【小呆的力学笔记】弹塑性力学的初步认知二:应力应变分析(2)

文章目录

        • 1.4 主应力空间、八面体应力
        • 1.5 应变分析
        • 1.6 特殊应力、应变定义

1.4 主应力空间、八面体应力

一点的应力状态不论如何变化,其主应力和主方向一致的话,该点的应力状态就是唯一确定的。因此,我们用主应力方向建立一个三维坐标系来描述问题将不失一般性,该坐标系如下图4,我们称之为主应力空间。我们考察等倾面组成的八面体,图中O’P点为等倾面ABC上面的应力向量 ( p 1 , p 2 , p 3 ) (p_1,p_2,p_3) (p1,p2,p3),八面体为等倾面八面体,即面ABC的法线方向余弦为 ( 1 3 , 1 3 , 1 3 ) (\frac{1}{\sqrt 3},\frac{1}{\sqrt 3},\frac{1}{\sqrt 3}) (3 1,3 1,3 1)。将O’P分解
O ’ P ‾ = O ’ Q ‾ + O ’ N ‾ (25) \overline {O’P}=\overline {O’Q}+\overline{O’N}\tag{25} OP=OQ+ON(25)

在这里插入图片描述

图 4 八面体 图4八面体 4八面体
取等倾面和三个轴的坐标面组成的四面体为研究对象,如下图5所示。
在这里插入图片描述
图 5 等倾面四面体 图5等倾面四面体 5等倾面四面体
根据斜面应力公式 p j = σ i j n i p_j=\sigma_{ij}n_i pj=σijni,不难得到以下关系式(矩阵形式)
[ p 1 p 2 p 3 ] = [ σ 1 0 0 0 σ 2 0 0 0 σ 2 ] [ n 1 n 2 n 3 ] (26) \begin{bmatrix} p_1 \\ p_2\\p_3 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} \sigma_1 & 0 & 0\\ 0 & \sigma_2 & 0 \\0 & 0 & \sigma_2 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} n_1 \\ n_2\\n_3 \end{bmatrix}\tag{26} p1p2p3 = σ1000σ2000σ2 n1n2n3 (26)

其中 ( n 1 , n 2 , n 3 ) = ( 1 3 , 1 3 , 1 3 ) (n_1 ,n_2,n_3)=(\frac{1}{\sqrt 3},\frac{1}{\sqrt 3},\frac{1}{\sqrt 3}) (n1,n2,n3)=(3 1,3 1,3 1)为等倾面的法线方向余弦。
那么,有
σ 8 = [ n 1 n 2 n 3 ] [ p 1 p 2 p 3 ] = σ 1 n 1 2 + σ 2 n 2 2 + σ 3 n 3 2 = 1 3 ( σ 1 + σ 2 + σ 3 ) = 1 3 I 1 (27) \sigma_8 = \begin{bmatrix} n_1 & n_2 & n_3 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} p_1 \\ p_2\\p_3 \end{bmatrix}=\sigma_1n_1^2+\sigma_2n_2^2+\sigma_3n_3^2=\frac{1}{3}(\sigma_1+\sigma_2+\sigma_3)=\frac{1}{3}I_1 \tag{27} σ8=[n1n2n3] p1p2p3 =σ1n12+σ2n22+σ3n32=31(σ1+σ2+σ3)=31I1(27)
八面体相应的剪应力为
τ 8 = p 2 − σ 8 2 = p 1 2 + p 2 2 + p 3 2 − ( σ 1 n 1 2 + σ 2 n 2 2 + σ 3 n 3 2 ) 2 = σ 1 2 n 1 2 + σ 2 2 n 2 2 + σ 3 2 n 3 2 − ( σ 1 n 1 2 + σ 2 n 2 2 + σ 3 n 3 2 ) 2 = 1 3 ( σ 1 2 + σ 2 2 + σ 3 2 ) − 1 9 ( σ 1 + σ 2 + σ 3 ) 2 = 1 3 3 ( σ 1 2 + σ 2 2 + σ 3 2 ) − ( σ 1 2 + σ 2 2 + σ 3 2 + 2 σ 1 σ 2 + 2 σ 1 σ 3 + 2 σ 2 σ 3 ) = 1 3 ( σ 1 − σ 2 ) 2 + ( σ 1 − σ 3 ) 2 + ( σ 2 − σ 3 ) 2 = 2 3 J 2 = 1 3 s i j s i j (28) \tau_8 = \sqrt{p^2-\sigma_8^2}=\sqrt{p_1^2+p_2^2+p_3^2-(\sigma_1n_1^2+\sigma_2n_2^2+\sigma_3n_3^2)^2}\\ =\sqrt{\sigma_1^2n_1^2+\sigma_2^2n_2^2+\sigma_3^2n_3^2-(\sigma_1n_1^2+\sigma_2n_2^2+\sigma_3n_3^2)^2}\\ =\sqrt{\frac{1}{3}(\sigma_1^2+\sigma_2^2+\sigma_3^2)-\frac{1}{9}(\sigma_1+\sigma_2+\sigma_3)^2}\\ =\frac{1}{3}\sqrt{3(\sigma_1^2+\sigma_2^2+\sigma_3^2)-(\sigma_1^2+\sigma_2^2+\sigma_3^2+2\sigma_1\sigma_2+2\sigma_1\sigma_3+2\sigma_2\sigma_3)}\\ =\frac{1}{3}\sqrt{(\sigma_1-\sigma_2)^2+(\sigma_1-\sigma_3)^2+(\sigma_2-\sigma_3)^2}=\sqrt{\frac{2}{3}J_2}=\sqrt{\frac{1}{3}s_{ij}s_{ij}} \tag{28} τ8=p2σ82 =p12+p22+p32(σ1n12+σ2n22+σ3n32)2 =σ12n12+σ22n22+σ32n32(σ1n12+σ2n22+σ3n32)2 =31(σ12+σ22+σ32)91(σ1+σ2+σ3)2 =313(σ12+σ22+σ32)(σ12+σ22+σ32+2σ1σ2+2σ1σ3+2σ2σ3) =31(σ1σ2)2+(σ1σ3)2+(σ2σ3)2 =32J2 =31sijsij (28)

