岩土工程数值分析读书报告

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一.岩土与数值分析

在很多岩土工程的实际问题中,例如档土墙、板桩、基础梁和板等工程,由于岩土的非均质、非线性的性状以及几何形状的任意性、不连续性等因素,在多数情况下不能获得解析解。最近二十多年来,随着电子计算机的迅速兴起,在岩土工程中,数值分析受到了极大的重视,各种数值方法在岩土工程中都得到了广泛地应用,而岩土工程中的各种复杂问题的解决又深化和丰富了数值分析的内容。

目前.在岩土工程的数值分析中,用的最为普遍的是有限元法和差分法,其他方法如边界元法正在兴起。变分法与加权余量法既可以独立地作为数值方法运用于土工实际问题的求解,又可作为推导前几种数值方法的手段。当数值分析中的差分法首先盛行于工程科学时,土工中的渗流及固结问题在四十年代后期也开始采用差分法成功地解决了某些实际问题,如土坝渗流及浸润线的求法、土坝及地基的固结等。五十年代及六十年代初,弹性地基上的梁与板以及板桩也用差分法来求解。六十年代,土石坝的静力问题用有限元法来求解。由于有限元解法的灵活性,使差分法在土工中的应用暂时趋丁停滞。进入七十年代之后,土石坝及高楼(包括地基)成功地使用有限无法解决了抗震分析。七十午代后期及八十年代,边界元法异军突起。这方法特别适宜于半无限域课题,这些是土力学及地基工程学科经常遇到的边界情况。近十年来,地基的静力及动力问题,例如桩基及强夯(即

动力固结)等,都使用边界元法得到了有效地解决。

岩土工程数值分析的方法有两类,一类方法是将土视为连续介质,随后又将其离散化,如有限单元法、有限差分法、边界单元法、有限元线法、无单元法以及各种方法的耦合。另一类计算方法是考虑岩土材料本身的不连续性,如裂缝及不同材料间界面的界面模型和界面单元的使用,离散元法(DEM),不连续变形分析(DDA),流形元法

(MEM),颗粒流(PFC)等数值计算方法迅速发展。

二.土的本构关系

材料的本构关系(constitutive relationship)是反映材料的力学性状的数学表达式,表示形式一般为应力-应变-时间的关系,也称为本构定律(constitutive law)、本构方程(constitutive equation),还可称为本构关系数学模型(mathematical model)简称为本构模型。

(一)土的弹性模型

在线弹性模型中,假定材料符合弹性力学规律,应力-应变关系式为:

{ } = [D]{ }

这里刚度矩阵称为弹性矩阵,由广义虎克定律

L,"~,1■- 1

J —V

式中包含了弹性模量和泊松比柑两个常数。。它们可以用另外两

个弹性常数,剪切模量G和体积模量K来代替。它们之间的关系为

E

3(1 2 )

如果弹性常数E、或G K为不变量,则应力与应变得关系为线性的;如果他们随应力状态而变,应力~应变关系就称为非线性的了。因此,对弹性非线性

模型来说,关系式是现成的,问题仅仅在于如何确定随应力变化的弹性常数。(二)修正剑桥模型

这是英国剑桥大学罗斯科(Roscoe)等人提出的用于正常固结或弱超固结粘土地模型。模型包含了如下假定:

1.屈服面在主应力空间是以空间对角线为轴的回转面,换句话仅仅随p、q 两个应力分量变化。

2.取塑性体积应变p v为硬化参数,研究孔隙比e随p、q的变化能反映塑性变形规律。

3.塑性变形符合相关联的流动法则。

4.在微小的荷载增量作用下,所损失的变性能,罗斯科最初假定为Mp s,同时假定弹性偏应变可略去不计,偏应变就等于塑性偏应变。

如今已经提出了大量的土体本构模型理论。例如,莫尔-库仑模型,邓肯—张双曲线模型,K-G模型,另外还有超弹性和次弹性模型,边界面模型,内时理论模型,在应变空间内建立屈服面的模型等,均各有特点。土体的变形规律是十分复杂的,要寻找一个简单实用,又能较全面地反映土体变形特点的本构模

型,还要做许多努力。

三.有限元法在土力学中的应用

有限元法是一种十分有效的数值分析方法。它有几个突出的优点:(1)可以用于解非线性问题,(2)易于处理非均质材料,各向异性材料,(3)能适应

各种复杂的边界条件。岩土材料恰恰存在这几方面的问题,因此很适宜采用有限元法。有限元法刚刚发展起来,就引起了岩土力学界的浓厚兴趣。1966电美国克技夫(Clough)和伍德沃德(Woodward)首先将有限无法应用于土力学,作了土坝的非线性分析。接着大批发土力学工作者从事这方面的研究取得巨大进展。在国内也是这样,1973 年河海大学和南京水科院开始作有限元法用于岩土工程的研究,接着发表了我国最早的有关论文。目前国内大型土石坝的设计已普遍应用有限元法,其它岩土工程问题对有限无法的应用也得到了推广。

本文主要介绍有限元法应用于土体所要考虑的问题。

(一) 有限元法简介

有限无法是将一个连续体结构,如图1(a)所示土坝,离散成有限个单元体,如图1(b),这些单元体在结点处互相铰结,把荷载简化到结点上,计算在外荷裁作用下各结点的位移,进而计算各单元的应力和应变。用离散体的解答近似地代替原连续体解答。当单元划分得足够密时,它与真实解是接近的。

应力变形关系,以三角形为例,图1( b )中单元体e 有三个结点i 、 j 、m 对平面变形问题,每个结点有x 和y 两个方向的结点力F x 和F y ,

也有两个方向的位移分量u 和v 。e 单元三个结点的位移分量共6个, 以矩阵表示为:

(3— 1)

相应的结点力分量为:

{F}=[ F ix ,F iy ,F jx ,F jy ,F mx , F my ]T

单元体内部任一点的位移,以{f}表示,包含u 、v 两个分

量,假定以某种函数形式与结点位移 e 相联系,

{f} = u = [N] e

(3 —

3) v

对于三角形单元,可假定u 和v 在单元内部随x 、y 坐标线 性变化。

u = a 1 + ax + a 3y

- v = a 4 + a §x + a 6y

」 (3 —

4) 在三个结点上的位移,也满足上式,将每个结点的坐标和位 移代入上式,三个结点有6个方程,可解得系数a 1, a 2,…a 6。

(3 — 2) 图

为了建立总体结构的荷载与位移的关系式,首先分析单元体内的

U m ,V m ]T

将它们表示成结点位移和结点坐标的函数,再代入(3 —4),可得:

(3 — 5)式也可写成

求得,并可进而求应变和应力。按土力学习惯应变和应力取压为正, 拉为负,则几何方程的符号规定便与弹性力学相反。

(3 — 8)

