Особенности алгоритма численного решения

ОСОБЕННОСТИ АЛГОРИТМА ЧИСЛЕННОГО РЕШЕНИЯ [c.49]

В данной главе построены уравнения и алгоритм численного решения задач устойчивости тонких оболочек вращения, основанные на уточненном подходе к проблеме. Обсуждаются особенности, возникающие при варьировании нелинейных уравнений равновесия и наличии односторонних ограничений. Показано, что известные результаты можно рассматривать как частный случай в рамках этого подхода. Изучены задачи устойчивости цилиндрических оболочек, нагруженных давлением или контактным давлением со стороны упругого основания, сферических оболочек под действием штампов разной формы и давления упругого основания, сильфонов, подкрепленных кольцами. [c.79]

Алгоритм численного решения. Выделение особенностей. [c.116]

Аналитические методы качественного изучения особенностей и гладкости решений также весьма важны для отбора и конструирования численных алгоритмов решения соответствующих задач, которые надежно описали бы возникающие нерегулярности решений. Априорное знание таких нерегулярностей особенно важно при построении адаптирующихся алгоритмов, о которых речь будет идти далее. [c.15]

Может показаться неожиданным, что использование интегральных представлений для анализа нестационарных процессов в твердых телах и жидкостях имеет длинную историю. В большинстве таких задач часть границы уходит на бесконечность в этом случае интегральные представления особенно удобны и методы граничных элементов используются чрезвычайно широко. В работах [1—12] дается хороший обзор классических работ по динамической теории упругости и близким к ней вопросам. Хотя основные интегральные представления в динамической теории упругости и задачах распространения волн известны значительно более ста лет, для разработки численных алгоритмов при решении граничных задач они начали применяться сравнительно недавно. В начале шестидесятых годов появились первые примеры численных решений, например [13—16], за которыми последовали другие [17—38]. Связанные с этим задачи квазистатической вязкоупругости исследовались в работах [20, 39—41], в которых использовался прямой МГЭ. [c.275]

Метод марковских процессов позволяет (теоретически) получать точные законы распределения компонент вектора состояния нелинейной динамической системы любой размерности и точные значения вероятностных характеристик компонент вектора состояния в любой момент времени. На практике, к сожалению, это далеко не так. Получить точное решение уравнения Колмогорова, особенно когда надо учитывать реальные случайные возмущения (а не белый шум), для реальной нелинейной механической системы с несколькими степенями свободы практически невозможно. Поэтому опять остаются только приближенные методы решения уравнения Колмогорова, требующие введения в алгоритм решения упрощений и предположений, что приводит, как и в методе статистической линеаризации, к несоответствию приближенного и точного решения. Оценить это несоответствие нельзя, так как нет точного решения. Свободным от этих недостатков является метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Метод основан на численном решении исходных нелинейных уравнений без их упрощения. [c.231]

Применение алгоритма с коррекцией давления. Поскольку уравнения Буссинеска содержат в себе уравнения Навье-Стокса однородной несжимаемой жидкости и отличаются от последних наличием дополнительных членов и уравнений, для их численного решения можно воспользоваться рассмотренными выше подходами или какими-либо другими методами. Имея в виду возможность моделирования пространственных течений, целесообразно рассмотреть особенности применения неявного метода коррекции давления. [c.214]

В научно-технической литературе [1, 5, 15—18, 25, 35, 46] рассмотрены методы, позволяющие определять солнечные потоки и потоки от планет, действующие на КА. Аналитические решения позволяют находить указанные тепловые потоки только для объектов сравнительно простой формы. При решении задачи для КА реальной сложной конфигурации, особенно с учетом затенений отдельных поверхностей другими участками аппарата, а также переотражения и переизлучения, необходима разработка алгоритмов численного расчета тепловых потоков с их последующей реализацией на ЭВМ. [c.33]

Специальное математическое обеспечение состоит из пакетов прикладных программ и некоторых пакетов программ общематематического характера. Пакеты прикладных программ представляют собой наборы математических моделей отдельных узлов и АФАР в целом, программы расчета ее характеристик, а также программы, обеспечивающие численную реализацию математических моделей с учетом их особенностей. При этом в математическом обеспечении процесса проектирования АФАР важная роль отводится разработке эффективных алгоритмов численной реализации математических моделей на ЭВМ. В пакеты программ общематематического характера входят программы, отсутствующие в стандартном математическом обеспечении ЭВМ (например, некоторые программы решения систем линейных и нелинейных уравнений, программы оптимизации). Наличие специального математического обеспечения позволяет 8—3015 11 [c.113]

