Elasticidad en Campos Escalares y Vectoriales (Coordenadas Cilíndricas)
| Trabajo realizado por estudiantes | |
|---|---|
| Título | Elasticidad en Campos Escalares y Vectoriales (Coordenadas Cilíndricas) - Grupo 4-C |
| Asignatura | Teoría de Campos |
| Curso | 2023-24 |
| Autores | Juan Casteres Cortiñas Jorge Martínez Rodríguez-Malo Manuel Martín-Oar Faustmann Sandra Fuzhen Rodríguez Ibáñez |
| Este artículo ha sido escrito por estudiantes como parte de su evaluación en la asignatura | |
En el siguiente trabajo se expondrán los cálculos relacionados con el estudio de diferentes campos escalares y vectoriales, así como su influencia en un sólido curvado. Para ello se hará uso de coordenadas cartesianas y cilíndricas.
Se considera una placa una placa plana que ocupa un cuarto de anillo circular centrado en el origen y comprendido entre los radios 1 y 2. Dicha placa está contenida en el plano:
Este plano limita la placa circular entre [math]\frac{\pi}{8}[/math] y [math]\frac{7\pi}{8}[/math] como podemos observar en la siguiente figura.
En todas las figuras que se mostrarán a lo largo del artículo, dibujaremos los ejes en la región [math](x, y) ∈ [−3, 3] × [−1, 3][/math].
También se suponen definidas las siguientes cantidades físicas:
- 1. El campo escalar temperatura: [math]T(x,y)=sin(x^2+(y−3)^2)[/math], expresado en coordenadas cartesianas
2. El campo vectorial de desplazamientos: [math] \vec{u}(ρ, θ) =\frac {log (3 − ρ)} {2}\cdot cos(2θ)\vec{e_ρ} [/math], expresado en coordenadas cilíndricas
Con estos datos, se procede a responder a las siguientes cuestiones:
Contenido
- 1 Dibujo Lámina
- 2 Cálculo de las curvas de nivel del campo de temperaturas
- 3 Ley de Fourier aplicada a la energía calorífica [math]\vec{Q}[/math]
- 4 Dibujo de un campo vectorial sobre el mallado, en t=0
- 5 Desplazamiento provocado por el campo vectorial [math]\vec{u}[/math]
- 6 Dibujo de [math]\nabla \cdot \vec{u}[/math] en t=0
- 7 Cálculo y dibujo de [math]|\nabla \times \vec{u}|[/math] en t=0
- 8 Tensor Tensiones
- 9 Cálculo de las tensiones tangenciales respecto al plano ortogonal a [math]\vec{e_\rho}[/math]
- 10 Tensión de Von Mises
1 Dibujo Lámina
Para el dibujo del mallado se tomará la región dada: una parte de un anillo. Como paso de muestreo para las variables [math]x[/math] e [math]y[/math], tomaremos [math]\frac{1}{10}[/math], contrariamente a los [math]\frac{2}{10}[/math] que propone el enunciado. Esto, es debido a que un paso de muestreo menor produce una malla con más puntos, y por lo tanto, con más detalle. Es por ello, que la elección de [math]\frac{1}{10}[/math] proporciona un buen balance entre detalle y claridad para todos los problemas planteados a lo largo de este artículo.
Para llevar a cabo el dibujo de la lámina (sólido), se ha empleado el programa informático MATLAB, debido a sus buenas prestaciones y sus múltiples facilidades a la hora de graficar problemas matemáticos.
Al tratarse de una geometría circular, se emplearán coordenadas cilíndricas. Sin embargo, MATLAB únicamente trabaja en coordenadas cartesianas, por lo que todos los resultados se parametrizarán para expresarlos de tal forma.