将(3 — 5)式代入,

xy 对三角形单元,[B ]=[B i ,B j ,B m ]

b 0

1

[B i ]= 2 0c i

(i,j,m) C i b 对四边形单元,[N ]和[B ]的形式不同,仍可用(3 — 9)式表示应变

和结点位移之间的关系 u = N i u

N u i

J ) N m u m - v =N i v i

N j V j N m V m (3 — 5) 式中

N i (a i b i X C i y)/2 (3 — 6) b i y i 系^数 a i x j y m X m y j , y m ! C i X j X

m X i

X j

X m

y i y j y m

{f}=

=[N] e = [IN i ,IN j ,IN m ] (3 — 7) 其中I 是二阶单位阵。 N 叫做形函数。

一旦结点上的位移确定,单元内部任一点的位移就可用

(3 — 7)式 }=

[B] e

(3 — 9)

(3 — 10)

进一步求应力为:

[D]可以为弹性矩阵,也可以为弹塑性矩阵。

设结构发生虚位移,e 单元结点的虚位移位 * e

,相应的虚应变

为 * 。由于单元之间只在结点处有力的联系,外荷也已简化移置到

结点上,因此单元体e 所受外力就是F e 。由虚功原理:

(3-12)

将 (3-9) , (3-11)代入,可得

eT

F = B D B dxdy [k]= B T D B dxdy F e

= [k] 对于整体结构上的任一点i ,建立平衡方程

F i = R i (3 —

15)

e

R i 为 i 结点上的外荷。上式表示 R i 与围绕 i 点的各单元在 i 点

上的结点力之和相平衡,由 (3—13)式,结点力又可以用结点位移来 表示,这样 (3—15)式可写成

[k in ] n = R i (3 — 16)

e n i,j,m

对每一个位移未知的结点, 都可写出这样的方程, 集合在一起为 方程组。

[K]{ } = {R}

(3 —

17) { }=[ D]{ }= [D] [B]

(3-11)

T dxdy (3-

13)

(3-

(3-13)

式中,[K]叫整体刚度矩阵,外荷{R}是已知的,[K]由单元刚度

矩阵形成,解此联列方程,可得各结点位移,进而可解各单元应变和

应力。

(二)非线性分析方法

非线性问题有两种:一是材料非线性,即材料的应力-应变关系是非线性的;一是几何非线性,即存在大变形,应变与位移的关系不呈线性,应变不仅包含位移对坐标的一阶导数,还要包含高阶导数。不管哪种非线性,推出的劲度矩阵都将随位移而变。

这是位移的非线性方程组。直接解这样的方程组是因难的,因此将其他为一系列的线性问题,用近似的方法求解。本文以材料非线性为例介绍几种非线性近似解法。

1.迭代法

迭代法是将荷裁一次施加于结构,不断地修正劲度或调整荷裁,来逐步接近真实解,而每次迭代作了一次线性有限元计算。迭代法又可分为割线迭代法,余量迭代法,初应力迭代法等。

这几种迭代法是对一般非线性材料而言的,至于用到土体,实际

上存在着困难:土体很难给出一个全量的应力应变模型,因为土体的变形,不仅决定于应力状态,还与加荷路径有关,某种应力状态并不能唯一地确定应变。三轴试验给出了一组全量的应力应变关系曲线,但它是沿某种特定的路径加荷的,不一定适用于其他加街路径。再说土样变形属于轴对称问题,而有限元法所要解的土坝、地基等通常属于平面变形问题。同样的应力状态在这两种变形条件

下必然对应不同的应变。因此把试验曲线,或者从试验曲线整理出来的应力全量与应

变全量的关系式,用来作为迭代收敛的依据,是不确当的

另外,还要说明的是,迭代不一定是收敛的。初应力和常刚度迭代,一般来说能收敛。但弹性常数如果选择不当也会使迭代收敛的很慢。还有,全量迭代的方法,在土体中用的很少。

2.增量法增量法是将全荷载分为若干级增量逐级施加,对于每一级增量,假定材料性质不变作有限元计算,解得位移,应变和应力的增量。累加起来就是所求解答。各级荷载之间.材料性质变化,弹性模量变化,以反映非线性的应力应变关系。这种方法实际上是用分段直线来逼近曲线。增量法又分为基本增量法,中点增量法,增量迭代法。

3.弹塑性分析土体的弹塑性本构模型,都是用增量形式来表示的。因此,计算方法也宜用增量法。

(三)土体非线性分析

土体非线性分析,一般来说,就是按前面所讲的非线性分析方法,选用适当地土体本构模型,进行有限元计算。此外,根据工程具体情况还要作一些处理。下面介绍常见的几种工程问题:

1.地基

在地基设计中须要解决的主要问题有:(1)基础和地基的接触压力,(2)地基应力分布,(3)地基变形、地面沉降,(4)地基承载力。传统的分析方法是把这些问题分割开来,作某些简化假定,把土看作完全弹性体或者完全塑性体,分别求解。有限元法,则把地基,基础,甚至上层结构,作为一个整体近

行计算。可以考虑上体的非线性弹塑性,也考虑地基、基础和上层结构的共同作用。在一次计算中就可将上述几方面的问题全部解答出来,它们之间本来存在的有机联系得到很好的反映。

地基问题的有限元计算将会遇到边界网格的处理问题。地基是半无限体,绘制有限元网格时,要从无限延伸的方向获取有限的为界。一般地说,截取的范围在深度方向要超过沉降计算深,向两侧网格图伸出的长度也大体与深度相当。截断边界上的位核可以假定完全约束,也可以假定在底部边界上坚向位移受约束而水平方向自由,两侧竖向边界的水平位移受约束而竖向位移自由。边界面上的位移本来很小,这样的处理对所要分析的主要部位的应力和变形不会有多大影响。

2.填土

填土工程如土坝、土堤、挡土结构后的填土等,在有限元计算中与地基有一个很大的不同,就是在施工逐级加荷过程中,不仅荷载不断增加,而且结构本身也在逐渐扩大,也就是填土体在加高。这就给计算提出了一系列须要处理的问题:

(1)计算网格要随施工过程而增加。

(2)新填土层的初始应力为0。

(3)新填土层完成时的应力,有两种计算方法:一是另其等于自重应力;二是新填土作为网格参加有限元计算。

4)填土逐级加高的计算位移,与填土体完全形成荷载突然施加所产生的位移是不同的。

3.开挖

工程上常常遇到深开挖,如深的基坑、坑道、埋管、隧道等。开挖后地基中的应力将发生变化。应用有限元法可以计算周围应力场的变化以及所发生的变形。

粗看起来,挖方和填方相反,只要在计算中将挖去土的重量移去,也就是给结构作用一个负的挖土重。但实际上并不那样简单。因为挖去的土原先承受了某种初始应力,除了竖向应力外,还受有侧向应力;即使竖向应力也未必等于挖土重,比如隧道中,挖土重不一定很大,但上覆压力可能是很大的。仅仅减去挖土重,不能使开挖面上的应力解除。有限元法模拟开挖,关键就在于使开挖面上的应力完全解除,成为应力自由面。

开挖也是逐层进行的。对于每一级开挖,要根据开挖前的应力,求出开挖面上部土对下部土体所作用的结点力,以 F 表示,给开挖面上的结点作用与此相反的结点荷载 F ,并将挖除的土体从结构中去掉,作有限元计算,就使开挖面成为应力自由面,所算得的地基内的位移场和应力场,就是所求解答。

