Gelöste Aufgaben/Kw30: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 29. März 2021, 13:15 Uhr
Aufgabenstellung
Manchmal stößt man in unscheinbaren Aufgabenstellungen auf unerwartete Hindernisse - so in dieser Aufgabe eines mathematischen Pendels, die auf eine Bewegungsgleichung mit periodischen Koeffizienten führt.
Das Pendel der Masse m und Länge ℓ der Aufgabe hat einen in A senkrecht mit u(t) periodisch bewegten Aufhängepunkt.
Berechnen Sie die Stabilität der Lösung der linearisierten Bewegungsgleichung für verschiedene Parameterkombinationen.
Gegeben sind
- m, ℓ, g sowie
Lösung mit Maxima
Equations of Motion
Aus dem Freikörperbild erhalten wir die Bewegungsgleichung
mit
- .
Wir linearisieren und erhalten mit
die lineare Differentialgleichung mit perdiodischen Koeffizienten
- .
Das ist eine Grundform der Mathieuschen Differentialgleichung - die wir noch in dimensionslose Form bringen wollen. Dazu soll die zugeordnete gewöhnliche Differentialgleichung mit konstanten Koeffizienten, also für
- ,
in dimensionsloser Schreibweise und für einfache Parameter-Konstellationen die Periodendauer "1" haben. Das erreichen mit der dimensionslosen Zeit
und den dimensionslosen Parametern
- .
Damit ist
- .
Für Λ=1 ist das wie gewünscht eine Bewegungsgleichung mit der Periodendauer "1":
- .
/*********************************************************/
/* MAXIMA script */
/* version: wxMaxima 15.08.2 */
/* author: Andreas Baumgart */
/* last updated: 2018-12-30 */
/* ref: Kw30 */
/* description: finds the solution for */
/* Mathieus Differential Equation */
/*********************************************************/
/*********************************************************/
declare("ℓ", alphabetic);
load(eigen)$
/*load (lapack)$*/
/* declare parameters */
params: [J=m*ℓ^2/12, Omega=2*%pi/T, Lambda = (3*g)/(Omega^2*ℓ), Gamma = (3*U)/ℓ];
/*********************************************************/
/* equations of motion */
eom: J*'diff(phi,t,2) + ℓ/2*m*ℓ/2*'diff(phi,t,2)*cos(phi) + m*(g-'diff(u,t,2))*ℓ*sin(phi) = 0;
linearize : [sin(phi) = phi, cos(phi) = 1];
eom : subst(params,subst(linearize,eom));
eom : subst(['diff(phi,t,2) = 'diff(p,tau,2)/T^2,subst(params,'diff(u,t,2) = diff(U*cos(Omega*t),t,2)), t=T*tau],eom);
eom : expand(subst(solve(rest(params, 1),[T,g,U]),eom*12*%pi^2/m/ℓ^2/Omega^2));
eom : ['diff(p,t) = v,
'diff(v,t) = subst([phi=p,tau=t],subst(solve(eom, 'diff(p,tau,2))[1],'diff(p,tau,2)))];
Solve and Check for Stability of Solution
Für die Stabilität der Bewegungsgleichung brauchen wir den Satz von Floquet-Ljapunow und die Fundamentalmatrix Φ. Zunächst schreiben wir die Bewegungsgleichung als Differentialgleichung erster Ordnung als
bzw. als
- .
Durch den Zeit-periodischen Koeffizienten in τ hat diese Bewegungsgleichung keine "einfachen" Lösungen der Form eλt mehr. Statt dessen untersuchen wir die Stabilität anhand der Fundamentalmatrix Φ*, in der zwei Fundamentalösungen
mit
und
stehen.
Wir interpretieren also die Fundamentalmatrix Φ* als Abbildungsvorschrift, um die Anfangsbedingungen q(0) über das Zeitintervall - hier T = 1 - hinweg abzubilden.
Die Eigenwerte μi der Fundamentalmatrix heißen
- charakteristische Multiplikatoren.
Die charakteristischen Exponenten sind
- .
Damit Lösungen der Bewegungsgleichung stabil sind, muss
für alle Eigenwerte gelten. Die Fudnamentalmatrix erhalten wir am besten durch die numerische Lösung der Bewegungsgleichung als Anfangswertproblem - hier mit dem Runge-Kutta-Verfahren 4.ter Ordnung - z.B. für
Durch zweifache Lösung des Anfangswertproblems finden wir
- .
Die Fundamentalmatrix hat die Eigenwerte
und besitzt damit einen Eigenwert, dessen Betrag größer als "1" ist - die Lösung ist instabil.
Das können wir prüfen, indem wir uns die numerische Lösung im Zeitbereich anschauen:
- der Winkel der Auslenkung wächst (exponentiell) mit der Zeit.
/*********************************************************/
/* numerical solution of IVP */
numpars: [Lambda = [-1,2], Gamma = [0,3]];
times : subst([t0 = 0, tmax = 1, dt = 0.01],
[t, t0, tmax, dt]);
runs : [30,30];
stateVabs : [p,v];
initiVals : [[0,1],[1,0]];
for p1: 0 thru runs[1] do
(for p2: 0 thru runs[2] do
(print("step ",p1," - ", p2),
pars: [Lambda = subst(numpars, Lambda)[1]+(subst(numpars, Lambda)[2]-subst(numpars, Lambda)[1])*p1/runs[1],
Gamma = subst(numpars, Gamma )[1]+(subst(numpars, Gamma )[2]-subst(numpars, Gamma )[1])*p2/runs[2]],
dgl1stOrder : float(subst(pars,[rhs(eom[1]),rhs(eom[2])])),
Phi : [],
for i:1 thru 2 do
(ivs : rk(dgl1stOrder, stateVabs, initiVals[i], times),
Phi : append(Phi,[rest (ivs[length(ivs)], 1)])),
Phi : funmake('matrix,Phi),
mu[p1+1,p2+1] : lmax(abs(float(eigenvalues(Phi)[1])))))$
Ince-Struttsche Karte
Diese Untersuchung können wir nun für eine Reihe von Parameter-Konstellationen wiederholen und den größeren der beiden charakteristischen Exponenten jeweils auftragen.
Wir untersuchen den Bereich
und tragen die Werte des Exponenten ρ farbig kodiert auf:
Bei genauerer Analyse können wir die stabilen (grün) von den instabilen Parameter-Bereichen durch eine rote Linie trennen.
Dies ist ein Ausschnitt der Ince-Struttschen Karte. Sie gibt die Stabilität der Lösungen der Mathieuschen Differentialgleichungen an.
Und so sieht die gesamte Ince-Struttsche Karte aus:
Achtung: hier wurden unterschiedliche Parameterwerte für Λ und Γ verwendet!
Wir erkennen: bei periodischer Erregung des Fußpunktes hat
- das gewöhnliche mathematische Pendel (Λ>0) große Bereiche dynamischer Instabilität!
- das inverse Pendel (Λ<0) Bereiche dynamischer Stabilität!
Links
Literature
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