los extremos de la semicircuferencia. 
%Como se ve en la gráfica, el valor de la divergencia en estos puntos es 0.4 
%(y se ve en color rojo y más alto)
%no se  aprecia mucho el cambio de volumen porque el campo no se caracteriza por
% estar expandiendose, si no que esta rotando. 
%El campo tiende a comprimir los puntos en el medio del anillo


7 Estudio del rotacional [math]|\nabla \times \vec u|[/math]

{{matlab|codigo= h= 0.1; %paso de muestreo %usamos coordenadas polares r= 1:h:2; tetha= 0:h:pi; [rr,tt]= meshgrid(r,tetha); %mallado %parametrizamos en cartesianas x=rr.*cos(tt); y=rr.*sin(tt); %Dibujo subplot(1,2,1); rot=2/5*sin(2*tt); surf(x,y,rot) axis equal view(2) title('rotacional 2D') colorbar subplot(1,2,2); surf(x,y,rot) title('rotacional 3D') colorbar

%poner el punto de mayor rotacional

8 Tensiones normales

2D

%Apartado 8. 2D
h=0.1;
r=1:h:2;
t=0:h:pi;
[rr,tt]=meshgrid(r,t); 
clf
subplot(1,3,1);
xx=rr.*cos(tt);
yy=rr.*sin(tt);
a=2/5.*cos(2*tt); %elemento (1,1) de la matriz sigma
b=a.*(1+2./rr.^2);
surf(xx,yy,a)
axis equal
view(2)
colorbar
subplot(1,3,2);   %elemento (2,2) de la matriz sigma
surf(xx,yy,b)
axis equal
view(2)
colorbar
subplot(1,3,3)
c=a;            %elemento (3,3) de la matriz sigma
surf(xx,yy,c)
axis equal
view(2)
colorbar

3D

%Apartado 8. 3D
h=0.1;
r=1:h:2;
t=0:h:pi;
[rr,tt]=meshgrid(r,t); 
clf
subplot(1,3,1);
xx=rr.*cos(tt);
yy=rr.*sin(tt);
a=2/5.*cos(2*tt); %elemento (1,1) de la matriz sigma
b=a.*(1+2./rr.^2);
surf(xx,yy,a)
colorbar
subplot(1,3,2);   %elemento (2,2) de la matriz sigma
surf(xx,yy,b)
colorbar
subplot(1,3,3)
c=a;            %elemento (3,3) de la matriz sigma
surf(xx,yy,c)
colorbar