土体非线性分析的发展,包含了两个方面:一是非线性分析方法本身的改进以及土体本构模型的改进;二是针对工程结概以尽可能符合实际结构条件和荷载条件的方法来模拟实际结构。上面仅仅列举了几种常见的主要工程问题。此外,加筋土问题,砂井问题以及其他具体问题都要作具体的分析,提出相应的计算方法。

数值计算方法学习心得

数值计算方法学习心得 ------一个代码的方法是很重要,一个算法的思想也很重要,但 在我看来,更重要的是解决问题的方法,就像爱因斯坦说的内容比 思维本身更重要。 我上去讲的那次其实做了挺充分的准备,程序的运行,pdf文档,算法公式的推导,程序伪代码,不过有一点缺陷的地方,很多细节 没有讲的很清楚吧,下来之后也是更清楚了这个问题。 然后一学期下来,总的来说,看其他同学的分享,我也学习到 许多东西,并非只是代码的方法,更多的是章胜同学的口才,攀忠 的排版,小冯的深入挖掘…都是对我而言比算法更加值得珍惜的东西,又骄傲地回想一下,曾同为一个项目组的我们也更加感到做项 目对自己发展的巨大帮助了。 同时从这些次的实验中我发现以前学到的很多知识都非常有用。 比如说,以前做项目的时候,项目导师一直要求对于要上传的 文件尽量用pdf格式,不管是ppt还是文档,这便算是对产权的一种 保护。 再比如代码分享,最基础的要求便是——其他人拿到你的代码 也能运行出来,其次是代码分享的规范性,像我们可以用轻量级Ubuntu Pastebin,以前做过一小段时间acm,集训队里对于代码的分享都是推荐用这个,像数值计算实验我觉得用这个也差不多了,其 次项目级代码还是推荐github(被微软收购了),它的又是可能更 多在于个人代码平台的搭建,当然像readme文档及必要的一些数据 集放在上面都更方便一些。

然后在实验中,发现debug能力的重要性,对于代码错误点的 正确分析,以及一些与他人交流的“正规”途径,讨论算法可能出 错的地方以及要注意的细节等,比如acm比赛都是以三人为一小组,讨论过后,讲了一遍会发现自己对算法理解更加深刻。 然后学习算法,做项目做算法一般的正常流程是看论文,尽量 看英文文献,一般就是第一手资料,然后根据论文对算法的描述, 就是如同课上的流程一样,对算法进一步理解,然后进行复现,最 后就是尝试自己改进。比如知网查询牛顿法相关论文,会找到大量 可以参考的文献。 最后的最后,想说一下,计算机专业的同学看这个数值分析, 不一定行云流水,但肯定不至于看不懂写不出来,所以我们还是要 提高自己的核心竞争力,就是利用我们的优势,对于这种算法方面 的编程,至少比他们用的更加熟练,至少面对一个问题,我们能思 考出对应问题的最佳算法是哪一个更合适解决问题。 附记: 对课程的一些小建议: 1. debug的能力不容忽视,比如给一个关于代码实现已知错误的代码给同学们,让同学们自己思考一下,然后分享各自的debug方法,一步一步的去修改代码,最后集全班的力量完成代码的debug,这往往更能提升同学们的代码能力。 2. 课堂上的效率其实是有点低的,可能会给学生带来一些负反馈,降低学习热情。 3. 总的来说还是从这门课程中学到许多东西。 数值分析学习心得体会

数值分析实验报告176453

实验报告 插值法 数学实验室 数值逼近 算法设计 级 ____________________________ 号 ____________________________ 名 _____________________________ 实验项目名称 实验室 所属课程名称 实验类型 实验日期

实验概述: 【实验目的及要求】 本次实验的目的是熟练《数值分析》第二章“插值法”的相关内容,掌握三种插 多项式插值,三次样条插值,拉格朗日插值,并比较三种插值方法的 优劣。 本次试验要求编写牛顿多项式插值,三次样条插值,拉格朗日插值的程序编码,并 去实现。 【实验原理】 《数值分析》第二章“插值法”的相关内容,包括:牛顿多项式插值,三次样条插值, 拉格朗日 插值的相应算法和相关性质。 【实验环境】(使用的软硬件) 软件: MATLAB 2012a 硬件: 电脑型号:联想 Lenovo 昭阳E46A 笔记本电脑 操作系统: Win dows 8专业版 处理器:In tel ( R Core ( TM i3 CPU M 350 @2.27GHz 2.27GHz 实验内容: 【实验方案设计】 第一步,将书上关于三种插值方法的内容转化成程序语言,用 MATLA B 现; 第二步,分别用牛顿多项式插值,三次样条插值,拉格朗日插值求解不同的问题。 【实验过程】(实验步骤、记录、数据、分析) 实验的主要步骤是:首先分析问题,根据分析设计 MATLA 程序,利用程序算出 问题答案,分析所得答案结果,再得出最后结论。 实验一: 已知函数在下列各点的值为 试用4次牛顿插值多项式 P 4( x )及三次样条函数 S ( x )(自然边界条件)对数据进行插值。 用图给出{( X i , y i ), X i =0.2+0.08i , i=0 , 1, 11, 10 } , P 4 ( x )及 S ( x )。 值方法:牛顿 在MATLAB 件中

数值分析实验报告1

实验一误差分析 实验1.1(病态问题) 实验目的:算法有“优”与“劣”之分,问题也有“好”与“坏”之别。对数值方法的研究而言,所谓坏问题就是问题本身对扰动敏感者,反之属于好问题。通过本实验可获得一个初步体会。 数值分析的大部分研究课题中,如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决,当然一般要付出一些代价(如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等)。 问题提出:考虑一个高次的代数多项式 显然该多项式的全部根为1,2,…,20共计20个,且每个根都是单重的。现考虑该多项式的一个扰动 其中ε(1.1)和(1.221,,,a a 的输出b ”和“poly ε。 (1(2 (3)写成展 关于α solve 来提高解的精确度,这需要用到将多项式转换为符号多项式的函数poly2sym,函数的具体使用方法可参考Matlab 的帮助。 实验过程: 程序: a=poly(1:20); rr=roots(a); forn=2:21 n form=1:9 ess=10^(-6-m);

ve=zeros(1,21); ve(n)=ess; r=roots(a+ve); -6-m s=max(abs(r-rr)) end end 利用符号函数:(思考题一)a=poly(1:20); y=poly2sym(a); rr=solve(y) n

很容易的得出对一个多次的代数多项式的其中某一项进行很小的扰动,对其多项式的根会有一定的扰动的,所以对于这类病态问题可以借助于MATLAB来进行问题的分析。 学号:06450210 姓名:万轩 实验二插值法

