Меню Рубрики

Метод взвешенных невязок. Основная концепция метода конечных элементов

1

50. ЯВНЫЕ И НЕЯВНЫЕ РАЗНОСТНЫЕ СХЕМЫ. МЕТОД ВЗВЕШЕННЫХ НЕВЯЗОК. МЕТОД БУБНОВА-ГАЛЕРКИНА.

Разностная схема - это конечная система алгебраических уравнений , поставленная в соответствие какой-либо дифференциальной задаче, содержащей дифференциальное уравнение и дополнительные условия (например краевые условия и/или начальное распределение). Таким образом , разностные схемы применяются для сведения дифференциальной задачи, имеющей континуальный характер, к конечной системе уравнений, численное решение которых принципиально возможно на вычислительных машинах. Алгебраические уравнения , поставленные в соответствие дифференциальному уравнению получаются применением разностного метода , что отличает теорию разностных схем от других численных методов решения дифференциальных задач (например проекционных методов, таких как метод Галёркина).

Решение разностной схемы называется приближенным решением дифференциальной задачи.

Хотя формальное определение не накладывает существенных ограничений на вид алгебраических уравнений , но на практике имеет смысл рассматривать только те схемы, которые каким-либо образом отвечают дифференциальной задаче. Важными понятиями теории разностных схем являются понятия сходимости, аппроксимации , устойчивости, консервативности.

Явные схемы

Явные схемы вычисляют значение результата через несколько соседних точек данных. Пример явной схемы для дифференцирования: (2-й порядок аппроксимации). Явные схемы часто оказываются неустойчивыми.

Здесь V * – приближённое решение,
F – функция, удовлетворяющая граничным условиям,
N m – пробные функции, которые на границе области должны быть равны нулю ,
A m – неизвестные коэффициенты, которые необходимо отыскать из условия наилучшего удовлетворения дифференциальному оператору,
M – количество пробных функций.

Если подставить V * в исходный дифференциальный оператор, то получим невязку, принимающую в различных точках области разное значение.

R = LV * + P

Здесь W n – некоторые весовые функции, в зависимости от выбора которых различают варианты метода взвешенных невязок,

S – область пространства, в которой ищется решение.

При выборе в качестве весовых функций дельта-фукций будем иметь метод, который получил название метод поточечной коллокации , для кусочно-постоянных функций – метод коллокации по подобластям, но наиболее распространенным является метод Галёркина, в котором в качестве весовых функций выбираются пробные функции N . В этом случае, если количество пробных функций равно количеству весовых функций, после раскрытия определенных интегралов приходим к замкнутой системе алгебраических уравнений относительно коэффициентов A .

KA + Q = 0

Где коэффициенты матрицы K и вектора Q вычисляются по формулам:

После нахождения коэффициентов A и подстановки их в (1), получаем решение исходной задачи.

Недостатки метода взвешенных невязок очевидны: поскольку решение ищется сразу по всей области, то количество пробных и весовых функций должно быть значительным для обеспечения приемлемой точности , но при этом возникают трудности при вычислении коэффициентов K ij и Q i , особенно при решении плоских и объемных задач, когда потребуется вычисление двойных и тройных интегралов по областям с криволинейными границами. Поэтому на практике этот метод не использовался, пока не был изобретен метод конечных элементов (МКЭ).

Суммируют измененные значения внутренних углов полигона и записывают это значение в ведомость (∑ ).

Находят теоретическую сумму внутренних углов многоугольника по формуле

∑ =180° (n-2),

где n - число измеренных углов.

Определяют угловую невязку = ∑ - ∑

И записывают ее с соответствующим знаком в ведомость. Если бы результаты измерений не имели погрешностей, то угловая невязка равнялась бы нулю. Отсюда следует, что величина угловой невязки характеризует качество измерения углов. Предельно допустимую погрешность (невязку) угловых измерений вычисляют по формуле

где n – число углов в ходе;

1"-предельная погрешность измерения одного угла теодолитом 4Т30П. Если выполняется условие |≤| |, то точность полевых измерений углов считается удовлетворительной. В противном случае в результатах измерений или вычислениях имеется погрешность, которую надо обнаружить и устранить.

Результаты всех этих вычислений приводятся под итоговой чертой граф 2 и 3 в ведомости координат.

При упрощенном уравнивании углов полученную угловую невязку распределяют с обратным знаком во все измеренные углы. Поправка в каждый угол будет

Если невязка не кратна числу углов, то большую поправку получают углы, составленные более короткими сторонами.

