タグ付けされた質問 「numerical-modelling」

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なぜODEの数値解は不安定な平衡から遠ざかるのですか?
二重振り子のようなシステムの動作をシミュレートしたいと思います。このシステムは2自由度のロボットマニピュレーターであり、作動しないため、重力の影響を受ける二重振り子のように動作します。二重振り子との唯一の主な違いは、2つの振り子が、質量中心に質量と慣性の特性を持つ2つの剛体で構成されていることです。 基本的ode45に、次のタイプのODEのシステムを解決するためにMatlabでプログラミングしました。 ⎡⎣⎢⎢⎢10000M110M1200100M120M22⎤⎦⎥⎥⎥⎡⎣⎢⎢⎢x˙1x˙2x˙3x˙4⎤⎦⎥⎥⎥=⎡⎣⎢⎢⎢x2−V1−G1x4−V2−G2⎤⎦⎥⎥⎥[10000M110M1200100M120M22][x˙1x˙2x˙3x˙4]=[x2−V1−G1x4−V2−G2] \left[ \begin{array}{cccc} 1 & 0 & 0 & 0\\ 0 & M_{11} & 0 & M_{12}\\ 0 & 0 & 1 & 0\\ 0 & M_{12} & 0 & M_{22} \end{array} \right] \left[ \begin{array}{c} \dot{x}_1\\ \dot{x}_2\\ \dot{x}_3\\ \dot{x}_4 \end{array} \right]= \left[ \begin{array}{c} x_2\\ -V_1-G_1\\ x_4\\ -V_2-G_2 \end{array} …

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CFDシミュレーションと現実的な海洋/大気モデルシミュレーションの違いは何ですか?
計算流体力学(CFD)の分野は、ナビエストークス方程式(またはそれらのいくつかの簡略化)を解くことに専念しています。CFD、海洋および大気モデルのサブセットは、現実的なアプリケーションのために同じ方程式を数値的に解きます。一般的なCFDアプローチと適用された現実的なケースの違いとトレードオフは何ですか?

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不連続ガラーキンスキームのCFL条件
私は、のタイプの保存則の線形システムの解決のためにADER-Discontinuous Galerkinスキームを実装し、CFL条件が非常に制限的であることを観察しました。参考文献では、時間ステップの上限を見つけることができます。ここで、はセルサイズ、は次元およびは多項式の最大次数です。∂tU+ A ∂バツU+ B ∂yU= 0∂tU+A∂xU+B∂yU=0\partial_t U + A \partial_x U + B \partial_y U=0 時間DNΔのT ≤ Hd(2 N+ 1 )λmは、XがΔt≤hd(2N+1)λmax\Delta t \leq \frac{h}{d(2N+1)\lambda_{max}}hhhdddNNN この問題を回避する方法はありますか?私はWENO-ADER有限ボリュームスキームを使用しており、CFLの制限ははるかに緩和されました。たとえば、5次のスキームでは、DGを使用する場合は0.04未満のCFLを課す必要がありますが、WENO-ADER FVスキームではCFL = 0.4を使用できます。 たとえば、計算空気力学(線形化オイラー方程式)または同様のアプリケーション(ガス力学、浅水域、電磁流体力学)で、ADER-FVではなくDGスキームを使用する理由は何ですか。スキームの全体的な計算コストは​​、はるかに低いタイムステップにもかかわらず、ADER-FVの計算コストと同じですか? これについての考えや提案は大歓迎です。

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ODE対DAE対ADE?
私がよく知っているODEと微分代数方程式(DAE)と代数微分方程式(ADE)の間で完全に混乱しています。それらは同じですが、名前が異なるだけですか、それらの主な違いは何ですか(それらの性質と解決方法)。よろしくお願いします
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