数值分析实验报告

数值分析实验报告 姓名:周茹 学号: 912113850115 专业:数学与应用数学 指导老师:李建良

线性方程组的数值实验 一、课题名字:求解双对角线性方程组 二、问题描述 考虑一种特殊的对角线元素不为零的双对角线性方程组(以n=7为例) ?????????? ?????? ? ???? ?d a d a d a d a d a d a d 766 55 44 3 32 211??????????????????????x x x x x x x 7654321=?????????? ? ???????????b b b b b b b 7654321 写出一般的n (奇数)阶方程组程序(不要用消元法,因为不用它可以十分方便的解出这个方程组) 。 三、摘要 本文提出解三对角矩阵的一种十分简便的方法——追赶法,该算法适用于任意三对角方程组的求解。 四、引言 对于一般给定的d Ax =,我们可以用高斯消去法求解。但是高斯消去法过程复杂繁琐。对于特殊的三对角矩阵,如果A 是不可约的弱对角占优矩阵,可以将A 分解为UL ,再运用追赶法求解。

五、计算公式(数学模型) 对于形如????? ?? ????? ??? ?---b a c b a c b a c b n n n n n 111 2 2 2 11... ... ...的三对角矩阵UL A =,容易验证U 、L 具有如下形式: ??????? ????? ??? ?=u a u a u a u n n U ...... 3 3 22 1 , ?? ????? ? ?? ??????=1 (1) 1132 1l l l L 比较UL A =两边元素,可以得到 ? ?? ??-== = l a b u u c l b u i i i i i i 111 i=2, 3, ... ,n 考虑三对角线系数矩阵的线性方程组 f Ax = 这里()T n x x x x ... 2 1 = ,()T n f f f f ... 2 1 = 令y Lx =,则有 f Uy = 于是有 ()?????-== --u y a f y u f y i i i i i 1 1 11 1 * i=2, 3, ... ,n 再根据y Lx =可得到

数值计算实验报告

(此文档为word格式,下载后您可任意编辑修改!) 2012级6班###(学号)计算机数值方法 实验报告成绩册 姓名:宋元台 学号: 成绩:

数值计算方法与算法实验报告 学期: 2014 至 2015 第 1 学期 2014年 12月1日课程名称: 数值计算方法与算法专业:信息与计算科学班级 12级5班 实验编号: 1实验项目Neton插值多项式指导教师:孙峪怀 姓名:宋元台学号:实验成绩: 一、实验目的及要求 实验目的: 掌握Newton插值多项式的算法,理解Newton插值多项式构造过程中基函数的继承特点,掌握差商表的计算特点。 实验要求: 1. 给出Newton插值算法 2. 用C语言实现算法 二、实验内容 三、实验步骤(该部分不够填写.请填写附页)

1.算法分析: 下面用伪码描述Newton插值多项式的算法: Step1 输入插值节点数n,插值点序列{x(i),f(i)},i=1,2,……,n,要计算的插值点x. Step2 形成差商表 for i=0 to n for j=n to i f(j)=((f(j)-f(j-1)(x(j)-x(j-1-i)); Step3 置初始值temp=1,newton=f(0) Step4 for i=1 to n temp=(x-x(i-1))*temp*由temp(k)=(x-x(k-1))*temp(k-1)形成 (x-x(0).....(x-x(i-1)* Newton=newton+temp*f(i); Step5 输出f(x)的近似数值newton(x)=newton. 2.用C语言实现算法的程序代码 #includeMAX_N) { printf("the input n is larger than MAX_N,please redefine the MAX_N.\n"); return 1; } if(n<=0) { printf("please input a number between 1 and %d.\n",MAX_N); return 1; } printf("now input the (x_i,y_i)i=0,...%d\n",n); for(i=0;i<=n;i++) { printf("please input x(%d) y(%d)\n",i,i);

岩土工程计算原理和方法

岩土工程数值计算原理与方法 随着计算机的计算速度和存储能力的飞速发展以及计算方法的日益完善,数值模拟方法已经成为研究未知领域的强有力的工具。在岩土工程计算与分析中数值计算原理与方法也发展很快。特别是有限元的发展,促进了岩土工程研究、工程预测、优化设计和计算机辅助设计等的发展。但在工程实际中使用数值计算原理与方法却存在一些问题:例如有些人因缺乏对有限元和工程性质的深入了解,而有限元的迅速发展给他们造成一种假象,认为它是万能的,可以处理几乎所有的岩土工程问题;同时他们又被有限元计算结果的精度所迷惑,不了解这些精确结果后面所隐藏的不确定性,也不了解这些数值方法所采用本构模型的局限性以及相应参数的不确定性;因这些不确定性导致数值计算原理与方法的预测结果与实际情况和实际经验相差很大,又由于部分人计算偏于保守,使得岩土工程师难以接受现代数值计算原理与方法。 1. 岩土工程数值计算原理与方法也具有两面性。 有些人偏向于用其进行岩土工程的分析计算的原因在于: (1)数值计算原理与方法能够做任何传统的分析方法所能做到的分析与计算,而且做得更多、更好。 (2)数值计算原理与方法能够给出复杂数学模型的解。因而能够从机理上预测工程性质,而不是统计和经验性的描述,这是一大优点;而简化或经验分析方法有时只能描述其表面或形式上(统计)的关系,缺乏物理机制的描述和探讨。 (3)该方法既能处理简单问题,也能处理复杂问题。 数值计算原理与方法难以被其他人接受的原因在于: (1)使用复杂,难以被很好的掌握。 (2)数值计算原理与方法本身的不确定性(指与精确的解析方法相比所产生的不确定性,特别是在岩土动力非线性问题中这种不确定性会很大)导致预测结果与工程实际不符。 (3)数值计算原理与方法所使用的物理模型或本构模型有局限性,难以反映实际情况,导致预测结果与工程实际不符。 (4)采用复杂模型要求较多的参数,而这些参数难以用简单试验获得。 (5)既然数值计算原理与方法和传统的分析方法都具有很大的不确定性,还不如采用传统的分析方法,因为传统的方法简单、实用。 (6)精确的数值分析结果会误导使用者迷信这些结果的精确性,而没有认识到其后面隐

数值分析心得体会

数值分析心得体会 篇一:学习数值分析的经验 数值分析实验的经验、感受、收获、建议班级:计算131 学号:XX014302 姓名:曾欢欢 数值分析实验主要就是学习MATLAB的使用以及对数值分析类容的应用,可以使学生更加理解和记忆数值分析学得类容,也巩固了MATLAB的学习,有利于以后这个软件我们的使用。在做实验中,我们需要具备较好的编程能力、明白MATLAB软件的使用以及掌握数值分析的思想,才能让我们独立自主的完成该作业,如果是上述能力有限的同学,需要借助MATLAB的书以及网络来完成实验。数值分析实验对于我来说还是有一定难度,所以我课下先复习了MATLAB的使用方法以及编写程序的基本类容,借助互联网和同学老师资源完成了数值分析得实验的内容。在实验书写中,我复习了各种知识,所以我认为这门课程是有必要且是有用处的,特别是需要处理大量实验数据的人员,很有必要深入了解学习它,这样在以后的工作学习里面就减少了很多计算问题也提高了实验结果的精确度。 学习数值分析的经验、感受、收获、建议数值分析的内容包括插值与逼近,数值微分与数值积分,非线性方程与线性方程组的数值解法,矩阵的特征值与特征向量计算,常微分方程数值解等。