1.5 应变分析

应变分析的内容同应力分析内容,只是注意一点,应变张量和工程应变在剪应变分量是不同的,定义如下。
[ ε x x ε y x ε z x ε x y ε y y ε z y ε x z ε y z ε z z ] = [ ε x x 1 2 γ y x 1 2 γ z x 1 2 γ x y ε y y 1 2 γ z y 1 2 γ x z 1 2 γ y z ε z z ] (29) \begin{bmatrix} \varepsilon_{xx} & \varepsilon_{yx} & \varepsilon_{zx}\\ \varepsilon_{xy} & \varepsilon_{yy} & \varepsilon_{zy}\\ \varepsilon_{xz} & \varepsilon_{yz} & \varepsilon_{zz} \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} \varepsilon_{xx} & \frac{1}{2}\gamma_{yx} & \frac{1}{2}\gamma_{zx}\\ \frac{1}{2}\gamma_{xy} & \varepsilon_{yy} & \frac{1}{2}\gamma_{zy}\\ \frac{1}{2}\gamma_{xz} & \frac{1}{2}\gamma_{yz} & \varepsilon_{zz} \end{bmatrix}\tag{29} εxxεxyεxzεyxεyyεyzεzxεzyεzz = εxx21γxy21γxz21γyxεyy21γyz21γzx21γzyεzz (29)
同样定义应变偏张量,有如下形式
[ e x x e y x e z x e x y e y y e z y e x z e y z e z z ] = [ ε x x ε y x ε z x ε x y ε y y ε z y ε x z ε y z ε z z ] − [ ε m 0 0 0 ε m 0 0 0 ε m ] (30) \begin{bmatrix} e_{xx} & e_{yx} & e_{zx}\\ e_{xy} & e_{yy} & e_{zy}\\ e_{xz} & e_{yz} & e_{zz} \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} \varepsilon_{xx} & \varepsilon_{yx} & \varepsilon_{zx}\\ \varepsilon_{xy} & \varepsilon_{yy} & \varepsilon_{zy}\\ \varepsilon_{xz} & \varepsilon_{yz} & \varepsilon_{zz} \end{bmatrix}-\begin{bmatrix} \varepsilon_{m} & 0 & 0\\ 0 & \varepsilon_{m} & 0\\ 0 & 0 & \varepsilon_{m} \end{bmatrix}\tag{30} exxexyexzeyxeyyeyzezxezyezz = εxxεxyεxzεyxεyyεyzεzxεzyεzz εm000εm000εm (30)
其中 ε m = 1 3 ( ε x x + ε y y + ε z z ) \varepsilon_{m}=\frac{1}{3}(\varepsilon_{xx}+\varepsilon_{yy}+\varepsilon_{zz}) εm=31(εxx+εyy+εzz)

