Задача на построение эпюр Q и M в балке
Для балки определить опорные реакции и построить эпюры изгибающих моментов (М) и поперечных сил (Q).
- Обозначаем опоры буквами А и В и направляем опорные реакции RА и RВ.
Составляем уравнения равновесия.
Проверка
Записываем значения RА и RВ на расчетную схему.
2. Построение эпюры поперечных сил методом сечений. Сечения расставляем на характерных участках (между изменениями). По размерной нитке – 4 участка, 4 сечения.
сеч. 1-1 ход слева.
Сечение проходит по участку с
Длина участка 2 м. Правило знаков для Q — см. здесь.
Строим по найденным значением эпюру Q.
сеч. 2-2 ход справа.
Сечение вновь проходит по участку равномерно распределенной нагрузкой, отмечаем размер z2 вправо от сечения до начала участка. Длина участка 6 м.
Строим эпюру Q.
сеч. 3-3 ход справа.
сеч. 4-4 ход справа.
Строим эпюру Q.
3. Построение эпюры М методом характерных точек.
Характерная точка – точка, сколь-либо заметная на балке. Это точки А, В, С, D, а также точка К, в которой Q=0 и изгибающий момент имеет экстремум.
Также в середине консоли поставим дополнительную точку Е, поскольку на этом участке под равномерно распределенной нагрузкой эпюра М описывается кривой линией, а она строится, как минимум, по 3 точкам.
Итак, точки расставлены, приступаем к определению в них значений изгибающих моментов. Правило знаков — см. здесь.
Участки NA, AD – параболическая кривая (правило «зонтика» у механических специальностей или «правило паруса» у строительных ), участки DС, СВ – прямые наклонные линии.
Момент в точке 
Теперь следует определить момент в точке К (Q=0). Однако сначала определим положение точки К, обозначив расстояние от нее до начала участка неизвестным х.
Т. К принадлежит второму характерному участку, его уравнение для поперечной силы (см. выше)
Но поперечная сила в т. К равна 0, а z2 равняется неизвестному х .
Получаем уравнение:
Теперь, зная х, определим момент в точке К с правой стороны.
Строим эпюру М. Построение выполним для механических специальностей, откладывая положительные значения вверх от нулевой линии и используя правило «зонтика».
Пример построения эпюры Q по эпюре М
Признаки правильного вида эпюры Q
1.
На прямом элементе без нагрузки по его длине поперечная сила постоянна и эпюра Q имеет прямоугольную форму.
2.В сечении, которое совпадает с действующей поперек оси стержня сосредоточенной силой, ординаты эпюры Q слева и справа от силы имеют скачок, равный величине этой силы.
3.На участке с равномерно распределенной нагрузкой эпюра Q прямолинейна и имеет наклон к оси стержня (рис. 3.11, 3), тангенс угла которого равен интенсивности нагрузки q = dQ / dx =tg β . Нулевому значению
на эпюре Q на участке с равномерно распределенной нагрузкой соответствует экстремальное значение на эпюре M .
Для построения эпюры Q на прямолинейном элементе при отсутствии на нем нагрузки и при действии по его длине равномерно распределенной нагрузки достаточно иметь соответственно одну и две ординаты по концам элемента.
В программе SCAD поперечные силы на КЭ вычисляются минимум в двух концевых сечениях. Поэтому информации для построения эпюры Q достаточно.
Однако иногда у расчетчика возникает необходимость построения эпюры Q по эпюре M вручную.
Для этого можно использовать уравнение Q =dM / dx .
Отсюда следует, что на любом КЭ стержня с прямолинейной эпюрой M величина Q будет постоянной и значение Q и знак определятся из выражения (3.2).
Полагая, что на участках прямолинейных эпюр M , приведенных на рис. 3.1, местная система координат направлена так, как показано на рис. 3.2, 3.3. В соответствии с этим поставлены знаки ординат эпюр M . Тогда по формуле (3.2) получим те же величины Q, которые были получены на рис. 3.11 первым способом.