%Dibujo Lámina (sólido)
%% Datos y Variables
h=1/10; %Coordenadas r y t
r=1:h:2;
t=pi/8:h:(7*pi)/8;
%% Cálculo de coordenadas
[U,V]=meshgrid(r,t); %Generación de la retícula
X=U.*cos(V); %parametrización
Y=U.*sin(V);
%% Dibujo de la malla
mesh(X,Y,0*X);
axis([-3,3,-1,3]); % definimos ejes
title('Lámina');
xlabel('X');
ylabel('Y');
grid on;
view(2);
2 Cálculo de las curvas de nivel del campo de temperaturas
La temperatura del sólido viene dada por el siguiente campo escalar:
Si introducimos la expresión del campo en MATLAB, podemos representarlo gráficamente con el comando "surf", obteniendo la imagen que se presenta a continuación.
%% Cálculo función de Temperatura
T=sin(X.^2+(Y-3).^2);
%% Gráfico Mapa Térmico
figure(1);
surf(X,Y,T);
title('Temperatura');
view(2);
axis equal;
axis([-3,3,-1,3]);
xlabel('X');
ylabel('Y');
2.1 Representación curvas de nivel de T
Las curvas de nivel o equipotenciales son líneas que unen los puntos de igual magnitud física, tal queNos muestran de una forma muy visual la variación de la función temperatura. Es posible representar estas curvas en MATLAB mediante el comando "contour".
Las zonas de la gráfica que presentan colores más azulados son aquellas en las que la temperatura es menor, mientras que en las más amarillentas la temperatura es mayor.
Las partes en las que aparecen zonas blancas son aquellas en las que la temperatura es nula.
%% Gráfico Curvas de Nivel
figure(2);
contour(X,Y,T,50);
title('Curvas de Nivel');
axis equal
axis([-3,3,-1,3]);
xlabel('X');
ylabel('Y');
colorbar
2.2 Punto máximo de T
Para la función [math]T(x,y)[/math] cabe recalcar que los valores máximos y mínimos se alcanzan en el intervalo [math]x ∈ [−1,1][/math] por lo que se puede ver claramente que se trata de una función trigonométrica seno.
En los dos gráficos obtenidos, tanto el del campo escalar temperatura como el de las curvas de nivel de dicho campo, podemos hacer zoom y observar que en ambos casos que el punto de la gráfica en el que la temperatura es mayor es aproximadamente el (0,2).
2.3 Cálculo de [math]\vec{\nabla T}[/math]
Podríamos calcular el gradiente del campo escalar T(x,y) analíticamente mediante las fórmulas vistas en clase. El gradiente de la temperatura representa la dirección de más velocidad de cambio de la función. Viene dado por:
El comando "contour" nos permite dibujar las curvas de nivel (apartado 2.1) y el comando "quiver" nos permite representar el campo vectorial gradiente. Por tanto, si representamos ambos a la vez mediante el comando "hold on", obtenemos el gráfico de [math]\vec{\nabla T}[/math] sobre las curvas de nivel de [math]T(x,y)[/math].
En esta imagen podemos apreciar que los vectores del gradiente son perpendiculares a las curvas de nivel. Esto se debe a que el gradiente es la dirección de máxima variación de la temperatura, mientras que en las curvas de nivel no hay variación de temperatura. Por tanto, el gradiente debe ser perpendicular a las curvas de nivel.
%% Gradiente de la Temperatura
%Derivadas parciales
FX=2*X.*cos(X.^2+(Y-3).^2);
FY=(2*Y-6).*cos(X.^2+(Y-3).^2);
figure(4);
contour(X,Y,T,50);
title('\nablaT');
xlabel('X');
ylabel('Y');
view(2);
axis equal
axis([-3,3,-1,3]);
colorbar
hold on
quiver(X,Y,FX,FY)
axis equal
axis([-3,3,-1,3]);
view(2)
3 Ley de Fourier aplicada a la energía calorífica [math]\vec{Q}[/math]
La energía calorífica es un término utilizado en el campo de la termodinámica, para referirse a aquella energía asociada al calor que recibe, desprende o transmite un cuerpo. Un ejemplo físico muy común de la aplicación de esta fórmula es la transmisión de calor, y por tanto, variación de temperatura a lo largo de un sólido.
