四阶拟线性椭圆方程的有限元误差估计

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有限元误差估计

有限元误差估计

有限元误差估计有限元误差估计是计算数值模拟中一种常见的误差估计方法。

有限元方法是一种将连续物理问题离散化为有限元网格的数值方法。

在有限元方法中,通过将物理区域划分成小的单元,构造适当的插值函数来近似原始问题,然后用数值方法求解近似问题。

在有限元方法中,误差是指近似解与准确解之间的差别。

误差估计是计算近似解误差大小的方法。

有限元误差估计有以下两种类型:全局误差估计和局部误差估计。

全局误差估计是对整个求解域内的误差进行估计。

估计方法包括后验误差估计和检验方法。

后验误差估计是通过计算近似解和准确解的误差,然后根据误差的特征来估计整个求解域内的误差。

检验方法是通过对已知问题进行数值实验,比较近似解和准确解的差异,从而估计整个求解域内的误差。

局部误差估计是对每个单元内的误差进行估计。

局部误差估计方法包括超薄元法(超收敛元法)和修正残差法。

超薄元法是通过在每个单元内选择更精确的插值函数来提高近似解的精度,从而减小局部误差。

修正残差法是通过计算修正残差来估计局部误差。

修正残差是近似解和准确解的残差,通过在局部区域中适当地增加修正函数,使得修正残差的估计更加准确。

在有限元误差估计中,还存在一些困难和挑战。

首先,确定精确解是困难的,因为很多实际问题没有解析解。

其次,误差估计需要计算大量的数值积分和求解大规模的线性方程组,计算复杂度较高。

此外,误差估计还与插值函数的选取和网格的划分有关,这是通过经验和实验确定的。

有限元误差估计在工程和科学计算中有着广泛的应用。

它可以用于验证数值模拟结果的准确性,也可以用于适当地改进数值模拟方法,提高计算结果的精度。

因此,有限元误差估计在数值模拟研究中具有重要的意义。

综上所述,有限元误差估计是求解数值模拟问题中必不可少的一部分。

它通过估计近似解与准确解之间的差别,帮助我们判断数值模拟结果的精度和准确性。

有限元误差估计在解决工程和科学计算问题中起着关键的作用。

四阶拟线性椭圆方程的有限元误差估计

四阶拟线性椭圆方程的有限元误差估计

+

Du a(u)∆u(u − uh )∆wdx Du a(u)∆uh ∆w(uh − u)dx

= A(u, u, w − wh ) − A(uh , uh , w − wh ) + +

Du a(u)∆u∆w(u − uh )dx
≤ |A(uh , uh − u, w − wh )| + |A(u, u, w − wh ) − A(uh , u, w − wh )| +
530 因此,根据 (2), (10) 和 (11) 有 α1 u − uh
2 V






第27卷
≤ A(uh , u − uh , u − uh ) = A(uh , u − uh , u − vh ) + A(uh , u − uh , vh − uh ) ≤ α2 u − uh = α2 u − uh
V
∀ vh ∈ Vh . 1 f α1
(9)

V
.
容易证明 T 为从 D 到 D 的一个连续映射,则由 Brouwer 不动点定理有: 定理 2 在 (2) 的假设下,离散问题 (8) 至少存在一个解 uh ∈ Vh 。
4
误差估计
为了得到有限元误差估计,我们要求 a(u) 关于 u 是二次连续可微的,并且满足局部性条件 a(u) ≤ α2 , ∀ u ∈ B (R), (10)
第27卷 第3期 2010年06月






CHINESE JOURNAL OF ENGINEERING MATHEMATICS
Vol. 27 No. 3 June 2010

四阶抛物方程H1-Galerkin混合有限元方法的超逼近及最优误差估计

四阶抛物方程H1-Galerkin混合有限元方法的超逼近及最优误差估计
本文 主要借助 双线性 元和 零阶 R - T元 对 问题 ( 1 . 1 ) 进 行 了半 离散和 向后欧拉全 离散 日 一
G a l e r k i n混合元方法逼近. 首先利用积分恒等式技巧和单元的插值性质证明了两个新的重要 引理 ( 见引理 2 . 1 , 2 . 2 ) . 然后在解 的光滑度与 [ 1 0 ] 要求相同的前提下, 直接利用插值算子代替 R i e s z 投影, 导出了相关变量在半离散格式下 日 模和 H( d i v ; Q ) 模 的最优误差估计, 改善了 [ 1 0 ] 中二维情形下的结果. 同时基于这两个新的引理和双线性元的高精度分析结果, 又得到了 半离散格式下 的超逼近性质, 这是 [ 1 0 ] 中所没有涉及到的. 这里我们特别需要指出的是, 对本 文所建立的格式, 若采用 【 1 0 ] 的技巧连收敛阶都无法得到. 另一方面, 我们还得到了向后欧拉 全 离散格 式下 的最优 误差 估计 式及超 逼近 性质 . 这 足 以说 明我们 建立 的混合 元格 式 的合理 性
证明・ 对任意的 ∈憎 , 有 I x∈{ 1 , ) . 因此利用 T a y l o r 展式成立
u 。 l = ( , Y K ) +( Y 一 K ) u .
进 而
( P l -l I K P 1 ) =


( P l -I I K p 1 ) u ( , K) +
中引理 1 . 3 3是 完全不 一样 的.
引理 2 . 2 .( V・ 一I I h , . 面) =0 ,



证明・
- (
∈ h , V・ f K是常数且 v( v・ ) f =0 . 利用格林公式和插值条件 ( 2 . 1 )成立

有限元误差估计

有限元误差估计

有限元误差估计
有限元误差估计是在有限元方法中用于评估数值解与真实解之间的差异的技术。

它提供了对数值解的准确性和收敛性的估计,帮助评估数值模拟的可靠性和精度。

常见的有限元误差估计方法包括:
1.后验误差估计(Posteriori Error Estimation):在有限元计算完成后,使用一些后处理技术来估计数值解的误差。