При построении эпюры Q на участках с равномерно распределенной нагрузкой
используют формулу (3.3), полученную по аналогии с формулой (3.1) на основе принципа независимости действия сил.
Поперечные силы Qн,к по этой формуле определяют для крайних сечений элемента (в
узлах «н» и «к» МСК) как сумму ординат Qo | = ±ql / 2 эпюры Qo | для балки, загруженной |
н,к |
|
|
равномерно распределенной нагрузкой (рис. | Qн,к(лом) = (M к − M н) / l , | |
вызванной опорными моментами M н и Mк, действующими | по концам элемента | |
(рис. 3.12, б, г): |
|
|
|
Q | = ± ql | + M к −M н . | (3.3) |
н,к | 2 | l |
|
|
|
Обратим внимание, что первое слагаемое при нагрузке направленной «вниз» всегда имеет один и тот же вид (см. 3.12,а). Второе слагаемое дает эпюру с постоянными
53
ординатами на всем элементе, но знак этого слагаемого зависит от знаков моментов по концам КЭ. На рис. 3.12,б, г показаны варианты с положительным и отрицательным знаками
второго слагаемого. При этом изменяются суммарные ординаты, сдвигая нулевую ординату суммарной эпюры Q «вправо» при положительном втором слагаемом и «влево» – при
отрицательном (рис.
3.12,в,д).
Пример. Вычислим по формуле (3.3) ординаты эпюры Q на участке с равномерно
54
распределенной нагрузкой на рис. 3.11, позиция 3. При назначенной МСК (см. рис. 3.4, 3.5) M н = −ql 2 / 2 , M к = 0 . Тогда по формуле (3.3) получаемQн,к =±ql |
| ql | . |
+( ql ) = | |||
2 | 2 | 0 |
|
Результат совпадает с простым определением ординат (см. рис. 3.11, позиция 3).
(3.4)
Qн,к первым способом
3.3. Эпюра продольных сил N
Процедура построения ординат эпюры N
Для построения ординаты эпюры N в каком – либо сечении необходимо:
1.Одним из приведенных ниже способов определить численное значение
продольной силы в сечении и ее знак.
2.Отложить найденное численное значение N в виде ординаты перпендикулярно оси стержня с одной из сторон стержня в соответствии со знаком N .
Способ 1. Определение продольной силы в сечении стержня из уравнения равновесия части стержня
слева или справа от сечения Численное значение продольной силы в любом сечении стержня равно
численному значению алгебраической суммы проекций всех внешних сил, действующих на стержневую систему с любой одной из сторон сечения, на касательную к оси стержня.
Растягивающая продольная сила в сечении стержня считается положительной, сжимающая – отрицательной (рис. 3.13).
55
Иными словами, способ 1 состоит в определении N из уравнения
| слева | справа |
равновесия | вида ∑Pк,i | = 0 (или ∑Pк,i = 0), где Pк,i – проекция силы с |
| i | i |
номером i | (i =1, 2,…np ) | слева (или справа) от сечения на касательную к оси |
стержня со своим знаком по отношению к рассматриваемому поперечному сечению стержня.
Эпюры N для нагрузок, изображенных на рис. 3.1 и 3.11, ординаты которых вычислены этим способом, приведены на рис. 3.14.
Способ 2. Определение продольной силы в сечении стержня из рассмотрения равновесия узлов стержневой системы
Для иллюстрации второго способа рассмотрим узел C на рис. 3.1, позиция 2. Вырежем узел и рассмотрим его равновесие под действием поперечных и продольных сил. Векторы поперечных сил, действующие на узел, найдем по правилу «тупого узла» (рис. 3.15). Продольные силы в двух разрезанных стержнях (с номерами s и r) определятся из двух уравнений равновесия вида ∑ X = 0; ∑Z = 0 .
Рассмотрим теперь некоторый узел с двумя наклонными по отношению друг к другу стержнями (рис. 3.16). Предположим, что поперечные силы,
56
Понимание графиков Q-Q | Библиотека Университета Вирджинии Research Data Services + Sciences
График Q-Q, или график квантилей-квантилей, представляет собой графический инструмент, помогающий нам оценить, правдоподобно ли получен набор данных из некоторого теоретического распределения, такого как нормальное или экспоненциальное.
