Komputerowe Wspomaganie Projektowania

Metody aproksymacyjnego rozwiązywania równań różniczkowych

Zapiszmy jeszcze raz równanie różniczkowe w ogólnej postaci wraz z jednorodnymi warunkami brzegowymi. Jednorodne warunki brzegowe to takie które są równe zero.

$$F(u(x)) = 0, \quad x \in \Omega=[a,b], \quad u(x=a) = 0 \qquad u(x=b) = 0$$

Przyjmijmy, że rozwiązanie równania różniczkowego jest w postaci:

$$u{'} = u{'}(x,a_1,a_2,...,a_3) = \sum_{i=1}^{n}a_i \cdot N_i(x)$$

Funkcje $N_i$ nazywamy funkcjami próbnymi. Funkcje te muszą spełniać warunki brzegowe. Problem redukuje się więc do trafnego wyboru funkcji próbnych i znalezienia parametrów $a_i$, $N_i$ = funkcje próbne, testowe, (eng. trial function)

Przyjmowane funkcje muszą być ciągłe i różniczkowalne do najwyższego rzędu występującego w całkowej formie równania. Różnicę między rozwiązaniem dokładnym a przybliżonym oznaczmy jako reziduum ( "reszta")

$$F(u{'}(x,a_i)) = R(x,a_i).$$

Rezidua $R$ zależą od $x$ oraz $a_i$. Jeżeli przyjęta aproksymacja prowadzi do $R = 0$ dla wszystkich punktów obszaru $\Omega$ to jest to wtedy rozwiązanie dokładne . W ogólności $R$ jest różne od zera, jakkolwiek w wybranych punktach obszaru $\Omega$ warunek ten może być spełniony.

Załóżmy, że rozwiązaniem naszego równania różniczkowego jest funkcja $y(x)$, która spełnia warunki brzegowe. Zakładamy dwie funkcje testowe, które spełniają te warunki brzegowe. Dobieramy współczynniki tych funkcji tak aby uzyskać najlepsze dopasowanie.

Metoda ważonych reziduów

Metody ważonych reziduów zakładają wyznaczenie nieznanych parametrów $a_i$ przez spełnienie określonego warunku:

$$\int_{\Omega}w(x) R(x,a_i) d\Omega = 0, \quad \text{dla} \quad i=1,2,...,n,$$

gdzie funkcja $w(x)$ jest tzw. funkcja wagowa. Różny wybór funkcji wagowych pozwala określa różne wersje tej metody.

Metoda punktu kolokacji

W metodzie punktu kolokacji role funkcji wagowych pełnią $w_i(x) = \delta(x-x_i)$, gdzie $\delta$ pełni funkcję delty Diraca, która jest zdefiniowana następująco:

$$\delta(x) = \infty \text{ dla } x=0, \qquad \delta(x) = 0 \text{ dla } x \neq 0, \qquad \int_{-\infty}^{\infty} \delta(x) dx = 1$$
Wizualizacja graficzna delty Diracka jako granicy rozkłau normalnego przy parametrze $a$ dążącym do nieskończoności.

Warunek z użyciem tej wagi wygląda następująco

$$\int_{\Omega}\delta(x-x_i) R(x,a_i) d\Omega = 0, \quad \text{dla} \quad \, i=1,2,...,n,$$

Formułując ten warunek w $n$ punktach $x_i$ , otrzymujemy układ równań algebraicznych, z którego wyznaczymy niewiadome $a_i$.

Metoda podobszarów kolokacji

Funkcje wagi w tej metodzie dobiera się w taki sposób, że ich wartości są równe $1$ w danej części obszaru , natomiast na pozostałej części obszaru $\Omega$ są równe zeru. Podobszarów kolokacji definiuje się tyle, ile jest przyjętych funkcji próbnych.

Podział obszaru $\Omega$ na trzy podobszary $\Omega_1$, $\Omega_2$ oraz $\Omega_3$. W danym podprzedziale wartość funkcji wagowej jest równa $1$, natomiast poza nim wartość funkcji wagowej jest równa $0$.

Funkcje wag w poszczególnych podobszarach możemy zapisać jako

$$w_1(x)=\begin{cases}1,& x\in\Omega_1\\0,& x\not\in \Omega_1\end{cases}$$ $$w_2(x)=\begin{cases}1,& x\in\Omega_2\\0,& x\not\in \Omega_2\end{cases}$$ $$w_3(x)=\begin{cases}1,& x\in\Omega_3\\0,& x\not\in \Omega_3\end{cases}$$

Metoda najmniejszych kwadratów

Metoda najmniejszych kwadratów polega na zminimalizowaniu wyrażenia

$$I = \int_{\Omega}R^2(x,a_i) d\Omega.$$

Aby wartość $I$ była minimalna ze względu na nieznane parametry $a_i$ dokonujemy różniczkowania po tych parametrach i wynik przyrównujemy do zera. Otrzymujemy następujący układ równań

$$\pp{I}{a_1} = \pp{}{a_1}\int_{\Omega} R^2 dx = \int_{\Omega}\pp{}{a_1} R^2 dx = \int_{\Omega} R \pp{R}{a_1} dx = 0$$ $$\pp{I}{a_2} = \pp{}{a_2}\int_{\Omega} R^2 dx = \int_{\Omega}\pp{}{a_2} R^2 dx = \int_{\Omega} R \pp{R}{a_2} dx = 0\vdots$$ $$\pp{I}{a_n} = \pp{}{a_n}\int_{\Omega} R^2 dx = \int_{\Omega}\pp{}{a_n} R^2 dx = \int_{\Omega} R \pp{R}{a_n} dx = 0$$

Porównując otrzymane równania z ogólnym równanie metody ważonych reziduów widać, że role funkcji wagowych pełnią pochodne reziduów

$$w_i(x) = \pp{R}{a_i}, \quad \text{dla} \quad i=1,2,...,n$$

Metoda Galerkina

Metoda Galerkina zakłada, że rolę funkcji wagowych pełnią przyjmowane funkcja próbne a więc, że $w_i(x)=N_i(x)$: Ogólne równanie tej metody może zapisać jako

$$\int_{\Omega}N_i(x)R(x,a_i) d\Omega = 0 \qquad \text{dla} \quad i=1,2,...,n.$$

Dostajemy $n$ równań z których jesteśmy wstanie wyliczyć nieznane współczynniki $a_i$.