1.6 特殊应力、应变定义

定义应力强度或等效应力 σ ‾ \overline\sigma σ
σ ‾ = 3 J 2 = 3 2 s i j s i j = 1 2 [ ( σ 1 − σ 2 ) 2 + ( σ 1 − σ 3 ) 2 + ( σ 2 − σ 3 ) 2 ] = 1 2 [ ( σ x x − σ y y ) 2 + ( σ x x − σ z z ) 2 + ( σ y y − σ z z ) 2 + 6 ( τ x z 2 + τ x y 2 + τ y z 2 ) ] (31) \overline\sigma=\sqrt{3J_2}=\sqrt{\frac{3}{2}s_{ij}s_{ij}}\\ =\sqrt{\frac{1}{2}[(\sigma_{1}-\sigma_{2})^2+(\sigma_{1}-\sigma_{3})^2+(\sigma_{2}-\sigma_{3})^2]}\\ =\sqrt{\frac{1}{2}[(\sigma_{xx}-\sigma_{yy})^2+(\sigma_{xx}-\sigma_{zz})^2+(\sigma_{yy}-\sigma_{zz})^2+6(\tau_{xz}^2+\tau_{xy}^2+\tau_{yz}^2)]} \tag{31} σ=3J2 =23sijsij =21[(σ1σ2)2+(σ1σ3)2+(σ2σ3)2] =21[(σxxσyy)2+(σxxσzz)2+(σyyσzz)2+6(τxz2+τxy2+τyz2)] (31)
定义应变强度或等效应变 ε ‾ \overline \varepsilon ε
ε ‾ = 2 3 e i j e i j (32) \overline \varepsilon=\sqrt{\frac{2}{3}e_{ij}e_{ij}} \tag{32} ε=32eijeij (32)

定义剪切等效应力 T ‾ \overline T T
T ‾ = 1 2 s i j s i j (33) \overline T=\sqrt{\frac{1}{2}s_{ij}s_{ij}} \tag{33} T=21sijsij (33)
定义剪切等效应变 Γ ‾ \overline\Gamma Γ
Γ ‾ = 2 e i j e i j (34) \overline\Gamma=\sqrt{2e_{ij}e_{ij}} \tag{34} Γ=2eijeij (34)
加上上面定义的八面体剪应力、八面体剪应变
τ 8 = 1 3 s i j s i j γ 8 = 4 3 e i j e i j (35) \tau_8=\sqrt{\frac{1}{3}s_{ij}s_{ij}}\\ \gamma_8=\sqrt{\frac{4}{3}e_{ij}e_{ij}}\tag{35} τ8=31sijsij γ8=34eijeij (35)

至于为什么定义这些应力应变,我们在后面再介绍。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/346884.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Linux】基础命令及测试工作常用

一、Linux基础命令 【基础】 tab补全 chtrlc停止进程 绝对路径: 以 / 开头,从根目录下开始寻找路径 相对路径: 不以 / 开头,从当前目录下开始寻找 1、系统管理相关命令 ifconfig 显示或设置网络设备的命令,我们可…

[实战]加密传输数据解密

前言 下面将分享一些实际的渗透测试经验,帮助你应对在测试中遇到的数据包内容加密的情况。我们将以实战为主,技巧为辅,进入逆向的大门。 技巧 开局先讲一下技巧,掌握好了技巧,方便逆向的时候可以更加快速的找到关键函数…

mybatisplus做SQL拦截添加自定义排序

前言 工作中写的一段代码,备个份,以后兴许能直接用 功能描述:如果前端传入了排序规则,则优先按传入的字段进行排序,SQL原有的排序规则追加到末尾 注:我们项目里的分页查询,是基于XML的SQL执行的…

RedisInsight详细安装教程

简介 RedisInsight 是一个直观高效的 Redis GUI 管理工具,它可以对 Redis 的内存、连接数、命中率以及正常运行时间进行监控,并且可以在界面上使用 CLI 和连接的 Redis 进行交互(RedisInsight 内置对 Redis 模块支持)。 RedisIn…

第四篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:机器学习

传奇开心短博文系列 系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文 短博文目录一、项目目标二、OpenCV机器学习介绍三、OpenCV支持向量机示例代码四、OpenCV支持向量机示例代码扩展五、OpenCVK均值聚类示例代码六、OpenCVK均值聚类示例代码扩展七、OpenCV决策树示例…

调优 mybatis saveBatch 25倍性能

调优 mybatis saveBatch 25倍性能 最近在压测一批接口,发现接口处理速度慢的有点超出预期,感觉很奇怪,后面定位发现是数据库批量保存这块很慢。 这个项目用的是 mybatis-plus,批量保存直接用的是 mybatis-plus 提供的 saveBatch…

Geogebra绘制正态分布曲线-学习b站何威老师视频

​ 参考资料 GeoGebra系列教程3——GGB与正态分布密度曲线_哔哩哔哩_bilibili 我要开始学习啦,吼吼~~~ 准备工作 https://www.geogebra.org/download 选择GeoGebra 经典 6 详细步骤 设计思路具体操作设计积分区间【a,b】创建滑动条a∈[-5,5],增量是…

P4学习(七)实验四:Explicit Congestion Notification

目录 一. 实验目的二.前置知识略概三. 实验过程1. Topo2. Egress 三. 实验结果1.启动监听服务端2.发送数据包3.查看h2.log的数据4.Iperf模拟Flood超过门限 四.为什么要在Egress上进行ecn的配置 一. 实验目的 ECN allows end-to-end notification of network congestion without…

