- •Численные методы решения задач строительства
- •Часть 1
- •Предисловие
- •В ведение
- •Общие сведения о вычислительном эксперименте и математическом моделировании
- •Численные методы.
- •Погрешности вычислений
- •Понятия точности, устойчивости и сходимости при численном решении
- •Глава 1 Основные понятия матричного исчисления
- •1.1. Матрицы и векторы.
- •1.2. Матрицы специального вида
- •1.3. Действия над матрицами
- •1.4. Нормы матрицы и вектора
- •1.5. Функции ms Excel для операций над матрицами
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 2. Численные методы решения нелинейных уравнений
- •2.1. Первый этап. Отделение корней
- •Второй этап. Этап уточнения корня
- •Iteration (итерация)- повторение, ре-зультат повторного применения какой-либо математической операции.
- •Метод половинного деления (бисекции)
- •Метод хорд
- •Метод Ньютона (метод касательных)
- •Модифицированный метод Ньютона
- •Реализация численных методов решения нелинейных уравнений средствами приложения ms Excel
- •Последовательность действий:
- •2.3.1. Решение нелинейных уравнений с использованием надстройки «Подбор параметра»
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •3.2. Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.2.1. Метод Гаусса
- •3.2.2. Метод прогонки
- •Алгоритм метода прогонки
- •3.3. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.3.1. Метод Якоби (простых итераций)
- •3.3.2. Метод Гаусса – Зейделя.
- •3.3.3. Условия сходимости итерационного процесса
- •3.5. Устойчивость решения слау относительно исходных данных (или обусловленность задач и вычислений)
- •3.6. Примеры решения слау с использованием электронных таблиц ms Excel
- •3.6.1. Реализация метода Гаусса
- •Последовательность действий
- •Прямой ход метода Гаусса.
- •3.6.2. Решение слау с помощью надстройки «Поиск решения»
- •Последовательность действий:
- •3.6.3. Реализация метода Якоби средствами приложения ms Excel
- •Последовательность действий
- •3.6.4. Реализация метода прогонки средствами приложения Excel
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 4. Численное интегрирование
- •Алгоритм метода половинного шага.
- •4.1. Квадратурные формулы прямоугольников
- •4.2. Квадратурная формула трапеций
- •4.3. Квадратурная формула Симпсона
- •4.4. Реализация методов численного интегрирования средствами приложения Ms Excel
- •Последовательность действий:
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 5. Аппроксимация
- •5.1. Задачи аппроксимации
- •5.2. Интерполирование функций
- •5.2.1. Постановка задачи интерполирования
- •5.2.2. Интерполяционная формула Лагранжа
- •5.3. Среднеквадратичное приближение функций
- •5.3.1. Постановка задачи
- •5.3.2. Метод наименьших квадратов
- •5.3.3. Линейная эмпирическая формула (линейная регрессия)
- •5.3.4. Коэффициент корреляции
- •5.3.5. Квадратичное (параболическое) приближение
- •5.3.6. Эмпирические формулы с двумя параметрами (метод выравнивания)
- •5.4. Решение задач аппроксимации с помощью электронных таблиц Excel
- •5.4.1. Построение уравнений регрессии методом наименьших квадратов с использованием надстройки «Поиск решения»
- •Последовательность действий
- •5.4.2. Построение линейной эмпирической формулы с использованием встроенных функций линейн и тенденция
- •Последовательность действий
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •Глава 6. Численные методы оптимизации
- •6.1. Общие сведения
- •6.1.1. Математическая модель задачи оптимизации
- •6.1.2. Классификация задач математического программирования
- •6.2. Постановка задачи оптимального проектирования
- •6.3. Задачи линейного программирования
- •6.3.1. Общая постановка задачи
- •6.3.2. Геометрический смысл системы линейных неравенств
- •Случай n проектных параметров.
- •6.3.3. Геометрический метод решения задач линейного программирования
- •Последовательность действий:
- •6.3.4. Симплекс-метод решения задач линейного программирования
- •Примеры задач линейного программирования в сфере проектирования и управления строительным производством
- •6.4.1. Задача об оптимальном плане выпуска продукции
- •6.4.2. Задача об оптимальном раскрое материалов (о минимизации отходов)
- •6.4.3. Задача о планировании смен на предприятии
- •6.4.4. Задача о покрытии местности при строительстве объектов
- •6.4.5. Транспортная задача
- •Задача о назначениях (проблема выбора)
- •6.5. Решение задач оптимизации с помощью ms Excel
- •6.5.1. Решение задачи планирования производства
- •Последовательность действий:
- •6.5.2. Решение транспортной задачи
- •Последовательность действий:
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Глава 1 16
- •Глава 2. 27
- •Глава 3. 51
- •Глава 4. 86
- •Глава 5. 100
- •Глава 6. 125
Алгоритм метода половинного шага.
Циклически повторяется следующая последователь-ность действий:
Разбиваем отрезок интегрирования [a, b] на n равных отрезков с шагом h=(b-a)/n.
Строим интегральную сумму по формуле (4.3).
Повторяем эти вычисления (пункты 1, 2) для шага h/2, т.е. для 2n. Строим интегральную сумму
.Если два соседних приближения (две итерации) близки, т.е.
