Решение Semilinear DAE System

Этот рабочий процесс является альтернативным рабочим процессом для решения полулинейных дифференциальных алгебраических уравнений (ДАУ), используемых только если reduceDAEIndex сбой в стандартном рабочем процессе с предупреждающим сообщением: The index of the reduced DAEs is larger than 1. [daetools::reduceDAEIndex]. Для стандартного рабочего процесса см. Решение дифференциальных алгебраических уравнений (ДАУ).

Завершите шаги 1 и 2 в Solve Differential Algebraic Equations (ДАУ), прежде чем начинать другие шаги. Затем, на шаге 3, если reduceDAEIndex fails, уменьшить дифференциальный индекс используя reduceDAEToODE. Преимущество reduceDAEToODE заключается в том, что она надежно снижает полунедельные ДАУ до ОДУ (ДАУ индекса 0). Однако эта функция медленнее и работает только на полумесячных системах ДАУ. reduceDAEToODE может завершиться неуспешно, если система не является полулинейной.

Чтобы решить систему ДАУ, выполните эти шаги.

Шаг 1. Задайте уравнения и переменные

Система уравнений ДАУ:

md2xdt2=T(t)x(t)rmd2ydt2=T(t)y(t)r-mgx(t)2+y(t)2=r2

Задайте независимые переменные и переменные состояния при помощи syms.

syms x(t) y(t) T(t) m r g

Задайте уравнения при помощи оператора = =.

eqn1 = m*diff(x(t), 2) == T(t)/r*x(t);
eqn2 = m*diff(y(t), 2) == T(t)/r*y(t) - m*g;
eqn3 = x(t)^2 + y(t)^2 == r^2;
eqns = [eqn1 eqn2 eqn3];

Поместите переменные состояния в вектор-столбец. Сохраните количество исходных переменных для ссылки.

vars = [x(t); y(t); T(t)];
origVars = length(vars);

Шаг 2. Уменьшите дифференциальный порядок

Дифференциальный порядок системы ДАУ является самым высоким дифференциальным порядком ее уравнений. Чтобы решить ДАУ с помощью MATLAB, дифференциальный порядок должен быть уменьшен до 1. Здесь первое и второе уравнения имеют производные второго порядка x(t) и y(t). Таким образом, дифференциальный порядок 2.

Сведите систему к системе первого порядка при помощи reduceDifferentialOrder. The reduceDifferentialOrder функция заменяет производные новыми переменными, такими как Dxt(t) и Dyt(t). Правая сторона выражений в eqns является 0.

[eqns,vars] = reduceDifferentialOrder(eqns,vars)
eqns = 

(mt Dxt(t)-T(t)x(t)rgm+mt Dyt(t)-T(t)y(t)r-r2+x(t)2+y(t)2Dxt(t)-t x(t)Dyt(t)-t y(t))[m * diff (Dxt (t), t) - (T (t) * x (t) )/r; g * m + m * diff (Dyt (t), t) - (T (t) * y (t) )/r; - r ^ 2 + x (t) ^ 2 + y (t) ^ 2; Dxt (t) - diff (x (t), t); Dyt (t) - diff (y (t), t)]

vars = 

(x(t)y(t)T(t)Dxt(t)Dyt(t))[x (t); y (t); T (t); Dxt (t); Краситель (t)]

Шаг 3. Уменьшите дифференциальный индекс с reduceDAEToODE

Чтобы уменьшить дифференциальный индекс ДАУ, описываемых eqns и vars, использовать reduceDAEToODE. Чтобы уменьшить индекс, reduceDAEToODE добавляет новые переменные и уравнения в систему. reduceDAEToODE также возвращает ограничения, которые являются условиями, которые помогают найти начальные значения, чтобы гарантировать, что получившиеся ОДУ равны исходным ДАУ.

