多体动力学源程序[matlab]
多体系统动力学综述

1. 绝对节点坐标法传统有限元方法建立的单元为非等参数单元,其使用节点处的位移梯度来描述物体的无限小的转动,但在物体发生大变形时,节点处的位移梯度已不能准确描述物体的转动变形,从而极大影响到计算的精度。
Shabana [1]提出了绝对节点坐标法(Absolute nodal coordinate formulation, ANCF ),其理论基础主要是有限元和连续介质力学理论。
该方法将物体的单元节点坐标定义在全局坐标系下,使用节点处的斜率(slope)矢量作为节点坐标而不是节点处的无限小转动[2],不需要另外计算刚体位移与柔性变形之间的耦合,能较精确地计算大变形的多体系统动力学问题。
其最终推导出的多体系统的微分代数方程组(DAEs )中,质量矩阵是一个常数矩阵,但刚度矩阵将是一个非线性的时间函数。
1.1梁单元的绝对节点坐标法Shabana 首先推导出一维梁单元的绝对节点坐标法模型[1][3]。
在这种模型中,梁单元用中性轴来简化,如图1所示,其上面任意一点P 在全局坐标系下的坐标表达为:23101232320123r =Se r a a x a x a x r b b x b x b x ⎡⎤+++⎡⎤==⎢⎥⎢⎥+++⎣⎦⎣⎦图1其中,x 为沿轴线的单元局部坐标,[]0,x l ∈,l 为梁单元初始长度;S 为单元形函数;e 为含有8个单元节点坐标的广义坐标矢量。
123456781102205162e []|,|,|,|,Tx x x l x l e e e e e e e e e r e r e r e r ========= 1212304078,,,x x x l x l r r r r e e e e x x x x ====∂∂∂∂====∂∂∂∂最终,通过绝对节点坐标法得到的无约束的单元动力学方程为:k e Me+Q =Q 其中,M 为常数质量矩阵,Q k 为广义弹性力矩阵,Q e 为广义外力矩阵。
多体系统的动力学模型简化方法研究

多体系统的动力学模型简化方法研究在工程和科学的众多领域中,多体系统的研究具有极其重要的地位。
从机械工程中的复杂机械结构到航空航天领域的飞行器,从生物力学中的人体运动分析到机器人技术的应用,多体系统无处不在。
然而,由于多体系统的复杂性,直接对其进行精确建模和分析往往计算量巨大,甚至在某些情况下是不现实的。
因此,寻求有效的动力学模型简化方法成为解决实际问题的关键。
多体系统动力学模型的复杂性主要源于其组成部分的多样性和相互作用的复杂性。
一个典型的多体系统可能包括刚体、柔体、关节、约束以及各种力和力矩的作用。
在建立模型时,需要考虑物体的几何形状、质量分布、惯性特性等诸多因素,这使得模型的自由度通常非常高,计算难度极大。
为了简化多体系统的动力学模型,一种常见的方法是集中质量法。
这种方法将系统中的物体看作具有集中质量的质点,通过忽略物体的形状和内部结构,大大减少了模型的自由度。
例如,在研究机械臂的运动时,可以将每个连杆视为一个集中质量点,只考虑其质心的运动。
虽然这种方法在一定程度上简化了模型,但也会导致精度的损失,尤其是在物体的形状和质量分布对系统性能有重要影响的情况下。
另一种简化方法是模态综合法。
该方法基于系统的模态特性,将系统的运动分解为一系列模态的叠加。
通过选取主要的模态,可以在保持一定精度的同时显著降低模型的复杂度。
例如,在分析桥梁的振动时,可以只考虑前几阶对振动贡献较大的模态,而忽略高阶模态的影响。
然而,模态综合法的应用需要准确地获取系统的模态信息,这在一些复杂的多体系统中可能并非易事。
子结构法也是一种有效的简化策略。
它将多体系统划分为若干个子结构,分别对每个子结构进行建模和分析,然后通过连接条件将子结构组合起来。
这种方法可以将复杂的系统分解为相对简单的部分进行处理,提高了建模和计算的效率。
比如,在汽车悬架系统的分析中,可以将悬架的各个部件作为子结构进行单独研究。
在实际应用中,还常常采用等效模型的方法。
基于MATLAB的发动机热力学建模与仿真源代码
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基于MATLAB的发动机热力学建模与仿真+源代码Keywords Engine MATLAB Thermodynamic model Differential equatios目次1 绪论 31.1 文献综述 31.1.1 发动机进行计算机仿真技术的背景与意义 31.1.2 国内外研究状况 41.1.3 常用发动机仿真软件介绍 51.2 本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段(途径) 61.2.1 本课题要研究或解决的问题 61.2.2 拟采用的研究手段(途径): 62 数学仿真模型的建立 82.1 本文的技术路线 82.2 热力学过程的数学模型 82.2.1 建模过程基本假设 82.2.2 建模过程微分方程 82.2.3 发动机缸内热力过程分析 92.3 活塞往复运动的数学模型 132.4 燃烧放热过程的数学模型 143 仿真程序设计与编程 183.1 MATLAB软件介绍 18 :3.2 数值计算过程介绍 193.3 仿真程序的流程图 193.4 调试完成的源代码 204 仿真分析与参数研究 214.1 仿真参数列表 214.2 P-V示功图 224.2.1 P-V示功图介绍 224.2.2 P-V示功图仿真结果 234.3 指示热效率介绍 234.4 进气压力的影响分析 244.5 点火时刻的影响分析 254.6 压缩比的影响分析 265 结果与分析 28结论 29致谢 30参考文献 31附录A 发动机P-V图源代码 33附录B 进气压力对发动机性能影响源代码 40 附录C 点火时刻对发动机性能影响源代码 47附录D 压缩比对发动机性能影响源代码 551 绪论1.1 文献综述1.1.1 发动机进行计算机仿真技术的背景与意义1.1.2 国内外研究状况1.1.3 常用发动机仿真软件介绍(1)AVL BoostAVL-Boost是由AVL公司开发的汽车和发动机系列模拟软件当中的一个模块,主要用来研究和分析发动机的气体交换和热力方面的性能。
