
- •Федеральное агентство по образованию
- •2404000000-35 Удк 681.142:519.6
- •Оглавление
- •1. Основы работы в Mathcad 10
- •2. Роль численных методов 36
- •3. Методы аппроксимации и интерполирования 42
- •4. Лабораторная работа № 1. Интерполирование степенными многочленами 44
- •5. Лабораторная работа № 2. Параметрическая идентификация математических моделей методами аппроксимации 65
- •6. Решение систем линейных алгебраических уравнений 93
- •7. Лабораторная работа № 3. Решение систем линейных уравнений приближенными методами 109
- •8. Лабораторная работа № 4. Решение нелинейных уравнений приближенными методами 142
- •9. Лабораторная работа № 5. Решение систем нелинейных уравнений приближенными методами 174
- •10. Лабораторная работа № 6. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка численными методами 197
- •11. Лабораторная работа № 7. Численное интегрирование 212
- •12. Лабораторная работа № 8. Моделирование реактора идеального вытеснения для многостадийной химической реакции с линейной кинетикой 226
- •13. Лабораторная работа № 9. Расчет моделей процессов диффузии и теплопроводности с помощью явной разностной схемы 249
- •Предисловие
- •1. Основы работы в Mathcad
- •1.1. Панели инструментов
- •1.2. Ввод и вывод данных
- •1.3. Осуществление несложных вычислений
- •1.4. Построение и настройка графиков
- •1.5. Программирование в Mathcad
- •1.5.1. Программирование без программирования
- •1.5.2. Язык программирования Mathcad
- •1.5.3. Создание программы (Add Line)
- •1.5.4. Редактирование программы
- •1.5.5. Локальное присваивание ()
- •1.5.6. Условные операторы (if, otherwise)
- •1.5.7. Операторы цикла (for, while, break, continue)
- •1.5.8. Возврат значения (return)
- •1.5.9. Перехват ошибок (on error)
- •1.5.10. Примеры программирования
- •2. Роль численных методов
- •2.1. Этапы решения задачи на компьютере
- •2.2. Математические модели
- •2.3. Численные методы
- •3. Методы аппроксимации и интерполирования
- •4. Лабораторная работа № 1. Интерполирование степенными многочленами
- •4.1. Постановка задачи
- •4.2. Порядок выполнения работы
- •4.3. Краткие теоретические сведения
- •4.3.1. Метод неопределенных коэффициентов
- •4.3.2. Интерполяционный многочлен Лагранжа
- •4.3.3. Интерполяционные формулы Ньютона для равностоящих узлов
- •4.4. Примеры выполнения
- •4.4.1. Интерполирование степенными многочленами с использованием метода неопределенных коэффициентов
- •4.4.2. Интерполирование степенными многочленами с использованием второй интерполяционной формулы Ньютона
- •4.5. Требования к отчету
- •4.6. Контрольные вопросы и задания
- •4.7. Задания
- •5. Лабораторная работа № 2. Параметрическая идентификация математических моделей методами аппроксимации
- •5.1. Постановка задачи
- •5.2. Порядок выполнения работы
- •5.3. Краткие теоретические сведения
- •5.3.1. Метод выбранных точек
- •5.3.2. Метод средних
- •5.3.3. Метод наименьших квадратов
- •5.4. Примеры выполнения
- •5.4.1. Аппроксимация с использованием метода выбранных точек
- •5.4.2. Аппроксимация с использованием метода средних
- •5.4.3. Аппроксимация с использованием метода наименьших квадратов
- •5.4.4. Сравнительный анализ методов аппроксимации
- •5.5. Требования к отчету
- •5.6. Контрольные вопросы и задания
- •5.7. Задания
- •6. Решение систем линейных алгебраических уравнений
- •6.1. Общие положения
- •6.2. Точные методы решения систем линейных уравнений
- •6.2.1. Метод Крамера
- •6.2.2. Метод Гаусса
- •6.2.3. Метод обращения матриц
- •7. Лабораторная работа № 3. Решение систем линейных уравнений приближенными методами
- •7.1. Постановка задачи
- •7.2. Порядок выполнения работы
- •7.3. Краткие теоретические сведения
- •7.3.1. Математическое описание реактора идеального смешения непрерывного действия
- •7.3.2. Математическое описание кинетических закономерностей химических превращений
- •7.3.4. Приближенные методы решения систем линейных уравнений
- •7.3.4.1. Метод простых итераций
- •7.3.4.2. Метод Зейделя
- •7.4. Примеры выполнения
- •7.4.1. Пример выполнения задания точным методом
- •7.4.2. Пример выполнения задания методом итераций и методом Зейделя
- •7.5. Требования к отчету
- •7.6. Контрольные вопросы и задания
- •7.7. Задания
- •8. Лабораторная работа № 4. Решение нелинейных уравнений приближенными методами
- •8.1. Постановка задачи
- •8.2. Порядок выполнения работы
- •8.3. Краткие теоретические сведения
- •8.3.1. Этапы решения нелинейного уравнения
- •8.3.4. Метод деления отрезка пополам (вилки, дихотомии)
- •8.3.5. Метод Ньютона (метод касательных)
- •8.3.6. Метод простых итераций
- •8.4. Пример выполнения задания методом итераций
- •8.5. Требования к отчету
- •8.6. Контрольные вопросы и задания
- •8.7. Задания
- •9. Лабораторная работа № 5. Решение систем нелинейных уравнений приближенными методами
- •9.1. Постановка задачи
- •9.2. Порядок выполнения работы
- •9.3. Краткие теоретические сведения
- •9.3.1. Метод Ньютона
- •9.3.2. Метод итераций
- •9.4. Примеры выполнения
- •9.4.1. Метод Ньютона
- •9.4.2. Метод итераций
- •9.5. Требования к отчету
- •9.6. Контрольные вопросы и задания
- •9.7. Задания
- •10. Лабораторная работа № 6. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка численными методами
- •10. 1. Постановка задачи
- •10.2. Порядок выполнения работы
- •10.3. Краткие теоретические сведения
- •10.3.1. Метод Эйлера
- •10.3.2. Модифицированный метод Эйлера
- •10.3.3. Метод Эйлера-Коши
- •10.3.4. Метод Рунге-Кутта 4-го порядка
- •10.4. Примеры выполнения
- •10.4.1. Реализация метода Эйлера в математическом редактореMathcad
- •10.4.2. Решение обыкновенного дифференциального уравнения 1-го порядка с помощью функции rkfixed
- •10.5. Требования к отчету
- •10.6. Контрольные вопросы и задания
- •10.7. Задания
- •11. Лабораторная работа № 7. Численное интегрирование
- •11. 1. Постановка задачи
- •11.2. Порядок выполнения работы
- •11.3. Краткие теоретические сведения
- •11.3. 1. Метод прямоугольников
- •11.3.2. Метод трапеций
- •11.4. Пример выполнения
- •11.5. Требования к отчету
- •11.6. Контрольные задания
- •1 Таблица 101.7. Задания
- •12. Лабораторная работа № 8. Моделирование реактора идеального вытеснения для многостадийной химической реакции с линейной кинетикой
- •12. 1. Постановка задачи
- •12.2. Порядок выполнения работы
- •12.3. Краткие теоретические сведения
- •12.3.1. Математическая модель реактора идеального вытеснения
- •12.3.2. Численное решение систем дифференциальных уравнений
- •12.4. Пример выполнения
- •12.5. Проверка расчета с помощью функции rkfixed
- •12.6. Требования к отчету
- •12.7. Контрольные вопросы и задания
- •1 Таблица 112.8. Задания
- •13. Лабораторная работа № 9. Расчет моделей процессов диффузии и теплопроводности с помощью явной разностной схемы
- •13.3.2. Решение уравнений в частных производных
- •13.3.3.Метод сетки
- •13.3.4. Явная разностная схема
- •13.3.5. Условия устойчивости явной разностной схемы
- •13.4. Пример выполнения
- •13.5. Требования к отчету
- •13.6. Контрольные вопросы и задания
- •13.7. Задания
- •Библиографический список
- •Использование
13.3.3.Метод сетки
Численные методы решения наиболее полно разработаны для дифференциальных уравнений с двумя и тремя независимыми переменными. Мы ограничимся рассмотрением численных методов с двумя независимыми переменными.
Уравнения (161)–(163) должны быть дополнены соответствующими начальными и граничными условиями, т. е. должно быть заданно значение функции u в момент времени t = t0, а также на концах координаты х.
Такая совокупность
начальных
и граничных
условий получила название краевых
условий.
Уравнения подобного типа решаются с помощью метода конечных разностей, сущность которого состоит в том, что за искомый набор чисел принимается таблица значений решения в точках некоторого множества, называемых обычно сеткой.
Для вычисления искомой таблицы используются алгебраические уравнения, приближенно заменяющие исходное дифференциальные уравнение.
Рассмотрим решение дифференциальных уравнений в частых производных на примере диффузионной модели неподвижной среды (модели диффузии вещества в растворителе), которая имеет следующий вид:
(165)
с начальными и граничными условиями
.
Решить уравнение (165) – значит найти распределение концентрации во времени и пространстве (вдоль координат tих), т. е., по сути, построить трехмерный график, который обычно имеет вид криволинейного пространства.
Суть метода сетки заключается в том, что вся заданная пространственно-временная область разбивается на равные интервалы времени и пространства через выбранные интервалы дискретизации t их, и затем по представленной ниже методике находятся значения интересующего нас параметра в каждом узле сетки.
Пусть необходимо найти распределение концентрации С(t,x) на интервале [0,tk], [0,L].Тогда количество интервалов дискретизации по времени будет равно
, (166)
а по пространственной координате
. (167)
Примем обозначение текущей концентрации в произвольном узле сетки:
по времени верхним индексом (n);
по пространственной координате нижним индексом (k).
Таким образом, необходимо
найти Ckn, т. е.
заполнить сетку прии
(рис. 103).
Рис.
103. Сетка
Для того чтобы решить поставленную задачу, необходимо представить исходное дифференциальное уравнение в виде конечно-разностных отношений.
Существуют следующие способы представления производных в конечно-разностном виде:
1) левое конечно-разностное отношение
; (168)
2) правое конечно-разностное отношение
; (169)
3) центрированное конечно-разностное отношение
. (170)
Для решения дифференциального уравнения в частных производных составляется явная разностная схема.
13.3.4. Явная разностная схема
Рассмотрим исходное уравнение (165) в n-й момент времени вk-ой точке пространства. Тогда правая часть уравнения (165) – первая частная производная по времени будет представлена так:
. (171)
Поскольку производная по времени, поэтому изменяется индекс n.
Вторая частная производная в сеточной области определяется как отношение разности 1-х производных по длине шага сетки.
. (172)
С помощью этих равенств
производная
с 1-м порядком точности относительно
шагаDtи частная производная
со 2-м порядком точности относительно
шагаDxаппроксимируется в конечно-разностные
отношения.
Производим замену в уравнении (165).
. (173)
. (174)
Из (174) видно, что по значению функции c(x, t)в точкахn-го временного слоя можно вычислить значение функцииc(x, t)в точкахn+1 временного слоя, т. е. мы имеем явную схему (рис. 104).
Рис.
104. Явная схема
Значение c(x,
t)приt=0определяется из начальных условий:для
(нижняя граница сетки).
Значение функции с(x, t)в крайних узлах прих=0 их=Lопределяется из краевых условий:
1.
для
(левая граница сетки).
2. Для расчета концентраций в сеточной области также необходимо знать CKn– концентрацию на границе (L) (концентрацию на парвом конце сетки), которая вычисляется из граничного условия:
,
откуда следует, что
.
Последовательно
вычисляя С(xк,t1)
для,
затемC(xк,t2)
для
и т. д. доC(xк,tN)
получим профиль концентраций в
произвольный момент времени в произвольной
точке пространства.
Таким образом, уравнение
(174) представляет собой систему уравнений,
которая рассчитывается
раз:
(175)