Диаграмма Q-Q — это диаграмма рассеяния, созданная путем сопоставления двух наборов квантилей друг с другом. Если оба набора квантилей взяты из одного и того же распределения, мы должны увидеть точки, образующие примерно прямую линию. Вот пример нормального графика Q-Q, когда оба набора квантилей действительно взяты из нормального распределения.
Что такое «квантили»? Их часто называют «перцентилями». Это точки в ваших данных, ниже которых падает определенная часть ваших данных. Например, представьте себе стандартное нормальное распределение классической колоколообразной кривой со средним значением 0.
Квантиль 0,5, или 50-й процентиль, равен 0. Половина данных лежит ниже 0. Это пик горба на кривой. 0,95-й квантиль, или 95-й процентиль, составляет около 1,64. 95 процентов данных лежат ниже 1,64. Следующий код R генерирует квантили для стандартного нормального распределения от 0,01 до 0,99 с шагом 0,01:
qнорма (последовательность (0,01, 0,99, 0,01))
Мы также можем случайным образом сгенерировать данные из стандартного нормального распределения, а затем найти квантили. Здесь мы генерируем выборку размером 200 и находим квантили от 0,01 до 0,99, используя функцию квантиля :
квантиль (rнорма (200), вероятность = последовательность (0,01, 0,99, 0,01))
Таким образом, мы видим, что квантили — это просто ваши данные, отсортированные в порядке возрастания, с различными точками данных, помеченными как точки, ниже которых падает определенная часть данных. Однако стоит отметить, что существует множество способов расчета квантилей.
На самом деле функция квантилей в R предлагает 9 различных алгоритмов квантилей! См. справку (квантиль) для получения дополнительной информации.
Графики Q-Q берут ваши выборочные данные, сортируют их в порядке возрастания, а затем строят их в зависимости от квантилей, рассчитанных на основе теоретического распределения. Количество квантилей выбирается в соответствии с размером ваших выборочных данных. В то время как нормальные графики Q-Q чаще всего используются на практике из-за большого количества статистических методов, предполагающих нормальность, графики Q-Q фактически могут быть созданы для любого распределения.
В R есть две функции для создания графиков Q-Q: qqnorm и qqplot .
qqnorm создает нормальный график Q-Q. Вы даете ему вектор данных, и R строит данные в отсортированном порядке по сравнению с квантилями из стандартного нормального распределения. Например, рассмотрим набор данных деревьев , поставляемый с R.
Он обеспечивает измерения обхвата, высоты и объема древесины на 31 срубленном дереве черной вишни. Одна из переменных — Высота . Можем ли мы предположить, что наша выборка высот происходит из населения с нормальным распределением?
qqnorm (деревья $ Высота)
Это кажется довольно надежным предположением. Кажется, что точки падают около прямой линии. Обратите внимание, что по оси x отложены теоретические квантили. Это квантили стандартного нормального распределения со средним значением 0 и стандартным отклонением 1.
Функция qqplot позволяет построить график Q-Q для любого распределения. В отличие от функции qqnorm , вы должны предоставить два аргумента: первый набор данных и второй набор данных. Смотрим на randu данные, которые поставляются с R. Это кадр данных, который содержит 3 столбца случайных чисел на интервале (0,1). Случайные числа должны быть распределены равномерно. Поэтому мы можем проверить это предположение, создав график Q-Q отсортированных случайных чисел по сравнению с квантилями из теоретического равномерного (0,1) распределения.
Здесь мы создаем график Q-Q для номеров первого столбца, который называется x :
. y <- qunif(ppoints(длина(randu$x))) qqplot(randu$x,y)
Функция точек генерирует заданное количество вероятностей или пропорций. Мне нужно было такое же количество значений в randu$x , поэтому я дал ему аргумент length(randu$x) , который возвращает 400. Затем функция qunif возвращает 400 квантилей из равномерного распределения для 400 пропорций. . Я сохраняю это в y , а затем строю y против randu$x в функции qqplot . Опять же, мы видим точки, расположенные вдоль прямой линии на графике Q-Q, что является убедительным доказательством того, что эти числа действительно получены из равномерного распределения.
