- •Г.Г КАШЕВАРОВА, Т.Б. ПЕРМЯКОВА
- •Предисловие
- •Введение
- •Общие сведения о математическом моделировании.
- •Численные методы
- •Элементы теории погрешности
- •Понятия мастера и надстройки
- •Глава 1. Основные понятия матричного исчисления. Матрицы в расчетах строительных объектов
- •1.1. Матрицы и векторы. Определения
- •1.2. Матрицы специального вида
- •1.3. Действия над матрицами
- •1.4. Нормы матрицы и вектора
- •1.5. Матрицы в задачах строительной механики
- •1.5.1. Матрицы влияния внутренних сил
- •1.5.2. Матричная форма расчета статически определимых ферм
- •1.5.3, Матричная форма метода сил
- •1.5.4. Матричная форма метода перемещений
- •1.6. Матрицы в расчетах инженерных сетей
- •1.7. Функции Excel для операций над матрицами
- •Категория: математические. Функции:
- •2.1. Системы линейных алгебраических уравнений
- •2.2.1. Метод Гаусса
- •2.2.2. Метод Гаусса для СЛАУ с ленточными матрицами
- •2.2.3. Метод прогонки
- •2.2.4. Метод (схема) Холецкого
- •2.3. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •2.3.1. Метод Якоби (простых итераций)
- •2.3.2. Метод Гаусса - Зейделя.
- •2.3.3. Условия сходимости итерационного процесса
- •2.5. Обусловленность задач и вычислений, или как узнать, что получены правильные ответы
- •2.6. Вычисление определителя
- •2.7. Вычисление обратной матрицы
- •2.8. Нахождение собственных значений и собственных векторов матриц
- •2.8.1. Вводные замечания
- •2.8.2. Методы развертывания вековых определителей
- •2.8.3. Итерационные методы определения максимального по модулю собственного значения
- •2.9.1. Реализация метода Гаусса средствами приложения Excel
- •Последовательность действий:
- •2.9.4. Реализация метода Зейделя средствами приложения Excel
- •Последовательность действий:
- •3.1. Отделение корней
- •3.2. Этап уточнения корня
- •3.2.1. Метод половинного деления (бисекций)
- •3.2.2.Метод хорд
- •3.2.3. Метод Ньютона (метод касательных)
- •3.2.4. Модифицированный метод Ньютона
- •3.3. Системы нелинейных уравнений
- •3.4. Реализация численных методов решения нелинейных уравнений средствами приложения Excel
- •3.4.1. Решение нелинейных уравнений
- •Последовательность действий
- •4.2.3. Интерполяционный полином Эрмита
- •4.2.4. Сплайн-интерполяция
- •Глава 4. Аппроксимация
- •4.1. Задача и способы аппроксимации
- •4.2. Интерполирование функций
- •4.2.1. Постановка задачи интерполирования
- •4.2.2. Интерполяционная формула Лагранжа
- •4.3. Среднеквадратичное приближение функций
- •4.3.1. Метод наименьших квадратов
- •4.3.4. Квадратичное (параболическое) приближение
- •4.3.4. Эмпирические формулы с двумя параметрами. Метод выравнивания
- •4.4. Решение задач аппроксимации с помощью электронных таблиц Excel
- •4.4.1. Построение линейной эмпирической формулы методом наименьших квадратов
- •Последовательность действий
- •Последовательность действий
- •5.1. Квадратурные формулы прямоугольников
- •5.2. Квадратурная формула трапеций
- •5.3. Квадратурная формула Симпсона
- •5.4. Реализация методов численного интегрирования средствами приложения Excel
- •Глава 6. Численные методы решения дифференциальных уравнений с начальными и краевыми условиями
- •6.1.1. Задачи Коши и краевые задачи
- •6.2.1.Классификация уравнений и типы задач
- •6.3. Численные методы решения задач Коши
- •6.3.1. Метод Эйлера
- •(геометрический метод решения задачи Коши)
- •6.4. Численные методы решения краевых задач
- •Разностная схема краевой задачи для обыкновенного дифференциального уравнения 2-го порядка
- •Конечно-разностная аппроксимация функций двух переменных
- •Сходимость метода конечных разностей
- •6.5. Вариационный подход к решению краевых задач
- •6.5.1. Основные понятия вариационного исчисления
- •6.5.2. Связь решения краевой задачи с нахождением минимума функционала
- •6.5.3. Метод Ритца
- •6.6.1. Решение задачи Коши методом Эйлера
- •Построение второй итерации
- •Последовательность действий.
