非线性连续介质力学学习笔记(持续更新……)

非线性连续介质力学学习笔记

1 连续介质力学的内容和方法

研究对象:气体、液体、可变性固体、场(电磁场、辐射场、引力场)

研究内容:以上研究对象在复杂情况下变形的一般规律。

研究方法

  • 引入概念:确定连续介质的运动
  • 力学问题转化为数学问题;
  • 数学运算求解

2 基本假设

2.1 实际物体的结构和连续性假设

​ 连续介质力学的内容是研究物体的变形和运动的一般性质和规律,而研究这些物体的变形和运动要以该物体的实际性质为基础。物体是由分子和原子组成的。从这个角度来讲,我们便有两种研究手段:

  • 微观手段:该手段从构成物质的基本粒子出发,利用统计学观点,通过统计大量粒子所具有的一些平均的、综合的行为来表现物质的宏观运动。利用这种手段去研究物质的变形和运动,就是统计物理的主要任务。
  • 宏观手段:该手段从实验中得到的一般规律和假设为基础,建立唯象的宏观理论。利用这种手段去研究物质的变形和运动,就是连续介质力学的主要任务。

​ 那么,利用宏观手段从实验中得到的一般规律和假设是什么呢?我们不论从日常生活还是实验中,都可以发现:

​ 任何对我们来说有意义的体积内都含有大量粒子,所以可以把物体近似地看作为连续地充满空间的介质。

​ 不仅通常的物体可以视为连续介质,各种场,例如电磁场,也可以当作连续介质。

​ ——谢多夫《连续介质力学》(第1卷)Page8

​ 以上,便是连续介质力学中引入的假设之一——连续性假设

2.2 空间和时间

​ 物质的变形和运动一定是在空间中发生的,既然我们研究物质的变形和运动,就一定要找到一套工具来度量它们的变形和运动。这里我们采用两大最基本的工具:空间绝对时间

  • 空间

​ 关于如何利用空间来研究物质的变形和运动,最容易想到的方法就是建立坐标系,而坐标系要建立在度规空间之上。

​ 度规空间是定义了点之间的距离的空间,例如通常的三维欧几里得空间就是度规空间,其中的点由适用于全空间的笛卡尔坐标系x,y,z给出,而两点x_1,y_1,z_1x_2,y_2,z_2之间的距离由以下公式定义:
r=\sqrt{\left(x_{1}-x_{2}\right)^{2}+\left(y_{1}-y_{2}\right)^{2}+\left(z_{1}-z_{2}\right)^{2}}
​ ——谢多夫《连续介质力学》(第1卷)Page8

​ 然而,并非所有的空间都可以引入笛卡尔坐标系。可以引入笛卡尔坐标系的空间称为欧几里得空间,无法引入的就被称之为非欧几里得空间。在欧几里得空间之内研究物质的变形和运动,就是牛顿力学,在非欧几里得空间之内研究物质的变形和运动,就是相对论的范畴了。

  • 绝对时间

​ 我们研究物质的变形和运动,一定从一个观察者的角度来描述。而时间往往与观察者应用的参考系有关。这里引入绝对时间,就是让时间的流逝对于所有观察者都一样,这样我们就可以不必讨论相对论的效用。

​ 以上,就是连续介质力学引入的假设之二——欧几里得空间和假设之三——绝对时间


​ 综上,我们就介绍了连续介质力学引入的三大假设:

  • 连续性假设
  • 欧几里得空间
  • 绝对时间

未完待续。(2020.02.27)

3 研究方法一:引入概念

​ 如前所述,连续介质力学的研究方法有三种。首先是引入概念。这里的概念主要是一些数学概念和表示方法,比如标量、向量、张量以及下标表示法等。

3.1 标量、向量和张量

3.1.1 标量、向量及其运算

​ 高中我们就学过标量(Scalar)和向量(Vector)。标量指只有大小,没有方向的量;向量指既有大小又有方向的量。

​ 在力学中,质量、密度、温度等都属于标量;而像速度、加速度、力属于向量。标量的运算就是最简单的加减乘除运算,而向量的运算则与标量有所不同。下面是向量常见的一些运算:

  1. 与标量相乘\mathbf{b}=\alpha \mathbf{a},其中,\mathbf{a},\mathbf{b}是向量,\alpha是标量。该运算代表将向量的模扩大\alpha倍,而方向不变。
  2. 点乘\mathbf{a} \cdot \mathbf{b}=|\mathbf{a}||\mathbf{b}| \cos \theta(\mathbf{a}, \mathbf{b}),其中,|\mathbf{a}||\mathbf{b}|表示两向量的模,\cos \theta(\mathbf{a}, \mathbf{b})表示两向量的夹角。两向量点乘的结果是一个标量。
  3. 叉乘\mathbf{c}=\mathbf{a} \times \mathbf{b},其中,\mathbf{c}的方向与向量\mathbf{a,b}垂直并遵循右手法则,它的模为|\mathbf{c}|=|\mathbf{a} \times \mathbf{b}|=|\mathbf{a}||\mathbf{b}| \sin \theta(\mathbf{a}, \mathbf{b})

