Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ “ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА”
Кафедра САПР
ЗВІТ
про виконання лабораторної роботи №5
на тему:
“ Розв’язування одновимірних крайових задач
методом скінченних елементів ”
з предмету:
“ Математичне моделювання в САПР ”
Мета роботи: ознайомитися з методом скінченних елементів у формі Гальоркіна, способом побудови слабкої варіаційної форми та отримати практичні навики застосування методу до розв’язання одновимірних крайових задач на прикладі задачі Штурма-Ліувілля для звичайного диференціального рівняння другого порядку.
ОСНОВНІ ТЕОРЕТИЧНІ ВІДОМОСТІ
З математичної точки зору метод скінченних елементів (МСЕ) можна розглядати як процес Гальоркіна з спеціальним вибором базисних функцій, кожна з яких має так званий скінченний носій, тобто відмінна від нуля тільки в деякій невеликій підобласті всієї області визначення вихідної задачі. В свою чергу, метод Гальоркіна можна трактувати як частковий випадок методу зважених нев’язок, в якому базисні та вагові функції співпадають.
МЕТОД ГАЛЬОРКІНА
На практиці можуть використовуватися різні системи вагових функцій , що породжує різні методи на основі зважених нев’язок. У методі Гальоркіна, який є найбільш популярним варіантом методу зважених нев’язок, за вагові функції вибираються самі базисні функції , тобто
.
Для граничних умов певного типу, належно вибираючи базисну функцію можна добитися взаємного скорочення інтегралів вздовж границі, що містять та її похідні. Ці граничні умови називаються природніми, а отримане в результаті такого перетворення рівняння називається слабким формулюванням методу Гальоркіна або слабкою формою рівняння Гальоркіна. Інша перевага слабкої форми полягає в тому, що на базисні функції накладаються слабші умови гладкості.
Очевидно, що в методі Гальоркіна ключовою проблемою є проблема вибору системи базисних функцій.
МЕТОД СКІНЧЕННИХ ЕЛЕМЕНТІВ
В основі МСЕ лежать дві фундаментальні ідеї:
вихідна область розбивається на ряд підобластей або елементів , що не перетинаються;
Базисні функції, що використовуються в процесі побудови апроксимації розв’язку крайової задачі (1)-(2) є кусково визначеними, тобто вони відмінні від нуля тільки на деяких елементах (про такі функції кажуть, що вони мають скінченний або фінітний носій, а самі функції так і називаються фінітні). Причому для різних елементів можуть використовуватися різні вирази для базисних функцій.
Можна виділити такі етапи розв’язання крайових задач за допомогою МСЕ:
дискретизація області визначення задачі, яка включає задання кількості, розмірів та геометричної форми СЕ;
побудова апроксимації невідомого розв’язку шляхом розкладу за базисними функціями та отримання слабкої форми системи рівнянь Гальоркіна;
побудова фінітних базисних функцій у вигляді кусково визначених поліномів певного порядку, який визначається потрібними умовами гладкості розв’язку;
підстановка базисних функцій у слабку форму і отримання результуючої СЛАР шляхом побудови локальних матриць на кожному елементі та їх асемблювання у глобальні матриці СЛАР;
врахування граничних умов;
розв’язання СЛАР та оцінка точності отриманого наближеного розв’язку.
ЛАБОРАТОРНЕ ЗАВДАННЯ
Ознайомитися з основними поняттями та етапами розв’язання крайових задач методом скінченних елементів.
Знайти розв’язок крайової задачі
,
, .
Індивідуальні завдання наведені в Додатку. Дослідити збіжність числового розв’язку при згущенні сітки.
Побудувати графіки функцій отриманого наближеного розв’язку та заданого точного розв’язку крайової задачі.
Оформити і здати звіт про виконання лабораторної роботи.
ІНДИВІДУАЛЬНЕ ЗАВДАННЯ (варіант 12)
№ з/п
12
-2
2
-1
1
Вміст документу MATHCAD
Результати виконання
Рис. 1. Результати обчислень
Аналіз результатів та висновки
Виконавши дану лабораторну роботу, я ознайомився із крайовими задачами, а також їх різновидами. Також я розглянув основні формули цих задач. При розв’язку завдання, я написав ряд команд в середовищі MathCad, використовуючи функції розв’язку задач такого роду. Я дослідив збіжність розв’язку при згущенні сітки.
Проаналізувавши результати виконання можна зробити наступні висновки: функції MathCad дозволяють вирішити за невеликий проміжок часу крайові задачі, що є досить корисним і ефективнішим.