3.最小总势能法

本文详细介绍了最小势能法的概念及其在解决结构力学问题中的应用。通过计算弹性势能和外力做功,阐述了如何使用该方法求解例题,包括从微元体角度的推导和整体构件的分析。最后,通过矩阵形式展示了如何建立稳定系统的势能最小化方程。

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最小总势能法

用下面三张图来说明最小总势能原理。

 

作用在物体上的外载荷会引起物体的变形,变形期间外力所做的功以弹性势能的形式储存在物体中,即为应变能。下面讨论集中力 F 作用在物体的应变能。

首先第一张图。集中力 F 作用在构件上表面,用 y' 来表征构件的变形量,它的值在 0 ~ \Delta l 之间变化。假设现在构件的变形量伸长量已经为 y' ,此时构件受到的力可以表示为:

$$
F=ky' \tag{1}
$$

则当构件再次伸长一个微量为 dy' 时,材料中增加的储存能量为:

$$
d\Lambda=Fdy'=ky'dy' \tag{2}
$$

对整体积分,计算拉伸量从 0 增长至 y’ 后的储存能量:

$$
\Lambda= \int_{0}^{y'}Fdy'=\int_{0}^{y'}ky'dy'={ {1}\over{2}}k{y'}^2={ {1}\over{2}}(k{y'})(y')={ {1}\over{2}}Fy \tag{3}
$$

其次第二张图。我们可以从微元体的角度推导。

### 使用最小势能计算装配位姿 在机器人学和仿真领域,最小势能是一种通过优化能量函数来确定最佳装配位姿的技术。这种方的核心在于定义一个势能场,在该场中物体之间的相互作用被建模为力或扭矩的作用[^1]。 #### 势能模型的构建 为了实现这一目标,通常会建立一个势能函数 \( U \),它表示系统中的能量。这个函数可以由多个部分组成,例如接触力、摩擦力以及重力等贡献项。具体来说: \[ U(q) = U_{contact}(q) + U_{gravity}(q) + U_{friction}(q) \] 其中: - \( q \) 表示系统的状态向量(如关节角度或位置姿态)。 - \( U_{contact} \) 是由于接触引起的势能,可以通过弹簧阻尼模型或其他物理约束模拟[^2]。 - \( U_{gravity} \) 考虑了重力的影响。 - \( U_{friction} \) 则描述了摩擦效应带来的额外耗散能量。 这些成分共同决定了整个机械结构或者多体动力学环境下的稳定配置。 #### 数值求解过程 实际应用过程中,往往采用数值算寻找使上述势能达到极小值的状态点作为最终解决方案。常见的做包括但不限于梯度下降及其变种形式: ```python import numpy as np def gradient_descent(U, grad_U, initial_pose, learning_rate=0.01, tolerance=1e-6, max_iterations=1000): pose = initial_pose.copy() for _ in range(max_iterations): gradient = grad_U(pose) if np.linalg.norm(gradient) < tolerance: break pose -= learning_rate * gradient return pose ``` 此代码片段展示了基于梯度信息更新当前估计值直至收敛的一般流程[^3]。 #### 应用于复杂场景 当面对更复杂的动态交互情况时,比如涉及软物质材料变形或是生物肌肉驱动器的行为分析,则可能还需要引入更加精细的动力学方程组来进行联合求解[^4]。此时不仅关注静态平衡条件满足与否,还需兼顾时间演化规律以捕捉瞬态特性变化趋势。 ---
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