【连续介质力学】Voigt符号

news2024/10/6 0:37:41

Voigt符号

一个对称二阶张量有6个独立的分量,那么就可以将他表示成列向量的形式:
在这里插入图片描述
这种表示方式为Voigt符号,也可以将二阶张量表示成:
在这里插入图片描述
正如minor对称的四阶张量C, C i j k l = C j i k l = C i j l k = C j i l k C_{ijkl}= C_{jikl}=C_{ijlk}=C_{jilk} Cijkl=Cjikl=Cijlk=Cjilk,有 6 × 6 6 \times 6 6×6个独立的分量,由于ij的对称性得到了6个独立的分量,再由于kl的对称性得到6个独立的分量,可以将这36个分量表示用Voigt符号形式表示成 6 × 6 6 \times 6 6×6的矩阵:
在这里插入图片描述
除了minor对称,还有major对称,例如 C i j k l = C k l i j C_{ijkl} = C_{klij} Cijkl=Cklij,独立的分量变成12个

一个比较简单计算矩阵[C]的分量的阶数是考虑Voigt符号形式的二阶张量的阶数
在这里插入图片描述

Voigt符号的单位张量

将二阶单位张量表示成Voigt符号形式:
在这里插入图片描述
在之前的讨论中,定义了三个四阶单位张量,分别为 I i j k l = δ i k δ j l , I ˉ i j k l = δ i l δ j k , I ‾ ‾ i j k l = δ i j δ k l I_{ijkl}=\delta_{ik}\delta_{jl}, \quad \bar{I}_{ijkl}=\delta_{il}\delta_{jk},\quad \overline{\overline I}_{ijkl}=\delta_{ij}\delta_{kl} Iijkl=δikδjl,Iˉijkl=δilδjk,Iijkl=δijδkl,其中只有$ \overline{\overline I}{ijkl}=\delta{ij}\delta_{kl}$是对称的张量,那么表示Voigt符号形式的对称四阶张量:
在这里插入图片描述

其中 I ‾ ‾ 1111 = δ 11 δ 11 = 1 , I ‾ ‾ 1122 = δ 11 δ 22 = 1 \overline{\overline I}_{1111}=\delta_{11}\delta_{11}=1, \overline{\overline I}_{1122}=\delta_{11}\delta_{22}=1 I1111=δ11δ11=1,I1122=δ11δ22=1
一个四阶单位张量 I s y m I^{sym} Isym的分量,可以表示成 I i j k l = 1 2 ( δ i k δ j l + δ i l δ j k ) I_{ijkl}=\frac{1}{2}(\delta_{ik}\delta_{jl}+\delta_{il}\delta_{jk}) Iijkl=21(δikδjl+δilδjk),并且Voigt符号形式为:
在这里插入图片描述
则上面矩阵的逆为:
在这里插入图片描述

Voigt符号的标量乘积

对称二阶张量T和向量 n ⃗ \vec n n 的点积为 b ⃗ = T ⋅ n ⃗ \vec b = T \cdot \vec n b =Tn ,其中 b ⃗ \vec b b 如下所示:
在这里插入图片描述
那么将二阶张量表示成Voigt符号形式,则标量乘积表示成:
在这里插入图片描述

Voigt符号中的分量变换定律

二阶张量的分量变换定律:
T i j ′ = T k l a i k a j l T_{ij}'=T_{kl}a_{ik}a_{jl} Tij=Tklaikajl
矩阵形式:
在这里插入图片描述
用Voigt符号形式:
在这里插入图片描述
其中[M]是用Voigt符号形式的二阶张量的变换矩阵,如下所示:
在这里插入图片描述
若二阶张量表示成以下Voigt符号形式:
在这里插入图片描述
则变换矩阵为:
在这里插入图片描述
以上两个矩阵 [ M ] 和 [ N ] [M]和[N] [M][N]不是正交矩阵,即 [ M ] − 1 ≠ [ M ] T [M]^{-1}\neq [M]^T [M]1=[M]T以及 [ N ] − 1 ≠ [ N ] T [N]^{-1}\neq [N]^T [N]1=[N]T,然而, [ M ] − 1 = [ N ] T [M]^{-1}=[N]^T [M]1=[N]T可能成立

Voigt符号的谱表示

关于对称张量T的谱表示:
在这里插入图片描述
其中A是原坐标系到主空间的变换矩阵,由特征向量 n ^ ( a ) \hat n^{(a)} n^(a)构成,以上方程可以写成:
在这里插入图片描述
Viogt符号形式的二阶张量的谱表示为:
在这里插入图片描述

Voigt符号的

偏张量的分量:
在这里dev插入图片描述
T i j d e v T_{ij}^{dev} Tijdev的Voigt符号形式:
在这里插入图片描述

问题1.40 T ( x ⃗ , t ) T(\vec x, t) T(x ,t)是一个对称二阶张量,用位置 x ⃗ \vec x x 和时间t表示,并且张量沿着 x 3 x_3 x3方向的分量等于0,例如 T 13 = T 23 = T 33 = 0 T_{13}=T_{23}=T_{33}=0 T13=T23=T33=0

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
参考教材:
Eduardo W.V. Chaves, Notes On Continuum Mechanics

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:http://www.coloradmin.cn/o/553011.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

hive函数

函数 Hive的函数分为两大类∶内置函数(Built-in Functions )、用户定义函数UDF (User-Defined Functions ) . 内置函数可分为︰数值类型函数、日期类型函数、字符串类型函数、集合函数、条件函数等; 用户定义函数根据输入输出的行数可分为3类:UDF、UDAF、UDTF。 UDF:普通函…

一图看懂 charset_normalizer 模块:字符集规范化,真正的第一个通用字符集检测器,资料整理+笔记(大全)

本文由 大侠(AhcaoZhu)原创,转载请声明。 链接: https://blog.csdn.net/Ahcao2008 一图看懂 charset_normalizer 模块:字符集规范化,真正的第一个通用字符集检测器,资料整理笔记(大全) 🧊摘要&a…

AI人工智能决策树分类器的原理、优缺点、应用场景和实现方法

决策树分类器(Decision Tree Classifier)是一种常用的机器学习算法,它被广泛应用于分类和回归问题中。在人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域中,决策树分类器是一种简单而有效的算法&…

DETR3D 论文学习

1. 解决了什么问题? 对于低成本自动驾驶系统,仅凭视觉信息进行 3D 目标检测是非常有挑战性的。目前的多相机 3D 目标检测方法有两类,一类直接对单目图像做预测,没有考虑 3D 场景的结构或传感器配置。这类方法需要多步后处理&…

tcpdump 抓包和记录、tshark 过滤抓包

目录 tcpdump 一、包名 二、可用参数 tcpdump -nn tcpdump -nn -i 网卡名 —— 指定显示的网卡 tcpdump -nn -i 网卡名 port 端口名 —— 指定显示的端口 tcpdump -nn -i 网卡名 not port 端口名 —— 排除指定的端口不显示 tcpdump -nn -i …

JavaWeb15 - web 应用常用功能 -文件上传下载

1. 基本介绍 文件的上传和下载,是常见的功能。后面项目就使用了文件上传下载。如果是传输大文件,一般用专门工具或者插件文件上传下载需要使用到两个包 , 需要导入说明: 2. 文件上传 2.1 文件上传的基本原理 ● 文件上传原理示意图, 一图胜千言 …

进程调度策略

1 先进先出 FIFO 2 最短任务优先 SJF https://blog.51cto.com/u_13064014/5079546?btotalstatistic

机器学习和大数据:如何利用机器学习算法分析和预测大数据

第一章:引言 近年来,随着科技的迅速发展和数据的爆炸式增长,大数据已经成为我们生活中无法忽视的一部分。大数据不仅包含着海量的信息,而且蕴含着无数的商机和挑战。然而,如何从这些海量的数据中提取有价值的信息并做…

【CANN训练营0基础赢满分秘籍】昇腾AI入门课(PyTorch)

1 昇腾AI全栈架构 昇腾计算产业是基于昇腾系列处理器和基础软件构睫的全栈Al计算基础设施.行业应用及服务,包括昇腾系列处理器、Atlas系列硬件、CANN (Compute Architecture for Neural Networks,异构计算架构》、Al计算框架、应用使能、全流…

LeetCode_Day4 | 好有难度的一个环形链表啊(在最后)!