Для облегчения дальнейших вычислений возможно распределение поправок с целью округления десятых долей минут до целых минут. Поправки записывают красным цветом в графе 2 над минутами измеренного угла. Контролем увязки углов является выполнение условия

2. По исходному дирекционному углу сторон 1 – 2 (заданному преподавателем) и исправленным горизонтальным углам вычисляют дирекционные углы всех последующих сторон основного полигона по формуле

где α n =1 - дирекционный угол последующей стороны;

α n - дирекционный угол предыдущей стороны;

– увязанный (исправленный) горизонтальный угол, лежащий между предыдущей и последующей сторонами полигона.

Вычисление дирекционных углов удобно производить на калькуляторах, при небольшом объеме работ вычисления можно выполнять на бумаге, располагая их в следующем порядке (вычисления приведены применительно к графе 4 табл.17):

+180°00"

- 119°51"

+180°00"

-105°48

+180°00"

- 100°29"

+180°00"

- 119°51"

+180°00"

- 98°16"

Если значение вычисленного дирекционного угла получилось больше 360°, то 360° надо вычесть. Вычисленные дирекционные углы выписываются в ведомость координат в графу 4.

Контролем правильности вычисления дирекционных углов в замкнутом полигоне является получение дирекционного угла исходной стороны :

3. Получение дирекционные углы переводят в румбы. Зависимость между дирекционными углами и румбами представлена в табл. 15.

Таблица 15

Зависимость между дирекционными углами и румбами

Проверить правильность определения румбов необходимо повторными вычислениями. Значения румбов выписывают в графу 5 ведомости координат.

4. По вычисленным значениям румбов и горизонтальным проложениям сторон (графы 5 и 6 ведомости координат) вычисляют приращения координат по формулам

∆ Х= ±d*cosr

где ∆ Х и ∆ Y – приращения координат соответственно по осям Х и Y;

D – горизонтальные проложения линий;

R – румбы линий.

Знаки приращений координат определяют по названиям румбов.

Таблица 16

Знаки приращений координат

Названия румбов ∆ Х ∆ Y
СВ + +
ЮВ - +
ЮЗ - -
СЗ + -

Вычисление приращений координат можно производить с помощью таблиц натуральных значений тригонометрических функций либо с помощью таблиц приращений координат, правила пользования которыми указаны в предисловии к ним.

Вычисленные значения приращений переписывают в соответствующие графы 7,8 ведомости координат с округлением до сотых долей метра.

Для грубого контроля следует запомнить, что при румбе линии до 45° ∆ Х >∆ Y, а при румбе лини больше 45° ∆ Х<∆ Y.

5. Вычисление линейной невязки замкнутого теодолитного хода, ее допуск и распределение.

Определяют невязки в приращении координат. Для этого находят алгебраическую сумму приращения координат отдельно по оси Х и по оси Y и подписывают ее внизу в столбцах 7,8 ∑ И ∑ .

Вследствие неизбежных ошибок измерений, содержащихся в углах и сторонах хода, вычисленные суммы приращений, как правило, отличаются от теоретических. Их соответственные разности являются невязками по осям координат И , т.е.

Известно, что в замкнутом ходе

∑ = 0; ∑ =0,

Откуда ∑ ; = ∑ .

Определяют абсолютную невязку полигона

И относительную невязку

где р – сумма горизонтальных проложений хода.

Относительная линейная невязка является показателем точности линейных измерений; допустимость ее определяется условиями измерений длин сторон полигона. Для благоприятных условий измерений величина относительной невязки не должна превышать 1:2000, для неблагоприятных – 1:1000, 1:1500. При допустимости относительной невязки в вычислительные значения приращений координат вводят поправки, которые записывают над соответствующими величинами X и Y. Поправки вычисляют, распределяя взятые с обратным знаком невязки и Пропорционально величинам соответствующим горизонтальных проложений (с округлением до сантиметра), по формулам

Метод взвешенных невязок

МКЭ основывается на методе взвешенных невязок, суть которого заключается в следующем: подбирается функция, удовлетворяющая дифференциальным уравнениям и краевым условиям, но подбирается не произвольно, поскольку такой подбор вряд ли возможен уже в двумерном пространстве, а с использованием специальных методов.

Пусть состояние некоторой среды описывается следующим дифференциальным оператором, с заданным граничным условием:

Здесь L - дифференциальный оператор (например, оператор Лапласа),

V - фазовая переменная - неизвестная функция, которую следует найти,

P - величина, независящая от V,

V(Г) = V г - граничное условие первого рода (Дирихле), то есть на границе задано значение фазовой переменной.

Будем искать решение с помощью функции, имеющей следующий вид:

Здесь V* - приближённое решение,

F - функция, удовлетворяющая граничным условиям,

N m - пробные функции, которые на границе области должны быть равны нулю,

A m - неизвестные коэффициенты, которые необходимо отыскать из условия наилучшего удовлетворения дифференциальному оператору,

M - количество пробных функций.

Если подставить V* в исходный дифференциальный оператор, то получим невязку, принимающую в различных точках области разное значение:

Необходимо сформулировать условие, позволяющее минимизировать эту невязку по всей области. Одним из вариантов такого условия может быть следующее уравнение:

Здесь W n - некоторые весовые функции, в зависимости от выбора которых различают варианты метода взвешенных невязок,

S - область пространства, в которой ищется решение.

При выборе в качестве весовых функций дельта-фукций будем иметь метод, который получил название метод поточечной коллокации, для кусочно-постоянных функций - метод коллокации по подобластям, но наиболее распространенным является метод Галёркина, в котором в качестве весовых функций выбираются пробные функции N. В этом случае, если количество пробных функций равно количеству весовых функций, после раскрытия определенных интегралов приходим к замкнутой системе алгебраических уравнений относительно коэффициентов A.

где коэффициенты матрицы K и вектора Q вычисляются по формулам:

После нахождения коэффициентов A и подстановки их в (1), получаем решение исходной задачи.

Недостатки метода взвешенных невязок очевидны: поскольку решение ищется сразу по всей области, то количество пробных и весовых функций должно быть значительным для обеспечения приемлемой точности, но при этом возникают трудности при вычислении коэффициентов Kij и Qi, особенно при решении плоских и объемных задач, когда потребуется вычисление двойных и тройных интегралов по областям с криволинейными границами. Поэтому на практике этот метод не использовался, пока не был изобретен метод конечных элементов.

Идея МКЭ заключается в том, чтобы в методе взвешенных невязок воспользоваться простыми пробными и весовыми функциями, но не во всей области S, а в её отдельных подобластях (конечных элементах). Точность решения задачи необходимо обеспечить использованием большого числа конечных элементов (КЭ), при этом КЭ могут быть простой формы и вычисление интегралов по ним не должно вызывать особых затруднений. Математически переход от метода взвешенных невязок к МКЭ осуществляется с использованием специальных пробных функций, которые также называются глобальными базисными функциями, обладающих следующими свойствами:

1) в узле аппроксимации функции имеют значение равное единице;

2) функции отличны от нуля только в КЭ, содержащих этот узел аппроксимации, во всей остальной области равны нулю.

Влияние различных факторов на работу осадки

Методи вирощування кристалів

За методом Чохральського виробляють витягування вгору на затравку монокристала з ванни з розплавом. Нагрівання зазвичай здійснюють за допомогою НВЧ випромінювання. Для зняття виникаючих напруг використовують додаткову піч...

Метод капиллярной вискозиметрии опирается на закон Пуазейля о вязкой жидкости, описывающий закономерности движения жидкости в капилляре. Приведем уравнение гидродинамики для стационарного течения жидкости...

Методы и средства для измерения вязкости жидкости

Вибрационный метод вискозиметрии базируется на определении изменений параметров вынужденных колебаний тела правильной геометрической формы, называемого зондом вибрационного вискозиметра, при погружении его в исследуемую среду...

Монтаж электрических проводок. Сборка схем управления силовым оборудованием

Четвертый день практики. Я научился выполнять соединение проводов бандажным методом...

Освітлення і опромінення пташника на 28800 голів ремонтного молодняка курей в кліткових батареях БКМ–3

Точковий метод розрахунку дає можливість визначити світловий потік ламп, необхідний для створення заданої освітленості в будь-якій точці довільно розміщеної поверхні при будь-кому розміщенні світильників...

Принципы томографии

Самым простым ЯМР исследованием является стационарный МР (или свип-МР) метод. Существуют два пути проведения этого эксперимента. При первом, непрерывное РЧ облучение с постоянной частотой, исследует энергетические уровни...

Проектування системи електропостачання машинобудівного заводу

Даний метод припускає, що навантаження - випадкова величина...

Разработка теплозащитного материала с минимальным коэффициентом теплопроводности

Классическим методом решения уравнения (1.3) является метод разделения переменных (метод Фурье). Основой которого является предположение, что решение можно представить в виде произведения двух функций...

Расчет естественного и искусственного освещения швейного цеха

Точечный метод пригоден для расчета любой системы освещения при произвольно-ориентированных рабочих поверхностях. В основу метода положено уравнение, связывающее освещенность и силу света (закон сохранения энергии для светотехники). (5...

Рідкі кристали

Для вивчення рідких кристалів застосовуються стандартні спектроскопічні методи. В період інтенсивного дослідження мезоморфного стану різних речовин виконаний ряд робіт методами ІЧ спектроскопії...

Собственные колебания пластин

Одним из наиболее распространенных методов решения уравнений с частными производными является метод разделения переменных или метод Фурье. Пусть требуется найти функцию...

Состав, свойства и классификация природных газов, методы определения их состава

Хроматография (от греч. chroma, род. падеж chromatos -- цвет и grбpho -- пишу * а. chromatography; н. Chromatographie; ф. chromatographie; и. cromatografнa) -- метод разделения, анализа и исследования смесей веществ...

Способы фильтрации акустических сигналов

Метод корреляций позволяет определить тесноту линейной зависимости между исследуемой и базисной функциями. Это легче понять на примере. Пусть имеется импульсная радиолокационная станция...

Статистически неопределимые системы и физика усталости разрушения

Обобщим изложенный подход на "лишних” связей. В методе сил каждое разрешающее уравнение по своей сути это есть условие совместности деформации, записанное для точек 1, 2, и т.д. (рис.6.13). Запишем это условие для первой точки...

Изучив один метод относительно подробно, переходим к изложению прочих методов целыми классами. Самым распространенным классом являются методы взвешенных невязок. Они исходят из предположения, что искомую функцию можно представить в виде функционального ряда, например такого:

Функцию f 0 обычно стараются выбирать так, чтобы она максимально точно (по возможности) удовлетворяла начальным и граничным условиям. Аппроксимирующие (пробные) функции f j предполагаются известными. Математики напридумывали некоторое количество требований к таким функциям, но их здесь обсуждать не будем. Ограничимся фактом, что полиномы и тригонометрические функции этим требованиям удовлетворяют. Еще несколько примеров наборов подобных функций будут рассмотрены при описании конкретных методов.

Коэффициенты a j заранее неизвестны, и их следует определять из системы уравнений, получаемой из исходного уравнения. От бесконечного ряда берут лишь некоторое конечное число членов.

В уравнении, которое предполагается решить, все члены переписываются в левую часть, в правой части остается лишь нуль. Таким образом, уравнение приводится к виду

Если приближенное решение (записанное в виде конечной суммы заранее выбранных функций) подставить в это уравнение, то оно не будет тождественно удовлетворяться. Следовательно, можно записать

где величина R называется невязкой. В общем случае невязка является функцией x, y, z и t. Задача сводится к нахождению таких коэффициентов a j , чтобы невязка оставалась малой во всей расчетной области. Под понятием «малой» в данных методах понимают, что интегралы по расчетной области от невязки, умноженной на некоторые весовые функции, равны нулю. То есть

Задав конечное число весовых функций, получаем систему уравнений для нахождения неизвестных коэффициентов. Задавая различные пробные аппроксимирующие (пробные) и различные весовые функции, легко получаем целый класс методов, называемый методами взвешенных невязок.

Приведем несколько примеров простейших методов из этого класса.



Метод подобластей. Расчетная область разделяется на несколько подобластей D m , могущих перекрывать друг друга. Весовую функцию задают в виде

Таким образом, обеспечивается равенство нулю интеграла от невязки по каждой подобласти. Метод послужил основой для ряда методов (один из них будет рассмотрена ниже).

Метод колокаций. В качестве весовых функций используются дельта-функция Дирака

где x= (x,y,z). Напоминаю, что функция Дирака – это хитрая функция, равная нулю везде, кроме начала координат. Но в начале она принимает неизвестное науке значение такое, что любой интеграл по области, содержащей начало координат, равен единице. Говоря проще: задаем некоторое количество точек (часто в данном подходе называемых узлами). Исходное уравнение будет удовлетворяться в этих точках. Существуют подходы к выбору этих точек и пробных функций, позволяющие максимизировать точность при ограниченном числе узлов. Но здесь их обсуждать не будем.

Метод наименьших квадратов. Метод основан на минимизации величины

Но нетрудно показать, что он тоже принадлежит к классу методов взвешенных невязок. Весовыми функциями для него являются функции вида

Пожалуй, это самый известный среди неспециалистов метод из данного класса, но далеко не самый популярный у специалистов.

Метод Галеркина. В этом методе в качестве весовых функций берутся аппроксимирующие (пробные) функции. То есть

Метод широко используется в случаях, когда хотят найти решение в виде непрерывной (а не сеточной) функции.

Рассмотрим применение этих методов к расчету деформации консольно закрепленной балки длиной L. Пусть отклонение от осевой линии описывается уравнением

Граничные условия заданы в виде

Будем искать решение в виде

Тогда невязка будет записываться в виде

Для нахождения неизвестных коэффициентов a и b нам потребуется составить систему из двух уравнений. Проделаем это всеми рассмотренными методами.

