Végeselem modellezés alapjai 1. óra

Hasonló dokumentumok
Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II.

Ipari matematika 2. gyakorlófeladatok

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok április Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját!

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Parciális dierenciálegyenletek

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi

12. Mikor nevezünk egy részhalmazt nyíltnak, illetve zártnak a valós számok körében?

MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK

2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve trigonometrikus alakban vannak megadva?

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

Utolsó el adás. Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék, Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás / 20

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

Hajlított tartó elmozdulásmez jének meghatározása Ritz-módszerrel

Végeselem analízis. 1. el adás

Határozott integrál és alkalmazásai

(!), {z C z z 0 < R} K (K: konv. tart.) lim cn+1

Lineáris egyenletrendszerek

Határozatlan integrál (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Matematika II. 1 sin xdx =, 1 cos xdx =, 1 + x 2 dx =

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA II.

y + a y + b y = r(x),

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Matematika II képletek. 1 sin xdx =, cos 2 x dx = sh 2 x dx = 1 + x 2 dx = 1 x. cos xdx =,

Matematika I. Vektorok, egyenesek, síkok

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

sin x = cos x =? sin x = dx =? dx = cos x =? g) Adja meg a helyettesítéses integrálás szabályát határozott integrálokra vonatkozóan!

Tartalomjegyzék. Typotex Kiadó, 2010

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

Eddig csak a polinom x-ben felvett értékét kerestük

Az egyenlőtlenség mindkét oldalát szorozzuk meg 4 16-al:

Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

Szélsőérték feladatok megoldása

Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar

Legkisebb négyzetek módszere, Spline interpoláció

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Lagrange-féle multiplikátor módszer és alkalmazása

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Feladatok a Diffrenciálegyenletek IV témakörhöz. 1. Határozzuk meg következő differenciálegyenletek általános megoldását a próba függvény módszerrel.

I. Fejezetek a klasszikus analízisből 3

{ } x x x y 1. MATEMATIKAI ÖSSZEFOGLALÓ. ( ) ( ) ( ) (a szorzás eredménye:vektor) 1.1. Vektorok közötti műveletek

4. Laplace transzformáció és alkalmazása

1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1

Gyakorlo feladatok a szobeli vizsgahoz

Matematika A1. 9. feladatsor. A derivált alkalmazásai. Függvény széls értékei

Pere Balázs október 20.

Diszkréten mintavételezett függvények

Differenciálegyenletek numerikus integrálása április 9.

NUMERIKUS MÓDSZEREK FARAGÓ ISTVÁN HORVÁTH RÓBERT. Ismertet Tartalomjegyzék Pályázati támogatás Gondozó

Határozatlan integrál, primitív függvény

3. el adás: Determinánsok

1. Parciális függvény, parciális derivált (ismétlés)

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

valós számot tartalmaz, mert az ilyen részhalmazon nem azonosság.

Integrálszámítás. a Matematika A1a-Analízis nevű tárgyhoz november

Trigonometria Megoldások. 1) Igazolja, hogy ha egy háromszög szögeire érvényes az alábbi összefüggés: sin : sin = cos + : cos +, ( ) ( )

Differenciálegyenletek

Gauss elimináció, LU felbontás

3. Lineáris differenciálegyenletek

Numerikus módszerek II. zárthelyi dolgozat, megoldások, 2014/15. I. félév, A. csoport. x 2. c = 3 5, s = 4

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Segédanyag az A3 tárgy gyakorlatához

Numerikus integrálás

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

YBL - SGYMMAT2012XA Matematika II.

Elektromágneses rendszerek modellezése és tervezése

1. Komplex függvények dierenciálhatósága, Cauchy-Riemann egyenletek. Hatványsorok, elemi függvények

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Numerikus integrálás április 20.

Differenciálegyenletek megoldása próbafüggvény-módszerrel

Matematika elméleti összefoglaló

Lineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 )

Sajátértékek és sajátvektorok. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István

Példatár Lineáris algebra és többváltozós függvények

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

A mikroskálájú modellek turbulencia peremfeltételeiről

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

Exponenciális és logaritmikus kifejezések Megoldások

12. előadás. Egyenletrendszerek, mátrixok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

1. Számsorok, hatványsorok, Taylor-sor, Fourier-sor

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Bevezetés a görbe vonalú geometriába

Lineáris algebra gyakorlat

Példa: Tartó lehajlásfüggvényének meghatározása végeselemes módszer segítségével

Normák, kondíciószám

Lineáris algebra numerikus módszerei

Feladatok megoldásokkal a 9. gyakorlathoz (Newton-Leibniz formula, közelítő integrálás, az integrálszámítás alkalmazásai 1.

y = y 0 exp (ax) Y (x) = exp (Ax)Y 0 A n x n 1 (n 1)! = A I + d exp (Ax) = A exp (Ax) exp (Ax)

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Kalkulus I. gyakorlat, megoldásvázlatok

(x + 1) sh x) (x 2 4) = cos(x 2 ) 2x, e cos x = e

Átírás:

Végeselem modellezés alapjai. óra Gyenge alak, Tesztfüggvény, Lagrange-féle alakfüggvény, Stiness mátrix Kivonat Az óra célja, hogy megismertesse a végeselem módszer (FEM) alkalmazását egy egyszer probléma, az D Poisson-egyenlet megoldását keresztül. Azért választjuk az D problémát, mert így elkerülhet a bonyolultabb 2D-3D geometriából adódó matematikai komplexitás, és a numerikus módszer lényegére tudunk fókuszálni. D Poisson egyenlet. ábra. Peremfeltételek és geometria (ɛ 0 ɛ r V ) = ρ E = V A feladat egy peremérték feladat (D boundary value problem - BVP), ahol egy inhomogén másodrend dierenciálegyenlet megoldását keressük, amelynek változója a V (x) potenciálfüggvény, miközben ismerjük a térfogatban a ρ forrástagot, a jobb oldali peremen a függvény értékét (Dirichlet-feltétel), a bal oldali peremene pedigg annak hely szerinti deriváltját, a térer sséget (Neumann-feltétel). (Ha ezek kombinációját ismerjük, akkor azt vegyes peremfeltételnek hívjuk.) Az egyszer számolás kedvéért legyen ɛ 0 ɛ r =, ρ =, d = 5.. Analitikus megoldás Peremértékek: A megoldást integrálással kapjuk: d 2 V = x [, 5] 2 V x=5 = 9, E = dv = 2 V (x) = x2 2 + Ax + B A peremértékek behelyettesítése után: V (x) = x2 2 + 3x + 3 2

2. A dierenciálegyenlet gyenge alakja 2. ábra. V (x) analitikus megoldása A legtöbb dierenciálegyenlet els vagy másodrend a zikában. A másodrend dierenciálegyenlet numerikus megoldásának stabilitásának feltétele, hogy a megoldás függvénynek elegend en simának kell lennie, hogy a második derivált mindenhol értelmezhet legyen. Ha pl. a peremeken az els deriváltnak (általában ez egy uxus vagy térer sség jelleg mennyiség) ugrása van, akkor a második derivált numerikusan nem számolható. A gyenge alak mögötti ötlet az, hogy hntegrálegyenletté alakítjuk a dierencálegyenletet, akkor magasabbrend deriváltak pontos meghatározása numerikus formulákkal feleslegessé válik. Ezáltal a megoldó rutinunk kevésbé lesz érzékeny a próbafüggvény simaságára, és gyorsabban konvergál majd a megoldáshoz. Er s alaknak hívjuk a diegyenlet eredeti alakját. Tökéletes Φ megoldás esetén a bal oldalra rendezett egyenletünk a tartomány minden pontjában nulla jobb oldalt eredményez. Nem tökéletes V megoldás esetén a bal oldalra rendezett egyenletünk nem nulla jobb oldalt eredményez. Ezt hívják reziduumnak (maradéktagnak). d 2 V 2 + = R (reziduum) Célunk olyan megoldásfüggvényt találni, amelyre a reziduum minimalis lesz min;l több helyen. Ha a 0-ra redukált egyenletünket integráljuk a teljes térfogatra, az egy "nagyon gyenge" feltételt jelent a megoldónknak. Ennek értelmében a reziduum átlagos értéke a teljes térfogatra egyenl nullával. ( d2 V 2 + ) = 0 Ennél szigorúbb feltételt úgy kaphatunk, ha pici tartományokra bontjuk a teljes tartományt, és ezekre külön-külön írjuk el a minimális reziduum feltétel teljesülését. Ennek gyakorlati megvalósítása a tesztfüggvényekkel lehetséges. A tesztfüggvények olyan függvények, amelyek csak egy sz k intervallumban vesznek fel nem nulla értéket ("háztet függvény"). A v tesztfüggvénnyel megszorozva az integrálegyenletünket, a minimális reziduum feltételünket csak egy sz k tartományra írjuk el. v ( d2 V 2 + ) = 0 2

3. ábra. A tesztfüggvény hatása A v tesztfüggvények teljes rendszerét alkalmazva az egész tartomány lefedhet. A tesztfüggvények másik el nye, hogy a parciális integrálást felhasználva, a megoldásfüggényünk kétszeres deriváltja egyszeressé redukálható, azáltal, hogy a tesztfüggvényre "dobjuk át" a deriválást: dv d 2 V 2 v(x) = v(x) x=5 dv x=5 v(x) dv(x) ) v(x) = dv v(x) dv dv(x) = v() + dv v(5) x=5 v(x) Deníció szerint a peremeken mindig a kifelé mutató uxusokat adjuk meg: Γ = n E = + dv (balra mutató vektor) Γ 2 = n E 2 = dv (jobbra mutató vektor) x=5 Ezt felhasználva írható: dv(x) ) v(x) = Γ v() Γ 2 v(5) Vagy, ahogy a COMSOL szereti, jobb oldalra rendezve: 0 = dv(x) ) + v(x) Γ v() Γ 2 v(5) 3. Lagrange-féle interpolációs polinomok Osszuk a tartományunkat 4 elemre (véges elem = innen kapta a nevét a módszer). Els rend polinomok (Lagrange interpolációs polinomok) segítségével minden elemben két tesztfüggvényt deniálhatunk, egy monoton csökken t és egy monoton növekv t. A 3

tesztfüggvények -et vesznek fel egy kitüntetett rácspontban, mndenhol máshol nulla az értékük. A potenciálfüggvény felírható a tesztfüggvények lineáris kombinációjával: V (x) a L Ψ L (x) + a R Ψ R (x) + L Ψ 2L (x) + 4. ábra. Lagrange-féle interpolációs polinomok Az a L,a R,L együtthatókat úgy állítjuk be, hogy a V (x) a rácspontokban folytonos legyen: 5. ábra. Az együtthatók illesztése után a közelít megoldásfüggvény (cián) folytonos a = a L = a R = L a 3 = R = a 3L a 4 = a 3R = a 4L Így kapjuk a Φ háztet alakú tesztfüggvényeket. Ezeket felhasználva kapjuk: a 5 = a 4R = a 5L V (x) Φ i (x) i= dv (x) i= 4

6. ábra. A közelít megoldásfüggvény (cián) kifejtése a háztet függvényekkel Ezt beírva a gyenge alakba: i=5 i= i= dv(x) dv(x) = 4. Ritz-Gallerkin módszer, Stiness mátrix v(x) = Γ v() Γ 2 v(5) v(x) Γ v() Γ 2 v(5) Az 5 db ismeretlen (a,, a 3, a 4, a 5 ) meghatározásához 5 db egyenletre van szükségünk. Ritz-Gallerkin módszer azt javasolja, hogy használjuk az Φ i (x) háztet függvényeket tesztfüggvényként az egyenletünkben. Ez összesen 5 különböz egyenletet eredményez: i=. i= dφ (x) = dφ 5(x) = dφ (x) dφ 2 (x) Φ (x) Γ Φ () Γ 2 Φ (5) Φ 5 (x) Γ Φ 5 () Γ 2 Φ 5 (5) { ha x [, 2] = 0 egyébként ha x [, 2] = ha x [2, 3] 0 egyébként dφ (x) dφ (x) = ; dφ 2 (x) dφ (x) = 5

Hasonlóan a többi függvényre kiszámolható. Az egyenletrendszer bal oldalára kapjuk: a 0 0 0 a a + 2 a 3 + 2a 3 a 4 a 3 + 2a 4 a 5 = 2 0 0 0 2 0 0 0 2 a 3 = a 4 + a 5 0 0 0 a 4 a 5.5 0.5 Γ 2 Ez az ún. "stiness" együttható mátrix M s és a jobb oldalon "load" vektor. A stiness mátrix determinánsa nulla, ami ezt jelenti, hogy összefügg egyenleteink vannak, egyel re nincs egyértlem megoldása az egyenletnek. Ez azért van, mert csak a uxusokkal deniáltuk egyel re a peremfeltételeket, és nem használtuk fel a rögzített peremfeltételt. Mindjárt látni fogjuk, hogy ez csökkenti majd a stiness mátrix méretét, azáltal határozottá válik majd az egyenletrendszerünk.. 5. Megoldás Dirichlet peremfeltétel alkalmazásával a) Dirichlet er s feltétel alkalmazása (COMSOL: pointwise constraint) V x=5 = 9 = Φ i (x) x=5 = 9 = a 5 = 9 i= Ezzel az utolsó sort és oszlopot kivehejük a stines mátrixból, és a többi együttható mostmár egyértelm en kiszámolható. Az ismert a 5 együttható értékét be kell írnunk a jobb oldali oszlopvektorba. 0 0 2 0 0 2 0 0 2 a a 3 a 4 = A megoldást az inverz mátrix-al való szorzás után kapjuk: a 9 a 3 a 4 = 0.5 0.5 a 5 9.5 9 b) Dirichlet gyenge feltétel Lagrange-féle multiplikátor alkalmazásával (COMSOL: weak contribution) A Dirichlet feltételt egy újabb tesztfügvénnyel (lm) vesszük gyelembe: ( ) dv v(x) = Γ v() Γ 2 v(5) lm (V x=5 9) dv(x) dv(x) v(x) ) = Γ v() Γ 2 v(5) lm (a 5 9) lm egy új ismeretlen, uxus jelleg mennyiségnek tekinthet. A tesztfüggvényekbe a táblázatban látható behellyetesítéseket alkalmazva, összesen 6 db egyenletet kapunk: 6

0 0 0 0 a.5 2 0 0 0 0 2 0 0 0 0 2 0 a 3 a 4 = 0 0 0 a 5 0.5 0 0 0 0 0 Γ 2 9 A megoldást az inverz mátrix-al való szorzás után kapjuk: a 9 0.5 a 3 a 4 = 0.5 a 5 9 Γ 2 2 7. ábra. Analitikus és numerikus megoldás 7