Modelowanie i symulacja

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
OBLICZENIA NUMERYCZNE
Advertisements

Rozwiązywanie równań różniczkowych metodą Rungego - Kutty
Wykład 4 2. Przykłady ruchu 1.5 Prędkość i przyśpieszenie c.d.
Ruch układu o zmiennej masie
Metody numeryczne część 3. Całkowanie metodą Eulera i Simpsona.
Metody numeryczne część 1. Rozwiązywanie układów równań liniowych.
Równanie różniczkowe zupełne i równania do niego sprowadzalne
Interpolacja Cel interpolacji
Jaką drogę pokona ciało w ciągu pierwszej sekundy ruchu jednostajnie przyspieszonego, jeżeli w ciągu czterech sekund przebyło 48m? Zakładam: Xo=0, to=0.
STATYSTYKA WYKŁAD 03 dr Marek Siłuszyk.
Różniczkowanie numeryczne
Metody rozwiązywania układów równań liniowych
Temat: Ruch jednostajny
Metody Numeryczne Wykład no 12.
Przykład Równanie wahadła: Niech =1s -2 Warunki początkowe: około 86°
Przykład: Dana jest linia długa o długości L 0 bez strat o stałych kilometrycznych L,C.Na początku linii zostaje załączona siła elektromotoryczna e(t),
Wykład no 11.
Problemy nieliniowe Rozwiązywanie równań nieliniowych o postaci:
Metoda węzłowa w SPICE.
Modelowanie i symulacja
Problemy nieliniowe Rozwiązywanie równań nieliniowych o postaci:
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu 2009/2010Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz,
6. Pochodne cząstkowe funkcji n zmiennych
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Metoda różnic skończonych I
Dane do obliczeń.
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
ETO w Inżynierii Chemicznej MathCAD wykład 4.. Analiza danych Aproksymacja danych.
MECHANIKA NIEBA WYKŁAD r.
Wykład 3 Dynamika punktu materialnego
MECHANIKA 2 Wykład Nr 11 Praca, moc, energia.
Zakładamy a priori istnienie rozwiązania α układu równań.
MECHANIKA NIEBA WYKŁAD r.
Modelowanie i identyfikacja 2010/2011Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra.
Wprowadzenie do ODEs w MATLAB-ie
Bez rysunków INFORMATYKA Plan wykładu ELEMENTY MECHANIKI KLASYCZNEJ
MECHANIKA I WYTRZYMAŁOŚĆ MATERIAŁÓW
ANALIZA DYNAMICZNA MANIPULATORÓW JAKO MECHANIZMÓW PRZESTRZENNYCH
Drgania punktu materialnego
Dynamika układu punktów materialnych
RUCH PŁASKI BRYŁY MATERIALNEJ
Szeregi funkcyjne dr Małgorzata Pelczar.
Henryk Rusinowski, Marcin Plis
MECHANIKA I WYTRZYMAŁOŚĆ MATERIAŁÓW
RUCH KULISTY I RUCH OGÓLNY BRYŁY
Metody numeryczne szukanie pierwiastka metodą bisekcji
MECHANIKA 2 Wykład Nr 12 Zasady pracy i energii.
Dynamika ruchu płaskiego
Tematyka zajęć LITERATURA
Ćwiczenia 8 Aproksymacja funkcji
Metody nieinkluzyjne: Metoda iteracji prostej.
MECHANIKA NIEBA WYKŁAD r. E r Zagadnienie dwóch ciał I prawo Keplera Potencjał efektywny Potencjał efektywny w łatwy sposób tłumaczy kształty.
Ruch jednowymiarowy Ruch - zmiana położenia jednych ciał względem innych, które nazywamy układem odniesienia. Uwaga: to samo ciało może poruszać się względem.
Wykład Rozwinięcie potencjału znanego rozkładu ładunków na szereg momentów multipolowych w układzie sferycznym Rozwinięcia tego można dokonać stosując.
Stosowane modele równowagi ogólnej (CGE) Wykład 2.
Na szczęście nie jesteśmy skazani na iterację funkcjonalną 2)metoda Newtona-Raphsona (stycznych) szukamy zera równania nieliniowegoF(x) F(x n +  x)=F(x.
Dynamika bryły sztywnej
© Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej MATEMATYCZNE MODELOWANIE PROCESÓW BIOTECHNOLOGICZNYCH Temat – 5 Modelowanie różniczkowe.
Fundamentals of Data Analysis Lecture 12 Approximation, interpolation and extrapolation.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
6. Ruch obrotowy W czystym ruchu obrotowym każdy punkt ciała sztywnego porusza się po okręgu, którego środek leży na osi obrotu (ruch wzdłuż linii prostej.
Metody matematyczne w Inżynierii Chemicznej
Analiza numeryczna i symulacja systemów
Prowadzący: dr Krzysztof Polko
Drgania punktu materialnego Prowadzący: dr Krzysztof Polko
jest najbardziej efektywną i godną zaufania metodą,
FIZYKA dla I roku biotechnologii, studia I stopnia
Sterowanie procesami ciągłymi
Hiperpowierzchnia energii potencjalnej cząsteczki
2. Ruch 2.1. Położenie i tor Ruch lub spoczynek to pojęcia względne.
Zapis prezentacji:

Modelowanie i symulacja WYKŁAD 5,6

Ogólna postać układu równań różniczkowych

Formułowania ODE - przykład

Formułowania ODE - przykład II zasada dynamiki Newtona: F=ma

Formułowania ODE - przykład Zasada Galileusza: składowe ruchu w ortogonalnych kierunkach x,y można rozpatrywać niezależnie

Formułowania ODE - przykład Chcemy znać trajektorię, a więc współrzędne x, y w poszczególnych chwilach czasu t Przejście do zrealizowania: siły  przyspieszenia  prędkości  położenia Z definicji:

Formułowania ODE - przykład Z definicji Potrzebne jest podwójne całkowanie

Formułowania ODE - przykład W kierunku x:

Formułowania ODE - przykład

Formułowania ODE - przykład

Formułowania ODE - przykład

Formułowania ODE - przykład Bardziej realistyczne zjawisko: zamiast rzutu ukośnego – wystrzał rakiety oprócz siły ciążenia – działa siła ciągu silnika działa także siła oporu powietrza masa rakiety zmienia się w czasie lotu

Formułowania ODE - przykład Sposób postępowania jest analogiczny, jednak całkowanie symboliczne, w zależności od zależności siły ciągu i masy od czasu może być skomplikowane

Całkowanie numeryczne - schemat Eulera Leonhard Euler (1707-1783)

Redukcja równania wyższego rzędu do niższego rzędu Pierwotne równanie: Podstawienie: Powstaje układ równań:

Schemat Eulera Równanie różniczkowe w postaci normalnej: Rozwinięcie Taylora:

Schemat Eulera Jeżeli znana jest wartość szukanej trajektorii y(t0) w pewnym momencie czasu t0, to można w przybliżeniu obliczyć wartość trajektorii dla niedalekiej chwili czasu t0+h Potrzebna jest do tego znajomość pochodnej trajektorii w chwili t0, czyli wartość funkcji f(y(t0),t0) Ta informacja dana jest przez równanie różniczkowe

Schemat Eulera Trzeba zacząć od pewnego znanego punktu np. y(0) Przedział, w którym ma być wyznaczona trajektoria, to np. [0,tk] Przedział ten jest dzielony równomiernie na ciąg podprzedziałów o długości h (krok całkowania)

Schemat Eulera Zaczynając od znanej wartości y(0) powtarza się iteracyjnie przepis: dochodząc wreszcie do punktu końcowego tk Zapis oznacza przybliżoną wartość y(ti)

Schemat Eulera Cały proces nazywany jest całkowaniem numerycznym Rozwiązanie równania różniczkowego polega na jego scałkowaniu

Schemat Eulera

Schemat Eulera Przybliżenie: jest tym lepsze, im mniejsze jest h

Schemat Eulera

Schemat Eulera

Schemat Eulera Pole kierunkowe – ilustracja informacji podanej przez równanie różniczkowe Prezentacja DField i PPlane

Błędy schematu Eulera

Błąd lokalny (obcięcia) Wynika z obciętego rozkładu Taylora

Błąd lokalny (obcięcia) Wynika z aproksymacji liniowej, czy też różnicowego oszacowania pochodnej: Błąd lokalny jest rzędu Dwukrotne zmniejszenie kroku zmniejsza błąd o 75%

Błąd globalny Nie jest po prostu sumą błędów lokalnych Błędem jest obarczona także informacja o pochodnej, ponieważ jest wyznaczana na podstawie przybliżonego rozwiązania cząstkowego Dla schematu Eulera globalny błąd jest rzędu O(h)

Zagrożenie rozbieżności

Zagadnienie zbieżności Czy jeśli h dąży do zera, to błąd dąży do zera? A jeśli błąd dąży do zera, to jaka szybka jest zbieżność, tzn. na ile mały musi być krok, żeby osiągnąć pożądany poziom błędu?

Modyfikacja schematu Eulera Zamiast: Stosujemy: Czyli pochodna jest brana z końca przedziału całkowania

Modyfikacja schematu Eulera

Modyfikacja schematu Eulera Te same oszacowania błędów Jednak odwrócony schemat Eulera jest zwykle bardziej stabilny i dokładniejszy Odwrócony schemat Eulera nie jest metodą bezpośrednią – wyznaczana wartość występuje po obu stronach przepisu

Poprawa schematu Eulera Prosty schemat Eulera – „reprezentantem” pierwszej pochodnej w całym przedziale jest wartość z początku przedziału Odwrócony schemat Eulera – „reprezentantem” pierwszej pochodnej w całym przedziale jest wartość z końca przedziału Twierdzenie o wartości pośredniej:

Poprawa schematu Eulera Twierdzenie o wartości pośredniej Równość jest dokładna! Trzeba tylko wiedzieć, jaka jest wartość p Wartość pochodnej wyznaczona w odpowiednim punkcie przedziału umożliwiłaby osiągnięcie zerowego błędu

Poprawa schematu Eulera

Schemat Heuna Błąd lokalny – proporcjonalny do h3 Błąd globalny – do h2

Metoda konstruowania schematów wyższych rzędów Różnicowe przybliżenie drugiej pochodnej Rozwinięcie Taylora drugiego rzędu:

Martin Wilhelm Kutta (1867 – 1944) Runge-Kutta Martin Wilhelm Kutta (1867 – 1944) Carl David Runge (1856 – 1927)

Metoda Runge-Kutta 4-tego rzędu