基于matlab的车辆工程仿真实例 -回复

基于matlab的车辆工程仿真实例-回复一个基于MATLAB的车辆工程仿真实例是车辆悬挂系统的分析与优化。
在汽车设计中,悬挂系统起着至关重要的作用,影响着车辆的舒适性、稳定性和操控性。
使用MATLAB可以通过建立车辆的动力学模型,对悬挂系统进行仿真分析和优化。
以下是一个可能的仿真实例步骤:1. 建立车辆的动力学模型:使用MATLAB 建立车辆的多体动力学模型,包括车体、车轮、悬挂系统等。
模型可以考虑车辆的质量分布、悬挂系统的刚度和阻尼等参数。
2. 仿真悬挂系统的响应:在建立好动力学模型后,可以通过输入不同的激励,如车速、道路条件等,模拟悬挂系统的动态响应。
通过仿真可以了解车辆在不同工况下的悬挂系统行为,如车身姿态、轮胎力等。
3. 分析悬挂系统参数的影响:在模拟悬挂系统的响应之后,可以通过改变悬挂系统的参数,如刚度和阻尼,来分析这些参数对悬挂系统响应的影响。
通过分析可以确定最优的悬挂系统参数,以满足特定的需求,如舒适性、稳定性等。
4. 优化悬挂系统设计:基于分析结果,可以对悬挂系统的设计进行优化。
通过MATLAB的优化工具箱,可以使用不同的优化算法,如遗传算法、粒子群算法等,来搜索最优的悬挂系统参数组合。
5. 评估优化结果:在优化过程中,评估优化结果的有效性是必要的。
可以使用MATLAB的仿真工具再次运行优化后的悬挂系统模型,并进行性能评估。
性能评估可以包括悬挂系统的响应、车辆稳定性、舒适性等方面。
通过以上步骤,可以使用MATLAB对车辆悬挂系统进行仿真分析和优化,以改善车辆的悬挂系统性能。
这个实例展示了MATLAB 在车辆工程中的应用,可以帮助工程师更好地理解和优化车辆的悬挂系统。
matlab使用拉格朗日法计算动力学方程参数
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matlab使用拉格朗日法计算动力学方程参数标题:用MATLAB使用拉格朗日法计算动力学方程参数导言:在工程和科学领域中,我们经常需要对系统进行动力学建模和分析。
动力学方程是描述系统运动的数学表达式,它们可以帮助我们理解和预测系统的行为。
而计算动力学方程的参数对于系统的设计、优化和控制具有重要意义。
本文将介绍如何使用MATLAB编程语言和拉格朗日法来计算动力学方程参数,通过数值求解和优化方法,为工程师和科学家提供一个有力的工具。
1. 动力学方程与参数计算在动力学中,系统可以通过一组微分方程来描述。
这些方程表示系统的行为和演变,通常包括质量、速度、加速度和其他相关因素。
对于复杂系统,计算动力学参数可能是一项繁琐且复杂的任务。
幸运的是,拉格朗日法可以简化这一过程,通过定义能量或运动方程来推导系统动力学方程。
2. 拉格朗日法介绍拉格朗日法是一种基于能量和运动方程的变分法。
通过将系统的动能和势能组合成拉格朗日函数,并使用欧拉-拉格朗日方程,可以得到系统的运动方程。
拉格朗日法不仅适用于具有广义坐标的连续系统,还适用于离散系统和有束缚条件的系统。
3. MATLAB编程实现在MATLAB中,我们可以使用符号计算工具包来处理复杂的数学表达式和符号计算。
我们需要定义系统的广义坐标、广义速度和拉格朗日函数。
通过欧拉-拉格朗日方程生成系统的运动方程。
我们可以使用数值求解和优化方法来计算动力学参数。
4. 示例:双摆系统为了更好地理解如何使用MATLAB实现拉格朗日法,我们将以一个双摆系统为例。
双摆系统由两个连杆组成,每个连杆上挂有一个质点。
我们需要计算系统的动力学参数,包括质点的位置、速度和加速度。
通过拉格朗日法,我们可以推导出系统的运动方程,并使用MATLAB 进行求解和优化。
5. 讨论与总结本文介绍了使用MATLAB编程语言和拉格朗日法计算动力学方程参数的方法。
通过拉格朗日法,我们可以简化动力学参数的计算,并为系统的设计和优化提供可行性的解决方案。
新一代动力学仿真软件_MotionView
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Motionview是Altair公司开发的新一代系统动力学仿真分析软件。
它是一个通用的多体动力学仿真前处理器和可视化工具,采用完全开放的程序架构,可以实现高度的流程自动化和客户化定制。
MotionView具有简洁友好的界面,高效的建模语言(MDL),同时也是第一款支持多求解器输出的多体动力学软件,可以将模型直接输出成ADAMS、DADS、SIMPACK、ABAQUS和NASTRAN等多种求解格式文件,或直接由MotionSolve求解。
而MotionSolve求解器的适用范围广泛,可以处理机械系统动力学、车辆动力学、隔振、控制系统设计、针对耐久性分析的载荷预期和稳健性仿真等多方面的问题,还可以对零自由度的机械系统和具有复杂非线性应变的模型进行仿真。
新一代多体动力学软件——MotionView吴俊刚洪清泉澳汰尔工程软件(上海)有限公司摘要:MotionView软件是美国澳汰尔公司研发出的新一代多体动力学软件,该软件完全集成在HyperWorks 平台中,为多体动力学的前后处理、求解和优化,以及与第三方软件的接口等提供了无缝且界面友好的环境。
MotionView软件具有强大的柔性体前后处理功能,灵活的模板和子系统,支持多种有限元分析和疲劳接口,强大的DOE分析和多学科优化功能,支持联合仿真和二次开发等特征,以使众多企业从中获益。