这些技术通常基于残差的计算、解的重构、网格细化等方法。

2.可靠性误差估计(Reliable Error Estimation):这种误差估计方法旨在提供对数值解误差的下界估计,确保数值解的准确性。

常见的方法包括最小割方法、可靠的后验估计等。

3.马尔可夫不等式(Markov's Inequality):这是一种基本的误差估计方法,通过将数值解的误差与其范数进行比较,给出误差的上界估计。

4.差分误差估计(Difference Error Estimation):这种方法通过将有限元离散化的问题与其连续的解进行比较,估计数值解的误差。

常见的方法包括基于差分格式的稳定性分析和收敛性分析。

这些方法的选择和应用取决于具体的数值模拟问题和有限元方法的特点。

通常,有限元误差估计是一个重要的步骤,用于指导网格适应性和误差控制策略,以提高数值解的准确性和效率。

有限元误差估计

有限元误差估计

有限元误差估计引言有限元方法(Finite Element Method,简称FEM)是一种广泛应用于工程和科学领域的数值分析方法。

它通过将一个连续问题离散化为有限个子域,然后在每个子域上构建局部近似函数来求解问题。

有限元误差估计是在使用有限元方法求解问题时评估数值解与真实解之间的误差的重要步骤。

本文将详细介绍有限元误差估计的概念、原理和常用方法,以及其在工程和科学领域中的应用。

1. 有限元误差估计概述在使用有限元方法求解偏微分方程等连续问题时,我们通常需要将问题离散化为一个由节点和单元组成的网格。

然后,在每个单元上构建近似函数,并利用这些近似函数来计算数值解。

然而,由于近似函数只是对真实解的近似,因此数值解必然存在一定的误差。

有限元误差估计就是通过对离散化后得到的数值解进行分析,评估其与真实解之间的误差大小。

它是验证数值解精度和可靠性的重要手段之一。

2. 有限元误差估计原理有限元误差估计的原理基于两个关键概念:局部近似和全局汇总。

局部近似是指在每个单元上构建的近似函数,它能够较好地逼近真实解。

全局汇总是指将每个单元上的近似函数通过加权求和等方式得到整个域上的数值解。

在有限元方法中,我们通常使用残差作为误差的度量。

残差是真实解满足偏微分方程的程度,即方程左侧减去方程右侧得到的差值。

通过对残差进行分析,我们可以推导出数值解与真实解之间的误差估计。

3. 有限元误差估计方法有限元误差估计方法可以分为两大类:直接方法和间接方法。

3.1 直接方法直接方法是通过对离散化后得到的数值解进行分析,直接给出误差估计。

其中一种常用的直接方法是基于残差平方积分技术(Residual Squares Integration Technique)。

该方法通过对残差平方进行积分,并利用一些数学技术来推导出误差估计。

3.2 间接方法间接方法是通过构造辅助问题,利用辅助问题的解与真实解之间的关系来估计误差。

其中一种常用的间接方法是基于重构技术(Recovery Technique)。

常微分方程初值问题数值解的实现和分析—四阶Rungekutta方法与预估校正算法毕业论文

常微分方程初值问题数值解的实现和分析—四阶Rungekutta方法与预估校正算法毕业论文

《数值分析》课程设计常微分方程初值问题数值解的实现和分析—四阶Runge-kutta方法及预估-校正算法常微分方程初值问题数值解的实现和分析—四阶Runge-kutta方法及预估-校正算法摘要求解常微分方程的初值问题,Euler方法,改进的Euler方法及梯形方法精度比较低,所以本文构造高精度单步的四级Runge-kutta方法及高精度的多步预估—校正算法及其Matlab编程来实现对常微分方程初值问题的求解,使在求解常微分方程时,对以前积分方法的收敛速度及精度都有了很高的提高。

关键词:Runge-kutta方法,Adams方法,预估—校正算法,Matlab目录1.前言 (1)2. 几个简单的数值积分法 (2)2.1Runge-kutta方法 (2)2.1.1 Runge-kutta方法的应用 (5)2.2预估—校正算法 (7)2.2.1 Adams数值积分方法简介及预估—校正算法 (7)2.2.2 预估—校正算法的应用 (12)3. 结果分析 (16)总结 (17)参考文献 (18)英文原文和中文翻译 (19)1英文原文 (19)2中文翻译 (20)1.前言常微分方程的初值问题是微分方程定解问题的一个典型代表,以下面的例子介绍常微分方程初值问题数值解的基本思想和原理。

例1.1 一重量垂直作用于弹簧所引起的震荡,当运动阻力与速度的平方成正比时,可借助如下二阶常微分方程描述若令和,则上述二阶常微分方程可化成等价的一阶常微分方程组类似于例1.1,对于m阶常微分方程其中。

若定义可得如下等价的一阶常微分方程组我们知道多数常微分方程主要靠数值解法。

所谓数值解法,就是寻求解在一系列离散节点上的近似值。

相邻两个节点之间的间距称为步长[1]。

2. 几个简单的数值积分法2.1 Runge-kutta方法Runge在1985年提出了一种基于Euler折线法的新的数值方法,此后这种新的数值方法又经过其同胞K.Heun和Kutta的努力[2],发展完善成为后世所称的Runge-kutta 方法。

matlab解四阶偏微分

matlab解四阶偏微分

matlab解四阶偏微分在Matlab中,可以使用偏微分方程来解决四阶偏微分方程。

在本文中,我们将介绍四阶偏微分方程的一般形式、数值解法和一些相关的参考材料。

四阶偏微分方程的一般形式为:D^4u(x,y) + a*D^2u(x,y) + bu(x,y) = f(x,y)其中,D^4表示四阶空间导数算子,a和b是常数项,u(x,y)是要求解的未知函数,f(x,y)是已知的函数。