Для решения задач на цифровой ЭВМ необходимо составление алгоритма решения задачи. Алгоритм — совокупность правил, определяющих содержание и последовательность действий, приводящих к решению задачи. Решение большинства технических задач -требует применения численных методов решения (численных алгоритмов), в которых решение сводится к циклически повторяемой шаг за шагом последовательно сти арифметических действий по рекуррентным формулам. Особенностью работы на цифровой ЭВМ является необходимость сс -ставления программы (программирования) задачи, т. е. перевода численного алгоритма на язык машин. Процесс подготовки математической задачи для ее решения на цифровой электронной машине состоит из двух этапов. [c.802]

Для решения систем дифференциальных уравнений переноса разработан целый ряд численных методов и алгоритмов. Хотя эти методы различаются математическими подходами, вычислительными свойствами, имеют свои достоинства и недостатки (и как следствие, в большей или меньшей степени популярны), они обладают одной общей особенностью все они предназначены для построения приближенных решений исходных уравнений в тех случаях, когда невозможно получить результат в аналитической форме. [c.151]

Целью этого сообщения является изложение основных идей построения трех типов специальных рядов и описание возможных областей их приложения при решении краевых задач для некоторых классов нелинейных уравнений и систем уравнений с частными производными. Представляется, что описанные ниже конструкции рядов могут быть интересны для математиков-вычислителей, разрабатывающих численные алгоритмы решения на ЭВМ нелинейных задач математической физики, хотя бы с точки зрения применения их для создания тестовых задач, содержащих различные особенности. [c.225]

Основным аппаратом исследования явлений дифракции при рассмотрении периодических препятствий наиболее общего типа являются прямые методы построения решения с их последующей реализацией на ЭВМ [7, 42—52, 74, 121—130]. Главное их достоинство — универсальность, так как формальные ограничения на конфигурацию рассеивателей в большинстве из них отсутствуют. Однако практическая реализация прямых методов наталкивается на ощутимые трудности, связанные со сложностью обоснования достоверности окончательных результатов, медленной сходимостью, в ряде случаев отсутствием сходимости приближенных решений к точному и явлениями неустойчивости соответствующих алгоритмов. Эффективность прямых методов особенно резко падает при наличии ребер на контурах поперечного сечения образующих решетки и расчете амплитуд высших пространственных гармоник поля. Обычно прямые численные подходы требуют большого объема вычислений и даже на современных ЭВМ уже при I > X трудно получить с их помощью исчерпывающие данные о каком-либо дифракционном эффекте или явлении. [c.9]

Общий подход здесь, как, скажем, и в МКЭ, состоит в применении итерационных алгоритмов, с тем чтобы на каждом шаге нужно было строить решение соответствующей линейной задачи. Так, при решении задачи типа (а) на каждом шаге итерационного процесса сначала неизвестная граница считается условно заданной, затем строится решение линейной задачи для фиксированной области, находится невязка в граничных условиях и вычисляется поправка к форме неизвестной границы, после чего процесс повторяется. Как известно, подобного рода алгоритм достаточно эффективен (особенно в трехмерных задачах) лишь при применении специальных процедур выбора шага итерационного процесса. В связи с этим стоит обратить внимание на другую возможность решения задач с неизвестной границей. В ряде случаев исходную задачу можно привести к вариационной задаче минимизации функционала по границе (или по ее части) с ограничениями в форме равенств и неравенств или к решению вариационного неравенства [2]. В свою очередь подобные вариационные задачи сводятся к задачам математического программирования, численные методы решения которых хорошо разработаны (см., например, [3]). В качестве примеров применения такого подхода укажем работы [4, 5]. [c.7]

