Выбор численного метода решения математической задачи

Согласно определению, программирование металлообрабатывающих станков состоит в выполнении следующих этапов работы выражение задачи обработки в математической форме выбор численного метода решения математической задачи расчленение выбранного метода решения задачи на последовательность элементарных операций (команд) кодирование последовательности команд и введение последовательности команд в автоматическое устройство. [c.67]

Выбор численного метода решения математической задачи [c.71]

Программирование автоматического устройства есть процесс составления программы решения математической задачи, включающий в себя выбор численного метода решения, расчленение выбранного метода решения на последовательность элементарных операций (команд) и введение команд в каналы управления автоматического устройства в кодированном виде. [c.67]

Процесс составления программы решения математической задачи с помощью вычислительных машин является сложным и трудоемким делом. Первый этап процесса программирования, связанный с выбором численного метода решения задачи и приведением его к виду, удобному для расчленения на последовательность команд, является наиболее ответственным и обычно выполняется высококвалифицированным математиком, специализирующимся в этой области. [c.77]

При использовании численного метода решения уравнений, входящих в математическую формулировку задачи, а также при использовании метода аналогий уравнения предварительно приводят к безразмерному виду. При этом не только уменьшается число переменных задачи, которыми необходимо варьировать в процессе ее решения, но и облегчается выбор режимов, которые необходимо подвергнуть исследованию, так как виды этих режимов определяются диапазоном изменения критериев подобия в машинах и аппаратах, для расчета которых выполняется исследование. [c.21]

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]

Выбор метода численного решения математической задачи зависит от многих факторов. Обычно исходная задача представляет собой математическую запись законов сохранения (массы, количества движения, энергии). [c.126]

Совершенствование вычислительной техники и развитие теории численных методов способствуют расширению круга задач, решение которых становится возможным на основе математического эксперимента. Особое значение математический эксперимент приобретает в случаях, когда решение задачи другими способами невозможно или чрезвычайно затруднено. Так, например, точное определение -за короткий промежуток времени траекторий движения космических объектов и выбор оптимальной траектории спуска их на Землю или другие планеты не могут быть выполнены иначе, как на основе математического эксперимента при исследовании явлений и процессов в плазме, термоядерных реакторах и т. д., протекающих при высоких температуре и давлении, когда зачастую физический эксперимент технически трудно осуществим или даже невозможен, математический эксперимент позволяет определить необходимые параметры системы. Предварительный численный эксперимент может избавить исследователя от риска, связанного [c.52]

Программа для решения на ЭВМ современной аэродинамической задачи является продуктом нескольких этапов исследований. Они включают выбор математической модели, разработку численного метода, алгоритмизацию вычислительного процесса, создание программы для ЭВМ, ее обработку и тестирование. Этот процесс предъявляет высокие требования к квалификации разработчиков. Поэтому очень важно иметь возможность включать такие уникальные программы в пакет и тем самым сделать их доступными широкому кругу пользователей. [c.214]

Применение вычислительной техники и численных методов значительно расширяет классы исследуемых полевых задач теплообмена позволяя получать приближенные решения многомерных, нелинейных, нестационарных задач, для которых использование точных и приближенных аналитических методов не представляется возможным. При выборе математических моделей, описывающих процессы теплообмена в реальных объектах, границы их допустимой сложности в настоящее время часто определяются не столько возможностями численных методов п ресурсами ЭВМ, сколько недостатком достоверной входной информации для этих моделей. [c.69]

Первый и очень ответственный этап всякой теории - выбор математических моделей, передающих основные свойства реальных систем и вместе с тем достаточно простых для анализа и расчета [1,3, 22,23]. На этом этапе приходится сознательно идти на компромисс. Это вызвано тем, что, с одной стороны, наличие простых, но точно интегрируемых моделей необходимо для построения непротиворечивой теории и придания ей определенной законченности и изящества. Кроме того, точные решения модельных задач могут служить тестами для отработки приближенных и численных методов исследования более сложных систем. С другой стороны, следует помнить, что для прикладных целей избыточно точный расчет грубой модели так же мало информативен, как и использование очень сложной модели при ее дальнейшем поверхностном анализе [22,23]. Здесь весьма важно правильно выбрать соотношение между степенью идеализации при выборе модели и точностью применяемых математических методов. Критерием может служить соответствие между полученными теоретическими результатами и экспериментальными данными. [c.14]

Решение подобных задач в математическом плане представляет собой определенную сложность, даже при использовании численных методов, таких, как метод конечных элементов или метод конечных разностей. Большие погрешности при этом могут возникать при выборе размеров и формы элементов, на которые разбивается исследуемая область. [c.110]

Выбор конкретных методов численного решения зависит от вида математической задачи, которая должна быть решена на вычислительном устройстве. Однако независимо от вида задачи эти методы должны обладать следующими свойствами [8] [c.72]

Численное решение задачи в трехмерной постановке осуш,ествлялось на основе пакета программ Динамика-3 . В качестве граничных условий на концах стержней задается изменение продольных перемеш,ений во времени таким образом, чтобы инерционные силы были малы. Для оценки точности и выбора параметров дискретизации предварительно осуш,ествлялось решение задач на различных сетках. В итоге для рабочей части стержня квадратного сечения была выбрана сетка 10 х X 10 X 80 элементов, а для прямоугольного — 2 х 10 х 80. В процессе решения поставленной задачи установлено, что при деформациях, близких к предельным, решение весьма чувствительно к заданию входных параметров (диаграммы деформирования, разбиения на конечные элементы, типа конечного элемента). Поэтому при расчете необходимо использовать математическую модель и численный метод, достаточно точно описывающие процесс деформирования. [c.118]