首先我们必须明白数值分析的用途。通常所学的其他数学类学科都是由公式定理开始,从研究他们的定义,性质再到证明与应用。但实际上,尤其是工程,物理,化学等其它具体的学科。往往我们拿到 手的只是通过实验得到的数据。如果是验证性试验,需要代回到公式 进行分析,验证。但往往更多面对的是研究性或试探性试验,无具体 公式定理可代。那就必须通过插值,拟合等计算方法进行数据处理以得到一个相对可用的一般公式。还有许多计算公式理论上非常复杂,在工程中不实用,所以必须根据实际情况把它转化成多项式近似表 示。学习数值分析,不应盲目记公式,因为公事通常很长且很乏味。其次,应从公式所面临的问题以及用途出发。比如插值方法,就 是就是把实验所得的数据看成是公式的解,由这些解反推出一个近似公式,可以具有局部一般性。再比如说拟合,在插值的基础上考虑实 验误差,通过拟合能将误差尽可能缩小,之后目的也是得到一个具有 一定条件下的一般性的公式。。建议学习本门课程要结合知识与实际,比如在物理实验里面很多

数值分析实验报告模板

数值分析实验报告模板 篇一:数值分析实验报告(一)(完整) 数值分析实验报告 1 2 3 4 5 篇二:数值分析实验报告 实验报告一 题目:非线性方程求解 摘要:非线性方程的解析解通常很难给出,因此线性方程的数值解法就尤为重要。本实验采用两种常见的求解方法二分法和Newton法及改进的Newton法。利用二分法求解给定非线性方程的根,在给定的范围内,假设f(x,y)在[a,b]上连续,f(a)xf(b) 直接影响迭代的次数甚至迭代的收敛与发散。即若x0 偏离所求根较远,Newton法可能发散的结论。并且本实验中还利用利用改进的Newton法求解同样的方程,且将结果与Newton法的结果比较分析。 前言:(目的和意义) 掌握二分法与Newton法的基本原理和应用。掌握二分法的原理,验证二分法,在选对有根区间的前提下,必是收

敛,但精度不够。熟悉Matlab语言编程,学习编程要点。体会Newton使用时的优点,和局部收敛性,而在初值选取不当时,会发散。 数学原理: 对于一个非线性方程的数值解法很多。在此介绍两种最常见的方法:二分法和Newton法。 对于二分法,其数学实质就是说对于给定的待求解的方程f(x),其在[a,b]上连续,f(a)f(b) Newton法通常预先要给出一个猜测初值x0,然后根据其迭代公式xk?1?xk?f(xk) f'(xk) 产生逼近解x*的迭代数列{xk},这就是Newton法的思想。当x0接近x*时收敛很快,但是当x0选择不好时,可能会发散,因此初值的选取很重要。另外,若将该迭代公式改进为 xk?1?xk?rf(xk) 'f(xk) 其中r为要求的方程的根的重数,这就是改进的Newton 法,当求解已知重数的方程的根时,在同种条件下其收敛速度要比Newton法快的多。 程序设计: 本实验采用Matlab的M文件编写。其中待求解的方程写成function的方式,如下 function y=f(x);

(完整版)哈工大-数值分析上机实验报告

实验报告一 题目:非线性方程求解 摘要:非线性方程的解析解通常很难给出,因此线性方程的数值解法就尤为重要。本实验采用两种常见的求解方法二分法和Newton法及改进的Newton法。 前言:(目的和意义) 掌握二分法与Newton法的基本原理和应用。 数学原理: 对于一个非线性方程的数值解法很多。在此介绍两种最常见的方法:二分法和Newton法。 对于二分法,其数学实质就是说对于给定的待求解的方程f(x),其在[a,b]上连续,f(a)f(b)<0,且f(x)在[a,b]内仅有一个实根x*,取区间中点c,若,则c恰为其根,否则根据f(a)f(c)<0是否成立判断根在区间[a,c]和[c,b]中的哪一个,从而得出新区间,仍称为[a,b]。重复运行计算,直至满足精度为止。这就是二分法的计算思想。

Newton法通常预先要给出一个猜测初值x0,然后根据其迭代公式 产生逼近解x*的迭代数列{x k},这就是Newton法的思想。当x0接近x*时收敛很快,但是当x0选择不好时,可能会发散,因此初值的选取很重要。另外,若将该迭代公式改进为 其中r为要求的方程的根的重数,这就是改进的Newton法,当求解已知重数的方程的根时,在同种条件下其收敛速度要比Newton法快的多。 程序设计: 本实验采用Matlab的M文件编写。其中待求解的方程写成function的方式,如下 function y=f(x); y=-x*x-sin(x); 写成如上形式即可,下面给出主程序。 二分法源程序: clear %%%给定求解区间 b=1.5; a=0;

%%%误差 R=1; k=0;%迭代次数初值 while (R>5e-6) ; c=(a+b)/2; if f12(a)*f12(c)>0; a=c; else b=c; end R=b-a;%求出误差 k=k+1; end x=c%给出解 Newton法及改进的Newton法源程序:clear %%%% 输入函数 f=input('请输入需要求解函数>>','s') %%%求解f(x)的导数 df=diff(f);

有限单元法读书报告

有限单元法读书报告 摘要:有限单元法以变分原理和加权余量法为基础,其基本求解思想是把计算域划分为有限个互不重叠的单元,在每个单元内,选择一些合适的节点作为求解函数的插值点,将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式,借助于变分原理或加权余量法,将微分方程离散求解。采用不同的权函数和插值函数形式,便构成不同的有限元方法。 关键词:有限单元法;插值函数;网格划分;实例分析 1 有限单元法概述 1.1 有限单元法的简介 有限单元法[1]是应用局部的近似解来建立整个定义域的解的一种方法。先把注意力集中在单个单元上,进行上述所谓的单元分析。基本前提是每一单元要尽可能小,以致其边界值在整个边界上的变化也是小的。这样,边界条件就能取某一在结点间插值的光滑函数来近似,在单元内也容易建立简单的近似解。因此,比起经典的近似法,有限元法具有明显的优越性。比如经典的Ritz法,要求选取一个函数来近似描述整个求解区域中的位移,并同时满足边界条件,这是相当困难的。而有限元法采用分块近似,只需对一个单元选择一个近似位移函数,且不必考虑位移边界条件,只须考虑单元之间位移的连续性即可。对于具有复杂几何形状或材料、荷载有突变的实际结构,不仅处理简单,而且合理适宜。 1.2 有限单元法的基本方法简介 有限单元法,是一种有效解决数学问题的解题方法。在有限元方法中,把计算域离散剖分为有限个互不重叠且相互连接的单元,在每个单元内选择基函数,用单元基函数的线形组合来逼近单元中的真解,整个计算域上总体的基函数可以看为由每个单元基函数组成的,则整个计算域内的解可以看作是由所有单元上的近似解构成。在河道数值模拟中[2],常见的有限元计算方法是由变分法和加权余量法发展而来的里兹法和伽辽金法、最小二乘法等。根据所采用的权函数和插值函数的不同,有限元方法也分为多种计算格式。从权函数的选择来说,有配置法、矩量法、最小二乘法和伽辽金法,从计算单元网格的形状来划分,有三角形网格、四边形网格和多边形网格,从插值函数的精度来划分,又分为线性插值函数和高次插值函数等。不同的组合同样构成不同的有限元计算格式。对于权函数,伽辽金(Galerkin)法是将权函数取为逼近函数中的基函数;最小二乘法是令权函

