連續(xù)模型是指模型是連續(xù)函數(shù)的一類模型總稱,具體建模方法主要是微分方程建模。微分方程建模是數(shù)學(xué)建模的重要方法,因?yàn)樵S多實(shí)際問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述將導(dǎo)致求解微分方程的定解問(wèn)題。把形形色色的實(shí)際問(wèn)題化成微分方程的定解問(wèn)題,大體上可以按以下幾步:
1.根據(jù)實(shí)際要求確定要研究的量(自變量、未知函數(shù)、必要的參數(shù)等)并確定坐標(biāo)系。
2.找出這些量所滿足的基本規(guī)律(物理的、幾何的、化學(xué)的或生物學(xué)的等等)。
3.運(yùn)用這些規(guī)律列出方程和定解條件。
MATLAB 在微分模型建模過(guò)程中的主要作用是求解微分方程的解析解, 將微分方程轉(zhuǎn)化為一般的函數(shù)形式。 另外, 微分方程建模, 一定要做數(shù)值模擬, 即根據(jù)方程的表達(dá)形式, 給出變量間關(guān)系的圖形, 做數(shù)值模擬也需要用 MATLAB 來(lái)實(shí)現(xiàn)。
微分方程的形式多樣,微分方程的求解也是根據(jù)不同的形式采用不同的方法, 在建模比賽中, 常用的方法有三種:
1.用 dsolve 求解常見的微分方程解析解
2.用 ODE 家族的求解器求解數(shù)值解
3.使用專用的求解器求解
1.常規(guī)微分方程的求解
微分方程在 MATLAB 中固定的表達(dá)方式, 這些基本的表達(dá)方式如下表所示:
對(duì)于通常的微分方程, 一般需要先求解析解, 那么 dsolve 是首先考慮的求解器,因?yàn)閐solve 能夠求解解析解,其具體的用法如下:
[實(shí)例]求微分方程 xy'+y-e^x=0 在初始條件 y(1)=2e 下的特解,并畫出解函數(shù)的圖形.
求解本問(wèn)題的 Matlab 程序?yàn)椋?/p>
syms x y
y=dsolve('x*Dy+y-exp(x)=0','y(1)=2*exp(1)','x')
ezplot(y)
微分方程的特解為:y=1/x*exp(x)+1/x*exp (1) (Matlab格式),即 y=(e+e^x)/x ,此函數(shù)的圖形如圖 1:
圖1y關(guān)于x的函數(shù)圖象
2.ODE 家族求解器
如果微分方程的解析形式求解不出來(lái), 那么退而求其次的辦法是求解數(shù)值解,那么這個(gè)時(shí)候就需要用 ODE 家族的求解器求解微分方程的數(shù)值解啦。
因?yàn)闆]有一種算法可以有效地解決所有的 ODE 問(wèn)題,為此,MATLAB 提供了多種求解器,對(duì)于不同的 ODE 問(wèn)題,采用不同的 Solver。MATLAB 中常用的微分方程數(shù)值解的求解器及特點(diǎn)如下表所示。
要特別提醒的是:ode23、ode45 是極其常用的用來(lái)求解非剛性標(biāo)準(zhǔn)形式一階常微分方程(組)初值問(wèn)題解的 Matlab 的常用程序,其中:
ode23 采用龍格-庫(kù)塔2 階算法,用3 階公式作誤差估計(jì)來(lái)調(diào)節(jié)步長(zhǎng),具有低等的精度.
ode45 則采用龍格-庫(kù)塔4 階算法,用5 階公式作誤差估計(jì)來(lái)調(diào)節(jié)步長(zhǎng),具有中等的精度.
[實(shí)例]導(dǎo)彈追蹤問(wèn)題
設(shè)位于坐標(biāo)原點(diǎn)的甲艦向位于 x 軸上點(diǎn) A(1, 0) 處的乙艦發(fā)射導(dǎo)彈,導(dǎo)彈頭始終對(duì)準(zhǔn)乙艦。如果乙艦以最大的速度v0(是常數(shù))沿平行于 y 軸的直線行駛,導(dǎo)彈的速度是 5*v0,求導(dǎo)彈運(yùn)行的曲線方程,以及乙艦行駛多遠(yuǎn)時(shí),導(dǎo)彈將它擊中?