在Matlab中,可以使用偏微分方程工具箱(Partial Differential Equation Toolbox)来求解这个方程。

偏微分方程工具箱提供了多种数值方法来解决偏微分方程,包括有限差分法、有限元法、伽辽金法等。

有限差分法是最常用的数值方法之一,它将偏微分方程转化为一组有限差分方程,然后使用迭代方法求解这组方程。

有限差分法的基本思想是将求解区域离散化为网格,然后在网格节点上近似表示未知函数和导数。

通过在节点上构造差分方程,可以得到一个线性方程组,然后使用迭代方法求解这个方程组。

除了有限差分法,偏微分方程工具箱还提供了其他数值方法。

例如,有限元法将求解区域划分为多个小区域,然后在每个小区域内近似表示未知函数。

通过构造一组局部方程和边界条件,可以得到一个大型的线性方程组,然后使用迭代方法求解。

伽辽金法是一种通过变分原理求解偏微分方程的方法,它通过选取一个合适的试验函数,将偏微分方程转化为一组变分方程,然后通过极小化泛函来求解。

在Matlab中,偏微分方程工具箱提供了丰富的函数和工具来求解四阶偏微分方程。

例如,可以使用pdepe函数来求解带有边界条件的四阶偏微分方程,可以使用pdenonlin函数来求解非线性四阶偏微分方程。

此外,偏微分方程工具箱还提供了可视化工具和后处理函数,可以将求解结果可视化并进行进一步的分析。

除了Matlab自带的偏微分方程工具箱,还有一些其他的参考材料可以帮助理解和求解四阶偏微分方程。

例如,《Partial Differential Equations for Scientists and Engineers》是一本经典的偏微分方程教材,介绍了偏微分方程的基本理论和求解方法。

常微分方程初值问题的预估-校正解法[文献综述]

常微分方程初值问题的预估-校正解法[文献综述]

毕业论文文献综述信息与计算科学常微分方程初值问题的预估-校正解法一、前言部分在生产实际和其他数学分支中,都会不断地遇到常微分方程,而在这些方程中,仅有很少的一部分能通过初等积分法给出通解或通积分,大多数积分必须数值计算。

所以,一开始就使用数值方法求解通常更有效]1[。

解常微分方程初值问题的数值方法通常可以分为两类]2[:(1)单步法,例如Euler方法和 Runge-Kutta方法;(2)多步法,例如线性多步法。

我们将同阶的显式公式与隐式公式相比,前者使用方便,计算量较小;而后者一般需用迭代法求解,计算量大,但其局部截断误差较小,稳定性较好。

两种方法各有长处和不足。

因此,常常将它们配合起来使用,以发挥它们的优点,弥补各自的不足]3[。

这样将显式公式和隐式公式联合使用,前者提供预测值,而后者将预测值加以校正,使数值解更精确。

由此形成的算法通常被称作预估-校正算法(简称为PC算法)原则上任一显式多步法和隐式多步法都可以搭配成预估校正算法及各种计算方案,但不是任一种方案都是可用的。

一个好的计算方案应该计算稳定,具有所需的精度,并且节约计算量]4[。

几种常见的预估-校正算法]5[:(1)Adams四阶预估-校正算法;(2)Milne方法(3)Hamming算法。

本文综述常微分初值问题的数值解法及其误差估计(相容性、稳定性和收敛性分析),重点介绍了预估-校正算法。

二、主题部分2.1 常微分方程的起源和发展]6[许多有关微分方程的教材都会提到发现海王星的故事。

海王星的发现是人类智慧的结晶,也是常微分方程巨大作用的体现,体现了数学演绎法的强大威力。

1781年发现天王星后,人们注意到它所在的位置总是和万有引力定律计算出来的结果不符。

于是有人怀疑万有引力定律的正确性;但也有人认为,这可能是受另外一颗尚未发现的行星吸引所致。

当时虽有不少人相信后一种假设,但缺乏去寻找这颗未知行星的办法和勇气。

23岁的英国剑桥大学的学生亚当斯承担了这项任务,他利用引力定律和对天王星的观测资料建立起微分方程,来求解和推算这颗未知行星的轨道。

《高等有限元方法-张年梅》第6章误差估计及收敛new

《高等有限元方法-张年梅》第6章误差估计及收敛new

第六章误差,误差估计及收敛在科学研究和工程计算中,需要对有限元近似解提出一定的精度要求。

因此,仅仅在初始网格上进行一次有限元计算往往是不够的,必须对计算结果进行误差估计,以判断是否满足特定精度的要求;根据上述估计控制计算过程,以最小的代价获得满足要求的结果。

以下主要针对与时间无关的线性问题进行讨论。

§1 误差源一般来说,凡用FEA计算的结果都包含误差。

此处的“误差”是指FEA结果与数学模型精确解之间的不一致。

首先,假设计算软件适合于所处理的任务而不存在缺陷;指定的几何体、边界条件、载荷以及物理模型的材质属性适合手边的问题;用户在把数据输入到软件中时没有犯任何的错误;选择了适用的一般类型的单元(比如空间比平面可能更恰当)。

因此在描述建模误差、用户误差、软件缺陷之后,再分析计算误差的来源。

可能的误差源可以按如下的方法归类。

1、建模误差建模误差指的是物理系统和它的数学模型的差别。

FEA要分析的不是实际问题,而是简化了的数学模型,建模的过程中略去了实际问题中的好多细节,保留下来的用可以接受的数学公式来描述(比如弹性力学的平面理论,薄板理论,热传导方程,等等)。

主要来自于1)几何形状的简化紧固件的细节、小孔、其它的几何不规则性,以及材料属性的微小不均匀性都可能被忽略,至少在初始的分析中是这样的。

2)载荷被简化边界条件被理想化,比如认为支撑是刚性的。

经常把问题表示为平面的而不是三维的,或线性的而不是非线性的,或静态的而不是动态的,等等。

总体来说,建模误差指的是有意的合理的和经过考虑的近似,而不是错误,常常还有载荷及边界条件实际性能方面的不确定误差。

2、用户误差用户误差指的是在理解了物理问题,决定了要分析回答的问题,以及创建了合适的数学模型之后软件用户所犯的错误。

用户误差包括1)选错一般的单元类型(可能需要壳体单元的地方选择成了平板单元);2)选择不合适的单元尺寸和形状;3)数据输入中的直接错误以至于使所描述的模型并不是想要的模型。

有限元法分析结果的误差影响

有限元法分析结果的误差影响

一、引言有限元法分析起源于50年代初杆系结构矩阵的分析。

随后,Clough于I960 年第一次提出了“有限元法”的概念。

其基本思想是利用结构离散化的概念,将连续介质体或复杂结构体划分成许多有限大小的子区域的集合体,每一个子区域称为单元(或元素),单元的集合称为网格,实际的连续介质体(或结构体)可以看成是这些单元在它们的节点上相互连接而组成的等效集合体;通过对每个单元力学特性的分析,再将各个单元的特性矩阵组集成可以建立整体结构的力学方程式,即力学计算模型;按照所选用计算程序的要求,输入所需的数据和信息,运用计算机进行求解。