关键词:多体动力学MotionView中图法分类号:O39 文献标识码:ANew generation Multi-body dynamics software-MotionViewWu Jungang Hong Qingquan(Altair Engineering, Shanghai 200086,China)Abstract: MotionView is new generation Multi-body dynamics software from Altair Company, which is fully integrated in HyperWorks platform and provides friendly re- & post-processor and visualization GUI tool for Multi-body dynamics simulation. MotionView have many powerful features which benefit numerous enterprises, including effective flex body re & post-processor utility, flexible template and subsystem, many FEA and fatigue soft interface, powerful DOE analysis and multi-disciplinarily optimization, co-simulation and user subroutines support etc.Keywords: Multi-body dynamics, MotionView1引言随着CAD/CAE技术的突飞猛进,虚拟仿真技术已成为企业自主创新研发的有效手段,如有那个软件能够实现多种虚拟仿真技术的高效、无缝的集成,无疑将大大提高设计人员的设计效率和准确性,为企业节约大量成本。
多体系统动力学分析方法研究与应用
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多体系统动力学分析方法研究与应用在现代工程和科学领域中,多体系统动力学的研究具有至关重要的意义。
多体系统是由多个相互连接、相互作用的物体组成的复杂系统,其在机械工程、航空航天、汽车工业、生物力学等众多领域都有广泛的应用。
为了更好地理解和设计这些系统,对多体系统动力学的分析方法进行深入研究是必不可少的。
多体系统动力学的分析方法主要可以分为两类:基于拉格朗日方程的方法和基于牛顿欧拉方程的方法。
拉格朗日方程是一种基于能量的方法,它通过定义系统的广义坐标和广义速度,构建系统的拉格朗日函数,从而导出系统的运动方程。
这种方法的优点是可以自动处理约束条件,使得方程的推导较为简洁。
然而,对于复杂的多体系统,拉格朗日函数的构建可能会变得非常困难。
牛顿欧拉方程则是基于力和力矩的方法。
它分别对每个物体应用牛顿第二定律和欧拉方程,通过分析物体之间的相互作用力和力矩来建立系统的运动方程。
这种方法直观易懂,但在处理约束和多体之间的复杂连接关系时,可能会比较繁琐。
在实际应用中,还有一些基于上述基本方法的改进和扩展技术。
例如,凯恩方法结合了拉格朗日方程和牛顿欧拉方程的优点,通过定义广义速率和偏速度,有效地处理了复杂多体系统的动力学问题。
随着计算机技术的飞速发展,数值计算方法在多体系统动力学分析中发挥了重要作用。
常见的数值计算方法包括显式积分方法和隐式积分方法。
显式积分方法计算效率高,但稳定性较差,适用于求解短时间、小变形的问题。
隐式积分方法稳定性好,但计算成本较高,适用于求解长时间、大变形的问题。
多体系统动力学分析方法在机械工程领域有着广泛的应用。
例如,在汽车设计中,可以通过建立汽车多体动力学模型,分析悬挂系统、转向系统和传动系统的运动特性,从而优化汽车的操控性能和舒适性。
在航空航天领域,多体动力学模型可以用于模拟飞行器的飞行姿态、机翼的振动和起落架的收放等,为飞行器的设计和控制提供重要依据。
在生物力学中,多体系统动力学分析方法可以用于研究人体运动,如跑步、跳跃和行走等。
matlab 轴承动力学
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MATLAB 轴承动力学引言轴承是机械设备中广泛使用的部件,主要用于支撑和减少摩擦。
轴承动力学研究轴承在运转过程中的力学特性,包括轴承的负载、振动、磨损等。
MATLAB作为一种强大的工具,可以用于轴承动力学的建模、分析和仿真。
本文将介绍如何使用MATLAB进行轴承动力学的研究。
轴承建模输入参数轴承的建模需要输入一些基本参数,包括轴承的几何尺寸、材料性质、运转条件等。
这些参数将影响轴承的载荷分布、接触应力分布等。
轴承几何模型根据轴承的类型和尺寸,可以建立不同的几何模型。
常见的轴承类型包括球轴承、滚子轴承等。
根据轴承的尺寸和几何形状,可以确定轴承的内外圈半径、接触角度等参数。
轴承材料模型轴承的材料选择也对其力学性能有重要影响。
常见的轴承材料包括钢、陶瓷等。
根据轴承材料的力学性质,可以建立材料模型,包括弹性模量、泊松比等参数。
轴承载荷分析轴承在运转过程中承受着不同的载荷,包括径向载荷、轴向载荷、扭矩等。
这些载荷将导致轴承内部产生应力和变形。
轴承载荷计算根据轴承的运转条件和工作负荷,可以计算轴承承受的载荷大小。
对于复杂的工况,可以使用MATLAB进行多工况载荷计算,并对结果进行统计分析。
轴承应力分析根据轴承的载荷和材料模型,可以计算轴承内部的应力分布。
这对轴承的寿命和可靠性分析具有重要意义。
轴承振动分析轴承在运转过程中会产生振动,这对轴承的工作性能和寿命有一定影响。
轴承振动模态分析通过建立轴承的振动模型,可以计算轴承的固有频率和振动模态。
这对于减少轴承的共振现象和提高运转稳定性很重要。
轴承振动特性分析根据轴承的振动信号,可以对轴承的振动特性进行分析。
这包括频谱分析、时域分析等方法。
轴承磨损分析轴承在长时间运转过程中会发生磨损,这会影响轴承的工作性能和寿命。
轴承磨损模型根据轴承的工作条件和材料特性,可以建立轴承的磨损模型。
这包括磨损速率、磨损形式等参数。
轴承磨损预测通过分析轴承的磨损模型和运转条件,可以对轴承的磨损进行预测。
第6章 Matlab应用之动力学与振动概要

习题
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3
6.1 轨迹
举例说明:重力场中有两个物体,其中质量为m2的物体固定,而 质量为m1的物体绕m2做平面圆周运动.做圆周运动的m1物体
的轨道半径用变量r表示,角度用变量a表示.
m1 r a m2
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4
6.1 轨迹
例6.1:卫星绕地球转动时,m2等于地球的质量,m1等于卫 星的质量,r为卫星球心与地球球心间的距离。其运动轨迹由 下列方程组决定:
2
与例6.2相同,只是 改变了Alpha的值, 可以直接借用例6.2 的函数文件
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19
6.2 单自由度系统
由初始条件建立执行文件(execute_63.m)
程序如下 zeta=0.2;Alpha=[0.00,-0.25,-0.25];
x0=[-2.00,-2.00,-2.00];v0=[2.00,2.00,2.31]; tspan=linspace(0.0,30.0,401); lintyp=char('-k','--k','-.k'); options=odeset('RelTol',1e-8,'AbsTol',[1e-8 1e-8]); d=char('Linear:x_0=-2 v_0=2 \alpha=0',... 'Nonlinear:x_0=-2 v_0=2 \alpha=-0.25',... 'Nonlinear:x_0=-2 v_0=2.31 \alpha=-0.25');
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Matlab火箭动力学模拟与控制方法讲解
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Matlab火箭动力学模拟与控制方法讲解导言:随着航空航天技术的不断发展,火箭动力学在航天领域中扮演着至关重要的角色。
而Matlab作为一种强大的仿真工具,能够为火箭动力学的模拟和控制提供便利。
本文将会对Matlab火箭动力学模拟与控制方法进行详细讲解。
一、火箭动力学模拟火箭动力学模拟是对火箭在飞行过程中的运动进行数学建模,并在计算机上进行仿真。
在Matlab中,利用动力学方程和控制方程可以模拟出火箭的姿态、速度、加速度等参数,从而为火箭设计和控制提供重要的参考依据。
1. 火箭动力学方程火箭动力学方程是描述火箭运动规律的重要基础。
通常来说,火箭的动力学方程可以分为姿态方程和运动学方程。
姿态方程用于描述火箭在三维空间中的姿态变化。
通过旋转矩阵和四元数等方法,可以得到火箭的姿态矩阵,并计算出姿态控制所需的力矩。
运动学方程则用于描述火箭的速度、加速度等关键参数。
通过质量、推力、空气阻力等因素的综合考虑,可以计算出火箭的运动学参数。
2. 火箭控制方程火箭的控制方程是实现姿态控制的重要手段。
通过使用比例控制、积分控制、微分控制等方法,可以将火箭的姿态与期望姿态进行对比,并计算出所需的控制力矩。
在Matlab中,可以利用控制工具箱提供的函数和工具,快速实现火箭的控制方程。
通过调整控制参数和控制策略,可以使火箭在飞行过程中实现精确的姿态控制。
二、火箭动力学控制方法在实际的火箭发射过程中,控制是保证火箭正确运行的重要手段。
Matlab提供了一系列的控制方法,可以帮助设计师更好地实现火箭动力学控制。
1. PID控制PID控制是一种经典的控制方法,适用于各种控制系统。
在火箭动力学模拟中,PID控制可以通过调节比例、积分和微分参数,实现控制系统的稳定性和精确性。
在Matlab中,可以通过使用pid函数来设计PID控制器,并将其应用于火箭动力学模拟中。
通过模拟不同参数的效果,可以找到最优的控制参数,从而实现火箭的稳定飞行。
matlab 轴承动力学

matlab 轴承动力学
Matlab是一种强大的数值计算和编程软件,可以用于解决各种工程问题,包括轴承动力学。
在Matlab中,可以使用不同的方法来分析和模拟轴承的动力学行为。
首先,你需要了解轴承动力学的基本原理和方程。
轴承动力学涉及到轴承的运动、摩擦、载荷以及振动等方面的问题。
常见的轴承动力学方程包括牛顿第二定律、齿轮传动等。
然后,在Matlab中,你可以使用数值方法或者符号计算工具箱来求解轴承动力学方程。
数值方法可以使用差分法、有限元法等进行求解,而符号计算工具箱可以用于求解解析解。
在编写代码时,你需要定义轴承的几何参数、材料特性、载荷条件等,并根据轴承的类型选择合适的方程进行建模。
然后,使用Matlab 提供的数值计算函数或符号计算函数进行求解。
此外,Matlab还提供了一些可视化工具,如绘图函数和动画函数,可以帮助你可视化轴承的动力学行为。
你可以通过绘制轴承的轨迹、速度、加速度等图表来分析和评估轴承的性能。
总之,Matlab是一个非常适合进行轴承动力学分析和模拟的工具。
通过使用Matlab,你可以方便地求解轴承动力学方程,并对轴承的运动、载荷等进行深入研究。
第2章 多体系统动力学

绝对坐标法:
3.2 柔性体离散化问题
柔性体本质上是无限自由度系统,为适应 计算机数值计算的要求,必须对柔性体进 行离散化,常用方法有:假设模态法、有 限段方法、有限元方法等。有限元法与模 态分析相结合是常用的方法,该方法将系 统的物理坐标变换为模态坐标,从而大大 降低了系统的自由度数目。
第2章
多体系统动力学
内容提要
多体系统概述 多体系统动力学的研究领域 多体系统动力学的几个基本问题 卫星帆板展开动力学仿真 ADAMS软件
1. 多体系统概述
1.1 概念
多体系统是对某类客观事物的高度抽象和概括, 这类系统都具有一个共同的特点,即它们都是通 过特定的关节(铰链)将诸多零(部)件-即所 谓的“体”联接起来的;因此我们把多体系统定 义为以一定的联接方式互相关联起来的多个物体 构成的系统,这些物体可以是刚体也可以是柔体。 如果多体系统中所有的体均为刚体,则称该系统 为多刚体系统;如果多体系统含有一个以上的柔 体,则称为柔性多体系统。
Spherical(球)
ADAMS的坐标系: ADAMS在坐标系的运用上总共有三种形式: a. 全局坐标系 也就是绝对坐标系,固定在地面(Ground Part)上,是ADAMS中所有零件的位置、 方向、速度的度量基准坐标系。 b. 零件的局部坐标系 也称零件坐标系。在建立零件的同时产生, 随零件一起运动,它在全局坐标系中的位 置和方向决定了零件在全局坐标系中的位 置和方向。