[ODEs,constraints] = reduceDAEToODE(eqns,vars)
ODEs = 

(Dxt(t)-t x(t)Dyt(t)-t y(t)mt Dxt(t)-T(t)x(t)rmt Dyt(t)-T(t)y(t)-gmrr-4T(t)y(t)-2gmrt y(t)-2x(t)2+2y(t)2t T(t)-4T(t)x(t)t x(t)-4mrDxt(t)t Dxt(t)-4mrDyt(t)t Dyt(t))[Dxt (t) - diff (x (t), t); Dyt (t) - diff (y (t), t); m * diff (Dxt (t), t) - (T (t) * x (t) )/r; m * diff (Dyt (t), t) - (T (t) * y (t) - g * m * r )/r; - (4 * T (t) * y (t) - 2 * g * m * r) * diff (y (t), t) - (2 * x (t) ^ 2 + 2 * y (t) ^ 2) * diff (t (t)

constraints = 

(-2mrDxt(t)2-2mrDyt(t)2-2T(t)x(t)2-2T(t)y(t)2+2gmry(t)r2-x(t)2-y(t)22Dxt(t)x(t)+2Dyt(t)y(t))[- 2 * m * r * Dxt (t) ^ 2 - 2 * m * r * Dyt (t) ^ 2 - 2 * T (t) * x (t) ^ 2 - 2 * T (t) * y (t) ^ 2 + 2 * g * m * r * y (t); r ^ 2 - x (t) ^ 2 - y (t) ^ 2; 2 * Dxt (t) * x (t) + 2 * Dyt (t) * y (t)]

Шаг 4. ОДУ в указатели на функции для ode15s и ode23t

Из выхода reduceDAEToODE, у вас есть вектор уравнений в ODEs и вектор переменных в vars. Как использовать ode15s или ode23t, вам нужно два указателя на функцию: один, представляющая большая матрица ОДУ системы, и другой, представляющий вектор, содержащий правые стороны большой матрицы уравнений. Эти указатели на функцию являются эквивалентным матричным представлением системы ODE, где M (t, y (t)) y "(t) = f (t, y (t)).

Найдите эти указатели на функцию при помощи massMatrixForm для получения большой матрицы massM (M в уравнении) и правую сторону f.

[massM,f] = massMatrixForm(ODEs,vars)
massM = 

(-100000-1000000m00000m-4T(t)x(t)2gmr-4T(t)y(t)-2x(t)2-2y(t)2-4mrDxt(t)-4mrDyt(t))[-sym (1), sym (0), sym (0), sym (0), sym (0); sym (0), -sym (1), sym (0), sym (0), sym (0); sym (0), sym (0), sym (0), m, sym (0); sym (0), sym (0), sym (0), sym (0), m; -4 * T (t) * x (t), 2 * g * m * r - 4 * T (t) * y (t), - 2 * x (t) ^ 2 - 2 * y (t) ^ 2, -4 * m * r * Dxt (t), -4 * m

f = 

(-Dxt(t)-Dyt(t)T(t)x(t)rT(t)y(t)-gmrr0)[-Dxt (t); -Dyt (t); (T (t) * x (t) )/r; (T (t) * y (t) - g * m * r )/r; sym (0)]

Уравнения в ODEs может содержать символьные параметры, которые не заданы в векторе переменных vars. Найдите эти параметры при помощи setdiff на выходе symvar от ODEs и vars.

pODEs = symvar(ODEs);
pvars = symvar(vars);
extraParams = setdiff(pODEs, pvars)
extraParams = (gmr)[g, m, r]

Дополнительные параметры, которые вы должны задать, это масса m, радиус r, и ускорение свободного падения g.

Преобразование massM и f для указателей на функцию с помощью odeFunction. Задайте дополнительные символьные параметры в качестве дополнительных входов для odeFunction.

massM = odeFunction(massM, vars, m, r, g);
f = odeFunction(f, vars, m, r, g);

Остальная часть рабочего процесса является чисто числовой. Установите значения параметров и замените значения параметров в DAEs и constraints.

m = 1;
r = 1;
g = 9.81;
ODEsNumeric = subs(ODEs);
constraintsNumeric = subs(constraints);

Создайте указатель на функцию, подходящий для входа в ode15s или ode23s.

M = @(t,Y) massM(t,Y,m,r,g);
F = @(t,Y) f(t,Y,m,r,g);

Шаг 5. Начальные условия для ode15s и ode23t

Решатели требуют начальных значений для всех переменных в указателе на функцию. Найдите начальные значения, которые удовлетворяют уравнениям при помощи MATLAB ® decic функция. The decic принимает догадки (которые могут не удовлетворять уравнениям) для начальных условий и пытается найти удовлетворительные начальные условия, используя эти догадки. decic может потерпеть неудачу, в этом случае необходимо вручную задать согласованные начальные значения для вашей задачи.

