
- •Содержание
- •7. Идеальная среда
- •7.1. Уравнения движения для сжимаемой и несжимаемой идеальной среды
- •7.1.1. Замкнутая система уравнений сохранения для идеальной среды
- •7.1.2. Движение несжимаемой среды
- •7.1.3. Изоэнтропическое движение
- •7.1.4. Граничные и начальные условия
- •7.2. Уравнение Бернулли
- •7.2.1. Потенциальное движение идеальной среды
- •7.2.2. Линии тока и траектории. Трубка тока
- •7.2.3. Скорость истечения идеальной несжимаемой жидкости из сосуда
- •7.2.4. Распределение давления в трубе переменного сечения
- •7.2.5. Кавитация
- •7.2.6. Трубка Пито
- •7.3. Влияние сжимаемости среды
- •7.4. Вихревое движение
- •7.4.1. Сохранение циркуляции скорости. Теорема Томсона
- •7.4.2. Вихревая трубка. Теорема Гельмгольца
- •7.4.3. Прямолинейная одиночная вихревая нить
- •7.4.4. Примеры вихревых движений
- •7.5. Потенциальное движение
- •7.5.1. Потенциал скорости. Граничные условия
- •7.5.2. Функция тока для плоского движения идеальной среды
- •7.5.3. Свойства функции тока
- •7.6. Некоторые методы решения газодинамических задач для идеальной жидкости
- •7.6.1. Метод конформных отображений
- •7.6.2. Обтекание плоской пластинки идеальной несжимаемой жидкостью
- •7.6.3. Обтекание цилиндра идеальной несжимаемой жидкостью
- •7.6.4. Распределение давления на поверхности цилиндра. Парадокс Даламбера
- •7.7. Суперпозиция потенциальных потоков
- •7.7.1. Обтекание бесконечного цилиндра с циркуляцией
- •7.7.2. Распределение давления. Подъемная сила
- •7.7.3. Эффект Магнуса
- •7.8. Графоаналитический метод
- •7.8.1. Постановка задачи и сущность метода
- •7.9. Движение бесконечного цилиндра в идеальной несжимаемой среде
- •7.9.1. Постановка задачи и методика решения
- •7.9.2. Распределение давления около движущегося цилиндра
- •7.9.3. Сила сопротивления движущегося шара. Присоединенная масса
- •7.10. Численные методы в механике сплошных идеальных сред
- •7.10.1. Введение
- •7.10.2. Краткая характеристика численных методов
- •7.10.2.1. Метод конечных разностей
- •7.10.2.2. Метод интегральных соотношений
- •7.10.2.3. Метод характеристик
- •7.10.2.4. Метод частиц в ячейках
- •7.10.2.5. Метод конечных элементов
- •7.10.2.6. Метод дискретных вихрей
- •7.10.2.7. Статистические методы
- •7.10.3. Основы численных методов
- •7.10.3.1. Задача интерполирования
- •7.10.3.2. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •7.10.3.3. Погрешность интерполирования
- •7.10.4. Вычисление интегралов
- •7.10.4.1. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
- •7.10.4.2. Формула трапеций
- •7.10.4.3. Формула Симпсона
- •7.10.5. Численное дифференцирование
- •7.11. Применение метода потоков в механике сплошных идеальных сред
- •7.11.1. Общие замечания
- •7.11.2. Описание метода потоков
- •7.11.3. Конечно – разностные схемы метода потоков
- •7.11.3.1. Постановка и решение задачи
- •7.11.3.2. Обтекание прямоугольного выступа эйлеровым газом
- •7.11.3.3. Этапы вычислительного цикла
- •7.11.4. Результаты расчета
- •Литература:
7.10.3. Основы численных методов
7.10.3.1. Задача интерполирования
При вычислениях оперируют
с сеточными функциями, т.е. функциями,
заданными на дискретной совокупности
точек – узлов сетки [1-3]. Если нужно знать
значения
при
,
не совпадающих с узлами, то поступают
следующим образом. Строят некоторую
достаточно простую функцию
,
которая совпадет с
в узлах
.
В промежуточных значениях
функция
приближенно представляет функцию
.
Эту функцию называют интерполирующей,
а задачу ее отыскания – интерполированием.
К задаче интерполирования
прибегают часто и тогда, когда аналитическое
представление функции
достаточно сложное и требуется много
времени для ее вычисления. В таком случае
может оказаться выгодным вычислить
лишь в нескольких опорных точках
,
построить более простую интерполирующую
функцию
и использовать ее для вычислений. При
этом, конечно, нужно знать, какая
погрешность допускается при замене
на
.
7.10.3.2. Интерполяционный многочлен Лагранжа
Рассмотрим простейший и
самый распространенный случай, когда
- многочлен. Требуется построить многочлен
степени
,
который в заданных точках
(узлах интерполирования) принимает
заданные значения
.
Легко доказать, что такой многочлен
только один. При помощи простых выкладок
можно построить интерполяционный
многочлен вида [5]
, (7.10.1)
где
. (7.10.2.)
Интерполяционный полином (7.10.1) называют интерполяционным полиномом Лагранжа.
7.10.3.3. Погрешность интерполирования
Для получения информации
о погрешности интерполирования необходимо
оценить разность
,
считая функцию
достаточно гладкой. Можно получить [5]:
(7.10.3)
где
- точка, в которой
,
причем
,
- некоторая постоянная, которая выбирается
так, чтобы в некоторой точке
,
не совпадающей ни с одним из узлов
интерполяции
,
функция
обратилась в нуль. Подробнее см. [5].
Формула (7.10.3) позволяет
оценить погрешность полиномиальной
интерполяции, если известна оценка для
производной
.
Полагая
, (7.10.4)
имеем
. (7.10.5)
7.10.4. Вычисление интегралов
7.10.4.1. Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
Пусть необходимо вычислить
интеграл
на отрезке
.
Разобьем интервал на
частей узлами
.
Функцию
заменим интерполяционным многочленом
, (7.10.6)
где
оценивается по формуле (7.10.3). Тогда имеем
, (7.10.7)
где
- погрешность интегрирования. Из (7.10.5)
следует, что
. (7.10.8)
Подставляя (7.10.1) в (7.10.7), получим
, (7.10.9)
где
(7.10.10)
- коэффициенты квадратурной формулы. Формулы (7.10.9) называют формулами Ньютона-Котеса. Рассмотрим частные случаи.
7.10.4.2. Формула трапеций
Пусть
,
тогда
,
,
Коэффициенты
легко вычислить:
Таким образом
. (7.10.11)
Формулу (7.10.11) называют
формулой трапеций.
На практике эту формулу применяют не
ко всему отрезку сразу, а разбивают его
на интервалы. Пусть
,
.
Применяя формулу (7.10.11) к каждому из
интервалов
и суммируя, получаем
. (7.10.12)
7.10.4.3. Формула Симпсона
Рассмотрим теперь случай
узлы интерполирования следующие
.
Коэффициенты имеют вид
,
.
Таким образом,
. (7.10.13)
Формулу (7.10.13) называют формулой
Симпсона. Разделив отрезок
на
частей и применив к интервалам
формулу (7.10.13), получаем
. (7.10.14)
7.10.5. Численное дифференцирование
Если функция
задана в точках
,
то естественным способом вычисления
ее производной является дифференцирование
интерполяционного многочлена.
Интерполяционный многочлен Лагранжа
(7.10.1) приближает функцию
с погрешностью
,
поэтому замена
-ой
производной
-ой
производной полинома Лагранжа порождает
погрешность
, (7.10.15)
. (7.10.16)
Рассмотрим случай
при равноотстоящих узлах
,
.
Легко показать, что в этом случае
выражения для вычисления производной
будут выглядеть так:
, (7.10.17)
(7.10.18)
Эти формулы называют односторонними
аппроксимациями первой производной
функции
соответственно вперед и назад; они имеют
погрешность
,
т.е. аппроксимируют первую производную
с первым порядком точности.
Формулы для производных при имеют вид:
,
(7.10.19)
Порядок аппроксимации этих формул равен двум.
Для более детального ознакомления с формулами интерполирования, численного интегрирования и дифференцирования и другими аспектами численных методов можно порекомендовать [3, 5].