ADAMS软件使用交互式图形环境和零件库、约束 库、力库,创建完全参数化的机械系统几何模型, 其求解器采用多刚体系统动力学理论中的拉格郎 日方程方法,建立系统动力学方程,对虚拟机械 系统进行静力学、运动学和动力学分析,输出位 移、速度、加速度和反作用力曲线。ADAMS软件 的仿真可用于预测机械系统的性能、运动范围、 碰撞检测、峰值载荷以及计算有限元的输入载荷 等。 ADAMS一方面是虚拟样机分析的应用软件,用户 可以运用该软件非常方便地对虚拟机械系统进行 静力学、运动学和动力学分析。
matlab编程实现求解基于振型叠加法的多自由度动力学系统的时域和频域响应

matlab编程实现求解基于振型叠加法的多自由度动力学系统的时域和频域响应动力学系统的时域和频域响应可以通过振型叠加法进行计算。
在MATLAB 中,可以通过编写程序来实现该方法的求解。
假设考虑的动力学系统是一个n自由度的系统,其动力学模型可以表示为:M*x'' + C*x' + K*x = F(t)其中,M是质量矩阵,C是阻尼矩阵,K是刚度矩阵,x是位移向量,F(t)是外力向量。
为了使用振型叠加法求解该系统的响应,需要先求解系统的固有振型和固有频率。
可以通过使用MATLAB中的eig函数来计算该系统的特征值和特征向量。
[V, D] = eig(K, M);其中,V是特征向量矩阵,D是特征值矩阵。
通过特征值和特征向量可以得到系统的固有频率和振型:omega_n = sqrt(diag(D)); % 固有频率Phi = V; % 固有振型接下来,可以根据零初条件来计算系统的响应。
可以通过定义初始位移和速度向量,以及外力向量,来求解系统的时域响应。
可以使用MATLAB中的ode45函数来求解非线性微分方程组。
% 定义初始状态向量x0 = [0; 0; ...; 0; 0]; % 位移和速度% 定义外力函数F = @(t) [f1(t); f2(t); ...; fn(t)];% 定义动力学方程odefun = @(t, x) [ x(n+1:2*n); ...; - inv(M)*(C*x(n+1:2*n) + K*x(1:n))+inv(M)*F(t) ];% 运行ode45函数[t, x] = ode45(odefun, [0, T], x0);另外,还可以通过FFT函数来求解该系统的频域响应。
可以通过计算系统的传递函数,并对输入信号进行快速傅里叶变换来得到系统的频域响应。
% 计算系统的传递函数H = inv(j*omega_n.*eye(n) - K + j*C*omega_n).*F;% 对输入信号进行FFT变换N = length(F);F_fft = fft(F);freq = linspace(0, 1/T, N);% 计算系统的频域响应X_fft = H .* F_fft;以上就是使用MATLAB实现基于振型叠加法求解多自由度动力学系统的时域和频域响应的方法。
Matlab环境下化学反应动力学的MonteCarlo模拟

分子碰撞理论认为,反应物分子(或原子、离子)之间必须相互碰撞,才有可能发生化学反应.但是反应物分子之间并非每次碰撞都能发生反应.对一般反应而言,只有少数或极少数分子碰撞时能发生反应[1].能发生反应的碰撞称为有效碰撞,任一时间点上有效碰撞的机率就反映了该化学反应的动力学情况.从数学的角度来看,这种分子间的碰撞过程就可抽象为一个随机过程.因此,用基于统计理论的MonteCarlo方法应是模拟化学反应动力学的最直接方法.1MonteCarlo模拟方法分析如前所述,只有分子所发生的有效碰撞才会导致化学反应的发生.在分子的碰撞中,只有那些具有等于或超过活化能的所谓活化分子所发生的碰撞才能发生分子间的化学反应.对于一般反应而言,这些活化分子产生的机率(即反应机率)是服从均匀分布的,按照杨玉良等的分析,反应机率与反应速率之间只相差一个常数[2].因此,可以提出如下的模拟思路:将计算机内存当作反应器,同时将反应器划分成足够多的体积微元,接着由计算机产生一组符合均匀分布的伪随机数,并按照实验结果将整个反应过程分成若干时间段,然后考察在各时间段中反应进行的情况.具体方法是将各物种的反应速率与该组伪随机数逐一比较,然后统计反应速率大于伪随机数的次数,该次数就被视为发生了有效碰撞的次数.当反应物分子(原子、离子)之间发生一次有效碰撞,对应的反应物或产物就分别减少或增加1个计算机单位浓度,最后分别统计各时间段中各物种浓度的变化情况.算法流程如图1所示.2化学反应动力学的MonteCarlo模拟实例2.1复杂反应网络的MonteCarlo模拟图1蒙特卡洛算法框图广东技术师范学院学报(自然科学)2012年第3期Journal of Guangdong Polytechnic Normal University No.3,2012Matlab环境下化学反应动力学的MonteCarlo模拟苏铁军1邓仕英2李凡修2(1.长江大学工程技术学院,湖北荆州434020;2.长江大学,湖北荆州434023)摘要:化学反应的进行缘于分子间不断产生的随机有效碰撞.这种碰撞的随机性就为用MonteCarlo方法来模拟反应动力学过程提供了可能.依此,在Matlab环境下设计了一种用MonteCarlo方法来模拟化学反应动力学的算法.通过对反应实例的模拟,结果表明,MonteCarlo方法不仅与龙格库塔法一样均能对已建立动力学方程的组分进行较好模拟,而且对动力学方程欠缺组分的模拟也是有效的.关键词:化学反应;动力学;MonteCarlo中图分类号:O64;TP39文献标识码:A文章编号:1672-402X(2012)03-0001-03收稿日期:2012-08-01基金项目:湖北省教育科学“十二五”规划研究项目(项目编号:2012B311).作者简介:苏铁军(1975-),男,湖北荆州人,长江大学工程技术学院讲师.研究方向:计算机化学教学与研究.在间歇反应器中制备产物B ,各反应均视为一级反应[3],反应网络如图2所示:在该反应中,反应物X 大量过量,A 的初始浓度为1Kmol/m 3,其余各物质的初始浓度均为零,各反应速率常数分别为k 1=0.00477497s -1,k 2=0.0006486s -1,k 3=0.00010725s -1,k 4=0.00123877s -1,k 5=0.00021667s -1.图3分别用实线和虚线列出了用MonteCarlo 方法和微分方程组的龙格库塔解法的模拟结果.从图中可见,两种方法对反应中各组分A 、B 、C 、D 浓度随时间的变化几乎一致.2.2苯热裂解脱氢的MonteCarlo 模拟联苯是一种重要的有机化工中间体,它通常是由苯热裂解脱氢制得.在反应过程中,同时会有副产物三苯基的生成[4,5].