Моделирование теплового потока в дискретной среде методами разрушения — различия между версиями

Материал из Department of Theoretical and Applied Mechanics
Перейти к: навигация, поиск
(Математическая модель)
Строка 25: Строка 25:
 
<math>
 
<math>
 
   D_i, a_i  
 
   D_i, a_i  
</math> - параметры, которые подирались методом минимизации квадрата ошибки.
+
</math> - параметры, которые подбирались методом минимизации квадрата ошибки.
  
  
Строка 32: Строка 32:
 
<math>
 
<math>
 
   V_{i+1} = V_{i} + w^2(U_{i+1}-2U_i+U_{i-1}) + \sum_{i=1}^{N} \phi(D_i,a_i)
 
   V_{i+1} = V_{i} + w^2(U_{i+1}-2U_i+U_{i-1}) + \sum_{i=1}^{N} \phi(D_i,a_i)
 +
</math>
 +
<math>
 
   U_{i+1} = U_{i} + V_{i+1} \Delta t
 
   U_{i+1} = U_{i} + V_{i+1} \Delta t
 
</math>  
 
</math>  
  
Первоначальная задача состоит в том, чтобы найти параметры <math> D_i, a_i , N </math>, чтобы отклонения от закону Фурье было меньше 10%. Второстепенная заключается в том, чтобы найти оптимальные параметры с учетом количества операций (найти функционал J), который бы имел примерный вид:
+
Первоначальная задача состоит в том, чтобы найти параметры <math> D_i, a_i , N </math>, чтобы отклонение от закону Фурье было меньше 10%. Второстепенная заключается в том, чтобы найти оптимальные параметры с учетом количества операций (найти функционал J), который бы имел примерный вид:
  
 
<math>
 
<math>
Строка 41: Строка 43:
 
</math>  
 
</math>  
  
Где <math> r, q</math> - коэффициенты, <math> e^2 </math> квадрат ошибки.  
+
Где <math> r, q</math> - коэффициенты, <math> e^2 </math> квадрат ошибки.
  
 
==Исходный код программы==
 
==Исходный код программы==
  
 
Исходный код программы представлен где-то там
 
Исходный код программы представлен где-то там

Версия 19:24, 24 января 2023

Дипломная работа

Исполнитель: Колбасов Алексей

Группа: 5030103/90101

Семестр: осень 2022

На макроскопическом уровне распространение тепла в большинстве материалов описывается законом Фурье, согласно которому тепловой поток пропорционален градиенту температуры. Являясь удобной математической моделью, закон Фурье приводит к ряду физических парадоксов, таких, как мгновенное распространение тепла. Заметные отклонения от закона Фурье наблюдаются на малых временных и пространственных масштабах. Кроме того известно, что в простейших дискретных системах, таких как одномерный гармонический кристалл (цепочка частиц, связанных линейными пружинами) распространение тепла не подчиняется закону Фурье. В настоящее время вопрос о распространения тепла в идеальных кристаллических системах остается открытым. Вместе с тем, данный вопрос приобретает особую актуальность, так как с развитием нанотехнологий расширяется возможность применения идеальных бездефектных кристаллов и их уникальных теплопроводящих свойств. Кроме того, рациональное описание процессов теплопереноса необходимо для замыкания уравнений механики дискретных сред и приложения их к описанию термомеханики твердых тел на наномасштабном уровне.

Математическая модель

[math] m \ddot{U_n} = c(U_{n+1}-2U_{n}+U_{n-1}) + \sum_{i=1}^{N} \frac{12 D_i}{a_i}( (\frac{a_i}{r})^{13}-(\frac{a_i}{r}^7)) [/math]

С начальными условиями

[math] u_i^0(0) = 0, v_i^0(0) = \rho_i \sqrt{(A+B \sin(\lambda kx))} [/math]


Где

[math] D_i, a_i [/math] - параметры, которые подбирались методом минимизации квадрата ошибки.


В качестве метода интегрирования был выбран метод Верле. Разностная схема выглядит соответствующим образом.

[math] V_{i+1} = V_{i} + w^2(U_{i+1}-2U_i+U_{i-1}) + \sum_{i=1}^{N} \phi(D_i,a_i) [/math] [math] U_{i+1} = U_{i} + V_{i+1} \Delta t [/math]

Первоначальная задача состоит в том, чтобы найти параметры [math] D_i, a_i , N [/math], чтобы отклонение от закону Фурье было меньше 10%. Второстепенная заключается в том, чтобы найти оптимальные параметры с учетом количества операций (найти функционал J), который бы имел примерный вид:

[math] J(t) = \int_0^t r^2 e^2 + q^2 n N dt [/math]

Где [math] r, q[/math] - коэффициенты, [math] e^2 [/math] квадрат ошибки.

Исходный код программы

Исходный код программы представлен где-то там