Aufgaben
Lösung zu Aufgabe 9.14
Die Lösung dieser Aufgabe erfolgt analog zur Behandlung des $\textrm{CO}_2$- bzw. des Wasser-Moleküls. Die Federhärte und die Masse wurde jeweils so gewählt, dass $\sqrt{D/m}/(2\pi)$ einer Frequenz von 100 Hz entspricht.
Man erkennt 6 Eigenmoden mit einer Frequenz von Null. Diese Eigenmoden lassen sich so kombinieren, dass sich die beiden Starrkörperverschiebungen und die Rotation ergibt. Darüber hinaus gibt es noch 3 Moden bei denen die Länge der einzelnen Federn nicht verändert wird, sodass sich auch hier in der linearen Näherung keine Rückstellkraft ergibt. Die Eigenmoden mit Frequenzen größer als Null kann man wie folgt verstehen:
- Die Mode $f_7$ beschreibt eine gleichmäßige Streckung aller Federn.
- Die Moden $f_8$ und $f_9$ sind aufgrund der Symmetrie des Problems entartet. Beide Moden beschreiben eine antisymmetrische Verformung des Rings.
- Die Moden $f_{10}$ und $f_{11}$ sind ebenfalls aufgrund der Symmetrie des Problems entartet. Beide Moden beschreiben eine symmetrische Verformung des Rings.
- Da eine ebene Anordnung von 6 Masse zwölf Freiheitsgrade hat, ist noch eine Mode übrig. Dies ist die Schwingungsmode $f_{12}$.
Schwingungen/Loesungen/eigenmoden_ring.py
"""Eigenmoden eines Rings von 6 identischen Massen. """
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.animation
import matplotlib.pyplot as plt
# Anzahl der Raumdimensionen für das Problem (2 oder 3).
dim = 2
# Anzahl der Massenpunkte.
n_punkte = 6
# Lege die Positionen der Punkte fest [m]. Die Punkte werden
# dazu gleichmäßig auf einem Kreis mit einem Radius von 1 m
# verteilt.
phi = np.linspace(0, 2*np.pi*(n_punkte-1)/n_punkte, n_punkte)
punkte = np.zeros((n_punkte, dim))
punkte[:, 0] = np.cos(phi)
punkte[:, 1] = np.sin(phi)
# Erzeuge eine Liste mit den Indizes der Stützpunkte.
idx_stuetz = []
# Verbine jeden Punkt mit dem nachfolgenden Punkt.
a = np.arange(n_punkte)
b = np.roll(a, 1)
staebe = np.array([a, b]).T
# Federkonstante der Verbindungen [N/m]. Wir wählen die
# Federkonstante und die Masse so, dass ein einfaches
# Feder-Masse-System mit diesen Werten eine
# Schwingungsfrequenz von 100 Hz hat.
D = np.ones(n_punkte) * 3.94785e5
# Massen der einzelnen Punkte [kg]. Jeder Punkt bekommt eine
# Masse von 1 kg.
massen = np.ones(n_punkte)
# Amplitude, mit der die Eigenmoden dargestellt werden [m].
amplitude = 0.3
# Definiere die Anzahl der Punkte, Stäbe und Stützpunkte.
n_punkte = punkte.shape[0]
n_staebe = staebe.shape[0]
n_stuetzpunkte = len(idx_stuetz)
n_knoten = n_punkte - n_stuetzpunkte
n_gleichungen = n_knoten * dim
# Erzeuge eine Liste mit den Indizes der Knoten.
idx_knoten = list(set(range(n_punkte)) - set(idx_stuetz))
def einheitsvektor(i_punkt, i_stab):
"""Gibt den Einheitsvektor zurück, der vom Punkt i_punkt
entlang des Stabes Index i_stab zeigt. """
i1, i2 = staebe[i_stab]
if i_punkt == i1:
vec = punkte[i2] - punkte[i1]
else:
vec = punkte[i1] - punkte[i2]
return vec / np.linalg.norm(vec)
def laenge(i_stab):
"""Gibt die Länge des Stabes i_stab zurück. """
i1, i2 = staebe[i_stab]
return np.linalg.norm(punkte[i2] - punkte[i1])
# Stelle das Gleichungssystem für die Kräfte auf.
A = np.zeros((n_gleichungen, n_gleichungen))
for i, stab in enumerate(staebe):
for k in np.intersect1d(stab, idx_knoten):
n = idx_knoten.index(k)
for j in np.intersect1d(stab, idx_knoten):
m = idx_knoten.index(j)
ee = np.outer(einheitsvektor(k, i),
einheitsvektor(j, i))
A[n * dim:(n + 1) * dim,
m * dim:(m + 1) * dim] += - D[i] * ee
# Erzeuge ein Array, das die Masse für jede Koordinate
# der Knotenpunkte enthält.
m = np.repeat(massen[idx_knoten], dim)
# Berechne die Matrix Lambda.
Lambda = -A / m.reshape(-1, 1)
# Bestimme die Eigenwerte w und die Eigenvektoren v.
eigenwerte, eigenvektoren = np.linalg.eig(Lambda)
# Eingentlich sollten alle Eigenwerte reell sein.
if np.any(np.iscomplex(eigenwerte)):
print('Achtung: Einige Eigenwerte sind komplex.')