В работах [14, 15, 53] рассмотрены вопросы оптимизации вычислительных программ. В частности, авторами [14] предложен оригинальный метод моделирования в системах произвольной структуры, исключающий необходимость составления для каждой из систем индивидуальных алгоритмов. Метод основан на численном представлении геометрической структуры в памяти ЭВМ. Форма образующих систему поверхностей воспроизводится блоком памяти машины он рассматривается как трехмерная кубическая решетка, в узлах которой расположены двоичные элементы. Анализируемая система вписывается в эту решетку так, что элементам, оказавшимся внутри системы, присваивается индекс О , а остальным — индекс Ь>. Прямолинейное движение молекул заменяют их перемещением по узлам решетки, ближайшим к действительной траектории и имеющим нулевой индекс. Первый встреченный при таком перемещении элемент с единичным индексом рассматривается как точка соударения. Нормаль к стенке в этой точке, необходимая для моделирования скорости молекулы после отражения, формируется с учетом пространственного расположения граничных элементов в окрестностях точки встречи. В работе [53] описана методика формирования библиотеки подпрограмм, реализующих способы построения траекторий независимо от структуры анализируемых систем. Детальный анализ расчетно-методических особенностей применения ММК к решению [c.70]

Цель работы состоит в изучении основных явлений, демонстрирующих общие законы динамики системы точек и физический смысл интегралов движения. В общем случае задача нелинейна, и получить ее аналитическое решение не удается. В то же время проведение серии машинных экспериментов позволяет составить достаточно полное и наглядное представление об особенностях движения изучаемой механической системы. Специфика постановки машинного эксперимента проявляется, во-пер-вых, в необходимости предварительной оценки характерного времени протекания процессов для правильной организации вывода результатов решения задачи. Эта оценка определяется заданием конкретных значений параметров системы и начальных условий и проводится студентом предварительно перед каждым вводом исходных данных. Во-вторых, некорректное задание параметров или начальных условий может приводить к аварийным прерываниям решения, не связанным с существом задачи и определяемым ее конкретной реализацией на машине. Студенты убеждаются также, что точность решения зависит как от выбора алгоритма, так и от исходных данных. Нетрудно проследить, например, как изменяют свое численное значение интегралы движения, если выбран сравнительно крупный шаг интегрирования дифференциальных уравнений. [c.52]

Другой особенностью процесса проектирования является ярко выраженное преобладание при проектировании геометрических задач. Как правило, для разработки инструмента не требуется сложных прочностных и динамических расчетов, зато объем геометрических задач резко возрастает. В большинстве случаев профилирование инструмента связано с решением задачи поиска огибающей, вопросами поиска точек и линий касания. Сглаживания ломаных линий, замены сложных кривых простыми, решением трансцендентных уравнений. В связи с этим для профилирования инструмента требуется специфический математический аппарат, в частности, начертательная, аналитическая и дифференциальная геометрии, численные методы. Учитывая сложный характер взаимодействия детали и инструмента, проектирования с использованием только аналитических методов профилирования режущих кромок зачастую недостаточно — требуется отображение процесса проектирования на дисплее. В связи о этим в САПР-И широко применяется компьютерная графика. Целесообразность использования графики обоснована еще и тем, что во многих случаях с точки зрения алгоритма проектирования можно завершить работу программы не промежуточным расчетом, а законченным рабочим чертежом. [c.557]

В предисловии мы провозглашаем манифест компьютерной динамики, развитие и применение которой к динамическим проблемам теории волчков читатель найдет на протяжении всей книги. Компьютерные исследования в динамике, или просто компьютерную динамику, мы выделяем в отдельную область науки, которая устанавливает общие закономерности движения реальных физических систем при помощи ряда численных методов и алгоритмов. Каждый из этих методов обладает своими особенностями (устойчивость и пр.) и обладает внутренними параметрами (типа шага и точности). Поэтому результаты такого исследования, конечно, имеют лишь косвенное отношение к реальности. Однако аналогичные заключения можно сделать и относительно обычных аналитических (или сугубо математической) методов, требующих на каждом шаге строгих доказательств. При этом многие физически очевидные факты могут привести к неразрешимым математическим проблемам (которых особенно много в нелинейной динамике и математической теории хаоса). Мы здесь отметим только проблемы с доказательством эргодичности, вычислением энтропии, оценками малого параметра и применимостью КАМ-теории и пр. Решение этих проблем, тем не менее, нисколько не продвинет наше понимание замечательных законо- [c.10]

