background image

Metoda róŜnic skończonych

MRS została zaproponowana przez A. Thom’a w latach 

dwudziestych XX wieku, pod nazwą „metoda kwadratów”, 
dla  rozwiązania nieliniowego równania hydro-
dynamicznego.

Od tego czasu, metoda znalazła zastosowania w 

Od tego czasu, metoda znalazła zastosowania w 

rozwiązywaniu róŜnych problemów polowych.

Techniki róŜnic skończonych oparte są na przybliŜeniach, 

które pozwalają na zastąpienie równania róŜniczkowego 
przez równania róŜnic skończonych. Te przybliŜenia mają 
formę algebraiczną, wiąŜą  wartość zmiennej zaleŜnej w 
punkcie regionu rozwiązania z wartościami w kilku 
sąsiednich punktach.

background image

Rozwiązanie problemu metodą róŜnic skończonych zamyka się w 

trzech krokach:

(1) podzielenie regionu rozwiązania na siatkę węzłów,

(2) przybliŜenie danego równania róŜniczkowego przez 

równowaŜne równanie róŜnicowe, co opowiada zaleŜności 
zmiennej zaleŜnej w punkcie regionu rozwiązania od jej 
wartości w punktach sąsiednich,

(3) rozwiązywanie równań róŜnicowych podlegających określonym 

warunkom brzegowym i/lub warunkom początkowym. 

Szczegółowy sposób postępowania jest podyktowany przez naturę 

rozwiązywanego problemu, region rozwiązania , i warunki 
brzegowe.

background image

Najczęściej uŜywane wzory siatki dla problemów 
dwuwymiarowych

(a) prostokątna,

(b) skośna,

(b) skośna,

(c) trójkątna,

(d) kołowa.

background image

Dla danej funkcji f(x) moŜna
aproksymować jej pochodną
(nachylenie, lub tangens) w
punkcie P

Konstrukcja przybliŜenia (aproksymacji) danego 
równania róŜniczkowego róŜnicami skończonymi. 

przez nachylenie łuku PB 
dane przez formułę 
progresywnej róŜnicy 
funkcji

background image

lub przez nachylenie łuku 
AP dane przez formułę 
wstecznej róŜnicy funkcji

lub przez nachylenie łuku 
AB dane przez formułę 
centralnej róŜnicy funkcji

Drugą pochodną (x) w P moŜna aproksymować jako:

background image

Jakiekolwiek przybliŜenie wartości pochodnej przez dyskretny 
układ punktów nazywa się  przybliŜeniem róŜnicy skończonej.

czyli

Zaprezentowane interpretacja róŜnic skończonych jest raczej 
intuicyjna. Bardziej ogólne wyraŜenie moŜna uzyskać z rozwinięcia 

intuicyjna. Bardziej ogólne wyraŜenie moŜna uzyskać z rozwinięcia 
funkcji w szereg Taylor’a. 

background image

Dodając te równania otrzymamy:

gdzie O(

x)

4

jest błędem wprowadzonym przez obcięcie szeregu. 

Mówimy, Ŝe ten błąd jest rzędu (

x)

4

lub po prostu O(

x)

4

. Co 

oznacza, Ŝe O(

x)

4

jest nie większy niŜ (

x)

4

. Zakładając, Ŝe błąd 

ten jest pomijalny otrzymamy:

ten jest pomijalny otrzymamy:

Czyli taki sam wynik jak z rozwaŜań intuicyjnych.

background image

Odejmując rozwinięcia funkcji w szeregi, i pomijając wyraŜenia
rzędu (

x)

3

otrzymamy:

WyŜsze rzędy aproksymacji uzyskuje się przez uwzględnienie  większej 
liczby elementów szeregu. Nieskończona ilość elementów oznacza 

liczby elementów szeregu. Nieskończona ilość elementów oznacza 
wyraŜenie dokładne. Z powodów praktycznych szeregi są obcinane po 
wyraŜeniach rzędu drugiego. W kaŜdym rozwiązaniu dokonanym 
metodą róŜnic skończonych występuje taki błąd.

background image

Przykład zastosowania

background image

gdzie:
M

k

- moment siły w k-tym przekroju belki (obciąŜenie belki)

E - moduł Younga (materiał belki)

E - moduł Younga (materiał belki)
J

k

- moment bezwładności k-tym przekroju belki

x - skala podziału belki (przyjęta z góry)

background image

Zbadać ugięcie belki (rys)

gdzie:
a) dana belka
b) wykres momentów
c) ugięcie belki

background image

Z rys a) określamy wartość 
momentów w p. 1, 2,.....,5

Wyznaczamy równania 
róŜnicowe w p. 1, 2, 3, 4, 5 :

background image

Daje to następujący układ równań:

układ równań z niewiadomymi

background image

W postaci macierzowej:

background image

Rozwiązanie (np. za pomocą pakietu MatLab):

background image

Więc ostatecznie:

co jest wynikiem ścisłym
(zgodnym z obliczeniami analitycznymi)

Wniosek:

Dokonano

"prawidłowej"

dyskretyzacji belki - dobrano właściwą ilość punktów = 1....6.

background image

Stosując metodę róŜnic skończonych do znalezienia funkcji 

Φ

(x, t), 

dzielimy region rozwiązania w płaszczyźnie xna prostokąty lub 
siatki o bokach 

t.

