Python3之弹性力学——应力张量1
题目
已知某点的应力张量为:
\[
\left[
\begin{array}{ccc}
\sigma_{x} &\tau_{xy} &\tau_{xz}\\
\tau_{yx} &\sigma_{y} &\tau_{yz}\\
\tau_{zx} &\tau_{zy} &\sigma_{z}
\end{array}
\right]
=
\left[
\begin{array}{ccc}
0 &1 &2\\
1 & \sigma_{y} & 1\\
2 &1 &0
\end{array}
\right]
\]
并已知经过该点的某一平面上的应力矢量为零矢量,求 \(\sigma_y\) 和主应力?
分析
由题意,存在某个微分面(单位法向量为 \(\boldsymbol{n}\)),其上的应力矢量 \(\boldsymbol{t}=\boldsymbol{0}\),即
\[
\boldsymbol{t}=\boldsymbol{\sigma}\cdot\boldsymbol{n}=
\left[\begin{array}{ccc}
0 & 1 & 2\\
1 & \sigma_{y} & 1\\
2 & 1 & 0
\end{array}
\right]
\left[
\begin{array}{c}
n_1\\
n_2\\
n_3
\end{array}
\right]
=
\left[
\begin{array}{c}
0\\
0\\
0
\end{array}
\right]
\]
行列式必须为零
线性方程组存在非零解,必然行列式为零,即
\[
\left|\begin{array}{ccc}
0 & 1 & 2\\
1 & \sigma_{y} & 1\\
2 & 1 & 0
\end{array}
\right|
= 0 + 2 + 2 -4\sigma_y - 0 - 0
= 0
\]
求得 \(\sigma_y = 1\)。
应力张量
于是,应力张量为
\[ \left[ \begin{array}{ccc} \sigma_{x} & \tau_{xy} & \tau_{xz}\\ \tau_{yx} & \sigma_{y} & \tau_{yz}\\ \tau_{zx} & \tau_{zy} & \sigma_{z} \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{ccc} 0 & 1 & 2\\ 1 & 1 & 1\\ 2 & 1 & 0 \end{array} \right] \]
特征值问题
求主应力,即为求应力张量的特征值。
\[\left|\,\boldsymbol{\sigma}-\sigma\boldsymbol{i} \,\right| = 0\]
或
\[ \left| \begin{array}{ccc} -\sigma & 1 & 2\\ 1 & 1-\sigma & 1\\ 2 & 1 & -\sigma \end{array} \right| = (1-\sigma)\sigma^2 + 2 + 2 - 4(1-\sigma) + \sigma + \sigma = 0 \]
整理得
\[ -\sigma^3 + \sigma^2 + 6\sigma = -\sigma(\sigma-3)(\sigma+2) = 0 \]
主应力
得到三个主应力分别为
\[ \left\{ \begin{array}{rcr} \sigma_1 & = & 3\\ \sigma_2 & = & 0\\ \sigma_3 & = & -2 \end{array} \right. \]
python3代码求解
符号运算求特征值
- 调用 python 下的 sympy 模块
from sympy import init_printing, matrix
init_printing(use_unicode=true)
matrix对象表示应力矩阵
# 生成矩阵对象 sigma = matrix([[0, 1, 2], [1, 1, 1], [2, 1, 0]]) sigma
\[\left[\begin{matrix}0 & 1 & 2\\1 & 1 & 1\\2 & 1 & 0\end{matrix}\right]\]
求特征值
- 前已求得三个主应力分别为
\[ \left\{ \begin{array}{rcr} \sigma_1 & = & 3\\ \sigma_2 & = & 0\\ \sigma_3 & = & -2 \end{array} \right. \]
- 调用 matrix 对象的 eigenvals 方法
sigma.eigenvals() # 求特征值
\[\left \{ -2 : 1, \quad 0 : 1, \quad 3 : 1\right \}\]
- 冒号后的数字表示一重特征值
求特征矢量
- 调用 matrix 对象的 eigenvects 方法
sigma.eigenvects()
\[\left [ \left ( -2, \quad 1, \quad \left [ \left[\begin{matrix}-1\\0\\1\end{matrix}\right]\right ]\right ), \quad \left ( 0, \quad 1, \quad \left [ \left[\begin{matrix}1\\-2\\1\end{matrix}\right]\right ]\right ), \quad \left ( 3, \quad 1, \quad \left [ \left[\begin{matrix}1\\1\\1\end{matrix}\right]\right ]\right )\right ]\]
参考
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