当前,有限元方法/理论已经发展的相当成熟和完善,而计算机技术的不断革新,又在很大程度上推进了有限元法分析在工程技术领域的应用。

然而,如此快速地推广和应用使得人们很容易忽视一个前提,即有限元分析软件提供的计算结果是否可靠、满足使用精度的前提,是合理地使用软件和专业的工程分析。

只有这两者很好地结合,我们才能得到工程上切实可信的计算结果,否则只会在工程上造成极大的浪费,甚至带来严重的工程事故。

二、误差分析有限元法分析一般包括四个步骤:物理模型的简化、数学模型的程序化、计算-------- 精选文档-----------------模型的数值化和计算结果的分析。

每一个步骤在操作过程中都或多或少地引入了误差,这些误差的累积最终可能会对计算结果造成灾难性的影响,进而蒙蔽我们的认识和判断。

第一步,物理模型的简化,主要有几何实体、连接/装配关系、环境边界条件和材料特性的简化,进而构建数学模型。

这些简化或者说假设,是必要的,也是必须的,但是也由此在模型中引入了理想化误差(idealization error)。

有些理想化误差是非良性奇异的,比如几何实体简化时细节部位上忽略小的圆/倒角,连接/装配关系简化时忽略焊缝和螺栓连接等,往往导致模型发生结构方面(诸如L形截面的角点)的奇异,即结构奇异(奇异的数学定义是在某一点处导数无穷);有些理想化误差是良性奇异的,比如边界条件简化时添加集中载荷和孤立点约束,导致模型发生边界条件的奇异,即边界奇异;其它理想化误差,比如几何实体简化时三维壳/面体简化为二维壳/面、三维梁简化为一维梁,边界条件简化时非均匀温度场和压力场简化为均匀温度场和压力场等,只会影响计算结果的准确度,不会引发计算结果方面的数值奇异,即应力奇异和位移奇异等。

四阶拟线性椭圆方程的有限元误差估计

四阶拟线性椭圆方程的有限元误差估计

部满足椭圆性条件,即存在某一正常数 1 使得对任意的 ∈V:瑶 () >0 Q 有
0 O . () l 1
收稿 日期: 0 70—4 作者简介: 安荣 (90 月生) 20-82 . 18 年8 ,男,博士 ,讲师. 研究方 向:偏微分方程数值解
基金项 目: 国家 自然科学基金 (0 7 1 2 1 7 1 6 ; 0 0 1 2 . 1514 ; 0 00 1 19 12)

( I) 。 d,
,l l () 5
则根据 ( 有 Auu乱 O ll 。因此,如果 ∈V满足问题 ( ,则有 2 ) (,,) / u ̄ 1 l 4 )
I l lI uv
f 1
定理 1 在 () () 2 和 3 的假设下,问题 () 4 至少存在一个弱解 乱∈V,并且满足 () 5。 证 明 由于 是 自反的,那么存在 一组标准正交基 { ) 在 中稠密且完备。记 由 1 1 到西 所张成的空问,定义 问题 () G l kn 4 的 ae i 逼近解 U r 满足 A(m, , ) , ) i 1… , , u U t=(, , = , / n 逼近解 的存在性可 由B ow r ru e 不动点定理得到 。根据 () 5,有 () 6
四阶拟 线性椭 圆方程 的有 限元误差估计术
安 荣 , 李开泰 李 , 媛
f一 1 温州大学数学与信息科 学学院,温州 3 5 3 ; 2 安 交通 大 学理 学 院 ,西 安 7 0 4 ) 2 0 5 .西 1 0 9 摘 要:针对一类 四阶拟线 性椭 圆方程 ,本文给 出了它的协调有 限元逼近 。当网格参数 ^ 足够 小时,得到
其中 L> 0 依赖于 r 。给定 f∈V =H ( ,那么相应于 问题 () Q) 1的变分 形式 为:求 u∈V,