Współrzędne x, t 
funkcja 

Φ

(x, t), w 

punkcie P:

background image

Aproksymacja pochodnych 

Φ

węźle i,j przez centralną róŜnicę 
funkcji:

background image

Ekwiwalentne równanie róŜnicowe

Równanie paraboliczne

Równanie dyfuzji

progresywna formuła róŜnicowa dla t

i centralna dla x

background image

Równanie hyperboliczne

Ekwiwalentne równanie róŜnicowe

Równanie falowe

background image

Równanie eliptyczne (Poisson’a)

Równanie dla węzła i,j

centralna formuła róŜnicowa

Gdy

równanie Laplace’a

background image

Schemat moŜna przedstawić symbolicznie :

(a) Aproksymacja drugiego rzędu, 

(b) Aproksymacja czwartego rzędu

background image

Otrzymujemy układ równań algebraicznych, którego macierz,
najczęściej, jest macierzą rzadką.

Powstaje

konieczność

stosowania

odpowiednich

technik

rozwiązywania takich układów równań zarówno ze względu na

błędy obliczeń jak równieŜ na ich szybkość, związaną głównie z

błędy obliczeń jak równieŜ na ich szybkość, związaną głównie z

wielkością pamięci MC.

background image

[A] macierz rzadka (ma wiele elementów zerowych)

[X] macierz kolumnowa nieznanych wartości (free nodes)

[B] macierz kolumnowa znanych wartości (fixed nodes)

Metoda pasmowa

[B] macierz kolumnowa znanych wartości (fixed nodes)

Rozwiązanie przez odwrócenie macierzy

lub eliminację Gaussa.

background image

Poza metodą pasmową do rozwiązania układu równań najczęściej stosuje się 
metody:
–iteracyjną (kolejnych przybliŜeń)
–nadrelaksacyjną
–przebiegania
–mieszaną (iteracji i przebiegania)

W metodzie iteracyjnej węzłom granicznym przypisujemy zadane wartości A

S

, a

pozostałym wartości dowolne (np. zerowe albo oczekiwane). Następnie korzystając
z uzyskanych zaleŜności obliczamy wartości w kaŜdym węźle, korzystając z
danych węzłów sąsiednich. Jest to pierwsze przybliŜenie. Następnie powtarzamy

danych węzłów sąsiednich. Jest to pierwsze przybliŜenie. Następnie powtarzamy
operację tyle razy, aŜ dla funkcji siatkowej A

h

w kaŜdym węźle uzyskamy zadaną

dokładność

( )

( )

ε

+

j

h

j

h

A

A

1

max

gdzie:  j = 1,2,3 ... numer kolejny iteracji

e - załoŜona dokładność

background image

Proces iteracji moŜna przyspieszyć stosując metodę nadrelaksacji tzn. zastępując 
równanie:

(

)

1

,

,

1

1

,

,

1

,

4

1

+

+

+

+

+

=

=

k

i

k

i

k

i

k

i

k

i

ś

r

A

A

A

A

A

A

( )

( )

( )

(

)

j

k

i

ś

r

j

k

i

j

k

i

A

A

r

A

A

,

,

1

,

+

=

+

równaniem

(

)

k

i

ś

r

k

i

k

i

A

A

r

A

A

,

,

,

+

=

gdzie - współczynnik relaksacji

Gdy = 1 metoda relaksacji jest równowaŜna metodzie iteracyjnej. Przyjęcie r>1 
(zwykle 1,1 - 1,3) uzyskujemy znaczne przyspieszenie redukcji błędu.
Za bardziej skuteczną od metody iteracyjnej uwaŜa się metodę przebiegania z 
wykorzystaniem tzw. schematu niejawnego.

background image

W rozwiązaniu numerycznym problemu 
fizycznego występują trzy rodzaje 
nieuniknionych błędów:

• błędy modelowania,

• błędy obcinania (dyskretyzacji)

• błędy zaokrągleń

KaŜdy z tych błędów obniŜa jakość 

KaŜdy z tych błędów obniŜa jakość 
rozwiązania.

Błędy modelowania wynikają z załoŜeń przyjętych w modelu 
matematycznym. Np. układ nieliniowy moŜe być  zamodelowany 
równaniem liniowym. 

background image

Błędy obcinania wynikają z obcięcia wyrazów nieskończonego
szeregu Taylora. Mogą być zmniejszone przez zmniejszenie
wymiarów siatki (h) lub uwzględnienie większej liczby wyrazów
szeregu (aproksymacja wyŜszych rzędów).

Błędy zaokrągleń wynikają z dokładności obliczeń komputera.
Mogą być zmniejszone przez zastosowanie arytmetyki liczb
podwójnej precyzji lub najlepiej, liczb całkowitych.

background image

Zalety metod róŜnicowych

1. Łatwa konstrukcja siatki, szczególnie prostokątnej,
2. Proste wzory dla siatki ze stałym krokiem,
3. Oszczędne w wymaganiach co do pamięci mc,
4. Łatwa organizacja algorytmu, proste zagęszczanie,

przez połowienie siatki i metody iteracyjne szybko zbieŜne
dzięki dobremu startowi,

5. MoŜna stosować do ośrodków niejednorodnych 

i anizotropowych  oraz do ośrodków nieliniowych.

background image

Wady metod róŜnicowych

1. Kłopoty z dopasowaniem siatki do obszaru,
2. Trudności z warunkami brzegowymi i związana z tym często

utrata dokładności,

3. Konieczność równomiernego podziału i związana z tym duŜa

liczba węzłów,

4. Poprawa dokładności obliczeń w zasadzie tylko przez 

4. Poprawa dokładności obliczeń w zasadzie tylko przez 

zagęszczenie podziału.