Querschnittswerte¶
Grundlagen¶
Flächenmomente und der Schwerpunkt¶
Der Flächeninhalt A einer beliebige Fläche (Flächtenmoment 0. Ordnung) kann berechnet werden nach
die statischen Momente (Flächenmomente 1. Ordnung) bezogen auf einen beliebigen Punkt uf einen beliebigen Punkt P nach
(todo) Herleitung Schwerpunkt
und die Flächenträgheitsmomente bzw. Deviationsmomemnte (Flächenmomente 2. Ordnung) bezogen auf einen beliebigen Punkt P nach
Die Flächenträgheitsmomente lassen sich in einer symmetrischen Matrix anordnen, wobei das resultierende Eigenwertproblem zu den Hauptträgheitsmomenten führt.
Diskretisierung für zusammengesetzte R-Querschnitte¶
Zur Berechnung der Querschnittswerte in einer Vektorschreibweise werden die Höhen, Breiten sowie Abstände der Schwerpunkte zu einem beliebigen Bezugspunkt in y- und z-Richtung in eigene Vektoren \(\vec{h}\), \(\vec{b}\), \(\vec{z_{si}}\) und \(\vec{y_{si}}\) zusammengefasst.
Note
todo: Abbildungen, Definition der Vektoren h und b, erkläre Hadamard-Produkt, Deviationsmomente, Hauptträgheitsmomente
Querschnittswerte¶
(todo: Abbildungen)
R - Querschnitt¶
import numpy as np
import stanpy as stp
b = 0.2
h = 0.4
cs_props = stp.cs(b=b,h=h)
I - Querschnitt¶
(todo)
H - Querschnitt¶
(todo)
U - Querschnitt¶
(todo)
Kasten - Querschnitt¶
(todo)
Kreis - Querschnitt¶
(todo)
Querschnitte nach Norm¶
(todo: HEB, HEA, IPE, …)
Zusammengesetzter R-Querschnitt Allgemein¶
Für zusammengesetzte Rechtecksquerschnitte müssen die jeweiligen Breiten, Höhen sowie Schwerpunktsabstände in y- und z-Richtung in Listen oder Arrays zusammengefasst werden. (todo: Abbildung)
import numpy as np
import stanpy as stp
b = np.array([b1,b2,b3])
h = np.array([h1,h2,h3])
zsi = np.array([zsi1,zsi2,zsi3])
ysi = np.array([ysi1,ysi2,ysi3])
cs_props = stp.cs(b,h,zsi,ysi)
Stäbe mit linear veränderlicher Höhe¶
Für die Berechnung der Querschnittswerte für Stäbe mit linear veränderlicher Höhe ist es nützlich die Vektoren \(\vec{z_{si}}\) und \(\vec{y_{si}}\) in Abhängigkeit der Vektoren \(\vec{h}\) bzw. \(\vec{b}\) anzuschreiben.
I - Querschnitt¶
Für einen I-Querschnitt kann der Vektor \(\vec{z_{si}}\) über eine Matrix Vektor Multiplikation, in Abhängigkeit von \(\vec{h}\) errechnet werden. Für einen Bezugspunkt an der Oberkante oder einen Bezugspunkt im Schwerpunkt des Querschnitts ergeben sich:
Dabei sind die Ergebnisse, bis auf den Abstand zum Bezugspunkt, ident.
(todo Abbildung):
import numpy as np
import stanpy as stp
ha, hb, hc = 0.2, 0.3, 0.3, 0.4 # m
hx = ha+(hb-ha)/l*x # m
b = np.array([b1,b2,b3])
h = np.array([h1,h2,h3])
zsi_OK = np.array([1/2,0,0],
[1,1/2,0],
[1,1,1/2]).dot(h)
zsi_SP = np.array([-1/2,-1/2,0],
[0,0,0],
[0,1/2,1/2]).dot(h)
cs_props_OK = stp.cs(b,h,zsi_OK) # Iy,zs, Iz, ys, Iyz, Iy_main, Iz_main, A
cs_props_SP = stp.cs(b,h,zsi_SP) # Iy,zs, Iz, ys, Iyz, Iy_main, Iz_main, A
(todo: prints)
H - Querschnitt¶
Analog zu dem I-Querschnitt kann der Vektor \(\vec{y_{si}}\) über eine Matrix Vektor Multiplikation, in Abhängigkeit von \(\vec{b}\) errechnet werden. Für einen Bezugspunkt am Linken Rand des H-Querschnitts ergibt sich:
(todo Skizze):
import numpy as np
import stanpy as stp
b = np.array([b1,b2,b3])
h = np.array([h1,h2,h3])
ysi = np.array([1/2,0,0],
[1,1/2,0],
[1,1,1/2])
.dot(b)
results = stp.QS(b=b,h=h,ysi=ysi) # Iy,zs, Iz, ys, Iyz, Iy_main, Iz_main, A
Kasten - Querschnitt¶
Für Kastenquerschnitte ergibt sich die Matrix Vektor Multiplikation analog zu (1) und (2).
(todo Skizze):
import numpy as np
import stanpy as stp
b = np.array([b1,b2,b3])
h = np.array([h1,h2,h3])
zsi = np.array([1/2,0,0,0], # Obergurt
[1,1/2,0,0], # Steg links
[1,0,1/2,0], # Steg rechts
[1,0,1,1/2]) # Untergrut
.dot(h)
ysi = np.array([1/2,0,0,0], # Obergurt
[0,1/2,0,0], # Steg links
[1,0,-1/2,0], # Steg rechts
[0,0,0,1/2]) # Untergrut
.dot(b)
results = stp.QS(b,h,zsi,ysi) # Iy,zs, Iz, ys, Iyz, Iy_main, Iz_main, A
I - Querschnitt (verstärkt)¶
(todo Abbildungen):
(todo: still a placeholer)
import numpy as np
import stanpy as stp
b = np.array([b1,b2,b3,b4])
h = np.array([h1,h2,h3,h4])
zsi = np.array([1/2,0,0,0], # Obergurt
[1,1/2,0,0], # Steg links
[1,0,1/2,0], # Steg rechts
[1,0,1,1/2]) # Untergrut
.dot(h)
ysi = np.array([1/2,0,0,0], # Obergurt
[0,1/2,0,0], # Steg links
[1,0,-1/2,0], # Steg rechts
[0,0,0,1/2]) # Untergrut
.dot(b)
results = stp.QS(b,h,zsi,ysi) # Iy,zs, Iz, ys, Iyz, Iy_main, Iz_main, A