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Python实现所有算法:力系统是否静态平衡

云深之无迹 来源:云深之无迹 作者:云深之无迹 2022-07-10 09:46 次阅读
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昨天第二篇文章写的有点匆忙了,有一些地方配图配错了,这里做个更正。

a870a692-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

关于静力学平衡,就回忆一下这个图就好

a8ac4e40-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

程序第一个给的例题是这个,我配错了图,对不起了

a9093646-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

解析沿矩形分量的力

(force, angle) => (force_x, force_y),这个就是最终的结果。

因为提起角度就有两个不同的记法,这里也做了一个角度的兼容。

a9355d5c-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

Core就是一个正交分解

a9590f4a-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

弧度制

a97ddfdc-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

我们这个图就很完美了

a9bb8102-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

还有一个是比较泛化的正交分解

a9e8ab1e-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

在函数的参数构建中,分力,位置

in_static_equilibrium(force, location)

最后就会给出结果

aa1b44fc-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

对于例题,这就是我们的分力,三组

aa4a7736-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

三个点在原点处的平衡情况

location = array([[0, 0], [0, 0], [0, 0]])assertin_static_equilibrium(forces,location)

这样调用就好

aa8016d4-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

对于这个,因为角度特殊,所以力直接给出

aab5c126-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

四力,四点


import mathforce = polar_force(10, 45)math.isclose(force[0], 7.071067811865477)
True
math.isclose(force[1], 7.0710678118654755)
Truepolar_force(10, 3.14, radian_mode=True)
[-9.999987317275396,0.01592652916486828]

Python数学模块中,math.isclose()方法用于确定两个浮点数的值是否接近。要使用此函数,你必须导入数学模块。

用法:isclose(a, b, rel_tol = 1e-09, abs_tol 0.0)

参数:rel_tol:被视为“close”的最大差,相对于输入值的大小

abs_tol:“close”的最大差异,与输入值的大小无关

aad8fb0a-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

cross是叉积

numpy.cross

numpy.cross(a,b,axisa=-1,axisb=-1,axisc=-1,axis=None)

返回两个(数组)向量的叉积。

a和b 的叉积是垂直于a和b的向量。如果a和b是向量的数组,则默认情况下,向量由a和b的最后一个轴定义,并且这些轴的尺寸可以为2或3。其中a或b的尺寸为2时,则第三个分量假定输入向量为零,并据此计算叉积。如果两个输入向量的尺寸均为2,则返回叉积的z分量。

aafd3268-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

参数表

叉积来了哈~

向量积,数学中又称外积、叉积,物理中称矢积、叉乘,是一种在向量空间中向量的二元运算。与点积不同,它的运算结果是一个向量而不是一个标量。并且两个向量的叉积与这两个向量和垂直。

a x b就是a叉b(废话???)有时也用^这个符号。

向量积可以被定义为:

模长:(在这里θ表示两向量之间的夹角(共起点的前提下)(0°≤θ≤180°),它位于这两个矢量所定义的平面上.)

ab2e4f60-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

就像这样

方向:a向量与b向量的向量积的方向与这两个向量所在平面垂直,且遵守右手定则。(一个简单的确定满足“右手定则”的结果向量的方向的方法是这样的:若坐标系是满足右手定则的,当右手的四指从a以不超过180度的转角转向b时,竖起的大拇指指向是c的方向。)

也可以这样定义(等效):

向量积|c|=|a×b|=|a||b|sin

即c的长度在数值上等于以a,b,夹角为θ组成的平行四边形的面积。

而c的方向垂直于a与b所决定的平面,c的指向按右手定则从a转向b来确定。

平时见到的各种积:

ab4eaa9e-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

这里可以简单的总结一下

对于这样的东西,一个好的可视化解释,可以让你记忆犹新:

叉积的长度|a×b|可以解释成这两个叉乘向量a,b共起点时,所构成平行四边形的面积。据此有:混合积[abc]=(a×b)·c可以得到以a,b,c为棱的平行六面体的体积。

在数学里面,我们给定一种运算法则后会试图将它融入到现有的数学体系。所以这里给出代数规则:

1、反交换律:a×b=-b×a

2、加法的分配律:a×(b+c)=a×b+a×c。

3、与标量乘法兼容:(ra)×b=a×(rb)=r(a×b)。

4、不满足结合律,但满足雅可比恒等式:a×(b×c)+b×(c×a)+c×(a×b)=0。

5、分配律,线性性和雅可比恒等式别表明:具有向量加法和叉积的R3构成了一个李代数。

6、两个非零向量a和b平行,当且仅当a×b=0。

是不是混进来一个雅可比???

雅可比恒等式是椭圆函数理论中的一个著名恒等式。雅可比恒等式就是下列等式:

[X,[Y,Z]]+[Y,[Z,X]]+[Z,[X,Y]]=0

满足雅可比恒等式的代数结构不一定满足反交换律。

上面的椭圆理论什么的是复变函数里面的,我只是一个土狗,不知道怎么说。

OKOK,叉积又不得不提拉格朗日公式:

(a×b)×c=b(a·c)-a(b·c

a×(b×c)=b(a·c)-c(a·b)

ab68d0e0-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

证明过程

可以简单地记成“BAC-CAB”。这个公式在物理上简化向量运算非常有效。等等???你是不是不知道上面说的是什么。

他叫:二重向量叉乘化简公式。

ab8cd36e-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

说了这么多的字,可能没有一张图来的快

abc6742a-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

哥俩好?不是~是叉积的方向啦!

伸出右手,将大拇指指向a,将食指指向b,中指自然弯曲,并使中指同时垂直于食指和拇指,那么此时中指所指的方向就是a×b的方向。

从这个右手定则,我们可以发现,两个向量的叉积同时垂直这两个向量,并且:

a×b=-b×a

也就是确确实实的不支持交换律。

不过既然物理这么多了,也不怕再多点:

在力的作用线的延长线或反向延长线经过原点时,力矩为零。力矩在物理学里是指作用力使物体绕着转动轴或支点转动的趋向。力矩的单位是牛顿米。力矩的概念,起源于阿基米德对杠杆的研究。转动力矩又称为转矩或扭矩。力矩能够使物体改变其旋转运动。推挤或拖拉涉及到作用力 ,而扭转则涉及到力矩。力矩等于径向矢量与作用力的叉积。

为什么说力矩,因为最后有叉积。

ac0d5d5e-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

这是我们的判断是否处于平衡状态

ac3c0f00-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

因为要叉积计算,注意两个向量的个数

这里也注意内在,位置是矢量,分力也是矢量,所以可以计算。求完以后将值sum然后小于一个小数,证明平衡。

这里简单的分析一下:

叉乘的模,等于两个向量的模的乘积乘以sinθ。θ是两个向量的夹角,如果两个向量的模不为0,那么sinθ要等于0,也就是夹角是0°或者180°,那么两个向量平行。

ac66ac7e-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

就是这些位置

ac8ec6e6-fecf-11ec-ba43-dac502259ad0.png

我们再分析,2是最稳定的状态,那么它的分力和原点叉积和越小越稳定

这篇文章有点长了,感激你看到这里,叉积会算了吗?靓仔

审核编辑 :李倩


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原文标题:Python实现所有算法-力系统是否静态平衡(补篇)

文章出处:【微信号:TT1827652464,微信公众号:云深之无迹】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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