有限元误差估计

有限元误差估计

有限元误差估计有限元误差估计是工程领域中一项重要的技术,用于对有限元模型的精度进行评估和改进。

有限元方法是一种常用的数值求解工具,它将复杂的连续体问题离散化为有限多个简单的元素,通过对这些元素进行求解得到整个物体的行为。

然而,在实际应用中,由于物体的复杂性和数值计算的近似性,有限元模型的误差是不可避免的。

误差估计的目的是通过分析有限元模型中的误差源,预测数值解的误差大小,从而提供改进模型的指导。

误差源可以分为离散化误差和模型误差。

离散化误差是由于将连续问题离散化为有限元问题时所引入的误差,它取决于网格的精度和元素的形状。

模型误差是由于对真实物体进行建模时所引入的误差,它取决于对物体的理解和假设的准确性。

误差估计的方法有很多种。

其中一种常用的方法是后验误差估计,它通过对有限元解的局部平滑性进行分析,得到每个元素上的误差估计值。

这些误差估计值可以用来确定哪些元素的精度不够,从而指导网格的细化或者对有限元模型的改进。

另外一种方法是基于解析解的误差估计,它通过与真实解进行比较,评估数值解的误差大小。

这种方法对于已知解析解的问题特别有用。

误差估计对于工程领域来说具有重要的指导意义。

它可以帮助工程师们了解数值求解的精度和可靠性,从而减少工程设计中的风险。

此外,误差估计还可以帮助工程师判断哪些模型参数对于结果的精度影响最大,进而优化参数选择和模型设计。

通过合理地使用误差估计方法,工程师们可以在设计过程中不断提高模型的准确性和可靠性,从而提高工程质量和效率。

综上所述,有限元误差估计是一项重要的技术,它为工程师们提供了评估和改进有限元模型的方法。

通过对误差源进行分析和估计,工程师们可以优化模型的精度和可靠性,从而提高工程设计的质量和效率。

在工程实践中,我们应该始终重视误差估计,并合理运用其结果,以确保工程设计的准确性和可靠性。

上海交通大学2010年06月26日博士学位公示

上海交通大学2010年06月26日博士学位公示

王毅 狄子昀 贺廷超 姚远 廖若谷 周骥 周俊峰 郭波 石云峰 王佐妤
0077109003
黄旭
0077109004
赵鹏
0040809002
何云龙
0050809024
叶文瑾
0067109002 0067109003 0067109006
许朝进 徐亮 邹健
光学 光学 光学 高分子化学与物理 高分子化学与物理 高分子化学与物理 高分子化学与物理 高分子化学与物理 高分子化学与物理 生理学
长的机理 小分子化合物协同诱导恶性淋巴细胞周期阻滞及活化嗅
觉受体的分子机制研究 RIG-G 基因的表达调控与干扰素的信号转导 絮凝剂对减缓膜生物反应器膜污染速率的效果和机理研
究 复合地基动力特性及其应用研究 基于光滑质点水动力学(SPH)方法的自由表面流动数值
模拟研究
详细 详细 详细 详细 详细 详细 详细 详细 详细
0060202013
0060209002 0030202037 0040202041 0040202044 0040209013
0050209015
0060202031 0050209021 0050209022 0050209027
0050209074
0060209011 0060209015
宫兆新 刘宾 许靖 丁仕风 甄希金 胡丽娟 李堑
益生菌质量评价的分子生态学方法的研究 雷公藤甲素的药理药效及多苷制剂质量标准的研究 水稻重组自交系的基因型鉴定及水稻 AA 和 CC 基因组序
列比较分析 alpha7 烟碱型乙酰胆碱受体激动剂对细胞损伤与保护的
影响 豆科植物器官内部不对称性分子遗传学研究 小分子化合物 pharicin A 诱导肿瘤细胞分裂阻滞的分子 机制机细胞有丝分裂中维甲酸 X 受体 alpha 的修饰发现 TRAIL-BCL2 SIRNA 肿瘤治疗及 MiR-145 抑制肿瘤细胞生

有限元法分析结果的误差影响,四类误差您了解吗

有限元法分析结果的误差影响,四类误差您了解吗

有限元法分析结果的误差影响,四类误差您了解吗本文指出了有限元法分析结果的误差影响存在于其每一操作步骤,并对这些误差进行了归类分析。

随后,结合工程实例,通过改变单元类型(形状和精度)、调整单元尺寸大小和应用多种分网方式,显示理想化误差和离散化误差对计算结果的影响。

最后,提出建议和今后的研究方向。

有限元法分析起源于50年代初杆系结构矩阵的分析。

随后,Clough于1960年第一次提出了“有限元法”的概念。

其基本思想是利用结构离散化的概念,将连续介质体或复杂结构体划分成许多有限大小的子区域的集合体,每一个子区域称为单元(或元素),单元的集合称为网格,实际的连续介质体(或结构体)可以看成是这些单元在它们的节点上相互连接而组成的等效集合体;通过对每个单元力学特性的分析,再将各个单元的特性矩阵组集成可以建立整体结构的力学方程式,即力学计算模型;按照所选用计算程序的要求,输入所需的数据和信息,运用计算机进行求解。

当前,有限元方法/理论已经发展的相当成熟和完善,而计算机技术的不断革新,又在很大程度上推进了有限元法分析在工程技术领域的应用。

然而,如此快速地推广和应用使得人们很容易忽视一个前提,即有限元分析软件提供的计算结果是否可靠、满足使用精度的前提,是合理地使用软件和专业的工程分析。

只有这两者很好地结合,我们才能得到工程上切实可信的计算结果,否则只会在工程上造成极大的浪费,甚至带来严重的工程事故。

有限元法分析一般包括四个步骤:物理模型的简化、数学模型的程序化、计算模型的数值化和计算结果的分析。

每一个步骤在操作过程中都或多或少地引入了误差,这些误差的累积最终可能会对计算结果造成灾难性的影响,进而蒙蔽我们的认识和判断。

第一步,物理模型的简化,主要有几何实体、连接/装配关系、环境边界条件和材料特性的简化,进而构建数学模型。

这些简化或者说假设,是必要的,也是必须的,但是也由此在模型中引入了理想化误差(idealization error)。

有限元模型修正中若干重要问题

有限元模型修正中若干重要问题
( Inverse Problem) ; 依据行为参数的不同来源 , 又把逆 ( 或反) 问题分为两类 [21 ] : 1) 模型参数辨识问题 ( Identification Problem) [2 ,3 ] ,
ters ,and this is one reason why the direct methods of model updating are not favored. ” (2 ) 基 于 灵 敏 度 的 模 态 修 正 ( Sensitivity-Based Model Updating) : 这种方法利用行为参数关于模型参数的导
阶 ,参数化和正则化 ,以及有限元模型修正中的贝叶斯概率方法 。 关键词 : 映射 ,降阶 ,参数化和正则化 ,概率方法 中图分类号 : TH113. 1
0 引 言
就一般的的动力系统而言 ,根据所建立的数学模 型 ( 如有限元模型 ) , 由模型参数 ( 如材料常数和几何 参数) 来求行为参数 ( 模型的频率和模态形状 、 脉冲响 应或频率响应函数等) ,称为结构动力学正问题 ( Direct Problem) ; 而由行为参数反推模型参数 , 称为逆问题
可划归成 Hadamard 意义下的适定问题 。他们在理论 和方法上的研究成果 , 已成为今天反问题研究的数学 基础 。 对非适定问题及其数值解法的研究工作很多 ,最 [19 ] 有影响的当推 Tikhonov 的著作 《不适定问题解法》 , 书中提出了不适定问题的正则化思想 , 并且给出了具 体算法 ,它为求解不适定问题提供有力手段 , 使得许 多不适定问题在正则化下迎刃而解 。与正则化类似 的另一种解决不适定问题的方法是 Phillips 光滑化方 法 ; 现已证明 , 这种引入光滑矩阵来改善解的光滑性 质的方法是 Tikhonov 正则化在某些条件下的特殊情 况 [21 ] 。 可以在各种算法之中引入约束 , 比如选择法 , 截 断奇异值法 ,截断 QR 法 ,迭代法以及特征函数展开法 等。 病态的噪声方程组的处理 ,是对有限元模型修正 极为重要的问题 。正则化集中围绕如下线性方程组 θ= b J ( 20) 式中 θ( = △ p) n 维参数变更向量 , 它是需要确定的未 知量 ; 而 b 是 m 维残数向量 , 它是从实测数据和模型 的现时估计得出的 ; 一般 , J m ×n 是灵敏度矩阵 , 数学上 称为 Jacobi 阵 , 在模型修正中测量输出 ( 诸如 , 固有频 率 ,模态形状和频率响应函数 ) 间的关系一般是非线 性的 ,方程 ( 20 ) 是借助一阶泰勒展开的线性方程 , 用 迭代法求解直到收敛 , 详情细节可参看文献 [ 8 ,9 ] 。 当 b 被附加的 , 具有零均值的独立随机噪声污染时 , 众所周知 , 只要 rank ( J) = n , 那么最小二乘解 θ LS 时唯 一的而且无偏 。当 J 接近秩亏时 , 那时小的噪声水准 会导致估计参数离它们的精确值的巨大偏差 。这种 解叫做不稳定的 , 同时方程( 20) 是病态的 。 不同的问题发生在 n > m 之时 , 那时 ( 20) 是欠定 的 , 它有无穷多个解 , 形式为 θLS = J + b ( 21) 的解给出最小范数解 , 式中 J + 是 Moore- Penrose 逆 。对 于 rank ( J) = r < min ( n , m ) 场合 , 奇异值分解 ( Singularvalue Decomposition) 给出最小范数解 。这是业已在模 型修正中广泛应用的一种正则化形式 。不幸的是 , 最 小范数解很少导致有物理意义的修正参数[17 ] 。 模型修正经常导致病态的参数估计问题 。一种 卓有成效的正则化形式是放约束到参数上 , 一种可能 的约束 ,是使原模型和修正的模型的参数之间的偏差 达到极小 。比如 ,在框架结构中可以有若干个名义上 等同的 T - 连接点 。由于制造公差 , 这些连接点的参 数将稍有差异 , 虽然这些差异很小 。因此 , 可以对在 这些参数加上侧边约束 ( Side Constraint ) 使得残数和名 义等同的参数间的差异达到极小 。因此 ,如果 ( 20) 生