3.1.2 坐标变换与张量

坐标变换

​ 设\left\{\mathbf{e}_{1}, \mathbf{e}_{2}, \mathbf{e}_{3}\right\}为以O为原点的三维笛卡尔坐标系下的基向量。某点相对于原点的位置向量可表示为:
\mathbf{r}=x_{1} \mathbf{e}_{1}+x_{2} \mathbf{e}_{2}+x_{3} \mathbf{e}_{3}
\phi\left({x}_{1}, x_{2}, x_{3}\right)为一个标量场。(注:通过本例可以看出,所谓标量场,就是各坐标的分量构成的一个场,且该坐标的分量仅由一个量决定。)

​ 此时,若选择另外一个以P为原点的三维笛卡尔坐标系,其基向量设为\left\{\mathbf{m}_{1}, \mathbf{m}_{2}, \mathbf{m}_{3}\right\},那么,某点相对于P的位置向量可表示为:
\mathbf{p}=\xi_{1} \mathbf{m}_{1}+\xi_{2} \mathbf{m}_{2}+\xi_{3} \mathbf{m}_{3}
这个时候,表征某点位置的坐标系发生了变化,那么在新的坐标系下,该点的各坐标分量一定也发生了变化。我们需要找出这种变化,也就是找到\phi\left({x}_{1}, x_{2}, x_{3}\right)\phi\left(\xi_{1}, \xi_{2}, \xi_{3}\right)之间的关系。

​ 首先,讨论向量\mathbf{p}在以原坐标系基底\left\{\mathbf{e}_{1}, \mathbf{e}_{2}, \mathbf{e}_{3}\right\}下的表示。可设为:
\mathbf{p}=p_{1} \mathbf{e}_{1}+p_{2} \mathbf{e}_{2}+p_{3} \mathbf{e}_{3}
由向量点乘的几何意义可得:
\begin{array}{l} p_{1}=\mathbf{p}\cdot \mathbf{e}_{1}=\xi_{1} \mathbf{m}_{1} \cdot \mathbf{e}_{1}+\xi_{2} \mathbf{m}_{1} \cdot \mathbf{e}_{2}+\xi_{3} \mathbf{m}_{1} \cdot \mathbf{e}_{3} \\ p_{2}=\mathbf{p}\cdot \mathbf{e}_{2}=\xi_{1} \mathbf{m}_{2} \cdot \mathbf{e}_{1}+\xi_{2} \mathbf{m}_{2} \cdot \mathbf{e}_{2}+\xi_{3} \mathbf{m}_{2} \cdot \mathbf{e}_{3} \\ p_{3}=\mathbf{p}\cdot \mathbf{e}_{3}=\xi_{1} \mathbf{m}_{3} \cdot \mathbf{e}_{1}+\xi_{2} \mathbf{m}_{3} \cdot \mathbf{e}_{2}+\xi_{3} \mathbf{m}_{3} \cdot \mathbf{e}_{3} \end{array}
利用下标表示:
p_{i}=Q_{i j} \xi_{j}
​ 其次,讨论新坐标系原点P在以原坐标系基底\left\{\mathbf{e}_{1}, \mathbf{e}_{2}, \mathbf{e}_{3}\right\}下的表示。可设为:
\mathbf{c}=c_{1} \mathbf{e}_{1}+c_{2} \mathbf{e}_{2}+c_{3} \mathbf{e}_{3}
​ 这样,我们就把向量\mathbf{p,c}的基底统一为原坐标系的基矢量\left\{\mathbf{e}_{1}, \mathbf{e}_{2}, \mathbf{e}_{3}\right\},故而,可以对这两个向量相加。某点在新旧坐标系下的位置向量有以下关系:

\mathbf{r}=\mathbf{c}+\mathbf{p}\\ \Rightarrow x_{1}=p_{1}+c_{1},x_{2}=p_{2}+c_{2},x_{3}=p_{3}+c_{3}\\ \Rightarrow x_{i}=Q_{i j} \xi_{j}+c_{i}

坐标变换

张量(Tensors)

​ 我们可以把张量视作一种并矢操作,符号表示为“\otimes”。并矢操作不代表任何运算,只代表两侧向量的联通。一个张量作用于一个向量,其结果还是一个向量。也就是说,张量是一个向量到另一个向量的线性映射。例如,向量场的梯度。假设\mathbf{u}=\mathbf{u}\left(x_{1}, x_{2}, x_{3}\right)是三维笛卡尔坐标系下的一个向量场,在该坐标系下的基向量下,向量\mathbf{v}的梯度可表示为:
\mathbf{u} \otimes \nabla=\left[\begin{array}{lll} \frac{\partial u_{1}}{\partial x_{1}} & \frac{\partial u_{1}}{\partial x_{2}} & \frac{\partial u_{1}}{\partial x_{3}} \\ \frac{\partial u_{2}}{\partial x_{1}} & \frac{\partial u_{2}}{\partial x_{2}} & \frac{\partial u_{2}}{\partial x_{3}} \\ \frac{\partial u_{3}}{\partial x_{1}} & \frac{\partial u_{3}}{\partial x_{2}} & \frac{\partial u_{3}}{\partial x_{3}} \end{array}\right]
其中,“\nabla”代表一种算符(operator)。那么,\mathbf{G}=\mathbf{u} \otimes \nabla就是一个二阶张量。利用该二阶张量,我们可以计算空间中\mathbf{x}处的点移动到临近的点\mathbf{x}+d\mathbf{x}处时,向量场\mathbf{v}的变化:
d \mathbf{u}=\mathbf{G} \cdot d \mathbf{x}
如果把上式写成分量形式:
\begin{aligned} d u_{1} &= \frac{\partial u_{1}}{\partial x_{1}} d x_{1}+\frac{\partial u_{1}}{\partial x_{2}} d x_{2}+\frac{\partial u_{1}}{\partial x_{3}} d x_{3} \\ d u_{2} &= \frac{\partial u_{2}}{\partial x_{1}} d x_{1}+\frac{\partial u_{2}}{\partial x_{2}} d x_{2}+\frac{\partial u_{2}}{\partial u_{3}} d x_{3} \\ d u_{3} &=\frac{\partial u_{3}}{\partial x_{1}} d x_{1}+\frac{\partial u_{3}}{\partial x_{2}} d x_{2}+\frac{\partial u_{3}}{\partial x_{3}} d x_{3} \end{aligned}
也可以写成矩阵形式:
\left[\begin{array}{l} d u_{1} \\ d u_{2} \\ d u_{3} \end{array}\right]=\left[\begin{array}{lll} \frac{\partial u_{1}}{\partial x_{1}} & \frac{\partial u_{1}}{\partial x_{2}} & \frac{\partial u_{1}}{\partial x_{3}} \\ \frac{\partial u_{2}}{\partial x_{1}} & \frac{\partial u_{2}}{\partial x_{2}} & \frac{\partial u_{2}}{\partial x_{3}} \\ \frac{\partial u_{3}}{\partial x_{1}} & \frac{\partial u_{3}}{\partial x_{2}} & \frac{\partial u_{3}}{\partial x_{3}} \end{array}\right]\left[\begin{array}{l} d x_{1} \\ d x_{2} \\ d x_{3} \end{array}\right]

通常,二阶张量\mathbf{S}的一般形式可写为3 \times 3的矩阵:
\mathbf{S} \equiv\left[\begin{array}{lll} S_{11} & S_{12} & S_{13} \\ S_{21} & S_{22} & S_{23} \\ S_{31} & S_{32} & S_{33} \end{array}\right]
​ 为什么要引入张量呢?我们可以把n阶张量视作一个n维数组。比如,0阶张量就是一个标量,1阶张量就是一个1维数组,2阶张量就是一个2维数组,3阶张量就是3维数组……我们人脑对于标量、1维数组、2维数组很熟悉,也便于接受,但3维以上的数组就很难想想了。但是计算机可以处理高维数组,所以引入张量方便数据在计算机里的存储和计算。并且,张量在推导公式方面非常简便。爱因斯坦便是自学张量分析和黎曼几何搞出了广义相对论。下一节的下标表示法中就有爱因斯坦的贡献。而引入下标表示法也是为了方便公式的推导。

3.2 下标表示法

​ 连续介质力学中下标表示法主要有3种:

  • 爱因斯坦求和约定(Einstein Convention)

    • \lambda=a_{i} b_{i} \equiv \lambda=\sum_{i=1}^{3} a_{i} b_{i} \equiv \lambda=a_{1} b_{1}+a_{2} b_{2}+a_{3} b_{3}
    • c_{i}=S_{i k} x_{k} \equiv c_{i}=\sum_{k=1}^{3} S_{i k} x_{k} \equiv\left\{\begin{array}{l}c_{1}=S_{11} x_{1}+S_{12} x_{2}+S_{13} x_{3} \\ c_{2}=S_{21} x_{1}+S_{22} x_{2}+S_{23} x_{3} \\ c_{3}=S_{31} x_{1}+S_{32} x_{2}+S_{33} x_{3}\end{array}\right.
  • 克罗内克符号(Kronecker Delta)

    • \delta_{ij} =\left \{\begin{array}{ll}1 & i=j \\ 0 & i \neq j\end{array} \right.
    • \delta_{ik} a_{k}=a_{i}
    • \delta_{ik} \delta_{jk}=\delta_{ij}
    • \delta_{ik} \delta_{ik}=\delta_{ii}=3
  • 置换符号(Alternative Symbol)

    • \epsilon_{i j k}=\left\{\begin{array}{lllll}1 & i, j, k=1,2,3, & 2,3,1 & \text { or } & 3,1,2 \\ -1 & i, j, k=3,2,1, & 2,1,3 & \text { or } & 1,3,2 ; \\ 0 & \text { otherwise } & & \end{array}\right.

      i,j,k为正循环,\epsilon_{i j k}=1;当i,j,k为负循环,\epsilon_{i j k}=-1;其他情况下\epsilon_{i j k}=0

    • 向量叉乘可以用置换符号表示:\mathbf{a} \times \mathbf{b}=\epsilon_{ijk} a_{i}b_{j}\mathbf{e}_{k}

未完待续。(2020.03.06)

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