整个反应的方程式如下:2C 6H 6葑K 1K 2C 12H 10+H 2,(1)C 6H 6+C 12H 10葑K 3K 4C 18H 14+H 2.(2)在该反应中,C 6H 6初始浓度为1mol/L ,其余各组分的初始浓度均为0.反应中速率常数分别是k 1=0.0035833s -1,k 2=0.0040428s -1,k 3=0.0094458s -1,k 4=0.014807s -1.在MonteCarlo 模拟程序中,设置体积微元为0.00002,随机数为25000,模拟次数为100.图4显示了实验数据、MonteCarlo 模拟结果及龙格库塔模拟结果.从图中可见,对给出了动力学方程的组分苯和联苯,三者之间能较好地吻合.对于未建立动力学方程的氢气和三苯基而言,若按一般的二级反应来处理,图4中所示的龙格库塔模拟值与实验数据有了较大的偏离.3MonteCarlo 模拟效率的提高MonteCarlo 方法作为一种随机模拟方法,与微分方程组的数值解法相比,存在的一个较大的问题是模拟速度较慢[6],特别是当随机数规模较大时,这种现象尤其严重.个中原因就在于反应速率与随机数进行逐一比较的过程耗时较多.为了提高模拟速度,在算法中先将随机数进行排序,然后以组分中的最大浓度值与最大速率常数的乘积作为在随机数中寻找有效碰撞次数的阀值.这样的处理,既保证了模拟的精度,又大大节省了搜索时间,提高了模拟速度.图2反应网络图3各组分浓度随时间的动态变化模拟结果图4各组分浓度随时间的动态变化模拟结果图5MonteCarlo 模拟的图形用户界面4MonteCarlo模拟的GUI(图形用户界面)开发为了使模拟程序使用更加方便,开发了如图5所示的图形用户界面.该用户界面在Matlab7.1环境下实现[7].整个界面主要分为输入部分和结果部分,其中输入部分包括反应式、物种初始浓度、反应速率常数、体积微元、随机数个数等内容,结果部分包括图形和数值两部分.图形用户界面的开发,进一步提高了模拟程序的易用性和直观性.5结论MonteCarlo方法用于化学反应动力学模拟,具有理论直观、编程简单、效果较好的特点,还能准确给出动力学模型缺失情况下的组分的动力学信息.通过开发Matlab环境下具有较强通用性的Monte-Carlo模拟程序,有助于推动这一方法在化学反应动力学教学和研究领域的应用.参考文献:[1]杨宏孝,凌芝,颜秀茹.无机化学[M].北京:高等教育出版社,2002.[2]杨玉良,张红东.高分子科学的Monte Carlo方法[M].上海:复旦大学出版社,2001.[3]黄华江.实用化工计算机模拟[M].北京:化学工业出版社, 2004.[4]屈一新.化工过程数值模拟及软件[M].北京:化学工业出版社,2011.[5]曹贵平,朱中南,戴迎春.化工实验设计与数据处理[M].上海:华东理工大学出版社,2009.[6]梁逸曾,俞汝勤.分析化学手册(第二版)第十分册[M].北京:化学工业出版社,2000.[7]陈垚光,毛涛涛,王正林等.精通Matlab GUI设计[M].北京:电子工业出版社,2011.MonteCarlo Simulation for Chemical Reaction Kinetics in MatlabSU Tiejun XI Wei ZHANG Ming(Engineering Technoloy College of Yangtze University,Jingzhou Hubei434023)Abstract:The occurrence of chemical reactions depends on the effective collision among molecules.It is pos-sible to apply MonteCarlo to simulate reaction kinetics due to the randomness of the collision.An algorithm was developed to simulate chemical reaction kinetics with MonteCarlo in matlab.The simulation results indicate that there is consistency between the methods of MonteCarlo and Runge-Kutta for components with kinetic equation,avd it is efficient for components without kinetic equation.Key words:chemical reaction;kinetics;MonteCarlo。
matlab求解动力学微分方程

matlab求解动力学微分方程如今随着科学技术的持续发展和进步,动力学微分方程的求解成为了科研工作和工程应用中的一项基本任务。
作为一种广泛应用的计算工具,MATLAB可以通过其强大的数值计算和仿真功能来解决这一问题。
本文将深入探讨MATLAB在求解动力学微分方程方面的应用,包括其基本原理、解决方法以及一些实例分析,旨在帮助读者更全面地理解这一主题。
1. 动力学微分方程简介动力学微分方程是描述物质或系统中的运动过程的数学模型。
它们通常通过描述物体的运动、变化或响应来研究和分析不同领域的问题,例如物理、化学、生物学和工程。
2. MATLAB在求解动力学微分方程中的基本原理MATLAB提供了许多用于求解微分方程的函数和工具箱。
其中最常用且强大的函数是ode45,它基于龙格-库塔方法实现了自适应步长控制和高阶插值技术,可以有效地求解一般形式的动力学微分方程。
3. 使用MATLAB求解动力学微分方程的实例为了更好地理解MATLAB在求解动力学微分方程中的应用,我们将通过一些具体的例子来演示其使用方法。
我们可以考虑一个简单的弹簧振动方程,其中有一个质点通过弹簧受到外力作用。
通过建立该系统的微分方程模型,并利用MATLAB进行求解,我们可以得到质点的运动轨迹和其他相关信息。
4. 对MATLAB求解动力学微分方程的个人观点和理解作为一个计算工具,MATLAB无疑为求解动力学微分方程提供了便利和高效的方式。
其强大的数值计算和仿真功能能够帮助研究人员和工程师更好地理解和分析系统的运动行为。
然而,我们也应该注意,对于一些复杂的非线性动力学问题,可能需要更高级的数值方法和算法才能得到准确的解。
MATLAB作为一种常用的计算工具,在求解动力学微分方程方面具有广泛的应用。