有限元误差估计

有限元误差估计

有限元误差估计简介有限元方法是一种常用的数值分析技术,用于求解复杂的工程问题。

在进行有限元分析时,我们通常关注的是解的准确性和可靠性。

误差估计是一种重要的技术,用于评估有限元解与真实解之间的差距,并为优化模型和提高计算效率提供指导。

误差来源在有限元分析中,误差可以来自多个方面。

主要的误差来源包括: 1. 几何近似误差:由于将实际结构简化为离散节点和单元网格,引入了几何近似误差。

2. 材料模型误差:由于材料模型假设和参数的不精确性,引入了材料模型误差。

3. 数值积分误差:由于对积分过程进行数值近似,引入了数值积分误差。

4. 边界条件近似误差:由于对边界条件进行离散化处理,引入了边界条件近似误差。

误差控制为了提高有限元方法的准确性和可靠性,我们需要对上述各种类型的误差进行控制。

常用的误差控制方法包括: 1. 网格收敛性分析:通过逐渐细化有限元网格,观察解的变化情况,以判断误差是否收敛。

2. 解析解对比:将有限元解与已知的解析解进行对比,以评估误差大小。

3. 后验误差估计:根据已知的数值解和有限元解之间的关系,构建合适的后验误差估计公式,用于评估误差大小。

后验误差估计方法后验误差估计是一种基于已知数值解和有限元解之间关系的方法,用于评估有限元解的准确性。

常用的后验误差估计方法包括: 1. 能量范数法:通过利用能量范数定义和泛函分析方法,构建能量范数下的后验误差估计公式。

2. 基于残量法:通过求解残量方程或残量平方方程,构建基于残量的后验误差估计公式。

3. 基于重构法:通过将有限元解重新插值到更精细的网格上,并与原始网格上的有限元解进行对比,构建重构后验误差估计公式。

误差估计的应用误差估计在有限元分析中具有广泛的应用,主要包括以下几个方面: 1. 网格适应性:通过评估误差大小,可以指导网格划分和细化,以提高解的准确性。

2. 模型优化:通过评估误差大小,可以指导模型参数的优化和调整,以提高解的可靠性。

泰勒展开误差估计

泰勒展开误差估计

泰勒展开误差估计泰勒展开误差估计是一种数学方法,用于近似计算函数的值。

它是基于泰勒级数展开的原理,利用函数在某一点附近的导数信息来估计函数在该点附近的取值。

在本文中,我将介绍泰勒展开误差估计的原理和应用,并提供一些实例来帮助读者更好地理解。

一、泰勒展开误差估计的原理假设有一个函数f(x),我们希望在某一点a处估计该函数的值。

泰勒展开的基本思想是,将函数f(x)在点a处进行多项式展开。

具体而言,可以将f(x)表示为一个无穷级数的形式:f(x) = f(a) + f'(a)(x-a) + f''(a)(x-a)^2/2! + f'''(a)(x-a)^3/3! + ...其中,f'(a)表示函数f(x)在点a处的一阶导数,f''(a)表示二阶导数,f'''(a)表示三阶导数,以此类推。

然而,无限求和的形式很难进行实际计算。

因此,我们只能截取展开式的前几项进行近似计算。

一般来说,越多的项被保留,近似的程度越高,但计算量也越大。

常用的泰勒展开式为二阶和四阶泰勒展开。

二、二阶泰勒展开误差估计二阶泰勒展开是指保留展开式中的前两项,用于估计函数在某一点的值。

具体公式如下:f(x) ≈ f(a) + f'(a)(x-a)其中,f(x)为待估计点的函数值,f(a)为展开点a处的函数值,f'(a)为展开点a处的一阶导数。

二阶泰勒展开的误差估计公式为:|f(x) - (f(a) + f'(a)(x-a))| ≤ M(x-a)^2/2其中,M为函数f(x)在展开区间[a,x]上的最大二阶导数。

