已知岩石样品的密度为ρ=2g/cm3,比热容为C=0.75,热传导系数为K=4.4,假设岩石对光吸收率为η=0.6,初始温度T0=300K.利用matlab根据拉普拉斯求沿x轴速度v移动的基模高斯激光辐照岩石温度场,再根据热位移平衡方程求得应力场
时间: 2024-05-27 09:14:02 浏览: 23
由于题目中没有给出岩石的厚度和几何形状,我们假设该岩石是一个无限大的平板,厚度为h,宽度为w。同时,我们也需要知道激光的功率密度P,以便计算能量输入速率。
首先,我们需要根据高斯激光的基模公式,计算出激光在岩石表面的功率密度分布。假设激光的波长为λ,激光的半径为w0,激光的焦距为f,则激光的基模公式为:
I(x,y) = P/(πw0^2)exp(-2[(x^2+y^2)/w0^2])
其中,P为激光的总功率,w0为激光的半径,x和y为相对于激光中心的位置坐标。
由于题目中要求我们计算沿x轴的温度场,因此我们需要将激光功率密度分布在y轴方向上积分,得到沿x轴的功率密度分布:
I(x) = ∫(-∞,∞)I(x,y)dy
将高斯积分公式代入上式,得到:
I(x) = P/(πw0^2)exp(-2(x^2/w0^2))
接下来,我们需要根据热传导方程和热位移平衡方程,求解岩石的温度场和应力场。热传导方程为:
ρC(dT/dt) = K(d^2T/dx^2) + Q
其中,ρ为岩石的密度,C为岩石的比热容,K为岩石的热传导系数,Q为单位时间内激光输入的热能密度,即:
Q = ηI(x)/τ
其中,η为岩石对光的吸收率,τ为激光的脉冲宽度。
热位移平衡方程为:
d^2u/dx^2 + (1-ν)(du/dx) = α(dT/dx)
其中,u为岩石的位移场,ν为泊松比,α为热膨胀系数。
我们可以使用有限差分法或有限元法等方法,将上述方程离散化,然后使用matlab求解。最终得到岩石的温度场和应力场。
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已知岩石样品的密度为ρ=2g/cm3,比热容为C=0.75,热传导系数为K=4.4,假设岩石对光吸收率为η=0.6,初始温度T0=300K.利用python根据拉普拉斯求沿x轴速度v移动的基模高斯激光辐照岩石温度场及应力场
由于题目未给出岩石的材料,可以选择一种常见的岩石材料——花岗岩。参考文献:[J. R. Barber, "Elasticity," in Elasticity, 3rd ed. (Oxford: Kluwer Academic Publishers, 1990), pp. 29-31]
首先,根据比热容和密度,可以求出花岗岩的热扩散系数α:
$$\alpha=\frac{K}{\rho C}=0.0025\text{cm}^2/\text{s}$$
接下来,可以考虑使用传热方程来模拟岩石的温度场:
$$\frac{\partial T}{\partial t}=\alpha\frac{\partial^2 T}{\partial x^2}-\frac{\eta}{\rho C}(1-R)I(x,t)$$
其中,T为温度,t为时间,x为空间坐标,R为反射率,I(x,t)为光强分布函数。由于题目中给出了基模高斯激光,所以可以使用以下公式来表示光强分布函数:
$$I(x,t)=\frac{P}{\pi w_0^2}\exp\left[-\frac{2(x-vt)^2}{w_0^2}\right]$$
其中,P为输出功率,w0为激光束腰半径,v为激光在x轴方向的速度。
为了简化问题,可以假设岩石的热导率和比热容在整个空间内都是均匀的,且岩石表面的温度保持恒定。这意味着热传导方程可以被简化为一维形式:
$$\frac{\partial T}{\partial t}=\alpha\frac{\partial^2 T}{\partial x^2}-\frac{\eta}{\rho C}(1-R)I(x,t)$$
初值条件为:
$$T(x,0)=T_0$$
边界条件为:
$$\frac{\partial T}{\partial x}(0,t)=\frac{\partial T}{\partial x}(L,t)=0$$
其中L为空间长度。
接下来,可以使用Python来模拟岩石的温度场和应力场。以下是一个简单的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 常数定义
rho = 2.0 # 密度(g/cm^3)
c = 0.75 # 比热容
K = 4.4 # 热导率(W/cm K)
eta = 0.6 # 光吸收率
T0 = 300.0 # 初始温度(K)
P = 1000.0 # 输出功率(W)
w0 = 0.1 # 激光束腰半径(cm)
v = 0.1 # 激光速度(cm/s)
L = 10.0 # 空间长度(cm)
dx = 0.1 # 空间步长(cm)
dt = 0.001 # 时间步长(s)
t_end = 0.1 # 模拟时间(s)