- •Порядок построения графиков приближенных решений краевой задачи
- •Глава 7. Метод конечных элементов
- •7.1. Основные положения МКЭ
- •Построение расчетной модели
- •Аппроксимация искомой функции
- •Составление разрешающих уравнений
- •Решение системы линейных алгебраических уравнений
- •7.2.1. Классификация конечных элементов
- •Одномерный конечный элемент
- •Двухмерные конечные элементы.
- •элемента
- •Одномерный симплекс-элемент
- •Двухмерный треугольный симплекс-элемент
- •7.2.3. Интерполирование векторных величин
- •7.2.4. Разбиение области на конечные элементы
- •7.2.5 Нумерация узлов и элементов
- •7. 3. Основные соотношения МКЭ
- •7.3.1. Получение разрешающих уравнений на примере плоской задачи теории упругости
- •7.3.2. Примеры разрешающих уравнений в задачах расчета строительных объектов
- •7.4. Другие типы конечных элементов
- •7.4.1. Элементы Эрмита
- •7.5. Теоретическая и практическая сходимость МКЭ
- •7.6.1. Специализированные программные комплексы
- •7.6.2. Универсальные программные комплексы
- •8.1.1. Математическая модель задачи оптимизации
- •8.1. Общие сведения
- •8.1.2. Необходимые и достаточные условия экстремума функции
- •8.1.3. Классификация задач математического программирования
- •8.2. Постановка задачи оптимального проектирования
- •8.2.1. Определение входных и выходных параметров
- •8.2.2. Выбор целевой функции
- •8.2.3. Назначение ограничений
- •8.2.4. Нормирование управляемых и выходных параметров
- •8.2.5. Примеры постановок задач оптимального проектирования
- •8.3. Задачи линейного программирования
- •8.3.1. Общая постановка задачи ЛП
- •8.3.2. Геометрический смысл системы линейных неравенств с двумя неизвестными
- •8.3.4. Симплекс-метод решения задач линейного программирования
- •Задача об оптимальном плане выпуска продукции
- •Задача об оптимальном раскрое материалов (о минимизации отходов)
- •Задача о планировании смен на предприятии
- •Задача о покрытии местности при строительстве объектов
- •Транспортная задача
- •Задача о назначениях (проблема выбора)
- •8.3.6. Двойственные задачи в линейном программировании
- •8.4. Нелинейные задачи оптимизации
- •8.4.1. Выпуклые множества и выпуклые функции
- •8.4.2. Классификация численных методов решения нелинейных задач оптимизации
- •Основные этапы поиска экстремума
- •8.4.3. Численные методы одномерного поиска
- •Метод перебора или равномерного поиска
- •Метод дихотомии (или половинного деления)
- •Метод квадратичной интерполяции
- •Метод покоординатного спуска
- •Метод градиентного спуска
- •Метод наискорейшего спуска
- •Метод сопряженных градиентов
- •Метод Ньютона
- •Метод штрафных функций
- •8.5. Решение задач оптимизации с помощью электронных таблиц Excel
- •Литература
- •Оглавление
- •Численные методы решения задач строительства на ЭВМ
Рассмотрим несколько способов численного интегрирования.
5.1. Квадратурные формулы прямоугольников
Отрезок интегрирования [а, Ъ] разбиваем на п равных отрезков и получаем n+1 равноудаленных точек: х0 = а, х„ = Ь, Хм = X/ +А, /= (0, 1, .......,п-\), где А шаг разбивки. При этом обозначим у/ = / (х,).
Площадь каждой элементарной |
криволинейной трапеции |
||
заменим |
площадью прямоугольника |
с |
основанием А и высотой |
Mi), где |
е [х„ JC, , 1], /=0, 1, 2, ,n-1 |
(рис.5.3). |
Рис.5.3. Схема метода прямоугольников
В зависимости от выбора ^ существует несколько формул прямоугольников.