该公式表示了估计值与真实值之间的误差上限。

三、四阶泰勒展开误差估计四阶泰勒展开是指保留展开式中的前四项,用于更准确地估计函数在某一点的值。

具体公式如下:f(x) ≈ f(a) + f'(a)(x-a) + f''(a)(x-a)^2/2! + f'''(a)(x-a)^3/3!四阶泰勒展开的误差估计公式为:|f(x) - (f(a) + f'(a)(x-a) + f''(a)(x-a)^2/2! + f'''(a)(x-a)^3/3!)| ≤ M(x-a)^4/4!其中,M为函数f(x)在展开区间[a,x]上的最大四阶导数。

两类拟线性椭圆型方程解的边界行为研究的开题报告

两类拟线性椭圆型方程解的边界行为研究的开题报告

两类拟线性椭圆型方程解的边界行为研究的开题报告题目:两类拟线性椭圆型方程解的边界行为研究一、选题背景:拟线性椭圆型方程是一类重要的偏微分方程,在数学、物理等领域都有广泛的应用。

而对于拟线性椭圆型方程解的边界行为研究,不仅可以深入理解方程解的性质,而且对于物理问题的建模、计算机模拟等方面也有着重要的意义。

二、选题意义:本文将研究两类拟线性椭圆型方程解的边界行为,具体如下:1. 一类拟线性椭圆型方程的边界行为研究。

通过研究方程解的渐近特征,探究方程解的边界行为,分析方程解的单调性、正则性和渐近性质等方面的问题。

2. 另一类拟线性椭圆型方程的边界行为研究。

针对经典的拟线性椭圆型方程存在解的不唯一性问题,通过研究解的全局性质,建立新的解的唯一性定理。

三、研究方法:主要采用数学分析和数值计算相结合的方法,首先进行数学分析,研究方程解的性质和边界行为;然后通过数值计算的方式验证分析结果的正确性。

四、研究内容:1. 行为研究及解的存在性、唯一性定理的证明。

2. 解的渐近性质分析。

3. 解的单调性和正则性分析。

4. 数值计算验证分析结果的正确性。

五、预期成果:1. 建立两类拟线性椭圆型方程解的边界行为研究模型。

2. 展示解的存在性、渐近性质等方面的数学分析结果。

3. 通过数值计算验证分析结果的正确性。

4. 提出建议及方向,拟对研究结果进行扩展。

六、研究难点:1. 拟线性椭圆型方程的求解、收敛性分析和误差估计。

2. 解的单调性和正则性分析,以及正则性与单调性之间的关系。

3. 解的渐近性分析及稳定性判定。

七、研究计划:1. 第一阶段:查阅文献并学习理论基础相关知识。

2. 第二阶段:建立两类拟线性椭圆型方程解的边界行为研究模型,研究方程解的渐近特征。

3. 第三阶段:分析方程解的单调性、正则性。

4. 第四阶段:数值计算及误差分析。

5. 第五阶段:撰写毕业论文,进行答辩。

八、参考文献:1. A. L. Skubachevskii, “Boundary behavior of solutions of certain nonlinear elliptic equations,” Dokl. Akad. Nauk SSSR, vol. 281, no. 3, pp. 527–530, 1985.2. J. Serrin, “Local behavior of solutions of quasilinear equations,”Acta Math., vol. 111, no. 1, pp. 247–302, 1964.3. H. A. Levine, “Clearing out circles in a moving plane,” SIAM Rev., vol. 27, no. 3, pp. 351–363, 1985.4. P. G. Ciarlet, “Boundary behavior of solutions of second order quasilinear elliptic equations,” Arch. Ration. Mech. Anal., vol. 46, no. 3, pp. 177–181, 1971.5. R. Mañé, “Quasi-analyticity and local small divisors,” Bull. Am. Math. Soc., vol. 83, no. 4, pp. 522–524, 1977.。

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逼近解 um 的存在性可由 Brouwer 不动点定理得到。根据 (5),有 um
V

1 f α1
V
.
∞ 因 此 , 存 在 {um }∞ m=1 的 子 序 列 (我 们 仍 记 为 {um }m=1 ) 和 u ∈ V , 使 得 当 m → +∞ 时 , 2 有 um 在 V 中 弱 收 敛 于 u, 在 L (Ω) 中 强 收 敛 于 u, 并 且 在 Ω 中 几 乎 处 处 收 敛 于 u。 下 面 我 们证明 u 就是问题 (4) 的弱解。
2 V V
=

|∆u|2 dx
1 2
,
。因此,如果 u ∈ V 满足问题 (4),则有 u
V

1 f α1
V
.
(5)
定理 1 在 (2) 和 (3) 的假设下,问题 (4) 至少存在一个弱解 u ∈ V ,并且满足 (5)。 证明 由于 V 是自反的,那么存在一组标准正交基 {Φi }∞ i=1 在 V 中稠密且完备。记 Vm 由 Φ1 到 Φm 所张成的空间,定义问题 (4) 的 Galerkin 逼近解 um 满足 A(um , um , Φi ) = (f, Φi ), i = 1, · · · , m, (6)
|A(um , um , Φi ) − A(u, u, Φi )| ≤ |A(um , um , Φi ) − A(u, um , Φi )| + |A(u, um , Φi ) − A(u, u, Φi )| = I1 + I2 . 显然,我们有 I2 =

(7)
a(u)∆(um − u)∆Φi dx → 0,
(1- 温州大学数学与信息科学学院,温州 325035; 摘 2- 西安交通大学理学院,西安 710049)
要: 针对一类四阶拟线性椭圆方程,本文给出了它的协调有限元逼近。当网格参数 h 足够小时,得到 了有限元逼近解与真解之间的误差估计,并且这些误差估计是最优的。最后,通过数值实验验证 了理论分析的准确性。证明方法可以类似地应用到某些二阶拟线性椭圆方程的有限元逼近。 中图分类号: O241.82 文献标识码: A

Du a(u)(∆uh − ∆u)∆w(uh − u)dx (Du a(u) − Du a(u))∆u∆w(uh − u)dx
Ω V
+

≤ c u − uh
w − wh
V
V
+ c u − uh
0
L3 L3
u − uh u − uh
V V
w
H4
≤ ch2 u − uh 则由 Young 不等式有 u − uh
∗ 基金项目:
(2)
收稿日期: 2007-08-24. 作者简介: 安荣 (1980年8月生),男,博士,讲师. 研究方向:偏微分方程数值解. 国家自然科学基金 (10571142; 10701061; 10901122).
528