通过掌握其基本原理和使用方法,我们可以有效地解决各类动力学问题,并更好地理解系统的运动行为。
当然,对于更复杂的问题,我们也应该不断地学习和探索更高级的数值方法,以求得更准确的解。
Ansys多体动力学仿真软件:RecurDYN介绍

Ansys 多体动力学仿真软件:RecurDYN 介绍传统的动力学分析软件对于机构中普遍存在的接触碰撞问题解决的远远不够完善,其中包括过多的简化、求解效率低下、求解稳定性差等问题,难以满足工程应用的需要。
基于此,FunctionBay Inc.充分利用最新的多体动力学理论,基于相对坐标系建模和递归求解,开发出RecurDyn 软件,具有令人震撼的求解速度与稳定性,成功地解决机构接触碰撞中的上述问题,极大地拓展了多体动力学软件的应用范围。
RecurDyn 不但可以解决传统的运动学与动力学问题,同时是解决工程中机构接触碰撞问题的专家。
特色功能∙强健的隐式积分器和混合积分器 ∙相对坐标和递归算法,求解快速稳定 ∙多种接触方式,柔性体的接触碰撞 ∙柔性体分析,包括大变形、非线性 ∙多级子系统 ∙图层管理 ∙ 完全windows 风格 客户价值∙相对坐标系的运动方程,完全递归算法及强健的求解器,使RecurDYN 具有飞驰般的求解速度 ∙完全的基于WINDOWS 开发的软件,操作界面友好,易学易用 ∙装配自动化,大大减少人工工作量,提高了效率 ∙求解稳定可靠,结果令人信服 ∙可在最短的时间内修正设计方案,极大的缩短产品的设计周期 ∙专用工具包,针对特定应用,为用户量身定制 ∙ Solid,前后处理模块广州有道科技培训中心 h t t p ://w w w .020f e a .c o m2D、3D 模型建立;可读取各种CAD 格式的模型文件;可调式的彩色显示功能显示系统/子系统结构,具有子系统模块化功能;提供图层结构管理;模型参数化;灵敏度分析,实验设计分析(DOE);客户化界面;图表;动画;曲线编辑器;数据过滤器;傅立叶变换,多视窗分割显示;可输入外部数据文件。
∙ Solver,求解器完全递归式方程结构;数值运算器DDASSL/IMGALPHA;数值阻尼可适应性自动化,去除数值上的杂讯;可进行批处理运算;可调整CPU 的优先使用权,加速分析执行;内建轮胎/路面力(TIRE)模块;非线性梁、板单元;提供完整的2D/3D(曲面与曲面)接触分析。
newmark法程序法计算多自由度体系的动力响应知识讲解

用matlab 编程实现Newmark -β法计算多自由度体系的动力响应用matlab 编程实现Newmark -β法 计算多自由度体系的动力响应一、Newmark -β法的基本原理Newmark-β法是一种逐步积分的方法,避免了任何叠加的应用,能很好的适应非线性的反应分析。
Newmark-β法假定:t u u u ut t t t t t ∆ββ∆∆]}{}){1[(}{}{+++-+= (1-1)2]}{}){21[(}{}{}{t u u t uu u t t t t t t ∆γγ∆∆∆+++-++= (1-2) 式中,β和γ是按积分的精度和稳定性要求进行调整的参数。
当β=0.5,γ=0.25时,为常平均加速度法,即假定从t 到t +∆t 时刻的速度不变,取为常数)}{}({21t t t u u ∆++ 。
研究表明,当β≥0.5, γ≥0.25(0.5+β)2时,Newmark-β法是一种无条件稳定的格式。
由式(2-141)和式(2-142)可得到用t t u ∆+}{及t u }{,t u}{ ,t u }{ 表示的t t u ∆+}{ ,t t u ∆+}{ 表达式,即有t t t t t t t u u t u u tu}){121(}{1)}{}({1}{2----=++γ∆γ∆γ∆∆ (1-3) t t t t t t t u t uu u t u}{)21(}){1()}{}({}{ ∆γβγβ∆γβ∆∆-+-+-=++ (1-4) 考虑t +∆t 时刻的振动微分方程为:t t t t t t t t R u K u C uM ∆∆∆∆++++=++}{}]{[}]{[}]{[ (1-5) 将式(2-143)、式(2-144) 代入(2-145),得到关于u t +∆t 的方程t t t t R u K ∆∆++=}{}]{[ (1-6)式中][][1][][2C t M tK K ∆γβ∆γ++= )}{)12(}){1(}{]([)}){121(}{1}{1]([}{}{2t t t t t t t t u t uu t C u u t u tM R R ∆γβγβ∆γβγ∆γ∆γ∆-+-++-+++=+求解式(2-146)可得t t u ∆+}{,然后由式(2-143)和式(2-144)可解出t t u∆+}{ 和t t u ∆+}{ 。
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t(m) = tspan(m);
TrigerTimer(t(m)); % 保持系统时间同步更新
if m == 1
% ## 初始化 ##
% Book_B <<计算多体系统动力学>> Version 1 洪嘉振
% Book_C <<数值计算方法>> Version 2 徐涛
% Corrector
y0 = y0 + h/24*(9*F(:,4) + 19*F(:,3) - 5*F(:,2) + 1*F(:,1));
F(:,4) = feval(odefun,t,y0);
yout=[yout,y0];
end
function [t , q , qdot , qdotdot] = SolverKine(FunCstEq , tspan ,q0 ,SolverOpt)
q;break;
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱend
q0 = q+h; % 确定下一点
drawnow;
% % ##for test##
% qArray = [qArray,q]
% fqErrArray = [fqErrArray,norm(fq)]
% 方法二 Book_B212 较好。如下:
dt = t(m) - t(m-1);
q0 = q1 + dt*qdot1 + 1/2*dt^2*qdotdot1;
end
q = [q,q1];
qdot = [qdot,qdot1];
% 参考书目 :
% Book_A <<机械系统的计算机辅助运动学和动力学>> Version 1 E.J.Haug