Metoda wariacyjna Rayleigha-Ritza

Funkcjonał jako analogia do funkcji. Argumentem funkcjonału są są funkcje a zbiorem wartości liczby rzeczywiste.

$$\mathcal{R} \rightarrow f(x) \rightarrow \mathcal{R},\qquad f(x) \rightarrow J(f(x)) \rightarrow \mathcal{R}$$

Typowy problem jednowymiarowego rachunku wariacyjnego polega na znalezieniu takiej funkcji $f(x)$, by zminimalizować bądź zmaksymalizować całkę:

$$I(u(x)) = \int_a^bF(u(x)) dx$$

gdzie $I$ jest funkcjonałem, funkcją której argumentem są funkcje. Problem minimalizacji możemy zapisać jako

$$\delta I(u(x)) = 0$$

czyli wariacja funkcjonału $I$ musi być równa zero. W metodzie Rayleigha-Ritza rozwiązanie przybliżane jest stosując następujące podstawienie

$$u(x) \approx u{'} = u{'}(x,a_1,a_2,...,a_3) = \sum_{i=1}^{n}a_i \cdot N_i(x)$$

Wstawiaj przybliżone rozwiązanie do funkcjonału możemy zapisać

$$I(T'(x)) = I(x, a_1, a_2,..., a_n)$$

Nasz funkcjonał zależny jest wiec od nieznanych współczynników.
Nieznany parametry są wyznaczane z następującego równania

$$\delta I = 0 =\pp{I}{a_1}\delta a_1 + \pp{I}{a_2}\delta a_2 + ,...,\pp{I}{a_n}\delta a_n.$$

Parametry $a_i$ są od siebie niezależne czyli każdy człon w równaniu musi być równy $0$. Dostajemy wiec układ równań na nieznane parametry

$$\pp{I}{a_i} = 0, \quad \text{dla} \quad i=1,2,...,n$$

Jak wyznaczyć funkcjonał dla danego równania różniczkowego

Sformułowanie słabe jest konstruowane w czterech krokach:
• Przemnożenie równania różniczkowego przez dowolną funkcję.
• Przecałkowanie wyniku po rozważanym obszarze $\Omega$.
• Całkowanie przez części z wykorzystaniem twierdzenia Greena-Gaussa w celu zredukowania pochodnych do minimalnego rzędu.
• Wprowadzenie do funkcjonału warunków brzegowych Neumanna.

Wyprowadźmy równanie słabe dla zagadnienia przepływu ciepła w pręcie

$$kA \cfrac{d^2T}{dx^2} + f(x) = 0, \quad 0\leq x \leq l$$

Mnożąc powyższe równanie stronami przez wariację $\delta T(x)$ poszukiwanej funkcji która jest dowolną funkcją ciągłą spełniającą warunki brzegowe dostajemy

$$kA \cfrac{d^2T}{dx^2}\delta T(x) + f(x)\delta T(x) \ = 0$$

Przecałkujmy równanie w zadanym przedziale

$$\int_0^l kA \cfrac{d^2T}{dx^2}\delta T(x) dx + \int_0^lf(x)\delta T(x)dx \ = 0$$

Całkując pierwszy składnik przez części dostajemy

$$\int_0^l kA \cfrac{d^2T}{dx^2}\delta T(x) dx = kA \cfrac{T(x)}{dx}\delta T(x)|_0^l - kA\int_0^l \cfrac{T(x)}{dx}\cfrac{\delta T(x)}{dx} dx$$

Wystawy go do naszego równani i przemnóżmy przez -1.

$$kA\int_0^l \cfrac{T(x)}{dx}\cfrac{\delta T(x)}{dx} dx - kA \cfrac{T(x)}{dx}\delta T(x)|_0^l - \int_0^l f(x) \delta T(x) dx = 0$$

Rozpiszmy granice całkowania

$$kA\int_0^l \cfrac{T(x)}{dx}\cfrac{\delta T(x)}{dx} dx - \int_0^lf(x) \delta T(x) dx + kA \cfrac{T(0)}{dx}\delta T(0) - kA \cfrac{T(l)}{dx}\delta T(l) = 0$$

Powyższą zależność nazywamy sformułowaniem słabym. Równanie to możemy zapisać jako wariacja pewnego funkcjonału $I$ czyli

$$\delta I(T) = 0$$

gdzie

$$I(T) = \int_0^l \left( \cfrac{1}{2}kA\cfrac{T(x)}{dx}\cfrac{T(x)}{dx} - f(x) T(x)\right) dx + kA \cfrac{T(0)}{dx}T(0) - kA \cfrac{T(l)}{dx}T(l)$$

Uwaga, w wzorze na funkcjonał dodaliśmy $1/2$ który wynika z obliczania wariacji funkcjonału, ($x^2->2x$). W przypadku rozciąganego pręta $I$ opisuje energię potencjalną belki. Pierwsza całka w powyższych funkcjonale oznacza energię odkształcenia, zaś pozostałe składniki wyrażają pracę (potencjał) sił zewnętrznych.