Android SeekBar 进度条圆角

先看下效果图&#xff1a; 之前&#xff1a; 优化后&#xff1a; 之前的不是圆角是clip切割导致的 全代码&#xff1a; <SeekBarandroid:layout_width"188dp"android:layout_height"wrap_content"android:background"null"android:focusa…

专门为机器学习开发的jpy语言

这本来是一个为工科教学专门开发的附属品&#xff0c;并不是说Python或Java有多不好&#xff0c;根本上它就是一个Java工程教材&#xff0c;但又要结合人工智能。因此&#xff0c;出现了这样一个包容性的怪胎&#xff0c;可以用python一样的语法与Java一起编写。 没流行起来的一…

一个使用pyqt的word文档查重工具

一个使用pyqt的word文档查重工具 使用场景代码使用截图打包好的软件下载链接结尾 使用场景 有时我们在借鉴一篇文档之后还不想有太多重复&#xff0c;这个时候可以使用这个工具对两个word文档进行对比 代码 import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWind…

[RK-Linux] 移植Linux-5.10到RK3399(十)| 配置AP6256模组使能WIFI、BT功能

手上 ROC-RK3399-PC Pro 使用蓝牙 WIFI 模组是 AP6256。 一、AP6256 模组介绍 AP6256是正基科技(AMPAK)推出的一款低成本、低功耗的双模模块,它集成了Wi-Fi和蓝牙功能。这款模块支持SDIO接口,具有以下特点: 1、型号:AP6256 2、接口:SDIO(Secure Digital Input/Outp…

搜维尔科技:【简报】元宇宙数字人赛道,优秀作品赏析《大福太郎》

这次采用亮眼的浅粉做为发色&#xff0c;为了贴合她小警察的身分 给了她一顶特制的警帽&#xff0c;上面有大福的荧光蓝叶片作为标 志&#xff0c;而在配件及裙子上也加入了许多科技元素的小巧思。 学校&#xff1a; 朝阳科技大学&#xff08;台湾&#xff09; 选手&#xff…

排序算法经典模型: 梯度提升决策树(GBDT)的应用实战

目录 一、Boosting训练与预测 二、梯度增强的思想核心 三、如何构造弱学习器和加权平均的权重 四、损失函数 五、梯度增强决策树 六、GBDT生成新特征 主要思想 构造流程 七、梯度增强决策树以及在搜索的应用 7.1 GDBT模型调参 7.1.1 框架层面参数 n_estimators su…

【制作100个unity游戏之23】实现类似七日杀、森林一样的生存游戏1(附项目源码)

本篇最终效果演示 文章目录 本篇最终效果演示系列目录前言环境素材绘制地形 实现人物移动指示显示物品名称源码完结 系列目录 【制作100个unity游戏之23】实现类似七日杀、森林一样的生存游戏1&#xff08;附项目源码&#xff09; 【制作100个unity游戏之23】实现类似七日杀、森…

申万宏源基于 StarRocks 构建实时数仓

作者 &#xff1a;申万宏源证券 实时数仓项目组 小编导读&#xff1a; 申万宏源证券有限公司是由新中国第一家股份制证券公司——申银万国证券股份有限公司与国内资本市场第一家上市证券公司——宏源证券股份有限公司&#xff0c;于 2015 年 1 月 16 日合并组建而成&#xff0c…

【若依】关于对象查询list返回,进行业务处理以后的分页问题

1、查询对象Jglkq返回 list&#xff0c;对 list 进行业务处理后返回&#xff0c;但分页出现问题。 /*** 嫁功率考勤查询*/RequiresPermissions("hr:kq:list")PostMapping("/list")ResponseBodypublic TableDataInfo list(Jglkq jglkq) throws ParseExcepti…

简单高效 Learn LaTeX 009 - LaTex Cite Notes (30 mins) 引用与注释

这一集里介绍了对文献引用的表示方法&#xff0c;和添加注释文本的方法&#xff1a; https://www.ixigua.com/7298100920137548288?id7304342671428944403&logTag495628805c8329a41ffa

JVM系列-6.java垃圾回收

&#x1f44f;作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是爱吃芝士的土豆倪&#xff0c;24届校招生Java选手&#xff0c;很高兴认识大家&#x1f4d5;系列专栏&#xff1a;Spring原理、JUC原理、Kafka原理、分布式技术原理、数据库技术、JVM原理&#x1f525;如果感觉博主的文…

PyTorch深度学习实战(32)——DCGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战&#xff08;32&#xff09;——DCGAN详解与实现 0. 前言1. 模型与数据集分析1.1 模型分析1.2 数据集介绍 2. 构建 DCGAN 生成人脸图像小结系列链接 0. 前言 DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 是基于生成对抗网络 (Convolution…