% Book_B <<计算多提系统动力学>> Version 1 洪嘉振
function [tout , yout] = SolverDyna(odefun , tspan , y0 ,SolverOpt)
%
% $ 动力学求解器 $
% [q,q_dot,q_dotdot]=SolverDyna(FUN,TSPAN,X0,OPTIONS)
%
% 注意:求解前应当作装配分析,以选取适当的初值
% Book_B <<数值计算方法>> Version 2 徐涛
%
% Supported by
% sunshengli@,2005-11-01
%
tout=[tspan];
% RK4起步
F = feval( odefun,tspan(n-4:n-1),yout(:,n-4:n-1) );
% Predictor
p = y0 + h/24*(55*F(:,4) - 59*F(:,3) + 37*F(:,2) - 9*F(:,1));
F = [F(:,2) F(:,3) F(:,4) feval(odefun,t,p)];
q = q0;
% 给定构型初值,计算约束方程及Jacobian
[f,fq,v] = feval(FunCstEq , 1 , q ,[] ); % 注意:Iswitch==1求解位姿及速度,不需要速度信息,可将q_dot置空
% 计算步长。参见Book_C :P277 ,Book_A :P100
% qArray = [];
% fqErrArray = [];
% hErrArray = [];
% 设置判敛控制参数
epsilon_e = SolverOpt.epsilon_e;
epsilon_s = SolverOpt.epsilon_s;
% 求解位姿
while(1)
%
% 参考书目 :
% Book_A <<机械系统的计算机辅助运动学和动力学>> Version 1 E.J.Haug
% Book_B <<计算多提系统动力学>> Version 1 洪嘉振
[f,fq,v] = feval(FunCstEq , 1 , q0 ,[] ); % 注意:Iswitch==1求解位姿及速度,不需要速度信息,可将q_dot置空
qdot0 = fq\v; % 求解速度
%
% Supported by
% sunshengli@,2005-10-31
%
q = [];
qdot = [];
qdotdot = [];
% ## Solver : 时间迭代求解(非线性)运动学方程 ##
for m=1:length(tspan)
多体动力学源程序[Matlab]
E.J.Haug <<机械系统的计算机辅助运动学和动力学>> 一书中的例题及习题主要用DADS完成。前段时间我学习该书,苦于没有DADS,所以只得自己硬着头皮尝试自己做程序。平面运动学及动力学部分已初步完成,正在整理,并进行空间运动学及动力学部分学习。现摘录部分源程序[Matlab]如下,欢迎各位不吝指教。
k1=hh*feval(odefun,t,y0);
k2=hh*feval(odefun ,t+hh/2,y0+0.5*k1);
k3=hh*feval(odefun ,t+hh/2,y0+0.5*k2);
k4=hh*feval(odefun ,t+hh,y0+k3);
% Book_C <<数值计算方法>> Version 2 徐涛
%
% Supported by
% sunshengli@,2005-10-31
%
% % ##for test##
%
% $ 运动学求解 $
% [q,q_dot,q_dotdot]=SolverKine(FUN,TSPAN,X0,OPTIONS)
%
% 注意:求解前应当作装配分析,以选取适当的初值
% 参考书目 :
% Book_A <<机械系统的计算机辅助运动学和动力学>> Version 1 E.J.Haug
y0=y0+(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;
yout=[yout;y0'];
% y0 is qdotdot
% 求解逆向动力学
end
function [tout,yout] = odeAdamsPC(odefun,tspan,y0,SolverOpt)
qdotdot = [qdotdot,qdotdot1];
end
function [q1,qdot1,qdotdot1] = SolverNR(FunCstEq , q0 , SolverOpt)
%
% $ Newton-Raphson法求解非线性代数方程 $
% [q,q_dot,q_dotdot]=SOLVERNR(FUN,X0,OPTIONS)
if length(tspan)<=4
[tstart,ystart] = odeRK4(odefun,tspan,y0);
tout=[tstart];
else
[tstart,ystart] = odeRK4(odefun,tspan(1:4),y0);
h = -fq\f;
% 判敛条件:||PHIq(q,t)||<epsilon_e 或者 ||qk1-qk||<epsilon_s
% if ((norm(fq)<epsilon_e)| (norm(h)<epsilon_s) )
if ((norm(f)<epsilon_e)| (norm(h)<epsilon_s) )
qdotdot1 = fq\y;�
end
yout = [ystart];
% 4th order Adams Predictor-Correctot Methods
y0 = ystart(:,4);
for n=5:length(tspan)
t = tspan(n);
h = tspan(n)-tspan(n-1);
% Book_C <<数值计算方法>> Version 2 徐涛
%
% Supported by
% sunshengli@,2005-10-31
%
% tspan 行向量初值
[f,fq,v,y] = feval(FunCstEq , 2 , q0 ,qdot0 ); % 求加速度右项时用到速度信息
qdotdot0 = fq\y; % 求解加速度
q1 = q0; qdot1 = qdot0; qdotdot1 = qdotdot0; % 返回结果
% y0 列向量初值
% 输出为行向量形式
% RK4
tout=[tspan];
for n=1:length(tspan)
n
t=tspan(n);