Учебная работа № 5795. «Контрольная Математическое моделирование колебательных процессов
Учебная работа № 5795. «Контрольная Математическое моделирование колебательных процессов
Содержание:
«Введение 3
1. Математическое моделирование. Основные понятия 5
2. Колебательные процессы 7
3. Математическое моделирование колебательных процессов 11
3.1. Математическая модель материальной точки 11
3.2. Колебательная система, созданная действием 12
упругой силы 12
3.3. Математический маятник в поле тяжести 15
3.4. Электрический колебательный контур 15
Заключение 17
Список используемой литературы 18
1. Багдуева Х. Н. Математическое моделирование систем и процессов. Учебное пособие. Часть 2. Моделирование динамических систем / Х. Н. Багдуева, А. В. Баенхаева – Иркутск : ИрГУПС, 2011. – 144 с.
2. Балакший В. И. Задачи по курсу теории колебаний. Часть 1. Колебательные системы с одной степенью свободы. Методическое пособие по курсу «Теория колебаний» / В. И. Балакший, А. А. Белов, Т. Б. Косых, Ю. И. Кузнецов – М. : Издательство физического факультета МГУ, 2010. – 58 с.
3. Головинский П. А. Математические модели: Теоретическая физика и анализ сложных систем. От нелинейных колебаний искусственных нейронов и сложных систем / П. А. Головинский – М. : Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2012. – 232 с.
4. Гукенхеймер Д. Нелинейные колебания, динамические системы и бифуркации векторных полей: перевод с английского / Д. Гукенхеймер, Ф. Холмс; под общей редакцией А. Д. Морозова – Ижевск : Институт компьютерных исследований, 2002. – 560 с.
5. Ивания С. П. Математическое моделирование физических процессов. Конспект лекций / С. П. Ивания – Новосибирск : Новосибирский ГТУ, 2009. – 35 с.
6. Исаков А. Я. Колебательные и волновые процессы / А. Я. Исаков, В. В. Исакова – Петропавловск-Камчатский : КамчатГТУ, 2008. – 328 с.
7. Колебания линейных систем. Справочник в 6-и томах. Том 1 / Под редакцией В. В. Болотина. Ред. совет: В. Н. Челомей (председатель). – М. : Машиносстроение, 1978. – 352 с.
8. Кудин В. В. Моделирование колебательных процессов в машинах. Методическое пособие к лабораторным работам / В. В. Кудин, А.М. Авсиевич, Э. И. Астахов, М. В. Кудин, А. А. Сухоцкий – Минск : БНТУ, 2013. – 32 с.
9. Кузнецов А. П. Нелинейные колебания. Учебное пособие для ВУЗов (Серия: Современная теория колебаний и волн) / А. П. Кузнецов, С. П. Кузнецов, Н. М. Рыскин – М. : Издательство физико-математической литературы, 2002. – 292 с.
10. Куликов Г. М. Математическое моделирование механических колебаний и процессов тепломассопереноса. Учебное пособие / Г. М. Куликов, А. Д. Назман – Тамбов : Издательство ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2013. – 96 с.
11. Культербаев Х. П. Математические модели колебательных систем и процессов. Лабораторный практикум / Х. П. Культербаев, О. В. Исламова, Т. Ю. Чеченов – Нальчик : КБГУ, 2006. – 18 с.
12. Рудяк В. Я. Математические модели природных явлений и технологических процессов. Учебное пособие. Часть 1 / В. Я. Рудяк – Новосибирск : Издательство НГТУ, 2003. – 181 с.
13. Самарский А. А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. Учебное пособие. 2-е издание, исправленное / А. А. Самарский, А.П. Михайлов – М. : Фзматлит, 2001. – 320 с.
14. Хуторова О. Г. Компьютерное моделирование физических процессов. Методическое пособие / О. Г. Хуторова, Ю. М. Стенин, Р. Х. Фахртдинов, Л. В. Морозова, А. А. Журавлев, В. Ю. Теплов, Е. Ю. Зуков – Казань : КГУ, 2001. – 53 с.
15. Черный А. А. Теория и практика эффективного математического моделирования. Учебное пособие / А. А. Черный – Пенза : Пензенский государственный университет, 2010. – 419 с.
16. Щетинин Ю. С. Использование формальных методов для получения математической модели колебательной системы / Ю. С. Щетинин – М. : Научный рецензируемый журнал, 2012, №1. – 128-136 с.
»
Выдержка из похожей работы
таких испытаний всегда представляют
собой наборы величин, характеризующих
работу объекта или системы при различных
сочетаниях управляющих параметров,
Наиболее эффективным средством
представления результатов экспериментов
в системах математического моделирования
являются эмпирические модели,
При
построении эмпирической модели обычно
предполагается, что физическая теория
работы объекта отсутствует или по тем
или иным причинам не может быть
использована,
Объект идентификации представляет
собой так называемый «черный ящик» с
некоторым числом регулируемых (или, по
крайней мере, измеряемых) входов хи одним или несколькими наблюдаемыми
(измеряемыми) выходами (Рис, 3,1),
Здесь xi– управляющие переменные;i– неопределенности (шумы);qi– ограничения;W–
характеристическая функция,
Задачей идентификации является
построение модели объекта по результатам
наблюдений его реакции на возмущения
внешней среды,
При этом необходимо учитывать ошибки,
возникающие при измерении характеристик
объекта,
Требуется построить зависимость (модель)W
= f(x),которая
описывает характеристики изучаемой
системы,
Это уравнение называется уравнением
регрессии и описывает поверхность
(гиперповерхность) отклика, характеризующую
эмпирическую модель,
Обычно предполагается, что имеющиеся
экспериментальные данные дают достаточно
информации для воссоздания математического
описания объекта,
На рис, 3,2 показано решение задачи
идентификации для некоторого набора
данных, полученное с помощью линейной
регрессионной зависимости:W
= a + bx,
Идентификацию
модели начинают с выбора формы модели,
т,е, вида функцииf(x),
При этом на практике может встретиться
два случая:
1) Форма математической модели известна
заранее, а задача идентификации
сводится к определению коэффициентов
этой модели, Так, описание ряда затухающих
или развивающихся процессов дается
зависимостями экспоненциального типа
(Рис