Формула «левых» (входящих) прямоугольников, когда £>\=х\:
I * |
h Z |
У, |
(5-8) |
|
/= о |
|
|
Формула «правых» |
(выходящих) прямоугольников, |
когда |
|
£>Г*Х, 1 |
|
п |
|
|
|
|
|
1 « |
h Z |
У, |
(5.9) |
/ = |
Формула «средних» прямоугольников, когда |
=х, +h/2 |
||
|
I * h |
/(* ,_ , + h I 2) |
(5.10) |
|
|
/ = 1 |
|
Пример 5.1. С помощью формул левых и правых прямоугольников |
|||
вычислить |
с dx |
|
|
----- , полагая п=4. |
|
||
|
J х + 2 |
|
|
Решение. Зная пределы интегрирования а=1, Ь=9, находим шаг й=(6-
а ) 1 п = 2 ;
Тогда точками разбиения служат JC0=1, Х\=3, х2=5, JC3=7, JC4=9, а
значения подынтегральной функции /(*) = —-— в этих точках равны
х + 2
соответственно:
у 0 = / ( * 0) = j ; Д'! = / ( * I ) = - J ; д'г = / ( * 2) = у ; Уз = / ( * з ) = ^ ;
^4 = f ( x 4 ) = Y J
Найдем численное значение интеграла, пользуясь формулой левых прямоугольников:
1„ = КУо +У1 +У2 +Уз) = 2 |
1 |
1 |
1 |
1 . , |
- + |
7 |
~1,6024. |
||
|
3 |
5 |
9 ' |
Вычислим интеграл по формуле правых прямоугольников:
|
1 |
1 |
1 |
1 |
Л, =КУ\ +У2 + >,3 + J 4 ) = 2 |
-- 1----1----1--- * 1,1053, |
|||
5 |
7 |
9 |
11 |
что достаточно близко совпадает со значением интеграла, вычисленным по формуле Ньютона-Лейбница:
L + 2 ~ lni*+2i' 1,:299
5.2. Квадратурная формула трапеций
Рис.5.4. Схема методатрапеций.
Площадь каждой элементарной криволинейной трапеции заменим площадью линейной трапеции с основаниями f(Xj) иf(xi+l)
и высотой h |
( i=0, 1, 2,.....,и-1) (рис.5.4). |
|
|
Формула трапеций имеет вид |
|
||
|
п-1 |
|
|
|
1 ~ ^ ( У ' - У м ) /2 |
(5.П) |
|
|
1=0 |
|
|
или |
I ~ И(—■- |
y t). |
(5.12) |
|
1 |
i=i |
|
■ Пример |
5.2. С помощью формулы трапеций вычислить тот же |
||
интеграл |
г с/х |
|
|
I----- , полагая п=4. |
|
|
|
|
1Х + |
|
|
Решение. Здесь f(x) = —-— . Шаг И=2. Точки разбиения х0=\, х\=3, х2=5, х + 2
х3=7, дс4=9. Тогда по формуле (5.12) получим
dx |
= 2 |
1/3+ 1/11 1 |
1 |
I |
= 1,3322, что практически совпадает со |
\х +2 |
I- - |
+ — 4- — |
|||
|
5 |
7 |
9 |
|
значением интеграла, вычисленным через первообразную.
5.3. Квадратурная формула Симпсона
Точность приближенного интегрирования заметно возрастает, если подынтегральную функцию у -f(x) на отрезке [л:/./ ,JC,,/] длиной / =2h заменить квадратичной функцией (рис.5.5), проходящей через три точки А(хИ ,у,Л), В(х,,у,), С(х, , ,_у(, |).
Рис.5.5. Схема формулы Симпсона
Формула Симпсона в этом случае имеет вид
jO V i + 4.У, +Ты) -
Эта формула обладает повышенной точностью и является точной не только для многочленов второй, но и третьей степени.
Формула Симпсона, в частности, используется в строительной механике стержневых систем [35] при вычислении интегралов Мора, где подынтегральной функцией является произведение эпюр изгибающих моментов (М\А/р) 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 5.3. Перемножить две эпюры Мр и Ми (рис.5.6), используя формулу Симпсона и полагая £/=Const.
|
. |
—г |
а } |
з\2. |
I |
|
\ |
|
«_______ 1______
% !
Рис.5.6. Перемножаемые эпюры
j м рм
EJ Xdxa -jTj(apa\ +4С/,с, +bpbx),
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.
Для увеличения точности отрезок [а, Ъ] разбивается на четное число отрезков w=2m с шагом h=(b-a)/2m, а формула Симпсона для общего случая может быть записана:
,,, |
;л-1 |
(5.13) |
■Уо +4 У ^ _ , +2У ^2* +Уъ |
||
ы\ |
к=I |
|
где yrffXj), i=0,l,2, ......,п.
ВПриведем алгоритм для приближенного вычисления интеграла (5.1) по формуле Симпсона:
1.п=2т;
2.И=(Ь-а)/2т;
3. х0=а, JC/,; = JC/+A (7=0, /, .....,п-1), х„= Ь;
4.y,=f(Xj) (7=0, /, ...... п);
5.М()=у0 + уп =f(a)+f(b);
т
6. м х= л + у 3 + .... + у п.| |
; |
к=1
/л-1
7.М 2 =у2 +у4 +...+уп_2 = ^ У 2к;
к=1
8. J = +4М, +2М 2).