Сначала проверьте переменные в vars.

vars
vars = 

(x(t)y(t)T(t)Dxt(t)Dyt(t))[x (t); y (t); T (t); Dxt (t); Краситель (t)]

Здесь, Dxt(t) является первой производной x(t)и так далее. В 5 5 переменных-by- 1 вектор. Поэтому догадки для начальных значений переменных и их производных также должны быть 5-by- 1 векторы.

Предположим, что начальное угловое перемещение маятника составляет 30 ° или pi/6, и источник координат находится в точке подвеса маятника. Учитывая, что мы использовали радиус r от 1, начальное горизонтальное положение x(t) является r*sin(pi/6). Начальное вертикальное положение y(t) является -r*cos(pi/6). Задайте эти начальные значения переменных в векторе y0est.

Произвольно установите начальные значения остальных переменных и их производных в 0. Это плохие догадки. Однако их достаточно для этой проблемы. В вашей задаче, если decic ошибки, затем предоставьте лучшие догадки и обратитесь к decic страница.

y0est = [r*sin(pi/6); -r*cos(pi/6); 0; 0; 0];
yp0est = zeros(5,1);

Создайте набор опций, содержащий большую матрицу M системы и определяет числовые допуски для численного поиска.

opt = odeset('Mass', M, 'RelTol', 10.0^(-7), 'AbsTol' , 10.0^(-7));

Найти начальные значения, сопоставимые с системой ОДУ и с алгебраическими ограничениями, используя decic. Значение параметра [1,0,0,0,1] в этом вызове функции фиксирует первый и последний элемент в y0est, так что decic не изменяет их во время численного поиска. Здесь это исправление необходимо для обеспечения decic находит удовлетворительные начальные условия.

[y0, yp0] = decic(ODEsNumeric, vars, constraintsNumeric, 0,...
                y0est, [1,0,0,0,1], yp0est, opt)
y0 = 5×1

    0.5000
   -0.8660
   -8.4957
         0
         0

yp0 = 5×1

         0
         0
         0
   -4.2479
   -2.4525

Теперь создайте набор опций, содержащий большую матрицу M системы и вектор yp0 допустимых начальных значений для производных. Вы будете использовать этот набор опций при решении системы.

opt = odeset(opt, 'InitialSlope', yp0);

Шаг 6. Решение системы ОДУ с ode15s или ode23t

Решите систему, интегрирующуюся за временной промежуток 0t0.5. Добавить на график линии сетки и легенду. Использование ode23s путем замены ode15s с ode23s.

[tSol,ySol] = ode15s(F, [0, 0.5], y0, opt);
plot(tSol,ySol(:,1:origVars),'-o')

for k = 1:origVars
  S{k} = char(vars(k));
end

legend(S, 'Location', 'Best')
grid on

Figure contains an axes. The axes contains 3 objects of type line. These objects represent x(t), y(t), T(t).

Решить систему для различных значений параметров путем установки нового значения и регенерации указателя на функцию и начальных условий.

Задайте r на 2 и повторите шаги.

r = 2;

ODEsNumeric = subs(ODEs);
constraintsNumeric = subs(constraints);
M = @(t,Y) massM(t,Y,m,r,g);
F = @(t,Y) f(t,Y,m,r,g);

y0est = [r*sin(pi/6); -r*cos(pi/6); 0; 0; 0];
opt = odeset('Mass', M, 'RelTol', 10.0^(-7), 'AbsTol' , 10.0^(-7));
[y0, yp0] = decic(ODEsNumeric, vars, constraintsNumeric, 0,...
		 y0est, [1,0,0,0,1], yp0est, opt);

opt = odeset(opt, 'InitialSlope', yp0);

Решить систему для нового значения параметров.

[tSol,ySol] = ode15s(F, [0, 0.5], y0, opt);
plot(tSol,ySol(:,1:origVars),'-o')

for k = 1:origVars
  S{k} = char(vars(k));
end

legend(S, 'Location', 'Best')
grid on

Figure contains an axes. The axes contains 3 objects of type line. These objects represent x(t), y(t), T(t).

См. также

| | | | | | | | | |

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте