
- •Лекция 1.
- •1.1. Основные понятия и определения.
- •1.2. Требования к модели. Функции модели
- •1.3. Классификация моделей
- •1.3.1. Статические и динамические модели
- •1.3.2. Детерминированные и стохастические модели
- •1.3.3. Классификация математических моделей.
- •Лекция 2. Разновидности математических задач, возникающих при моделировании эмс.
- •2.1. Приближение функций. Интерполяция, экстраполяция, аппроксимация. Приближение периодических функций.
- •2.2. Алгебра комплексных чисел.
- •2.3. Решение систем линейных алгебраических уравнений (слау), матричная алгебра.
- •2.4. Решение систем нелинейных алгебраических уравнений.
- •2.5. Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений.
- •2.6. Решение систем дифференциальных уравненийв частных производных.
- •Лекция 3. Ошибки вычислений.
- •3.1. Общие характеристики вычислительных процессов.
- •3.2. Классификация погрешностей.
- •3.3. Абсолютная и относительная погрешности. Точные десятичные знаки.
- •Лекция 4. Приближение функций
- •4.1. Каноническая форма интерполяционного полинома.
- •4.2. Интерполяционный полином Лагранжа.
- •4.3. Интерполяция сплайнами.
- •4.3.1. Линейный сплайн
- •4.3.2. Кубический сплайн
- •Лекция 5. Аппроксимация функций.
- •5.1. Степенной базис
- •5.2. Базис в виде классических ортогональных полиномов
- •5.3. Малая помехоустойчивость метода наименьших квадратов при решении задач идентификации
- •5.3.1. Теория множественности моделей
- •Лекция 6. Приближение периодических функций.
- •6.1. Общие сведения.
- •6.2. Ряды Фурье.
- •6.3. Функции Уолша.
- •Лекция 7. Решение систем линейных алгебраических уравнений.
- •7.1. Область применения слау в задачах математического моделирования эмс.
- •7.2. Прямые методы решения слау.
- •7.3. Итерационные методы.
- •Лекция 8. Решение нелинейных уравнений.
- •8.1. Отделение корней уравнения.
- •8.1.1. Графический метод отделения корней.
- •8.1.2. Аналитический метод отделения корней.
- •8.2. Метод половинного деления (метод дихотомии).
- •8.3. Метод хорд.
- •8.4. Метод касательных (метод Ньютона-Рафсона).
- •Лекция 9. Численное интегрирование и дифференцирование.
- •9.1. Метод прямоугольников.
- •9.2. Метод трапеций.
- •9.3. Метод Симпсона.
- •9.4. Численное дифференцирование.
- •Лекция 10. Решение систем обычных дифференциальных уравнений (оду).
- •10.1. Метод Эйлера.
- •10.2. Методы Рунге-Кутты.
- •10.2.1. Метод Рунге-Кутты-Мерсона
- •10.3. Метод Адамса.
- •10.4. Визуализация решений оду.
- •Лекция 11. Визуальное моделирование динамических систем.
- •Лекция 12. Численное решение систем дифференциальных уравнений в частных производных.
- •12.1. Уравнения математической физики.
- •12.1.1. Уравнения параболического типа.
- •12.1.2. Уравнения гиперболического типа.
- •12.1.3. Уравнения эллиптического типа
- •12.2. Основные понятия метода сеток.
- •Лекция 13. Решение оптимизационных задач.
- •13.1. Методы безусловной одномерной оптимизации
- •13.1.1. Постановка задачи.
- •13.1.2 Метод обратного переменного шага.
- •13.1.3. Метод половинного деления
- •13.1.4. Метод квадратичной аппроксимации (метод Пауэлла).
- •13.2 Методы оптимизации многомерных функций.
- •13.2.1. Метод покоординатного спуска.
- •13.2.2. Метод наискорейшего спуска (метод градиентов)
- •13.2.3. Метод Нелдера-Мида.
- •13.2.3. Метод пчелиного роя.
- •Лекция 14. Идентификация параметров эмс.