Что делать, если точки не лежат на прямой? Что мы можем сказать о наших данных? Чтобы помочь нам ответить на этот вопрос, давайте сгенерируем данные из одного распределения и построим график относительно квантилей другого.
Сначала мы строим распределение с перекосом вправо, распределение хи-квадрат с 3 степенями свободы, в сравнении с нормальным распределением.
qqplot(qnorm(ppoints(30)), qchisq(ppoints(30),df=3))
Обратите внимание, что точки образуют кривую, а не прямую линию. Нормальные графики Q-Q, которые выглядят так, обычно означают, что ваши данные выборки искажены.
Затем мы строим распределение с «тяжелыми хвостами» по сравнению с нормальным распределением:
qqplot(qnorm(ppoints(30)), qcauchy(ppoints(30)))
Обратите внимание, что точки ложатся вдоль линии в середине графика, но изгибаются на концах. Нормальные графики Q-Q, демонстрирующие такое поведение, обычно означают, что ваши данные имеют более экстремальные значения, чем можно было бы ожидать, если бы они действительно исходили из нормального распределения.
С вопросами или разъяснениями относительно этой статьи обращайтесь в StatLab библиотеки UVA: statlab@virginia.
edu
Просмотреть всю коллекцию статей StatLab библиотеки UVA.
Clay FordКонсультант по статистическим исследованиям
Библиотека Университета Вирджинии
26 августа 2015 г.
HP-Plot Q
- Скип до основного контента
- Доступ к основной навигации
- Skip до второстепенного навигации
- . Мы верим, что вы важны,
Чем мы можем помочь? - 833.544.СУДНО (7447)
- Международные продажи
- Мой профиль
Корзина (0)
- Этот продукт доступен только для внутренних клиентов в США.
- Электронная почта На этой странице
- Печать Страница
еще не оценено
Запрос веб -профиль
Пожалуйста, введите информацию о своем заказе
Фильтр.
]Сортировка: По умолчаниюНаиболее доступныйНомер деталиНомер производителяОписаниеЦена: от низкой до высокойЦена: от высокой до низкой
Описание продукта
- Томас №
- 2714C24
- Произв. №
- 19095P-QO3
- Описание
- HP-Plot Q 15м. 53mm 40um
(Domestic Only)
| list price/quantity | total | $600.52 /EA (1/EA) | $0.00 |
|---|
- Thomas No.
- 2714C26
- Произв.
No. - 19095P-QO4
- Description
- HP-Plot Q 30m.53mm 40um
(Domestic Only)
| list price/quantity | total | $896.11 / EA (1/EA) | 0,00 $ |
|---|
0,00 $ (0 шт.)
Добавить в корзину
Добавить в список частых покупок
Вы должны войти в систему, чтобы добавить элементы в список. Пожалуйста, войдите здесь.Write A Review
Rating (required)
| 1 Star |
| 2 Stars |
| 3 Stars |
| 4 Stars |
| 5 Stars |
Comments (required )
Отправить отзыв
Отменить
Наверх
Стать участником программы Thomas Insider
Зарегистрироваться
Следуйте за нами
3
Youtube
Review Us on Google
About
- About Us
- Events
- Careers
- Contact Us
- Accessibility Statement
- Supplier Code of Conduct
Resources
- Blog
- Podcast
- Взаимодействие с клиентами
- Филиалы
- Ссылки на исследования
- Правительственные ресурсы
Поддержка
- Продажи и поддержка
- Quote/Service Request
- Credit Application
- International Sales
- Español El Servicio
- Email Preferences
- Privacy Policy
- Cookie Policy
- Purchase/Refund Terms
Shopping Tools
- Order Status
- Quick Заказ
- По поставщику
- По категориям от A до Z
- Популярные запросы
©Thomas Scientific, 2022 г.