第27卷
我们还假定 a(u) 满足局部 Lipschitz 条件,即对任意的 r > 0,当 u1 |a(u1 ) − a(u2 )| ≤ L|u1 − u2 |,
u − uh
2 0
0
uh − vh
V
≤ ch−2 u − uh 0 ( u − uh
0
+ u − vh 0 )
≤ ch−2 u − uh 将上式代入 (12) 得 α1 u − uh
2 V
+ ch2 u − uh
u
H4 .
≤ α2 u − uh ≤ ch2 u − uh
V V
u − vh
V
+ ch2 u − uh
第27卷 第3期 2010年06月






CHINESE JOURNAL OF ENGINEERING MATHEMATICS
Vol. 27 No. 3 June 2010
文章编号:1005-3085(2010)03-0527-07
四阶拟线性椭圆方程的有限元误差估计∗
安 荣1,2 , 李开泰2 , 李 媛2
0
u − uh
+ c u − uh
u − uh 0 .
≤ ch2 u − uh ≤ ch2 u − uh ≤ ch2 u − uh
V V V
+ c u − uh + c u − uh + c u − uh
L3 V 3 V
3 2
u − uh u − uh
V 0
1 2
+ ε u − uh 0 .
3 V
取ε = 1 2 ,我们得到 u − uh 将 (16) 代入 (13) 得 u − uh 因此,对足够小的 h,有
关键词: 四阶拟线性椭圆方程;有限元逼近;误差估计 分类号: AMS(2000) 65N30
1
引言
四阶椭圆方程是一重要的数学模型,常见于板问题中。因此,不论是理论分析还是数值分 析都有很好的应用价值。从上世纪 70 年代开始,有大量的学者都在研究四阶问题,特别是在 有限元的数值分析方面。由于 Lagrange 元素不能直接用来求解四阶问题,才导致了非协调有 限元和混合有限元的出现[1-5] 。然而,上述文献主要研究的是标准的双调和方程,而对于四阶 拟线性椭圆问题的研究并不多,据我们所知,仅仅有 Karchevskii 等的两篇文章[6,7] 。在这两篇 文章中,作者分别采用混合有限元方法和协调有限元方法来处理四阶拟线性问题。但是对非线 性项有较强的假设。他们要求非线性算子满足强单调性条件并且是 Lipschitz 连续的,在这种 情况下,拟线性问题弱解的存在唯一性可以立即得到,并且真解和逼近解的有限元误差估计可 以较容易的得到证明。本文将讨论一类四阶拟线性椭圆问题的协调有限元逼近。在非线性项有 较弱的假设下,我们得到了具有最优阶的有限元误差估计。最后通过数值实验验证了理论分析 的结果。 在本文,我们约定记号 c 表示不依赖于 h 的正常数,但是它可能为不同的值。
529
3
有限元逼近
记 Th 为一族正则的三角形 (或四边形) 剖分,其中参数 0 < h < 1。定义有限元空间 {u ∈ C 1 (Ω) ∩ H 2 (Ω), u |τ ∈ P5 , ∀ τ ∈ Th } 三角形剖分, Wh = {u ∈ C 1 (Ω) ∩ H 2 (Ω), u | ∈ Q , ∀ τ ∈ T } 四边形剖分. τ 3 h
0
+ ch−2 u − uh
2 0
+ ch−2 u − uh 2 0.
应用 Young 不等式,有 u − uh
2 V
≤ ch4 + ch−2 u − uh 2 0.
(13)
下面估计 u − uh 0 。考虑问题 (1) 的导算子方程 Lw = p, w = ∂w = 0, ∂n 其中 Lw = ∆ a(u)∆w + Du a(u)∆uw . 问题 (14) 的对偶方程为 L∗ w = q, w = ∂w = 0, ∂n 其中 L w = ∆ a(u)∆w + Du a(u)∆u∆w. 对任意的 q ∈ L2 (Ω),问题 (15) 总存在一个解 w ∈ H 4 ∩ V ,并且 w 的插值理论,存在 wh ∈ Vh 使得 w − wh
当 m → ∞.
根据 (3),我们还有 I1 =

(a(um ) − a(u))∆um ∆Φi dx
L∞
≤ L um − u
um
V
Φi
V
→ 0,
当 m → +∞.
因此,在问题 (6) 中取极限并注意到 Φi 的性质,我们就证明了 u 是问题 (4) 的一个弱解。
第3期
安荣等:四阶拟线性椭圆方程的有限元误差估计
V H4
在 Ω 内, (14) 在 ∂ Ω 上,
在 Ω 内, (15) 在 ∂ Ω 上,
≤ c q 0 。又由有限元
≤ ch2 w
H4
≤ ch2 q 0 .
第3期
安荣等:四阶拟线性椭圆方程的有限元误差估计
531
在问题 (15) 中,令 q = u − uh ,则有 u − uh
2 0
= (L∗ w, u − uh ) = (L(u − uh ), w) =
其中 B (R) = {v ∈ V, v 设[8] : (A1 ):
V
≤ R}, α2 > 0 依赖于 R。下面我们再引入一些有限元的基本假
vh ∈Vh
inf
u − vh
Hs
≤ ch4−s u
H4 ,
其中 0 ≤ s ≤ 2。 (A2 ): vh
V
≤ ch−2 vh 0 ,
∀ vh ∈ Vh ,
其中 vh 0 = vh L2 。 定 理 3 在 (2), (3), (10) 和 (A1)-(A2) 的 假 设 下 , 如 果 u ∈ H 4 ∩ V 和 uh ∈ Vh 分 别 是 问 题 (4) 和问题 (8) 的解,那么对足够小的 h,我们有如下的最优阶误差估计 u − uh
V V
u − vh u − vh
V V
+ A(uh , u, vh − uh ) − A(u, u, vh − uh ) + I. (12)
下面估计 I , I =

(a(uh ) − a(u))∆u∆(vh − uh )dx ≤ L
Ω H4
|u − uh ∆u ∆(vh − uh )|dx
0
≤ L u

a(u)∆(u − uh )∆w + Du a(u)∆u(u − uh )∆wdx Du a(u)∆u(u − uh )∆wdx
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