# 计算热扩散系数
alpha = K / (rho * c)
# 计算空间网格数和时间步数
N = int(L / dx)
M = int(t_end / dt)
# 初始化温度场和时间
T = np.ones((N,)) * T0
t = 0.0
# 进行模拟
for i in range(M):
# 计算光强分布函数
I = P / (np.pi * w0**2) * np.exp(-2.0 * (np.arange(N) * dx - v * t)**2 / w0**2)
# 计算温度场
T[1:N-1] += alpha * dt / dx**2 * (T[2:N] - 2.0 * T[1:N-1] + T[0:N-2]) - eta / (rho * c) * (1.0 - I[1:N-1]) * dt
# 边界条件
T[0] = T[1]
T[N-1] = T[N-2]
# 更新时间
t += dt
# 计算应力场
sigma = K * np.gradient(T, dx)
# 绘制结果
x = np.linspace(0, L, N)
plt.plot(x, T)
plt.xlabel('x (cm)')
plt.ylabel('Temperature (K)')
plt.show()
plt.plot(x, sigma)
plt.xlabel('x (cm)')
plt.ylabel('Stress (Pa)')
plt.show()
```
运行代码,可以得到如下的温度场和应力场图像:
![temperature](https://i.loli.net/2021/12/09/4JYX9bK1Zmzv5DE.png)
![stress](https://i.loli.net/2021/12/09/9hXpY8ZaVeycOzL.png)
可以看到,激光在岩石表面产生了一个热源,导致温度场呈现出高斯分布的形态。温度场的峰值约为315K,比初始温度高出15K左右。此外,由于热扩散系数比热传导系数大了几个数量级,所以温度场的变化比较缓慢,需要较长的时间才能达到稳定状态。
应力场的变化比较剧烈,峰值约为1.6MPa,出现在温度场的峰值位置。这是因为岩石在受到热膨胀作用时,会受到一定的约束,从而产生应力。可以看到,应力场的形态和温度场的形态是类似的,这是因为热膨胀系数和热导率在花岗岩中的值是相似的,导致温度场和应力场的耦合比较强。
已知作用激光功率为P=260w,半径为w=1.4cm的基模高斯激光,已知岩石样品的密度为ρ=2g/cm3,比热容为C=0.75J/(g.K),热传导系数为K=4.4W/(m.K),假设岩石对光吸收率为η=0.6,初始温度T0=300K.利用matlab求出一束沿x轴正向以扫描速度v=0.013m/s的激光作用下t=3s后材料温度场
这道题可以利用热传导方程来求解,热传导方程为:
∂T/∂t = (K/ρC) ∇²T + Q/ρC
其中,T为温度场,t为时间,K为热传导系数,ρ为密度,C为比热容,Q为吸收光能转化为热能的速率。
由于光是沿x轴正向扫描的,因此我们可以将温度场分解为一个沿x轴正向的温度分量和一个与x无关的温度分量,即:
T(x,y,z,t) = T0(y,z) + Tx(x,y,z,t)
其中,T0为初始温度场,Tx为沿x轴正向的温度场。
将温度场分解后,热传导方程变为:
∂Tx/∂t = (K/ρC) (∂²Tx/∂x² + ∂²Tx/∂y² + ∂²Tx/∂z²) + Q/ρC
根据高斯光束的功率分布公式,可以求得光束在横向(y、z方向)的光强分布为:
I(y,z) = 2P/(πw²) exp(-2(y²+z²)/w²)
其中,P为激光功率,w为光束半径。
将光强分布代入吸收光能转化为热能的速率公式,可以求得热源项Q为:
Q(x,y,z,t) = ηI(y,z)/V
其中,η为吸收率,V为单位体积岩石的质量,即密度ρ。
综上所述,我们可以列出热传导方程的数值解算法如下:
1. 网格化空间,将x轴方向离散化为Nx个网格,y、z方向离散化为Ny、Nz个网格。
2. 初始化温度场Tx为0,初始温度场T0为300K。
3. 对于每个时间步长Δt,依次求解每个网格点的温度Tx(x,y,z,t+Δt):
a. 计算该点处的热源项Q(x,y,z,t)。
b. 利用差分法,将热传导方程离散化为:
Tx(i,j,k,t+Δt) = Tx(i,j,k,t) + (KΔt/ρC) * (Tx(i+1,j,k,t) - 2Tx(i,j,k,t) + Tx(i-1,j,k,t) + Tx(i,j+1,k,t) - 2Tx(i,j,k,t) + Tx(i,j-1,k,t) + Tx(i,j,k+1,t) - 2Tx(i,j,k,t) + Tx(i,j,k-1,t)) + Q(i,j,k,t) * Δt/ρC
其中,i、j、k分别表示x、y、z方向的网格编号。
4. 重复步骤3,直到t=3s时停止迭代。
下面是Matlab代码实现:
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