श्यान-प्रत्यास्थता¶
यस अध्यायमा FrontISTR ले अपनाएको श्यान-प्रत्यास्थ संघटक नियम वर्णन गरिएको छ। प्रयोग छनोट र इनपुट निर्दिष्टीकरणको विस्तृत विवरणका लागि सुविधा खण्डको सामग्री डेटा हेर्नुहोस्।
घटना (श्यान-प्रत्यास्थ प्रतिक्रिया)¶
निर्धारण हुन बाँकी (अर्को चरणमा लेखिने)।
सामान्यीकृत Maxwell मोडेल¶
FrontISTR ले सामान्यीकृत Maxwell मोडेल अपनाउँछ। विचलन विकृतिलाई \(e\) र शाखा \(m\) को विचलन श्यान विकृतिलाई \(q^{(m)}\) मान्दा, विचलन प्रत्यास्थ विकृति \(h^{(m)}\) लाई
\[ h^{(m)} \equiv e - q^{(m)} \]
भनी परिभाषित गरिन्छ। त्यसपछि संघटक समीकरण \(e\) र \(h^{(m)}\) को निम्न फलन बन्छ।
\[ \sigma(t) = K \, \operatorname{tr}\varepsilon \, I + 2 G_0 (\mu_\infty e(t) + \mu h) \]
जहाँ,
\[ \mu h = \sum_{m=1}^{M} \mu_m h^{(m)}(t), \qquad \mu_\infty + \sum_{m=1}^{M} \mu_m = 1 \]
हो। साथै, \(h^{(m)}\) निम्न समीकरणबाट प्राप्त हुन्छ।
\[ \dot{h}^{(m)}(t) + \frac{1}{\lambda_m} h^{(m)}(t) = \dot{e}(t) \]
यहाँ \(\lambda_m\) विश्रान्ति समय हो।
Prony श्रेणी¶
विश्रान्ति गुणांक \(G\) लाई निम्न Prony श्रेणीले व्यक्त गरिन्छ।
\[ G(t) = G_0 \left[ \mu_\infty + \sum_{m=1}^{M} \mu_m \exp\!\left( \frac{-t}{\lambda_m} \right) \right] \]
सम्बन्धित विषय¶
- रैखिक प्रत्यास्थता — तात्कालिक प्रत्यास्थ प्रतिक्रिया
- क्रिप — स्थिर प्रतिबलअन्तर्गत समय-निर्भर विरूपण
- सामग्री डेटा (सुविधा) — श्यान-प्रत्यास्थ प्यारामिटर निर्दिष्ट गर्ने तरिका