Метод колокаций. Выбираем две точки на концах балки. Приравниваем в них невязку к нулю

Получаем

Как видим, метод колокаций достаточно прост в реализации, однако уступает по точности остальным методам.

Метод подобластей. Разбиваем всю длину балки на две подобласти. В каждой из них интеграл от невязки приравниваем к нулю.

Метод Галеркина. Берем интегралы от невязки, умноженной на пробные функции.

Метод наименьших квадратов.

Метод наименьших квадратов требует наибольших вычислительных затрат, не давая при этом заметного выигрыша в точности. Поэтому он редко применяется в решении практических задач.

ЗАДАЧАХ ТЕОРИИ ПОЛЯ

Метод конечных элементов является численным методом и основан на замене объекта (конструкции или ее части) совокупностью подобластей (элементов), для каждой из которых отыскивается приближенное решение задачи теплообмена. Это означает, что для каждого элемента необходимо записать дифференциальное уравнение переноса и граничные условия, характеризующие процессы теплообмена на граничных поверхностях именно этого элемента, и затем получить решение в том или ином виде. Объединение "элементных" решений по определенному правилу дает решение задачи для объекта в целом. В этой главе будет изложена основная концепция МКЭ.

2.1 Методы взвешенных невязок

Большая группа методов приближенного решения дифференциальных

уравнений базируется на математической формулировке, связанной с

интегральным представлением взвешенной невязки. Эту группу методов называют методами взвешенных невязок .

Пусть имеется дифференциальное уравнение и граничное условие к нему:

,
, (2.1.1)

,
. (2.1.2)

Здесь L −дифференциальный оператор; x i − пространственные координаты; V и S − объем и внешняя граница исследуемой области; u 0 – точное решение.

Будем считать, что некоторая функция u также является решением уравнения, и оно может быть аппроксимировано набором функций
:

, (2.1.3)

при этом коэффициенты − неизвестные величины, подлежащие определению с помощью некоторой математической процедуры.

В методах невязки эта процедура состоит из двух последовательных этапов. На первом этапе подстановкой приближенного решения (2.1.3) в уравнение (2.1.1) находится функция
ошибка , или невязка , которая характеризует степень отличия
отточного решения :

В итоге получается алгебраическое уравнение, содержащее текущие координаты иМ по-прежнему неизвестных коэффициентов .

На втором этапе на функцию невязки (2.1.4) накладываются требования, которые минимизируют или саму невязку (метод коллокаций), или взвешенную невязку (метод наименьших квадратов и метод Галеркина).

В методе коллокаций полагают, что дифференциальное уравнение удовлетворяется только в некоторых выбранных (произвольно) точках − точках коллокаций , количество которых равно числу неизвестных коэффициентов. В этихМ точках невязка должна равняться нулю, что приводит к системе М алгебраических уравнений для М коэффициентов :

. (2.1.5)

В методах взвешенной невязки сначала формируют взвешенную невязку путем ее умножения на некоторые весовые функции , а затем минимизируют ее в среднем:

. (2.1.6)

В методе наименьших квадратов − методе Рэлея-Ритца − в качестве весовой функции выбирается сама ошибка, т.е.
, и требуется, чтобы полученная таким способом величина (функционал) была минимальна:

. (2.1.7)

Для этого должно выполняться условие:

, (2.1.8)

приводящее к системе алгебраических уравнений относительно неизвестных коэффициентов.

В методе Галеркина в качестве весовых функций берутся сами функции
, называемые базисными , и требуется их ортогональность невязке :

. (2.1.9)

Если − линейный оператор, то система (2.1.9) переходит в систему алгебраических уравнений относительно коэффициентов.

Рассмотрим метод Галеркина на конкретном примере . Дано уравнение на промежутке
:

с граничными условиями:
,
.

Возьмем аппроксимирующую функцию в следующем виде:

удовлетворяющей граничным условиям (2.1.2) при любых . На первом этапе находим невязку:

Выполним процедуру второго этапа:

,
.

Интегрирование приведет к системе двух уравнений:

,

решением которых будут следующие значения :
;
. Приближенное решение имеет вид:.

Сопоставление приближенных результатов, полученных различными методами, с точным решением дано в таблице 1.

Таблица 1

Из таблицы 1 видно, что при одинаковых во всех методах аппроксимирующих функциях наилучшее приближение к точному решению обеспечивает метод Галеркина. Кроме того, этот метод применим при решении и нелинейных задач, включая те, для которых не существует функционала, необходимого при использовании метода Рэлея-Ритца.