В настоящей монографии приведены результаты численного и экспериментального исследования термоползучести гибких пологих замкнутых, открытых и подкрепленных в вершине оболочек вращения переменной толщины, выполненных из изотропных и анизотропных материалов, обладающих неограниченной ползучестью. В главе I дан краткий анализ подходов к решению задач изгиба и устойчивости тонких оболочек в условиях ползучести. Глава II посвящена построению вариационных уравнений технической теории термоползучести и устойчивости гибких оболочек и соответствующих вариационной задаче систем дифференциальных уравнений, главных и естественных краевых условий, разработке методики решения поставленной задачи. Вариационные уравнения упрощены для случая замкнутых, открытых и подкрепленных в вершине осесимметрично нагруженных пологих оболочек вращения, показаны некоторые особенности алгоритма численного решения. Результаты решений осесимметричных задач неустаповившейся ползучести и устойчивости замкнутых, открытых и подкрепленных в вершине сферических и конических оболочек постоянной и переменной толщины приведены в главе III. Рассмотрено также влияние на напряженно-деформированное состояние и устойчивость оболочек при ползучести высоты над плоскостью, условий закрепления краев (при постоянном уровне нагрузки), уровня и вида нагрузки, дополнительного малого нагрева, подкрепления внутреннего контура кольцевым элементом. Глава IV посвящена численному исследованию возможности неосесимметричной потери устойчивости замкнутых в вершине изотропных и анизотропных сферических оболочек в условиях ползучести. Проведено сопоставление теоретических и экспериментальных дан-лых. [c.4]

В главе 4 описана общая схема дискретно-вариационного метода, имеющего наглядный физический смысл и основанного на дискретных энергетических представлениях — задании вида мощности внутренних сил для дискретных элементов, объединенпе которых моделирует деформируемое тело. Обсун<даются вопросы взаимосвязи ДВМ с МКЭ и ВРМ, отличительные особенности метода, его использование в численном моделировании однородных и неоднородных тел, многокомпонентных сред и сред с заданной структурой. Рассматривается обобщение ДВМ, проводится сопоставление его с миогоскоростными моделями гетерогенных сред. Для получения дискретных уравнений движения обобщенных узловых масс или уравнений Ньютона системы материальных точек с внутренними и внешними связями используется принцип виртуальных скоростей в дискретной форме. Решение этих уравнений — интегрирование по времени — осуществляется по явной схеме типа крест. Определяющие уравнения или реологические соотношения могут быть достаточно общего вида. Для удобства алгоритмизации они представляются в форме, разрешенной относительно напряжений п их скоростей. Приведены примеры построения дискретных моделей и алгоритмов численного решения одно-, дву- и трехмерных задач динамического деформирования оболочек на основе ДВМ. [c.7]

При детальном исследовании оказалось интересным и необходимым (в некоторых алгоритмах численного решения задачи в целом) выделить главную часть решения, описывающую поток в непосредственной близости от угловой точки профиля. Впервые особенность такого рода получил Р. Вальо-Лаурин [157. [c.202]

Общей теоретической основой методов восстановления температурных полей и связанных с ними исследований тепловых процессов являются аналитические или машинные (численные) решения обратных задач нестационарной теплопроводности. В зависимости от конкретной направленности и строгости постановки, определяемых прикладными целями исследований, приемы и алгоритмы решения обратных задач широко варьируются. Методические погрешности восстанавливаемых тел1ператур и базирующихся на их основе других теплообменных и теплофизических характеристик преимущественно оцениваются, исходя из частных особенностей решаемой задачи. [c.411]

В гл. 3 мы привели простейшую схему численного решения задач о потенциальных течениях, использующую кусочно-постоян-ные распределения р, р и м по граничным элементам. Хотя такой простой подход позволил нам продемонстрировать все принципиальные особенности техники построения решения, более эффективным оказывается алгоритм, в котором указанные выше величины изменяются по крайней мере линейно в пределах каждого граничного элемента. Кроме того, в некоторы адачах теории упругости (таких, как задача об изгибе балки) кусочно-постоянная аппроксимация не обеспечивает правильного распределения касательного напряжения в поперечном сечении балки, и поэтому в гл. 4 было необходимо использовать кусочно-линейные функции t и U. [c.147]

В трехмерной теории упругости в качестве тела, имеющего угловую линию часто брали четверть пространства [18,32,33,51-53,59,63-69], получая приближенные решения при помощи интегрального преобразования Фурье. Например, в работе [33] изучена задача о четверти пространства, жестко заделанной по одной стороне и нагруженной по другой нормальными и касательными усилиями. Для нормального напряжения в заделке составлено интегральное уравнение первого рода и исследован характер особенности решения вблизи ребра. Большой интерес к задачам для упругой четверти пространства проявляют американские и японские механики. Численный метод компенсирующих нагрузок был применен Хетени для получения общего решения для четверти пространства [66] (в западной печати эта задача теперь носит имя Хетени). Задача Хетени пересматривалась и алгоритм ее решения упрощался [65, 67], затем методом типа конечных элементов была рассмотрена контактная задача о действии прямоугольного штампа на упругую четверть пространства [68 . [c.181]

Для численного решения задач о линейном УГД контакте широкое распространение получили алгоритмы, основанные на методе Ньютона [1, 5, 7, 49] и многосеточном методе [69]. В работе [22] предложен вычислительный алгоритм, объединяющий метод Ньютона и многосеточный метод. Особенностью этого алгоритма является сведение полной матрицы Якоби к трехдиагональной обнулением внетрехдиагональных элементов. [c.509]

Пока достаточно отметить, что метод конечных элементов особенно хорош при решении задач со сложными жесткостными свойствами материала. Из дальнейшего будет видно, что матрица [Е (или обратная к ней матрица) легко обрабатывается в алгоритмах численного интегрирования. Ограничения, накладываемые на сложность и представления жесткостных характеристик материала, часто диктуются практикой для большинства практических за ач трудно располагать большей информацией о механических характеристиках материала, чем полученной в результате эксперимента информацией о зависимости напряжений от деформаций для орто-тропного материала в двумерном случае. Исключение составляют слоистые пластины с ортотропными слоями (механические характеристики слоев можно определить экспериментально, а затем вычислить характеристики всей слоистой пластины) и композитные материалы (например, стекло-волокнистые композиты). Благодаря особой роли композитов как ортотропных материалов, прихменяе-мых на практике, публикации, касающиеся их разработки и использования, представляют отличный источник информации для детального построения вполне общих соотношений, задающих жест-костное поведение материала (см. [4.81). [c.118]

I. Постановка задачи. В предыдущих главах подробно обсуждались некоторые принципы, такие, как консервативность, полная консервативность, однородность, устойчивость п т. д., из которых следует исходить при построении разностных схем и алгоритмов для численного решения широкого круга задач газовой динамики. Одпако вычислительная практика показывает, что даже при соблюдении указанных требований качество разностного решения в ряде случаев может оказаться неудовлетворительным. В осоПешюсти это касается задач, решепие которых описывается функциями, быстроизменяющимися по пространству или содержащими разрывы. В окрестности таких особенностей численное решение может испытывать осцилляции илн интенсивное размазывание , не отражающее фи.шческоп реальности. Для интерпретации подобных явлений, а также для раз- [c.242]

Нестационарные краевые задачи. Во всех рассмотренных выше примерах МКЭ применялся для решения стационарных краевых задач. Алгоритм метода и особенности отдельных его этапов остаются неизменными и при решении нестационарных задач, в уравнениях которых присутствуют не только частные производные по пространственным координатам, но и частные производные по времени, как, например, в (1.4), (1.7). В этом случае член с частной производной по времени рассматривается как функция пространственных координат в каждый фиксированный момент времени, или, как принято говорить, на каждом шаге численного интегрирования по времени. Например, в рассмотренной выше задаче пестациоиарное температурное поле в стерж не описывается уравнением [c.39]

Сложность структуры потока влажного пара в турбинных решетках (см. гл. 3) едва ли позволяет в настоящее время решить проблему в рамках единого метода. Численное моделирование таких течений должно строиться на базе системы алгоритмов и программ, позволяющих проводить последовательное уточнение путем учета различных физических факторов. В этой связи создание-методов расчета течений насыщенного и влажного пара в межло-паточных каналах решеток в широком диапазоне газодинамических параметров с учетом термодинамической и механической неравно-весности двухфазных потоков является важной задачей. Решение этой задачи дает возможность получить информацию о распределении параметров на внешней границе двухфазного пограничного слоя и тем самым создает предпосылки для обоснованного учета и других особенностей течения влажного пара в решетках. Необходимо также подчеркнуть, что развитая ниже методика расчета плоских двухфазных течений применима к каналам любой формы. [c.125]

Для важного в инженерных приложениях случая, когда входное возмущение Z (r) произвольно, функционал (6.10) может быть задан лишь алгоритмически. Последнее означает, что получить значение функционала по известному аргументу можно только в результате работы одного или нескольких алгоритмов, используемых при решении прямой задачи динамики. В качестве таких алгоритмов выступают методы численного интегрирования систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Это обсто- ятельство, даже при удачном выборе АКП в случае условно-корректной обратной задачи, приводит к большим затратам машинного времени на минимизацию функционала (поиск решения а/ обратной задачи), особенно при многопараметрической идентификации. [c.175]

Краткая характеристика чнсленных методов решения стандартной алгебраической проблемы. Отыскание собственных значений эквивалентно отысканию корней алгебраического полинома. Все методы решения алгебраической проблемы являются в сущности итерационными. Численные методы решения алгебраической проблемы получили свое дальнейшее развитие в связи с широким применением ЭВМ. При выборе метода следует руководствоваться общими требованиями к устойчивости счета, точности результатов, простоте реализации алгоритма на ЭВМ и экономичности по затратам машинного времени. Основные методы решения алгебраической проблемы, машинно-ориентированные версии методов и особенности реализации можно найти в [22, 106, 107, 108]. [c.79]

Несмотря на ряд очевидных преимуществ, методы случайного поиска не исключают необходимости использования в процессе численной реализации оптимизационных задач регулярных поисковых процедур. Так, если с11тл <5 и свойства функций моделей оптимизации достаточно просты, регулярный поиск по сравнению со случайным оказывается более быстродействующим. Особенно в таких задачах, где градиенты функций могут быть вычислены по аналитическим выражениям. Таким образом, наиболее эффективным и универсальным средством численной реализации задач оптимизации несущих конструкций следует считать алгоритмы, которые рационально, т. е. с учетом особенностей и свойств решаемого класса задач, сочетают достоинства как случайных, так и регулярных методов поиска. Данный вывод является итогом обобщения практического опыта решения задач оптимизации несущих конструкций из композитов (см. заключительные главы книги). При решении указанных задач использованы алгоритмы, содержащие как регулярные поисковые процедуры (метод проекции градиента Розена, метод скользящего допуска и др.), так и методы случайного поиска (поиск по наилучшей пробе и метод статистических испытаний (Монте-Карло)). Отдельные задачи решены методами теории планирования многофакторных экспериментов. Все использованные методы достаточно хорошо известны и подробно обсуждены в тех публикациях, на которые сделаны соответствующие ссылки. [c.217]

Несмотря на обширную литературу по численным методам решения задач гидродинамики и теплообмена, исследователь, только начинающий свой путь в этой области, испытывает большие трудности. Чтобы убедиться в этом, достаточно зайти в Internet и познакомиться с материалами конференций пользователей различных FD-пакетов. К сожалению, многими (особенно начинающими) исследователями эти пакеты используются в режиме черного ящика без глубокого понимания реализованных в них математических моделей, алгоритмов, приемов и особенностей адаптации пакета к прикладной задаче. Ситуация иногда усугубляется и тем, что некоторые, даже широко известные компьютерные коды (PHOEN1 S, FLUENT и др.), недостаточно подробно документированы. Все это нередко приводит к удручающим последствиям. [c.11]

Так, один из наиболее эффективных подходов к конструированию численных алгорит мов использует идеи адаптации применяемых методов к особенностям решаемых задач. Этот подход часто связан с явным выделением различного вида особенностей, иногда явным выделением основных типов разрывов решений, отдельных областей, характери зуемых теми или иными свойствами решений. Например, для уравнений газовой динами ки, которые описывают процессы распространения различного рода разрывов (ударных волн, контактных разрывов, волн разрежения), такие адаптационные методы описаны в работе [26]. Ясно, что аналитическое знание основных качественных и некоторых ко личественных закономерностей может существенно повлиять на точность применяемых методов. Иногда адаптацию под особенности решения осуществляют без явного выделения разрывов и зон особого поведения, используя так называемые адаптирующиеся сетки [30]. При этом исходная система стационарных или эволюционных уравнений пополняется дополнительными уравнениями, описывающими поведение сетки, на которой должны достаточно точно аппроксимироваться решения исходной дифференциальной за дачи. Задача о выборе таких уравнений для сетки, о выборе экономичных и устойчивых алгоритмов совместного расчета решений и сетки является непростой и также требует предварительного аналитического анализа. [c.23]