記導(dǎo)彈的速度為 w,乙艦的速率恒為v0。設(shè)時(shí)刻 t乙艦的坐標(biāo)為 (X(t),Y(t)),導(dǎo)彈的坐標(biāo)為 (x(t),y(t))。當(dāng)零時(shí)刻,(X(0),Y(0))=(1,0),(x(0),y(0))=(0,0),建立微分方程模型:
因乙艦以速度v0沿直線 x=1 運(yùn)動(dòng),設(shè)v0=1,w=5,X=1,Y=t,因此導(dǎo)彈運(yùn)動(dòng)軌跡的參數(shù)方程為:
MATLAB 求解數(shù)值解程序如下:
(1)定義方程的函數(shù)形式:
function dy=eq2(t,y)
dy=zeros(2,1);
dy(1)=5*(1-y(1))/sqrt((1-y(1))^2+(t-y(2))^2);
dy(2)=5*(t-y(2))/sqrt((1-y(1))^2+(t-y(2))^2);
(2)求解微分方程的數(shù)值解
t0=0,tf=0.21;
[t,y]=ode45('eq2',[t0 tf],[0 0]);
X=1;Y=00.21;plot(X,Y,'-')
plot(y(:,1),y(:,2),'*'),hold on
x=01; y=-5*(1-x).^(4/5)/8+5*(1-x).^(6/5)/12+5/24;
plot(x,y,'r')
3.專用求解器
對(duì)于復(fù)雜的微分方程模型的求解, 可以借助 MATLAB 偏微分方程工具箱中的專用求解器。以下將以一個(gè)實(shí)例來(lái)看看如何借助偏微分方程工具箱來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)微分方程的求解與數(shù)值仿真。
所研究的對(duì)象是一個(gè)二階波的方程:
這個(gè)時(shí)候要查看一下 MALTAB 中哪個(gè)函數(shù)能求解相類似的方程, solvepde 可以求解的方程形式為:
可以發(fā)現(xiàn)只要通過(guò)參數(shù)設(shè)定就可以將所要求解的方程轉(zhuǎn)化成這種標(biāo)準(zhǔn)形式。
具體求解步驟如下:
(1) 設(shè)置參數(shù)
c = 1;
a = 0;
f = 0;
m = 1;
(2) 定義波的空間位置
numberOfPDE = 1;
model = createpde(numberOfPDE);
geometryFromEdges(model,@squareg);
pdegplot(model,'EdgeLabels','on');
ylim([-1.1 1.1]);
axis equal
title'Geometry With Edge Labels Displayed';
xlabel x
ylabel y
(3) 定義微分方程模型的系數(shù)和邊界條件
specifyCoefficients(model,'m',m,'d',0,'c',c,'a',a,'f',f);
applyBoundaryCondition(model,'dirichlet','Edge',[2,4],'u',0);
applyBoundaryCondition(model,'neumann','Edge',([1 3]),'g',0);
(4)定義該問(wèn)題的有限元網(wǎng)格
generateMesh(model);
figure
pdemesh(model);
ylim([-1.1 1.1]);
axis equal
xlabel x
ylabel y
(5)定義初始條件
u0 = @(location) atan(cos(pi/2*location.x));
ut0 = @(location) 3*sin(pi*location.x).*exp(sin(pi/2*location.y));
setInitialConditions(model,u0,ut0);
(6)方程的求解
n = 31;% 求解次數(shù)
tlist = linspace(0,5,n);
model.SolverOptions.ReportStatistics ='on';
result = solvepde(model,tlist);
u = result.NodalSolution;
(7)模型的數(shù)值仿真
figure
umax = max(max(u));
umin = min(min(u));
for i = 1:n
pdeplot(model,'XYData',u(:,i),'ZData',u(:,i),'ZStyle','continuous',...
'Mesh','off','XYGrid','on','ColorBar','off');
axis([-1 1 -1 1 umin umax]);
caxis([umin umax]);
xlabel x
ylabel y
zlabel u
M(i) = getframe;
end
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