Развитие нелинейной динамики машин за последние десятилетия показывает, что решение е наиболее трудных проблем требует органического единства качественных, численных и аналитических методов теории дифференциальных уравнений, математического и функционального анализа, методов приближенных вычислений и теории аппроксимации, аналитической механики голономных и неголономных систем. Предпочтение в выборе тех или других методов диктуется содержанием рассматриваемых задач и целями исследования. Однако почти во всех случаях вопрос [c.29]

Задача расчета выходных характеристик лазерных устройств, т. е. лазеров и усилителей (а также и различного рода преобразователей и отдельных элементов лазерных систем), сводится к необходимости решения системы линейных или нелинейных дифференциальных уравнений (чаще всего в частных производных, в большинстве случаев нестационарных) при заданных граничных и начальных условиях. Тип исходных уравнений, степень их сложности и число взаимосвязанных уравнений в системе зависят от типа лазера, режима работы, учета различных, одновременно протекаюш,их явлений. Это определяет и математическую сложность задачи, возможный выбор метода численного решения, расчетной схемы. [c.37]

Используя связь между р и и в виде (4.29), можно свести задачу к решению одного уравнения энергии (1.11), что сокращает затраты машинного времени на расчет температурных и скоростных полей в пучке витых труб. Однако выбор системы уравнений может быть обусловлен только совпадением результатов расчета с опытными данными по полям температуры, скорости, массовой скорости (ра)ср = G F и скоростного напора р , а условие (4.29) не подтверждается экспериментально (см. рис. 4.5, в). Поэтому модели течения, основанные на использбвании свяэи (4.29), не применимы для расчета тепломассопереноса в пучках витых труб. В то же время хорошее совпадение опытных полей скорости и температуры, массовой скорости и скоростного напора с результатами расчета, выполненного при численном методе решения системы дифференциальных уравнений (1.8). .. (1.11), которая описывает течение гомогенизированной среды, свидетельствует о применимости этой модели течения, ее математического описания и метода расчета при определении распределений температуры и скорости в пучках витых труб. [c.107]

НИИ точных или приближенных решений этих уравнений. Тот или иной метод может быть построен на одной из указанных моделей среды. Кроме того, на основе предварительного изучения стрюится расчетная модель или расчетная схема данного явления, в которой по возможности полно учитываются его существенные черты и игнорируются остальные. Общие уравнения движения упрощаются на основе учета характерных особенностей данного явления или задачи, и выбирается подходящий математический метод решения полученных таким путем уравнений. Важную роль при этом играет выбор рациональной системы координат одна и та же задача, неразрешимая в произвольно выбранной системе, может быть решена, если выбрана подходящая специальная система координат. Граничные условия при математической формулировке задачи назначаются в соответствии с данными предварительного качественного изучения явления или логического анализа. Математический аппарат, применяемый в гидромеханике, весьма разнообразен, но в качестве разделов математики, наиболее широко используемых, можно назвать обыкновенные дифференциальные уравнения, уравнения математической физики, функции комплексного переменного, интегральные уравнения, численные методы. [c.26]

Отправным пунктом вычислительного эксперимента является физико-математическая модель. Прежде чем переходить к построению численных алгоритмов, ее необходимо исследовать, так как для выбора наиболее эффективных методов численного решения задач большую роль играет знание основных закономерностей изучаемых явлений. При исследовании математической модели используются все традиционные методы и средства, которые включают в себя отыскание аналитических решений в частных случаях, построение асимптотик, применение теории размерностей и подобия [75] и т. д. Значительную помощь в получении информации об изучаемом процессе может оказать анализ инвариантных решений, вид которых определяется из теории групповых свойств дифференциальных уравнений [48, 63]. Наиболее распространенными типами инвариантных решений являются автомодельные решения и решения типа бегущих волн. Автомодельные решения позволяют дать качественную картину отдельных сторон исследуемых процессов. Следует отметить, что при учете большого числа физических эффектов класс автомодельных решений существенным образом ограничен. Однако несмотря на это их свойства зачастую характерны и для более общих случаев. Они могут дать достаточно широкую информацию о сложных нелинейных процессах и позволяют установить зависимости характерных величин от различных параметров задачи. Автомодельные решения представляют собой также хорошие тесты для отработки методов численного интегрирования. Сопоставление результатов расчетов с известными решениями позволяет судить о точности разностных схем, скорости сходимости и т. д. Поэтому построение тестовых решений, в том числе автомодельных, представляет собой необходимый элемент в общей программе конструирования численных методов. Следует подчеркнуть, что при выполнении [c.5]

Программное обеспечение решения систем уравнений. Для численного решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений и систем таких уравнений имеется достаточно большое число стандартных подпрограмм, реализующих различные одношаговые и многошаговые методы [15]. При применении этих подпрограмм гюльзователь должен составить подпрограмму, в которой производится вычисление правых частей конкретной системы уравнений, а также организовать вывод результатов — значений искомых функций u i при интересующих значениях аргумента Xj. Особенности использования стандартных подпрограмм разберем на примере подпрограммы R KGS из математического обеспечения ЕС ЭВМ, которая реализует схему Рунге—Кутта четвертого порядка для системы N обыкновенных дифференциальных уравнений с автоматическим выбором шага интегрирования. Пример применения этой подпрограммы приведен в следующем параграфе для решения задачи расчета нестационарного теплового режима системы тел. [c.41]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...