Методичка Maple, Стребуляев
.pdf(t),t)=G1, m2*diff(diff(q[2](t),t),t)+ (c24+c)*q[2](t)-c24*q[3](t)-c24*b*q[4](t)+ (h24+h)*diff(q[2](t),t)-h24*diff(q[3](t),t)- h24*b*diff(q[4](t),t)=G2, m3*diff(diff(q[3] (t),t),t)-c13*q[1](t)-c24*q[2](t)+ (c13+c24+c67)*q[3](t)+(-c13*a+c24*b+c67*(x6- x5))*q[4](t)-c67*q[5](t)-h13*diff(q[1](t),t)- h24*diff(q[2](t),t)+(h13+h24+h67)*diff(q[3] (t),t)+(-h13*a+h24*b+h67*(x6-x5))*diff(q[4] (t),t)-h67*diff(q[5](t),t)=0, m4*diff(diff(q[4] (t),t),t)+c13*a*q[1](t)-c24*b*q[2](t)+(- c13*a+c24*b+c67*(x6-x5))*q[3](t)+ (c13*a^2+c24*b^2+c67*(x6-x5)^2)*q[4](t)- c67*(x6-x5)*q[5](t)+h13*a*diff(q[1](t),t)- h24*b*diff(q[2](t),t)+(-h13*a+h24*b+h67*(x6- x5))*diff(q[3](t),t)+(h13*a^2+h24*b^2+h67*(x6- x5)^2)*diff(q[4](t),t)-h67*(x6-x5)*diff(q[5] (t),t)=0, m5*diff(diff(q[5](t),t),t)-c67*q[3]
(t)-c67*(x6-x5)*q[4](t)+c67*q[5](t)- h67*diff(q[3](t),t)-h67*(x6-x5)*diff(q[4](t),t) +h67*diff(q[5](t),t)=0;
|
d2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
d |
q (t ) |
|||||
sys := 86 |
|
|
|
|
|
q |
(t ) 460000 |
q (t ) 100000 |
q (t ) 70000.0 |
q (t ) 7000 |
|
||||||||
|
|
2 |
|
||||||||||||||||
|
|
|
1 |
|
|
1 |
|
|
|
3 |
4 |
dt |
1 |
|
|||||
|
dt |
|
d |
|
|
|
|
d |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
6000 |
|
q (t ) 4200.0 |
|
q (t ) |
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
dt |
|
|
|
dt |
|
|
|
|
|
|
|
|
18000.00 0. I 85.00000000 sin |
17 t |
, 178 |
d2 |
|
|
|
|||
10 |
|
|
|
|
q (t ) 404000 |
q (t ) |
|||
|
2 |
||||||||
|
|
|
2 |
|
2 |
||||
|
|
|
dt |
|
|
|
|
|
44000 q (t ) 92400.0 q (t ) 9000 |
|
d |
q (t ) 8000 |
|
d |
q (t ) |
|||
|
|
||||||||
3 |
4 |
|
2 |
|
|
3 |
|
||
|
|
dt |
|
|
dt |
|
|
16800.0 |
|
d |
q (t ) 18000.00 |
cos |
17 |
t 0.2380000000 |
|
|
|
|
|||||||
|
|
4 |
|
|
10 |
|
|
|
|
dt |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
sin |
17 |
|
|
|
|
|
|
, 1000 |
d2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
85.00000000 |
10 |
t 0.2380000000 |
|
|
|
|
q (t ) 100000 q (t ) |
|||||||||||||||||||||
|
2 |
|||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
1 |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
dt |
|
|
|
|
|
|
d |
|
q (t ) |
||
44000 q (t ) 146200 |
q (t ) 25700.0 |
q (t ) 2200 q (t ) 6000 |
|
|
||||||||||||||||||||||||
|
|
|||||||||||||||||||||||||||
|
2 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
dt |
1 |
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
8000 |
|
d |
|
q (t ) 15000 |
|
d |
q (t ) 14100.0 |
|
d |
q (t ) |
1000 |
|
d |
q (t ) 0, |
||||||||||||||
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||
|
|
2 |
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
5 |
|
||||||||
|
dt |
|
|
|
|
dt |
|
|
|
|
dt |
|
|
|
|
|
|
dt |
|
|
131
|
d2 |
|
|
|
|
|
|
|||
1863 |
|
|
|
|
q (t ) 70000 |
.0 q (t ) 92400.0 q (t ) 25700 |
.0 q (t ) 247990.00 q (t ) |
|||
|
2 |
|||||||||
|
|
4 |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|||
|
dt |
|
|
|
|
|
|
|
|
3300.0 q (t ) 4200 |
.0 |
|
d |
q (t ) 16800.0 |
|
d |
q (t ) 14100.0 |
|
d |
q (t ) |
|||
|
|
|
|||||||||||
5 |
|
|
1 |
|
|
2 |
|
|
3 |
|
|||
|
|
dt |
|
|
dt |
|
|
dt |
|
|
|
|
|
d |
q (t ) 1500.0 |
|
d |
q (t ) 0, 60 |
d2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
40470 |
.00 |
|
|
|
|
|
|
q (t ) 2200 q (t ) |
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
2 |
|
|
||||||||||||||||||||||
|
|
dt |
4 |
|
|
dt |
5 |
|
|
|
|
5 |
|
3 |
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
d |
|
|
|
dt |
|
|
|
d |
|
|
|
d |
|
|
|
||
3300.0 q (t ) 2200 |