数值分析实验报告

实验一 误差分析 实验(病态问题) 实验目的:算法有“优”与“劣”之分,问题也有“好”与“坏”之别。对数值方法的研究而言,所谓坏问题就是问题本身对扰动敏感者,反之属于好问题。通过本实验可获得一个初步体会。 数值分析的大部分研究课题中,如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决,当然一般要付出一些代价(如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等)。 问题提出:考虑一个高次的代数多项式 )1.1() ()20()2)(1()(20 1∏=-=---=k k x x x x x p Λ 显然该多项式的全部根为1,2,…,20共计20个,且每个根都是单重的。现考虑该多项式的一个扰动 )2.1(0 )(19=+x x p ε 其中ε是一个非常小的数。这相当于是对()中19x 的系数作一个小的扰动。我们希望比较()和()根的差别,从而分析方程()的解对扰动的敏感性。 实验内容:为了实现方便,我们先介绍两个Matlab 函数:“roots ”和“poly ”。 roots(a)u = 其中若变量a 存储n+1维的向量,则该函数的输出u 为一个n 维的向量。设a 的元素依次为121,,,+n a a a Λ,则输出u 的各分量是多项式方程 01121=+++++-n n n n a x a x a x a Λ 的全部根;而函数 poly(v)b = 的输出b 是一个n+1维变量,它是以n 维变量v 的各分量为根的多项式的系数。可见“roots ”和“poly ”是两个互逆的运算函数。 ;000000001.0=ess );21,1(zeros ve = ;)2(ess ve = ))20:1((ve poly roots +

数值分析实验报告

实验一、误差分析 一、实验目的 1.通过上机编程,复习巩固以前所学程序设计语言及上机操作指令; 2.通过上机计算,了解误差、绝对误差、误差界、相对误差界的有关概念; 3.通过上机计算,了解舍入误差所引起的数值不稳定性。 二.实验原理 误差问题是数值分析的基础,又是数值分析中一个困难的课题。在实际计算中,如果选用了不同的算法,由于舍入误差的影响,将会得到截然不同的结果。因此,选取算法时注重分析舍入误差的影响,在实际计算中是十分重要的。同时,由于在数值求解过程中用有限的过程代替无限的过程会产生截断误差,因此算法的好坏会影响到数值结果的精度。 三.实验内容 对20,,2,1,0 =n ,计算定积分 ?+=10 5dx x x y n n . 算法1:利用递推公式 151--=n n y n y , 20,,2,1 =n , 取 ?≈-=+=1 00182322.05ln 6ln 51dx x y . 算法2:利用递推公式 n n y n y 51511-= - 1,,19,20 =n . 注意到 ???=≤+≤=10 10202010201051515611261dx x dx x x dx x , 取 008730.0)12611051(20120≈+≈y .: 四.实验程序及运行结果 程序一: t=log(6)-log(5);

n=1; y(1)=t; for k=2:1:20 y(k)=1/k-5*y(k-1); n=n+1; end y y =0.0884 y =0.0581 y =0.0431 y =0.0346 y =0.0271 y =0.0313 y =-0.0134 y =0.1920 y =-0.8487 y =4.3436 y =-21.6268 y =108.2176 y =-541.0110 y =2.7051e+003 y =-1.3526e+004 y =6.7628e+004 y =-3.3814e+005 y =1.6907e+006 y =-8.4535e+006 y =4.2267e+007 程序2: y=zeros(20,1); n=1; y1=(1/105+1/126)/2;y(20)=y1; for k=20:-1:2 y(k-1)=1/(5*k)-(1/5)*y(k); n=n+1; end 运行结果:y = 0.0884 0.0580 0.0431 0.0343 0.0285 0.0212 0.0188 0.0169

数值分析学习心得体会.doc

数值分析学习感想 一个学期的数值分析,在老师的带领下,让我对这门课程有了深刻的理解和感悟。这门 课程是一个十分重视算法和原理的学科,同时它能够将人的思维引入数学思考的模式,在处 理问题的时候,可以合理适当的提出方案和假设。他的内容贴近实际,像数值分析,数值微 分,求解线性方程组的解等,使数学理论更加有实际意义。 数值分析在给我们的知识上,有很大一部分都对我有很大的帮助,让我的生活和学习有 了更加方便以及科学的方法。像第一章就讲的误差,在现实生活中,也许没有太过于注意误 差,所以对误差的看法有些轻视,但在学习了这一章之后,在老师的讲解下,了解到这些误 差看似小,实则影响很大,更如后面所讲的余项,那些差别总是让人很容易就出错,也许在 别的地方没有什么,但是在数学领域,一个小的误差,就很容易有不好的后果,而学习了数 值分析的内容,很容易就可以将误差锁定在一个很小的范围内,在这一范围内再逼近,得出 的近似值要准确的多,而在最开始的计算中,误差越小,对后面的影响越小,这无疑是好的。 数值分析不只在知识上传授了我很多,在思想上也对我有很大的影响,他给了我很多数 学思想,很多思考的角度,在看待问题的方面上,多方位的去思考,并从别的例子上举一反三。像其中所讲的插值法,在先学习了拉格朗日插值法后,对其理解透彻,了解了其中 的原理和思想,再学习之后的牛顿插值以及三次样条插值等等,都很容易的融会贯通,很容 易的就理解了其中所想,他们的中心思想并没有多大的变化,但是使用的方式却是不同的, 这不仅可以学习到其中心内容,还可以去学习他们的思考方式,每个不同的思考方式带来的 都是不同的算法。而在看待问题上,不同的思考方式总是可以快速的全方位的去看透彻问题, 从而知道如何去解决。 在不断的学习中,知识在不断的获取,能力在不断的提升,同时在老师的不懈讲解下, 我逐渐的发现数值分析所涵盖的知识面特别的广泛,而我所需要学习的地方也更加的多,自 己的不足也在不断的体现,我知道这只是我刚刚接触到了数学的那一角,在以后我还会接触 到更多,而这求知的欲望也在不停的驱赶我,学习的越多,对今后的生活才会有更大的帮助。 计算132 2013014923 张霖篇二:数值分析学习报告 数值分析学习心得报告 班级:11级软工一班 姓名: * * * 学号: 20117610*** 指导老师:* * * 学习数值分析的心得体会 无意中的一次选择,让我接触了数值分析。 作为这学期的选修课,我从内心深处来讲,数值分析真的有点难。感觉它是在高等数学 和线性代数的基础上,又加深了探讨。虽然这节课很难,我学的不是很好,但我依然对它比 较感兴趣。下面就具体说说我的学习体会,让那些感兴趣的同学有个参考。 学习数值分析,我们首先得知道一个软件——matlab。matrix laboratory,即矩阵实验 室,是math work公司推出的一套高效率的数值计算和可视化软件。它是当今科学界最具影 响力、也是最具活力的软件,它起源于矩阵运算,并高速发展成计算机语言。它的优点是强 大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面、便捷的与其他程序和语 言接口。 根据上网搜集到的资料,你就会发现matlab有许多优点: 首先,编程简单使用方便。到目前为止,我已经学过c语言,机器语言,java语言,这