print('Der Imaginärteil wird ignoriert')
eigenwerte = np.real(eigenwerte)
eigenvektoren = np.real(eigenvektoren)
# Eigentlich sollte es keine negativen Eigenwerte geben.
eigenwerte[eigenwerte < 0] = 0
# Sortiere die Eigenmoden nach aufsteigender Frequenz.
idx = np.argsort(eigenwerte)
eigenwerte = eigenwerte[idx]
eigenvektoren = eigenvektoren[:, idx]
# Berechne die Eigenfrequenzen.
freq = np.sqrt(eigenwerte) / (2 * np.pi)
# Erzeuge eine Figure.
fig = plt.figure()
fig.set_tight_layout(True)
# Anzahl der darzustellenden Eigenmoden.
n_moden = eigenwerte.size
# Erzeuge ein geeignetes n_zeilen x n_spalten - Raster.
n_zeilen = int(np.sqrt(n_moden))
n_spalten = n_moden // n_zeilen
while n_zeilen * n_spalten < n_moden:
n_spalten += 1
# Jeder Listeneintrag enthält die Grafikobjekte einer Eigenmode.
plots = []
# Erstelle die Plots für jede Eigenmode in einer eigenen Axes.
for mode in range(n_moden):
# Erzeuge ein neues Axes-Objekt.
ax = fig.add_subplot(n_zeilen, n_spalten, mode + 1)
ax.set_title(f'$f_{{{mode + 1}}}$={freq[mode]:.1f} Hz')
ax.set_xlim([-1.5, 1.5])
ax.set_ylim([-1.5, 1.5])
ax.set_aspect('equal')
ax.axis('off')
# Erzeuge ein Dictionary, für die Plot-Objekte dieser Mode
# und hänge dieses an die Liste plots an.
plot_objekte = {}
plots.append(plot_objekte)
# Plotte die Knotenpunkte in Blau.
plot_objekte['knoten'], = ax.plot(punkte[idx_knoten, 0],
punkte[idx_knoten, 1],
'bo', zorder=5)
# Plotte die Stützpunkte in Rot.
ax.plot(punkte[idx_stuetz, 0], punkte[idx_stuetz, 1],
'ro', zorder=5)
# Plotte die Stäbe.
plot_objekte['staebe'] = []
for stab in staebe:
s, = ax.plot(punkte[stab, 0], punkte[stab, 1],
color='black', zorder=4)
plot_objekte['staebe'].append(s)
# Plotte die Ausgangslage der Knotenpunkte hellblau.
ax.plot(punkte[idx_knoten, 0], punkte[idx_knoten, 1],
'o', color='lightblue', zorder=2)
# Plotte die Ausgangslage der Stäbe Hellgrau.
for stab in staebe:
ax.plot(punkte[stab, 0], punkte[stab, 1],
color='lightgray', zorder=1)
# Zeitachse, die 60 Punkte im Bereich von 0 .. 2 pi enthält.
t = np.radians(np.arange(0, 360, 6))
def update(n):
# Aktualisiere die Darstellung für jede Mode.
for mode in range(n_moden):
# Stelle den zu dieser Mode gehörenden Eigenvektor
# als ein n_knoten x dim - Array dar.
ev = eigenvektoren[:, mode].reshape(n_knoten, dim)
# Berechne die aktuellen Positionen p aller Punkte.
p = punkte.copy()
p[idx_knoten] += amplitude * ev * np.sin(t[n])
# Aktualisiere die Positionen der Knotenpunkte.
plots[mode]['knoten'].set_data(p[idx_knoten].T)
# Aktualisiere die Koordinaten der Stäbe.
for linie, stab in zip(plots[mode]['staebe'], staebe):
linie.set_data(p[stab, 0], p[stab, 1])
# Gib eine Liste aller geänderten Objekte zurück.
geaendert = []
for p in plots:
geaendert.append(p['knoten'])
geaendert += p['staebe']
return geaendert
# Erzeuge das Animationsobjekt und starte die Animation.
ani = mpl.animation.FuncAnimation(fig, update, interval=30,
frames=t.size, blit=True)
plt.show()