q (t ) 1000 |
|
|
q (t ) 1500.0 |
|
q (t ) 1000 |
|
|
q (t ) |
||||||||||||||||||
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||
|
4 |
|
|
|
|
5 |
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
5 |
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
dt |
|
|
|
|
|
|
dt |
|
|
dt |
|
|
0
Начальные условия:
> c:=q[1](0)=0,q[2](0)=0,q[3](0)=0,q[4](0)=0,q[5]
(0)=0,D(q[1])(0)=1,D(q[2])(0)=1,D(q[3])
(0)=1,D(q[4])(0)=1,D(q[5])(0)=1;
c := q1(0) 0, q2(0) 0, q3(0) 0, q4(0 ) 0, q5(0) 0, D(q1 )(0) 1, D(q2 )(0) 1,
D(q3 )(0) 1, D(q4 )(0) 1, D(q5 )(0) 1
Список функций – обобщенных координат:
> fcns:={q[1](t),q[2](t),q[3](t),q[4](t),q[5](t)};
fcns := {q1(t ), q3(t ), q4(t ), q2(t ), q5(t )}
Решение системы уравнений:
F:=dsolve({sys,c},fcns,numeric);
F := proc(x_rkf45) ... end proc
> F(2);
t 2., q1(t ) 0.0510232807740421471, ddt q1(t ) 0.00186059974887280828,
> q2(t ) -0.0457994144568860952, ddt q2(t ) 0.134555406325586380, q3(t ) 0.0254129380571757706, ddt q3(t ) 0.0327215531738360016,
q4(t ) -0.0378777727615920088, ddt q4(t ) 0.0386427830675043146,
q (t ) -0.0376513883611335684, d q (t ) 0.0208672365575982358
5 dt 5
Построение графиков решений:
> plots[odeplot](F,[t,q[1](t)],0..25,color=blue);
132
> plots[odeplot](F,[t,q[2](t)],0..25,color=orange);
> plots[odeplot](F,[t,q[3](t)],0..25,color=gold);
> plots[odeplot](F,[t,q[4](t)],0..25,color=green);
133
> plots[odeplot](F,[t,q[5](t)],0..10,color=violet);
2.3.Изучение фазового портрета математического маятника. Исследование явления резонанса.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ. Рассмотрим задачу Коши для дифференциального уравнения:
x px qx f (t) , |
t (t0,t1) |
(2.3.1) |
x(t0 ) x0 (2.3.2)
x(t0 ) x1
Здесь р, q — постоянные, f(t) — специальная правая часть вида
f(t) = е α t (Pn(t) cos bt + Qm(t) sin bt), Pn(t), Qm(t) — полиномы степени n и m, соответственно.
Аналитическое решение уравнения (2.3.1) имеет структуру
хn = хо + хч,
где х0 = с1х1 + с2х2 — общее решение однородного уравнения ( f(t) = 0);
134
с1; с2 — произвольные постоянные, х1, х2 — фундаментальная система решений однородного урав-
нения,
хч = е α t (RN(t) cos bt + SN(t) sin bt) tr — частное решение уравнения (2.3.1). 3десь N = max(m, n), RN(t). SN(t) — полиномы с
неопределенными коэффициентами; если а+ib не является корнем характеристического уравнения ( 2 + р + q= 0); то r = 0;
если а + ib является корнем уравнения, то r равно кратности этого корня. В последнем случае получаем резонанс: частота внешнего воздействия совпадает с собственной частотой. Постоянные с1, с2 находятся из условий (3.3.2)
Задание:
1. Для уравнения описывающего малые колебания математического маятника решить аналитически начальную задачу для резонансного и нерезонансного случаев
x 2 x f (t) |
, |
t (t0 ,tk ) (2.3.3) |
|
|||
x(t0 ) 0, |
x(t0 ) 1 |
|
|
(2.3.4) |
||
t0 0 , |
f (t) |
k sin bt |
( f (t) k cosbt) |
|||
|
Конкретные значения параметров системы указаны в вариантах контрольных заданий.
1.Свести задачу (2.3.3)–(2.3.4) к задаче Коши для системы ДУ.
2.C помощью компьютера решить численно задачy Коши методом Рунге-Кутты 4-го порядка для резонансного и нерезо-
нансного случаев (для нескольких значений b), построить интегральные кривые на одном графике (на плоскости (t, х) ). Выделить случай резонанса. Сравнить численные решения c аналитическими.
3. Построить фазовыe траектории (на плоскости ( x, x ) ) для резо-
нансного и нерезонансного случаев.
4.Повторить численные расчеты методом Эйлера. Сравнить
иобъяснить полученные результаты.