- •14.1. Аппроксимация переходных характеристик элементарными динамическими звеньями
- •14.1.1. Апериодическая переходная характеристика
- •14.1.2.Колебательная переходная характеристика.
10.4. Визуализация решений оду.
При моделировании электромеханических систем в качестве аргумента функций чаще всего рассматривается время. Анализируемые уравнения описывают изменение во времени разнообразных величин: токов, мощностей, угловой скорости и пути и многое другое.
Для представления результатов решения ОДУ наиболее естественной формой являются графики зависимостей переменных от времени.
В этом очерке мы опишем пример одной динамической системы, привлекающей последние тридцать лет большое внимание исследователей. Эта трехмерная динамическая система была введена в научный обиход в 1963 году Э. Лоренцем, занимавшемся моделированием атмосферных процессов. С тех пор она вызывала и продолжает вызывать огромное число исследований и публикаций. Основной причиной, породившей такой интерес к системе уравнения Лоренца, является хаотическое поведение ее траекторий. Ясности в исследуемых вопросах еще нет. Некоторые результаты обоснованы только на "физическом уровне строгости'' или численно и говорит о сформировавшейся теории рано. Поэтому изучение рекомендуемой литературы требует довольно высокой математической подготовки. По этой же причине этот очерк не сопровождается задачами.
Система уравнений Лоренца — это трехмерная система нелинейных автономных дифференциальных уравнений первого порядка вида
В ней σ, b и r — параметры. Эта система возникла в задаче о моделировании конвективного течения жидкости, подогреваемой снизу. Такое течение описывается системой дифференциальных уравнений в частных производных
В результате численного интегрирования этой системы Э. Лоренц обнаружил, что при σ = 10, b = 8/3 и r = 28 у этой динамической системы, с одной стороны, наблюдается хаотическое, нерегулярное поведение всех траекторий (см. рис. 10.2, на котором изображена зависимость координаты y одной из траекторий от времени), а, с другой стороны, все траектории притягиваются при t →∞ к некоторому сложно устроенному множеству — аттрактору (от англ. to attract — притягивать, привлекать).
Попробуем решить систему уравнений Лоренца. Используем расширение dee программы MATLAB для быстрого задания системы уравнений.
Зачастую решения СДУ гораздо более наглядны при использовании другого типа графиков – т.н. фазовых портретов, когда независимая переменная (в нашем случае время t) рассматривается как параметр, а на графике отображается зависимость одной из переменных системы от другой переменной. Например, в курсе «Электрические машины» вы рассматривали механические характеристики АД. Зависимость угловой скорости от момента двигателя - типичный пример фазового портрета. Ведь при запуске и ток, и момент изменяются во времени.
Построим фазовый портрет системы уравнений Лоренца в виде графика x = f(z). Он имеет такой вид, рис.10.3
Рисунок 10.2 – Решение уравнений Лоренца в программе MATLAB. Временные диаграммы x(t), z(t).
Рисунок 10.3 – Фазовый портрет уравнений Лоренца.
Особенностью этой фазовой траектории является то, что весь этот хаос линий не является замкнутым …
При ρ < 1 система Лоренца имеет асимптотически устойчивую в целом стационарную точку — начало координат. К ней притягиваются все траектории (см. рис. 10.4, а). Когда ρ переваливает через единицу, происходит первая бифуркация. Начало координат теряет устойчивость и от него отделяются две новые устойчивые стационарные точки, (см. рис. 10.4, б).
a) ρ = -1 |
|
|
a) ρ = 5 Слева x0=15 y0=-15 z0= 15 x=2.8;z=4 Справа x0=-15 y0=-15 z0=-15 x=-3.8;z=4 |
|
|
б) ρ = 24 Слева x0=15 y0=-15 z0= 15 Справа x0=-15 y0=-15 z0=-15
|
|
|
в) ρ = 28 Слева x0=15 y0=-15 z0= 15 Справа x0=-15 y0=-15 z0=-15
|
|
|
Рисунок 10.4 – Влияние параметра ρ на устойчивость решений уравнений Лоренца. |