LeetCode_链表 24. 两两交换链表中的节点1.题目描述2.虚拟头节点法1.思路2.代码实现 3.递归法1.思路2.代码实现 19. 删除链表的倒数第n个节点1.题目描述2.思路:双指针法3.代码实现 面试题 02.07. 链表相交1.题目描述2.思路3.代码实现 142. 环形链表 II1. 题目描述2.…

【SNAT和DNAT的原理与应用】

目录 一、SNAT原理与应用1、SNAT概述2、SNAT的应用环境3、进行SNAT转换后的情况 二、SNAT实验三、DNAT1、DNAT策略概述2、DNAT 实验 一、SNAT原理与应用 1、SNAT概述 SNAT 应用环境:局域网主机共享单个公网IP地址接入Internet(私有不能早Internet中正常…

网络知识点之-静态路由

静态路由(英语:Static routing)是一种路由的方式,路由项(routing entry)由手动配置,而非动态决定。与动态路由不同,静态路由是固定的,不会改变,即使网络状况已…

进程控制(总)

目录 进程创建 fork函数初识: 写时拷贝: fork常规用法: fork调用失败的原因: 进程终止 进程退出场景: 进程常见退出方法: _exit函数 exit函数 return退出: 进程等待 进程等待的必…

UE5实现模型压平效果

文章目录 1.实现目标2.实现过程2.1 实现原理2.2 蓝图实现2.3 闪面问题与压平精度3.参考资料1.实现目标 模型压平功能是GIS系统中的一个常用功能,可以用于模型的替换,数据的对比等。本文在UE5中通过修改材质的方式实现,实现模型压平的功能,包括常规建模的StaticMesh,以及C…

2023年网络安全竞赛——Windows操作系统渗透测试Server2124

任务五:Windows操作系统渗透测试 任务环境说明: 服务器场景:Server2124(关闭链接)服务器场景操作系统:Windows(版本不详)通过本地PC中渗透测试平台Kali对服务器场景Server2124进行系统服务及版本扫描渗透测试,并将该操作显示结果中1433端口对应的服务版本信息作为Fla…

【C++ 学习 ⑥】- C++ 动态内存管理详解

目录 一、new 表达式和 delete 表达式的工作机理 二、operator new 和 operator delete 函数 2.1 - 标准库定义 2.2 - 重载 三、定位 new 表达式 四、常见面试题 4.1 - malloc/free 和 new/delete 的区别 4.2 - 内存泄漏 在 C 中,new 和 delete 既是关键字&…

Linux系统c语言socket实现TCP通信

socket通信用到的函数 int socket( int af, int type, int protocol); af:一个地址描述。仅支持AF_INET格式,也就是说ARPA Internet地址格式。 type:指定socket类型。新套接口的类型描述类型,如TCP(SOCK_STREAM&#…

IMX6ULL裸机篇之DDR3参数配置分析

一. DDR3L 初始化简介 上一篇博文进行了 DDR参数的初始化,通过一个 execl表进行配置,生成脚本文件。文章网址如下: IMX6ULL裸机篇之DDR3初始化_凌雪舞的博客-CSDN博客 本文对 DDR的参数配置进行详细的说明。即对 "Register Configur…

前端026_菜单模块_新增功能

菜单模块_新增功能 1、需求分析2、新增组件实现3、列表引用新增组件4、关闭弹出窗口5、校验表单数据6、提交表单数据6.1、Mock 添加新增模拟接口6.2、Api 调用接口6.3、测试新增功能1、需求分析 菜单管理中有两处有 新增 按钮: 条件区域的是新增一级菜单,传递的参数是0。列表…

java多线程同步技术基础

说明 当程序中出现多个进程对同一资源进行操作时,因为对数据的操作非常密集,可能会对资源过度操作,这时就需要用到线程的同步技术。 以一个抢红包程序为例,红包数量为3个,开启5个线程来模拟抢红包行为,红…