La transmisión de calor, así como cualquier otro fenómeno físico de transmisión, se puede describir mediante la ecuación diferencial para la propagación unidimensional, que viene dada por la siguiente expresión:
Donde [math]\psi[/math] es el campo correspondiente al fenómeno físico, en este caso, el campo de la temperatura T, y [math]a[/math] una constante característica de la situación física ([math]\kappa[/math]).
En el caso particular del transporte (en termodinámica denominado conducción) de calor, la ecuación empleada para llevar a cabo su estudio, es la respectiva a la ley de Fourier.
Según la Ley de Fourier, la energía calorífica [math]\vec{Q}[/math] viaja de acuerdo a la fórmula [math]\vec{Q} = −\kappa\nabla T[/math], donde [math]\kappa[/math] es la constante de conductividad térmica de la placa que supondremos κ = 1.
Sabiendo que el gradiente de la temperatura representa la dirección de más velocidad de cambio de la función. El cual viene dado por:
El motivo por el cual la ley de Fourier incorpora un signo menos, tiene una explicación meramente física. Por el Principio Cero de la Termodinámica (Equilibro término) sabemos que al juntar un foco caliente y uno frío, el calor se transmite del foco caliente al foco frío, al contrario que lo que nos indica el gradiente (dirección para ir de lo frío a lo caliente).
Por esta razón, el calor se desplaza en el sentido opuesto al que indica el gradiente.
Por tanto, queda:
Una propiedad característica del gradiente es la ortogonalidad a las curvas de nivel que hemos representado en el apartado anterior.
%% Ley de Fourier
figure(5);
title('Q=-k\nablaT');
xlabel('X');
ylabel('Y');
view(2);
hold on
%Representación campo vectorial Fourier
quiver(X,Y,-FX,-FY)
axis equal
axis([-3,3,-1,3])
view(2)
4 Dibujo de un campo vectorial sobre el mallado, en t=0
Partimos del campo vectorial dado:
Lo parametrizamos como se muestra en las líneas 3 y 5 del código. Esto lo hacemos para tener [math]\vec{u}[/math] expresado en coordenadas cartesianas, ya que MATLAB no puede representarlo si está expresado en cilíndricas.
Posteriormente, representamos dicho campo vectorial sobre nuestro sólido mediante la función "quiver", obteniendo el gráfico que se muestra a continuación.
%%Campo en t=0
%Componente x campo vectorial (Nueva parametrización)
ui=((log(3-U))./2).*cos(2.*V).*cos(V);
%Componente y campo vectorial
uj=((log(3-U))./2).*cos(2.*V).*sin(V);
figure(6);
title('Campo de vectores u en t=0');
xlabel('X');
ylabel('Y');
view(2);
hold on
%Representación campo vectorial u
quiver(X,Y,ui,uj)
axis equal
axis([-3,3,-1,3])
view(2)
5 Desplazamiento provocado por el campo vectorial [math]\vec{u}[/math]
Dado el campo: [math]\vec{u}(ρ, θ) = \frac {log (3 − ρ)} {2} \cdot cos(2θ)\vec{e_ρ} [/math] queremos representar el desplazamiento que experimenta nuestro sólido a causa de él.
- 1. Imagen de arriba a la izquierda: situación del sólido antes del desplazamiento. Coincide con la situación representada en el apartado 1.
- 2. Imagen de arriba a la derecha: situación del sólido después del desplazamiento. Observamos cómo ciertos puntos de la placa se han desplazado hacia abajo, justo la dirección a la que apuntan los vectores del campo vectorial representado en el apartado 4.
- 3. Imagen de abajo: imágenes 1 y 2 superpuestas. Se puede apreciar mejor la diferencia entre las dos situaciones.