数值分析2016上机实验报告

序言 数值分析是计算数学的范畴,有时也称它为计算数学、计算方法、数值方法等,其研究对象是各种数学问题的数值方法的设计、分析及其有关的数学理论和具体实现的一门学科,它是一个数学分支。是科学与工程计算(科学计算)的理论支持。许多科学与工程实际问题(核武器的研制、导弹的发射、气象预报)的解决都离不开科学计算。目前,试验、理论、计算已成为人类进行科学活动的三大方法。 数值分析是计算数学的一个主要部分,计算数学是数学科学的一个分支,它研究用计算机求解各种数学问题的数值计算方法及其理论与软件实现。现在面向数值分析问题的计算机软件有:C,C++,MATLAB,Python,Fortran等。 MATLAB是matrix laboratory的英文缩写,它是由美国Mathwork公司于1967年推出的适合用于不同规格计算机和各种操纵系统的数学软件包,现已发展成为一种功能强大的计算机语言,特别适合用于科学和工程计算。目前,MATLAB应用非常广泛,主要用于算法开发、数据可视化、数值计算和数据分析等,除具备卓越的数值计算能力外,它还提供了专业水平的符号计算,文字处理,可视化建模仿真和实时控制等功能。 本实验报告使用了MATLAB软件。对不动点迭代,函数逼近(lagrange插值,三次样条插值,最小二乘拟合),追赶法求解矩阵的解,4RungeKutta方法求解,欧拉法及改进欧拉法等算法做了简单的计算模拟实践。并比较了各种算法的优劣性,得到了对数值分析这们学科良好的理解,对以后的科研数值分析能力有了极大的提高。

目录 序言 (1) 问题一非线性方程数值解法 (3) 1.1 计算题目 (3) 1.2 迭代法分析 (3) 1.3计算结果分析及结论 (4) 问题二追赶法解三对角矩阵 (5) 2.1 问题 (5) 2.2 问题分析(追赶法) (6) 2.3 计算结果 (7) 问题三函数拟合 (7) 3.1 计算题目 (7) 3.2 题目分析 (7) 3.3 结果比较 (12) 问题四欧拉法解微分方程 (14) 4.1 计算题目 (14) 4.2.1 方程的准确解 (14) 4.2.2 Euler方法求解 (14) 4.2.3改进欧拉方法 (16) 问题五四阶龙格-库塔计算常微分方程初值问题 (17) 5.1 计算题目 (17) 5.2 四阶龙格-库塔方法分析 (18) 5.3 程序流程图 (18) 5.4 标准四阶Runge-Kutta法Matlab实现 (19) 5.5 计算结果及比较 (20) 问题六舍入误差观察 (22) 6.1 计算题目 (22) 6.2 计算结果 (22) 6.3 结论 (23) 7 总结 (24) 附录

岩土工程数值分析学习笔记(DOC)

岩土工程数值分析读书笔记 摘要:阅读笔记分为两部分:理论学习和plaxis模拟相关问题。 理论部分 0岩土工程数值分析简介 岩土工程问题解析分析是以弹塑性力学理论和结构力学作为理论依据,适用于解决连续介质、各向同性材料、未知量少、边界条件简单的工程问题,存在很大的局限性。 岩土工程问题数值分析是借助于计算机的计算能力,适用于解决材料复杂、边界条件复杂、任意荷载、任意几何形状,适用范围广。 岩土工程数值分析发展过程: 20世纪40年代,使用差分法解决了土工中的渗流及固结问题,如土坝渗流及浸润线的求法、土坝及地基的固结等。 20世纪60年代,使用有限元法成解决了土石坝的静力问题的求解。 20世纪70年代,使用有限元法解决了土石坝及高楼(包括地基)的抗震分析。 20世纪80年代,边界元法异军突起,解决了半无限域的边界问题;地基的静力及动力问题都使用边界元法得到了有效地解决。 岩土工程数值分析的方法有两类,一类方法是将土视为连续介质,随后又将其离散化,如有限单元法、有限差分法、边界单元法、有限元线法、无单元法以及各种方法的耦合。另一类计算方法是考虑岩土材料本身的不连续性,如裂缝及不同材料间界面的界面模型和界面单元的使用,离散元法,不连续变形分析,流形元法,颗粒流等数值计算方法。 1数值分析过程中存在的问题及解决措施 问题:(1)对岩土工程数值分析方法缺乏系统的知识和深入的理解,出现问题时不知道在什么情况下属于理论问题或数学模型问题;在什么情况下是属于计算方法问题或本构模型问题;在什么情况下是参数的确定问题或计算本身的问题等。 (2)各种本构模型固有的局限性。具有多相性土的物理力学性质太复杂,难以准确地用数学模型和本构模型描述。例如邓肯一张模型不能反映剪胀性,不能反映压缩与剪切的交叉影响; (3)现有的试验手段和设备不能提供适当、合理和精确的参数。靠少数样本点所获得的参数难以准确地描述整个空间场地的物理力学性能;土的参数因土样扰动难以高质量的获取,其精度很差。 (4)数学模型还会给人造成一种错觉,让人觉得其计算结果也一定会更好、更可靠。这样可能使人们忽略了精确的数学公式也照样会有出错的可能性。只有当输入参数的质量和精度很高,并能与数学模型的精度相匹配时,才有可能得到较为准确的计算结果。 措施:(1)加强对土的本构模型的教学与培训,了解和掌握各种土的本构模型的优点和局限性以及模型参数的离散性。 (2)在使用数值分析方法的同时,不断地积累使用经验,包括他人的经验。