Анализ и реализация данной конценции потребовали определенного расширения понятий, связанных с математической постановкой задач, порядком решения их и особенностями численных расчетов. Э 10 позволило создать устойчивые и эффективные алгоритмы и экономные программные средства. [c.435]

В монографии изложены результаты исследования напряженно-деформированного состояния контактирующих элементов конструкций, полученные с помощью метода конечных элементов и метода граничных интегральных уравнений, известного также под названием метод граничных элементов. Эти перспективные современные численные методы удобны для решения на ЭВМ широкого класса контактных задач механики деформируемого тела и в рамках одной программной реализации позволяют учесть большое число практически важных факторов, таких, как сложная геометрия и произвольный характер внешних воздействий, различные условия контактного взаимодействия. Метод конечных элементов представляется более универсальным, так как позволяег легко учесть физическую и геометрическую нелинейность, объемные силы, зависимость свойств материала от температуры. В методе граничных элементов учет этих факторов настолько увеличивает рудоемкость решения задачи, что сводит на нет основные преимущества метода, такие, как дискретизация только границы области и малый объем входной информации. Поэтому в книге метод граничных элементов использован только для решения контактных задач теории упругости, где наряду с простотой задания исходной информации он может дать и выигрыш машинного времени за счет понижения размерности задачи на единицу, особенно для бесконечных и полубесконечных областей. Метод граничных элементов позволяет построить также более совершенный алгоритм для учета трений в зоне контактных взаимодействий. По-виднмому, еще большего выигрыша следует ожидать в некогорых задачах при совместном использовании обоих методов. [c.3]

В работе [14] методом Карлемана-Векуа проведена регуляризация систем СИУ (34), (37) в результате они сведены к равносильным системам регулярных интегральных уравнений типа Фредгольма третьего рода, эффективно разрешимым численными методами. В процессе регуляризации выделены в явном виде особенности решений систем СИУ (34), (37) на концах отрезков интегрирования />2 -1 Р2 О на основе которых затем изучены особенности и установлены коэффициенты интенсивности напряжений на всех сингулярных контурах раздела краевых условий р = р2 -, р2] 1 ) в ОСЗ. В целом здесь разработаны надежные и достоверные вычислительные алгоритмы для эффективной численной реализации решения ОСЗ. [c.223]

Резкое уменьшение габаритов п стоимости современных ЭВМ при одновременном расширении их возможностей привело к широкому применению компьютеров в различных областях техники. Вследствие возрастаюш,ей роли ЭВМ в решении практических задач все большему числу инженеров в процессе проектирования приходится иметь дело с компьютером. Обычно инженер, составляющий программу для ЭВМ, старается построить ее из блоков имеющихся алгоритмов. Такой подход весьма целесообразен, так как экономит время и позволяет использовать навыки математиков и программистов. Хотя большая часть инженеров и студентов технических специальностей хорошо владеет программированием, они, как правило, недостаточно знакомы с особенностями н пределами примени юсти вычислительных методов. Цель данной книги — научить выбирать из числа имеющихся алгоритмов оптимальный, наиболее подходящий для решения данной задачи. В отличие от большинства учебников по численным методам эта книга написана инженером специально для инженеров. Изложение каждого метода начинается с подробного описания основных aлгopит юв. Это делается с помощью текста, рисунков, схем алгоритмов и примеров. За разъяснением алгоритмов следует их сравнение и обсуждение, чтобы яснее стали присущие им достоинства и недостатки и целесообразность их использования в том или ином случае. Везде, где это возможно, даются ссылки на имеющееся математическое обеспечение с рекомендациями по его практическому применению. [c.7]

Аналитического решения задачи о взаимодействии плоской гармонической волны растяжения — сжатия с трещиной конечной длины, даже без учета контактного взаимодействия не существует. Известные решения получены численно [108, 295, 471, 515, 551 и др.]. Причем, как отмечено в [515], с увеличением значения приведеного волнового числа ki = (ul/ i точность решения ухудшается. Для решения этой задачи с учетом контактного взаимодействия это обстоятельство особенно важно, так как даже при небольшой частоте внешнего воздействия приходится вычислять члены ряда Фурье, соответствующие большим значениям волновых чисел. Поэтому необходимо в первую очередь создать алгоритм решения задачи, который был бы устойчивым и эффективным при различных значениях [c.168]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...