>with(linalg):with(DEtools):with(plots):
>k:=1.8;b1:=0.4;b2:=0.7;t0:=0;tk:=50;w:=0.5;
Резонансный случай (b=w)
> b:=w;
> f(t):=k*cos(b*t);
> DE:=(diff(x(t),t$2)+w^2*x(t)=f(t));
135
Решение дифференциального уравнения в случае резонансных
колебаний (b=w=2)
> resonance_solution:=dsolve({DE,x(t0)=0,D(x)
(t0)=1},[linear])
График колебаний
>DEplot(DE, x(t), t=t0..tk, [[x(t0)=0, D(x)(t0)=1]], linecolor=black, stepsize=0.05, title="Метод Рунге-Кутта 4 порядка\n b=w=0.5");
>DEplot(DE, x(t), t=t0..tk, [[x(t0)=0, D(x)(t0)=1]], linecolor=black, stepsize=0.05, title="Метод Эйлера\n b=w=0.5", method=classical[foreuler]);
Фазовый портрет
>phaseportrait([y(t)-diff(x(t),t)=0,diff(y(t),t) +w^2*x(t)=f(t)], [x(t),y(t)],t=t0..tk, [[x(t0)=0,y(t0)=1]], stepsize=0.05, linecolor=black, scene=[x,y], title="Метод Рунге-Кутта 4 порядка\n b=w=0.5");
>phaseportrait([y(t)-diff(x(t),t)=0, diff(y(t),t) +w^2*x(t)=f(t)], [x(t),y(t)],t=t0..tk, [[x(t0)=0,y(t0)=1]], stepsize=0.05, linecolor=black, scene=[x,y], title="Метод Эйлера\n b=w=0.5", method=classical[foreuler]);
136
Нерезонансные случаи
Решение дифференциальных уравнений для значений b=0.4, b=0.6, b=0.7
>b:=b1;
>f(t):=k*cos(b*t);
>DE_2:=(diff(x(t),t$2)+w^2*x(t)=f(t));
Аналитическое решение диффренциального уравнения колебаний для b=0.4
> sol_2:=dsolve({DE_2,x(t0)=0,D(x)(t0)=1},[linear]);
Графики колебаний для значения b=0.4
>DEplot(DE_2,x(t),t=t0..tk,[[x(t0)=0,D(x)(t0)=1]],linecolor=black,stepsize=0.05,title="Метод Рунге-Кутта 4 порядка\nb=0.4"); DEplot(DE_2,x(t),t=t0..tk, [[x(t0)=0,D(x)(t0)=1]],method=classical[foreuler],linecolor=black,stepsize=0.05,title="Метод Эйлера\nb=0.4");
137
Фазовые портреты для значения b=0.4
> phaseportrait([y(t)-diff(x(t),t)=0,diff(y(t),t)
+w^2*x(t)=f(t)],[x(t),y(t)],t=t0..tk, [[x(t0)=0,y(t0)=1]],stepsize=0.05,linecolor=black,scene =[x,y],title="Метод Рунге-Кутта 4 порядка\nb=0.4"); phaseportrait([y(t)-diff(x(t),t)=0,diff(y(t),t) +w^2*x(t)=f(t)],[x(t),y(t)],t=t0..tk, [[x(t0)=0,y(t0)=1]],stepsize=0.05,linecolor=black,scene =[x,y],title="Метод Эйлера\nb=0.4",method=classical[foreuler]);
>b:=b2-0.1;
>f(t):=k*cos(b*t);
138
> DE_25:=(diff(x(t),t$2)+w^2*x(t)=f(t));
139
Аналитическое решение дифференциального уравнения колебаний для b=0.6
> sol_25:=dsolve({DE_25,x(t0)=0,D(x)(t0)=1},[linear]);
Графики колебаний для значения b=0.6
>DEplot(DE_25,x(t),t=t0..tk,[[x(t0)=0,D(x)(t0)=1]],linecolor=black,stepsize=0.05,title="Метод Рунге-Кутта 4 порядка\nb=0.6"); DEplot(DE_25,x(t),t=t0..tk, [[x(t0)=0,D(x)(t0)=1]],method=classical[foreuler],linecolor=black,stepsize=0.05,title="Метод Эйлера\nb=0.6");
Фазовые портреты для значения b=0.6
> phaseportrait([y(t)-diff(x(t),t)=0,diff(y(t),t)
+w^2*x(t)=f(t)],[x(t),y(t)],t=t0..tk, [[x(t0)=0,y(t0)=1]],stepsize=0.05,linecolor=black,scene =[x,y],title="Метод Рунге-Кутта 4 порядка\nb=0.6"); phaseportrait([y(t)-diff(x(t),t)=0,diff(y(t),t) +w^2*x(t)=f(t)],[x(t),y(t)],t=t0..tk, [[x(t0)=0,y(t0)=1]],stepsize=0.05,linecolor=black,scene =[x,y],title="Метод Эйлера\nb=0.6",method=classical[foreuler]);
140