有限元读书报告

有限元读书报告 1. 有限元的基本理论 在目前的科学技术和工程技术的发展和研究中,有限元分析方法是使用最广泛的一种数值方法,Clough于20世纪60年代首次提出 了“有限单元法”的概念,研究人员们以此为基础不断的探索与创新,经过40年的发展从有限元法的基本概念演化出了一种新的数值分析方法。有限元分析法把连续体的全求解域看成是由许多个子域组成,对全求解域进行离散,再对各个子域单元上分片假定一个合适的近似解,最后推导全求解域的满足条件建立方程,解出方程即可。 在工程以及物理问题的数学模型确定后,用有限元对该模型进行数值计算,其基本思路可归纳为以下3点: 1. 把连续体的全求解域看成是由许多个子域组成的,并对其进行离散,一个连续体是通过各个单元边界上的节点互连组合成的。 2. 在每一个单元上分片假设近似函数,再将求解域内的未知场变量用这些近似函数来表示。通常是用未知场函数在单元各个节点上的数值以及其相对应的插值函数来表达每个单元内所假设的近似函数。而我们知道在这些节点上,场函数的数值是相同的,因此可以用它们来作为数值求解中的基本未知量。那么就可以将原待求场函数 无穷多自由度的求解问题转化为场函数节点值的有限自由度的求解问题。 3. 在原问题的数学模型基础上,采用与其等效的加权法或变分原理来建立有限元求解方程,并用数值方法求出方程的解得到原问题的解答。 从上面所述的有限元法的基本思路中可以得到其具有以下四个特性: 1. 适应性,表现在其适用于复杂几何模型中; 2. 可应用性,表现于其在各种物理问题中的使用; 3. 可靠性,表现为其建立于严格的理论基础上; 4. 高效性,表现为其特别适合计算机的编程和执行。 有限元方法成为使用最为广泛的一种数值方法也就归因于以上的四个特性。 2. 有限元的发展趋势 纵观当今国际上CAE软件的发展情况,可以看出有限元分析方法的一些发展趋势: 2.1 与CAD软件的无缝集成 当今有限元分析软件的一个发展趋势是与通用CAD软件的集成使用,即在用CAD软件完成部件和零件的造型设计后,能直接将模型传送到CAE软件中进行有限元网格划分并进行分析计算,如果分析的结果不满足设计要求则重新进行

数值分析实验报告总结

数值分析实验报告总结 随着电子计算机的普及与发展,科学计算已成为现代科 学的重要组成部分,因而数值计算方法的内容也愈来愈广泛和丰富。通过本学期的学习,主要掌握了一些数值方法的基本原理、具体算法,并通过编程在计算机上来实现这些算法。 算法算法是指由基本算术运算及运算顺序的规定构成的完 整的解题步骤。算法可以使用框图、算法语言、数学语言、自然语言来进行描述。具有的特征:正确性、有穷性、适用范围广、运算工作量少、使用资源少、逻辑结构简单、便于实现、计算结果可靠。 误差 计算机的计算结果通常是近似的,因此算法必有误差, 并且应能估计误差。误差是指近似值与真正值之差。绝对误差是指近似值与真正值之差或差的绝对值;相对误差:是指近似值与真正值之比或比的绝对值。误差来源见表 第三章泛函分析泛函分析概要 泛函分析是研究“函数的函数”、函数空间和它们之间 变换的一门较新的数学分支,隶属分析数学。它以各种学科

如果 a 是相容范数,且任何满足 为具体背景,在集合的基础上,把客观世界中的研究对象抽 范数 范数,是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函 分析及相关的数学领域,泛函是一个函数,其为矢量空间内 的所有矢量赋予非零的正长度或大小。这里以 Cn 空间为例, Rn 空间类似。最常用的范数就是 P-范数。那么 当P 取1, 2 ,s 的时候分别是以下几种最简单的情形: 其中2-范数就是通常意义下的距离。 对于这些范数有以下不等式: 1 < n1/2 另外,若p 和q 是赫德尔共轭指标,即 1/p+1/q=1 么有赫德尔不等式: II = ||xH*y| 当p=q=2时就是柯西-许瓦兹不等式 般来讲矩阵范数除了正定性,齐次性和三角不等式之 矩阵范数通常也称为相容范数。 象为元素和空间。女口:距离空间,赋范线性空间, 内积空间。 1-范数: 1= x1 + x2 +?+ xn 2-范数: x 2=1/2 8 -范数: 8 =max oo ,那 外,还规定其必须满足相容性: 所以

数值分析实验报告资料

机电工程学院 机械工程 陈星星 6720150109 《数值分析》课程设计实验报告 实验一 函数插值方法 一、问题提出 对于给定的一元函数)(x f y =的n+1个节点值(),0,1,,j j y f x j n ==。试用Lagrange 公式求其插值多项式或分段二次Lagrange 插值多项式。 数据如下: (1 求五次Lagrange 多项式5L ()x ,计算(0.596)f ,(0.99)f 的值。(提示:结果为(0.596)0.625732f ≈, (0.99) 1.05423f ≈) 实验步骤: 第一步:先在matlab 中定义lagran 的M 文件为拉格朗日函数 代码为: function[c,l]=lagran(x,y) w=length(x); n=w-1; l=zeros(w,w); for k=1:n+1 v=1; for j=1:n+1 if(k~=j) v=conv(v,poly(x(j)))/(x(k)-x(j)); end end l(k,:)=v; end c=y*l; end

第二步:然后在matlab命令窗口输入: >>>> x=[0.4 0.55 0.65 0.80,0.95 1.05];y=[0.41075 0.57815 0.69675 0.90 1.00 1.25382]; >>p = lagran(x,y) 回车得到: P = 121.6264 -422.7503 572.5667 -377.2549 121.9718 -15.0845 由此得出所求拉格朗日多项式为 p(x)=121.6264x5-422.7503x4+572.5667x3-377.2549x2+121.9718x-15.0845 第三步:在编辑窗口输入如下命令: >> x=[0.4 0.55 0.65 0.80,0.95 1.05]; >> y=121.6264*x.^5-422.7503*x.^4+572.5667*x.^3-377.2549*x.^2+121.9718 *x-15.0845; >> plot(x,y) 命令执行后得到如下图所示图形,然后 >> x=0.596; >> y=121.6264*x.^5-422.7503*x.^4+572.5667*x.^3-377.2549*x.^2+121.9718 *x-15.084 y =0.6257 得到f(0.596)=0.6257 同理得到f(0.99)=1.0542

数值分析实验报告册

实验名称:Lagrange插值(实验一) 实验目的: 掌握Lagrange插值数值算法,能够根据给定的函数值表达求出插值多项式和函数在某一点的近似值。实验准备: 1.在开始本实验之前,请回顾教科书的相关内容; 2.需要一台准备安装Windows XP Professional操作系统和装有数学软件的计算机。 实验内容及要求 已知数据如下: 要求: 试用Lagrange插值多项式求0.5626,0.5635,0.5645 x 时的函数近似值. 实验过程: 编写Matlab函数M文件Lagrange如下: function yy=lagrange(x,y,xi) m=length(x); n=length(y); if m~=n,error('向量x与y的长度必须一致');end for k=1:length(xi) s=0; for i=1:m z=1; for j=1:n if j~=i z=z*(xi(k)-x(j))/(x(i)-x(j)); end end s=s+z*y(i); end yy=s end 在命令窗口调用函数M文件lagrange,输出结果如下: >>x=[0.56160, 0.56280, 0.56401, 0.56521]; >>y=[0.82741, 0.82659, 0.82577, 0.82495]; >>xi=[0.5626, 0.5635, 0.5645]; >>yi= lagrange (x,y,xi)

yi= 0.8628 0.8261 0.8254 实验总结(由学生填写): 教师对本次实验的评价(下面的表格由教师填写): 实验名称:曲线拟合的最小二乘方法(实验二) 实验目的: 掌握最小二乘方法,并能根据给定数据求其最小二乘一次或二次多项式,然后进行曲线拟合。实验准备: 1.在开始本实验之前,请回顾教科书的相关内容;

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