%Inicio
subplot(2,2,1);
j=mesh(X,Y,X*0);
set(j,'EdgeColor','g')
title('Situación antes del desplazamiento');
xlabel('X');
ylabel('Y');
axis equal;
axis([-3,3,-1,3])
view(2);
%Después del desplazamiento
subplot(2,2,2);
mesh(X+ui,Y+uj,X*0);
title('Situación después del desplazamiento');
xlabel('X');
ylabel('Y');
axis equal;
axis([-3,3,-1,3])
view(2);
%Comparación entre ambas situaciones
subplot(2,2,3.5);
mesh(X+ui,Y+uj,X*0);
hold on
j=mesh(X,Y,X*0);
set(j,'EdgeColor','g');
title('Comaparación');
xlabel('X');
ylabel('Y');
axis equal;
axis([-3,3,-1,3])
view(2);
6 Dibujo de [math]\nabla \cdot \vec{u}[/math] en t=0
La divergencia mide cuánto se expande o se contrae un cuerpo cuyas partículas están siendo desplazadas por una fuerza.
En coordenadas cilíndricas, el operador diferencial de la divergencia de campos vectoriales viene dado por:
Tomando nuestro campo vectorial: [math]\vec{u}(ρ, θ) = \frac {log (3 − ρ)} {2} \cdot cos(2θ)\vec{e_ρ} [/math], sustituimos en la ecuación de arriba:
Siendo U y V los parámetros asociados respectivamente a las coordenadas [math]\rho[/math] y [math]\theta[/math].
%% Divergencia
figure(8)
div=((-cos(2.*V))./(2.*(3-U)))+((log(3-U).*cos(2.*V))./2.*U);%Calcular en papel en cartesianas!!!!!
surf(X,Y,div)
axis equal
axis([-3,3,-1,3]);
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Divergencia en 2D')
colorbar
view(2)
figure(14)
surf(X,Y,div)
axis equal
axis([-3,3,-1,3]);
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Divergencia en 3D')
colorbar
view(3)
6.1 Análisis de [math]\nabla \cdot \vec{u}[/math]
Se pide determinar de forma analítica los puntos en los que la divergencia de [math]\vec{u}[/math] es máxima, mínima y nula. Por lo que habiendo calculado el valor de [math]\nabla\cdot\vec{u}[/math] en el apartado anterior, se procede a utilizar la matriz Hessiana y sacar las derivadas del campo: Existen múltiples formas de calcular el máximo de una función. La más común es el empleo de derivadas parciales y el determinante de la matriz Hessiana. Para llevar a cabo este método, han de seguirse tres pasos:
- 1. Localización de los puntos críticos igualando a 0 las derivadas parciales
2. Cálculo de las segundas derivadas y derivadas cruzadas
3. Cálculo del determinante de la matriz Hessiana
4. Estudio del signo que se obtiene al calcular el determinante y al sustituir los puntos en las derivadas. Dependiendo del signo de los resultados, los puntos críticos podrán ser máximos, mínimos o puntos de silla (puntos sin variación)
A continuación, se muestra la forma genérica que tiene la matriz Hessiana:
Otra de las formas que se pueden emplear para obtener los máximos, es puramente computacional. Ésta se lleva a cabo con MATLAB, y es un método mucho más sencillo y rápido que únicamente requiere utilizar el comando "max(max())". Con este comando, el programa encuentra el punto máximo almacenado en la matriz, reduciendo considerablemente el tiempo de trabajo para encontrar los puntos críticos.
Cabe destacar que este segundo método, al trabajar con valores discretizados puede ofrecer una precisión ligeramente inferior a la de la matriz Hessiana, sin embargo, sus razonablemente buenas y rápidas prestaciones, han hecho que nos decantásemos por este segundo método.
Los resultados obtenidos mediante este segundo método se exponen a continuación.
[math]Divergencia_{mínima} = -0.3536[/math]
Como se puede observar en la gráfica del apartado 6, los valores tanto del máximo como del mínimo son coherentes.
Por último, los valores de V que hacen que el valor del coseno sea cero, son también aquellos, en los que la divergencia es nula.
%Cálculo del máximo y el mínimo
div_max=max(max(div))
div_min=min(min(div))
7 Cálculo y dibujo de [math]|\nabla \times \vec{u}|[/math] en t=0
El rotacional de un campo vectorial muestra la tendencia de un campo a inducir rotación alrededor de un punto. En coordenadas cilíndricas, el operador diferencial del rotacional de campos vectoriales viene dado por:
Sustituyendo para los valores de nuestro campo y operando, obtenemos:
Tras calcular [math]\nabla \times \vec{u}[/math], sabemos que es un campo vectorial. Sin embargo, lo pedido es [math]|\nabla \times \vec{u}|[/math], que es un campo escalar. Por tanto, se hace se procede a hacer el módulo del rotacional calculado anteriormente.
Al introducir el campo en MATLAB, parametrizamos poniéndolo en función de U y V:
Por tanto, el módulo será:
Si representamos gráficamente el campo escalar calculado, obtenemos las figuras que se muestran debajo.
figure(9)
ROT=sqrt(((1./U).*(sin(2*V)).*log(3.-U)).^2); %Módulo del campo escalar.
%%ROT=abs((1./U).*(sin(2*V)).*log(3.-U)); %Valor absoluto del campo.
subplot(1,2,1)
%Rotacional en 2D
pcolor(X,Y,ROT);
colorbar;
title('Rotacional en 2D');
xlabel('Eje X');
ylabel('Eje Y');
axis on;
axis([-3,3,-1,3]);
hold on
plot(0.7,0.7,'ro') %Máximo 1 en gráfico 2D
hold on
plot(-0.65,0.75,'ro') %Máximo 2 en gráfico 2D
%Rotacional en 3D
subplot(1,2,2)
surf(X,Y,ROT);
view(3)
colorbar;
title('Rotacional en 3D');
xlabel('Eje X');
ylabel('Eje Y');
zlabel('Eje Z');
axis on
axis([-3,3,-1,3]);
hold on
plot3(0.7,0.7,0.693,'ro') %Máximo 1 en gráfico 3D
hold on
plot3(-0.65,0.75,0.693,'ro') %Máximo 2 en gráfico 3D
7.1 Cálculo punto máximo del rotacional
Como puntos máximos de rotacional, como se puede observar en el gráfico, nos quedan los siguientes puntos:
Los cuales están señalados en ambos gráficos con un círculo rojo.
8 Tensor Tensiones
En un medio elástico lineal, isótropo y homogéneo se puede describir el tensor de tensiones mediante la expresión:
Donde 1 es el tensor identidad, [math]\lambda=\mu=1[/math] , [math]\epsilon[/math] es el tensor deformaciones que viene dado por [math]\epsilon(\vec{u})=(\nabla\vec{u}+\nabla\vec{u}^t)/2[/math] y [math]\nabla\cdot\vec{u}[/math] es la divergencia del campo [math]\vec{u}[/math].
Partiendo de la expresión matricial del gradiente, podemos calcular su parte simétrica, es decir, [math]\epsilon[/math]:
La matriz identidad multiplicada por la divergencia del campo [math]\vec{u}[/math] da como resultado la matriz:
Por lo tanto, operando con las matrices anteriores se obtiene la matriz del tensor tensiones:
8.1 Tensiones normales en la dirección de [math]\vec{e_\rho}[/math]
Vienen definidas por [math]\vec{e_\rho}·\sigma·\vec{e_\rho}[/math]. Por tanto, multiplicando la matriz [math]\sigma[/math] a ambos lados por el vector unitario [math]\vec{i}[/math], obtenemos las tensiones normales en la dirección de [math]\vec{i}[/math].
8.2 Tensiones normales en la dirección de [math]\vec{e_\theta}[/math]
Vienen definidas por [math]\vec{e_\theta}·\sigma·\vec{e_\theta}[/math]. Por tanto, multiplicando la matriz [math]\sigma[/math] a ambos lados por el vector unitario [math]\vec{j}[/math], obtenemos las tensiones normales en la dirección de [math]\vec{j}[/math].
8.3 Tensiones normales en la dirección de [math]\vec{e_z}[/math]
Vienen definidas por [math]\vec{e_z}·\sigma·\vec{e_z}[/math]. Por tanto, multiplicando la matriz [math]\sigma[/math] a ambos lados por el vector unitario [math]\vec{k}[/math], obtenemos las tensiones normales en la dirección de [math]\vec{k}[/math].
8.4 Código Matlab
%% Apartado 8
i_sig_i=(-3./2).*(cos(2.*V)./(3-U))+(log(3-U).*cos(2.*V))./(2.*U);
j_sig_j=(-cos(2.*V)./(2.*(3-U)))+(3./2).*((log(3-U).*cos(2.*V))./U);
k_sig_k=(-cos(2.*V)./(2.*(3-U)))+((log(3-U).*cos(2.*V))./(2.*U));
figure(10)
subplot(2,2,1)
surf(X,Y,i_sig_i)
view(2)
axis equal
axis([-3,3,-1,3]);
colorbar
title('i·\sigma·i')
subplot(2,2,2)
surf(X,Y,j_sig_j)
view(2)
axis equal
axis([-3,3,-1,3]);
colorbar
title('j·\sigma·j')
subplot(2,2,3.5)
surf(X,Y,k_sig_k)
view(2)
axis equal
axis([-3,3,-1,3]);
colorbar
title('k·\sigma·k')
Los tres campos escalares resultantes representan las tensiones normales en la dirección que marca el eje [math]\vec{e_\rho}[/math], las tensiones normales en la dirección que marca el eje [math]\vec{e_\theta}[/math], y las correspondientes al eje [math]\vec{e_z}[/math].
9 Cálculo de las tensiones tangenciales respecto al plano ortogonal a [math]\vec{e_\rho}[/math]
Dichas tensiones vienen definidas por la expresión:
Puesto que [math](\vec{e_\rho}\cdot\sigma\cdot\vec{e_\rho})[/math] lo tenemos calculado del apartado 8.2, bastará con multiplicar el valor hallado por [math]\vec{e_\rho}[/math].
[math]\sigma\cdot\vec{e_\rho}[/math] se calcula de la siguiente forma:
Por lo tanto, el vector solución resultante de la resta de los anteriores es:
Dado que en Matlab se trabaja en coordenadas cartesianas, Es necesario pasar de la base física cilíndrica a la cartesiana.
Por lo tanto el módulo queda tal que:
tti=((log(3-U).*sin(2.*V).*sin(V)./U));
ttj=((-log(3-U).*sin(2.*V).*cos(V)./U));
mod=sqrt((tti.^2)+(ttj.^2));
figure(11)
hold on
mesh(X,Y,X.*0)
surf(X,Y,mod)
axis equal
axis([-3,3,-1,3]);
title('módulo de tensiones tangenciales respecto al plano ortogonal a i');
10 Tensión de Von Mises
La tensión de Von Mises viene definida por la fórmula:
donde [math]\sigma_1 , \sigma_2 , \sigma_3 [/math] son los autovalores de σ (también conocidos como tensiones principales). Se trata de una magnitud escalar que se suele usar como indicador para saber cuando un material inicia un comportamiento plástico (y no elástico puro).
Para sacar los autovalores en MATLAB se utiliza el comando eig.m, sin embargo, previamente ha de crearse una matriz mediante un bucle for. De este modo, se dará un valor concreto a cada componente de la matriz en cada punto del mallado. Esto es, debido a que las componentes originales de la matriz [math]\sigma[/math] son funciones, y por lo tanto, tendrán un valor diferente para cada punto del mallado.
%% Matriz Tensión de Von Mises
sig=[];
M_VonMises=zeros(length(t),length(r));
a=@(UU,VV)(-3./2).*(cos(2.*VV)./(3-UU))+(log(3-UU).*cos(2.*VV))./(2.*UU);
b=@(UU,VV)(-cos(2.*VV)./(2.*(3-UU)))+(3./2).*((log(3-UU).*cos(2.*VV))./UU);
c=@(UU,VV)(-cos(2.*VV)./(2.*(3-UU)))+((log(3-UU).*cos(2.*VV))./(2.*UU));
d=@(UU,VV)((-log(3-UU).*sin(2.*VV))./UU);
%fila1=[a,d,0];
%fila2=[d,b,0];
%fila3=[0,0,c];
%sigma=[fila1;fila2;fila3]
% Se ha de asignar a la matriz "M_VonMises" los valores
% de la tensión de Von Mises en cada punto de la placa.
for i=1:length(t)
for j=1:length(r)
sig(1,1)=a(U(i,j),V(i,j));
sig(1,2)=d(U(i,j),V(i,j));
sig(1,3)=0;
sig(2,1)=d(U(i,j),V(i,j));
sig(2,2)=b(U(i,j),V(i,j));
sig(2,3)=0;
sig(3,1)=0;
sig(3,2)=0;
sig(3,3)=c(U(i,j),V(i,j));
[v,u]=eig(sig);%Autovalores
M_VonMises(i,j)=sqrt(((u(1,1)-u(2,2)).^2+((u(2,2)-u(3,3)).^2)+((u(3,3)-u(1,1)).^2))/2);
end
end
% Von Mises.
Cabe destacar, que el comando eig genera dos matrices, una matriz v con los autovectores asociados a los autovalores (puestos en columnas), y otra matriz u diagonal construida a partir de dichos autovalores. Para la resolución de este apartado solo ha sido necesario hacer uso de la segunda.
10.1 Representación de la Tensión de Von Mises
A continuación se muestra tanto el código empleado, como la representación del campo escalar asociado a la matriz de Von Mises.
%Representación Von Mises
figure(12)
surf(X,Y,M_VonMises);
% Se pone título a la gráfica.
title('Von Mises');
% Se da nombre a los ejes.
xlabel('Eje de las X');
ylabel('Eje de las Y');
axis equal
axis([-3,3,-1,3]);
% Se da equidistancia a los ejes.
% Se le aplica una barra con colores en función
% de la tension de Von Mises en cada punto.
colorbar;
view(2)
figure(13)
surf(X,Y,M_VonMises);
% Se pone título a la gráfica.
title('Von Mises');
% Se da nombre a los ejes.
xlabel('Eje de las X');
ylabel('Eje de las Y');
axis equal
axis([-3,3,-1,3]);
% Se da equidistancia a los ejes.
% Se le aplica una barra con colores en función
% de la tension de Von Mises en cada punto.
colorbar;
view(3)
10.2 Punto de mayor valor
El estudio de la tensión máxima, puede ser de gran utilidad en diversos campos de la ingeniería, siendo la resistencia de materiales el más notorio, y es que esta magnitud indica qué parte de un sólido está siendo sometida al mayor estrés. Adicionalmente, como ya se ha mencionado en el anterior apartado, se suele usar como indicador para saber cuando un material inicia un comportamiento plástico (y no elástico puro), por lo que se podrá concluir, que el punto de mayor valor de la tensión de Von Mises será, con mucha probabilidad, el punto de rotura. A continuación, se muestra el caso concreto de nuestra lámina, en el que se puede ver representado dicho punto mediante un círculo rojo.
%% Punto máximo Von Misses
figure(14)
surf(X,Y,M_VonMises)
view(0,0)
axis equal
hold on
title('Von Mises en el plano X0Z')
xlabel('Eje x')
zlabel('Eje z')
MAX = max(max(M_VonMises));
for k = 1:length(M_VonMises)
if M_VonMises(k) == MAX
plot3(X(k),Y(k),MAX,'ro')
end
end
hold off
El valor obtenido para la máxima tensión se puede ver representado con un punto rojo en la gráfica y es 1,2005.