то за приближенное значение интеграла (4.1) с точностью принимаем интегральную сумму :
Если условие (4.6) не выполняется, то надо вернуться на пункт 3, т.е. еще раз уменьшить шаг вдвое. Итерационный процесс продолжим до тех пор, пока условие (4.6) не будет выполнено.
Рассмотрим несколько методов численного интегрирования.
4.1. Квадратурные формулы прямоугольников
Отрезок интегрирования [a, b] разбиваем на n равных отрезков и получаем множество (n+1) равноудаленных узлов (равномерную сетку Ωn):
Ωn={x0=a, xi+1 = xi +h, i= (0, 1,..,n-1), xn = b, h=(b-a)/n },
где h шаг разбивки.
Введем обозначение: уi =f(xi), i=(0, 1, .,n).
Площадь каждой элементарной криволинейной трапеции заменим площадью прямоугольника с основанием h и высотой f(i), где i [xi, xi+1] , i=0, 1, 2,…..,n-1 (рис.4.3).
ξi
Рис.4.3. Схема метода прямоугольников
В зависимости от выбора i существует несколько формул прямоугольников.
Формула «левых» (входящих) прямоугольников, когда i=xi :
Формула «правых» (выходящих) прямоугольников, когда i=xi+1.
Формула «средних» прямоугольников, когда i =xi +h/2:
Пример 4.1. С помощью формул левых и правых прямо-угольников вычислить интеграл
Решение. Зная пределы интегрирования а=1, b=9, находим шаг h=(b-a)/n=2;
Тогда точками
разбиения (узлами) служат х0=1,
х1=3,
х2=5,
х3=7,
х4=9,
а значения подынтегральной функции
в
этих узлах равны соответственно:
x |
1 |
3 |
5 |
7 |
9 |
y=f(x) |
|
|
|
|
|
Найдем численное значение интеграла, пользуясь формулой левых прямоугольников:
Вычислим интеграл по формуле правых прямоугольников:
что достаточно близко совпадает со значением интеграла, вычисленного по формуле Ньютона-Лейбница:
4.2. Квадратурная формула трапеций
Площадь каждой элементарной криволинейной трапеции заменим площадью линейной трапеции с основаниями yi= f(xi) и yi+1= f(xi+1) и высотой h ( i=0, 1, 2,…..,n-1) (рис.4.4).
Рис.4.4. Схема метода трапеций.
Формула трапеций имеет вид
или
Пример 4.2. С помощью формулы трапеций вычислить интеграл примера 4.1.
Решение. Здесь . Шаг h =2. Точки разбиения (узлы): х0= 1, х1= 3, х2= 5, х3= 7, х4= 9. Тогда по формуле (4.12) получим
что практически совпадает со значением интеграла, вычисленного по формуле Ньютона-Лейбница:
4.3. Квадратурная формула Симпсона
Точность приближенного интегрирования заметно возрастает, если подынтегральную функцию y =f(x) на отрезке [xi-1 ,xi+1] длиной 2h заменить квадратичной функцией проходящей через три точки A(xi-1 ,yi-1), B(xi ,yi), C(xi+1,yi+1) (рис.4.5).
Площадь элементарной криволинейной трапеции с основанием [xi-1 ,xi+1] по формуле Симпсона имеет вид
Рис.4.5. Схема формулы Симпсона
Для определенного интеграла (4.1) отрезок [a, b] разбивается на четное число отрезков n=2m c шагом h=(b-a)/2m. Формула Симпсона в общем случае может быть записана:
где yi=f(xi), i=0,1,2, ……,n.
Формула Симпсона обладает повышенной точностью.
Алгоритм для приближенного вычисления интеграла (4.1) по формуле Симпсона:
n=2m;
h=(b-a)/2m;
x0 = a, xi+1 = xi +h (i=0, 1, ……,n-2), xn = b;
уi =f ( xi ), (i=0, 1, ……,n);
M0 =y0 + yn =f(a)+f(b);
Для вычисления интеграла с заданной степенью точности ε надо использовать метод половинного шага, изложенный выше.
Пример 4.3. Вычислить по формуле Симпсона интеграл
Решение. По формуле (4.13) имеем
Подставляя значения подынтегральной функции в узлах х0=1, х1=3, х2=5, х3=7, х4=9, получим
что практически совпадает со значением интеграла, вычисленного ранее по формуле Ньютона–Лейбница.
Формула Симпсона, в частности, используется в строительной механике стержневых систем при вычислении интегралов Мора, где подынтегральной функцией является произведение эпюр изгибающих моментов (М1Мр) или других внутренних усилий. Результат получается точным, если обе перемножаемые эпюры прямолинейны (их произведение – квадратная парабола) или одна из эпюр - параболическая, а другая линейная (произведение – кубическая парабола). Формула Симпсона применима и в тех случаях, когда стержень имеет переменное сечение или криволинейное очертание.
Пример 4.4. Перемножить две эпюры Мр и М1, (рис.4.6), используя формулу Симпсона и полагая EJ=Const.
Рис.4.6. Перемножаемые эпюры |
Перемножать эпюры по формуле Симпсона следует на участках, где эпюры меняются плавно без скачков и переломов. При наличии же таковых (в местах приложения сосредоточенных моментов или сил) перемножение надо производить на каждом отдельном участке, где функции меняются плавно. |
