Gelöste Aufgaben/FEAE: Unterschied zwischen den Versionen

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Für dieses System "kennen" wir die Eigenkreisfrequenz
Für dieses System "kennen" wir die Eigenkreisfrequenz


::<math>\displaystyle \omega_0 = \sqrt{\displaystyle\frac{k_0}{m_0}} \text{ und } \omega = \frac{2\pi}{T}</math>.
::<math>\displaystyle \omega_0 = \sqrt{\displaystyle\frac{k_0}{m_0}} \text{ und } \omega_0 = \frac{2\pi}{T}</math>.


Aus diesem Modell "leihen" wir uns die Bezugszeit zu
Aus diesem Modell "leihen" wir uns die Bezugszeit zu

Aktuelle Version vom 15. November 2023, 08:19 Uhr

Aufgabenstellung

Wir schauen uns die Lösungsanteile für die Bewegungsgleichung des Zwei-Masse-Schwinger an: welche Rolle spielen die homogene und partikulare Lösung?

Lageplan

Gesucht ist Gesamtlösung des Systems im Zeitbereich beim Loslassen der beiden Massen aus der Referenz-Konfiguration, bei der beide Federn entspannt sind. Wir stellen die Bewegungsgleichung mit dem Prinzip der virtuellen Verrückungen auf.

Wir arbeiten mit den System-Parametern

Lösung mit Maxima

Header

Der Lösungsweg zu dieser Aufgabe wird bereits in Integration der Differentialbeziehung (IVP) gezeigt, hier verfolgende wir einen etwas allgemeineren Lösungspfad.

Dabei arbeiten wir u.a. mit quadratischen Gleichungen. Für deren Lösung müssen wir Maxima wissen lassen, welche Parameter positiv sind, also

Koordinaten der Bewegung.
Die Lage-Koordinaten des Systems fassen wir in

zusammen.

Für die dimensionslose Schreibweise brauchen wir später eine Bezugszeit tBez.

Dazu nehmen wir eine "Anleihe" bei einem ähnlichen System:

Für dieses System "kennen" wir die Eigenkreisfrequenz

.

Aus diesem Modell "leihen" wir uns die Bezugszeit zu

.

und wählen

Hier kennen wir ω0.

/*******************************************************/
/* MAXIMA script                                       */
/* version: wxMaxima 16.04.2                           */
/* author: Andreas Baumgart                            */
/* last updated: 2018-01-07                            */
/* ref: FEM, PVMPE using two coordinates               */
/* description: solve by principle virt. Work          */
/*******************************************************/
/* declare variational variables - see 6.3 Identifiers */
declare("δW", alphabetic);
declare("δA", alphabetic);
declare("δΠ", alphabetic);
declare("δw", alphabetic);
declare("δQ", alphabetic);

/* assumptions */
assume(k[0]>0,m[0]>0,T>0);

/* abbreviations */
abbrev : [omega[0,0]=2*%pi/T, omega[0,0]^2= k[0]/m[0]];
abbrev : append(abbrev, solve(abbrev,[omega[0,0],T])[2]);

/* system parameters and dimensionless time tau */
params: [m[1]=m[0],m[2]=m[0],k[1]=3/2*k[0],k[2]=k[0],
         t = T*tau, w[s] = m[0]*g/k[0]];

/* coordinates */
 Q[t]: [ w[1](t), w[2](t)]; 
δQ[t]: [δw[1]   ,δw[2]   ];




Equilibrium Conditions

Die Gleichgewichtsbedingung mit dem Prinzip der virtuellen Verrückungen lautet

.

Aufgelöst nach den Koeffizienten der virtuellen Verrückungen folgt die gewöhnliche, lineare Differentialgleichung:

.

In dieser Beziehung stehen jetzt nur noch m0 und k0 - die Indizes "0" können wir also ab hier weglassen. In Matrix-Schreibweise lautet die Bewegungsgleichung jetzt:

.

/* virtual of system (equilibrium condition) */
PvV : [δW = δW^a - δΠ,
       δW^a = - sum(m[i]* diff(w[i](t),t,2)*δw[i],i,1,2) + sum(m[i]*g*δw[i],i,1,2),
       δΠ   =   sum(k[i]*(w[i](t)-w[i-1](t))*(δw[i]-δw[i-1]),i,1,2)];

/* equlilbrium condition */

eom: subst(PvV[3],subst(PvV[2],subst(PvV[1],δW=0)));
eom: expand(subst([w[0](t)=0,δw[0]=0],eom));

M : -funmake('matrix,makelist(makelist(coeff(coeff(lhs(eom),δQ[t][i]),diff(Q[t][j],t,2)),i,1,2),j,1,2));
K : -funmake('matrix,makelist(makelist(coeff(coeff(lhs(eom),δQ[t][i]),     Q[t][j]     ),i,1,2),j,1,2));
G :  funmake('matrix,makelist(coeff(
            subst(makelist(diff(Q[t][i],t,2)=0,i,1,2), 
            subst(makelist(     Q[t][i]=0     ,i,1,2),[lhs(eom)])),δQ[t][j]), j,1,2));

/* control print-out */
print(M,"∙",transpose(diff(Q[t],t,2)),"+",K,"∙",transpose(Q[t]),"=",G)$




Solving

Die Lösung des Anfangswertproblems setzt sich aus zwei Teilen zusammen:

  • der partikularen Lösung, die die Rechte Seite "G" erfüllt und
  • der homogenen Lösung, die die Rechte Seite "0" erfüllt.

Die Gesamtlösung Qt setzt sich nun - bei diesem linearen System - additiv aus partikularer Qp und Qh homogener Lösung zusammen:


/**************** total solution */
Q[t] : Q[p] + Q[h]




Right-Hand-Side Approach

Die rechte Seite der Bewegungsgleichung G ist nicht zeitabhängig - sie ist statisch. Also ist auch die Lösung Qp - die partikulare Lösung - statisch, wir suchen nach der Lösung des Gleichungssystems

und die ist

Wir führen die Abkürzung

ein, also ist

.

/**************** particular solution */
Q[p] : ratsimp(subst(params,linsolve_by_lu(K,G)[1]));




Homogeneous Solution

Für die Lösung der homogenen Bewegungsgleichung

setzen wir (vgl. Modalanalyse) an

und erhalten das Eigenwertproblem

mit

den Eigenwerten und
den Eigenvektoren

Die Berechnung der Eigenwerte λ wird einfacher mit

und wir transformieren parallel die Bewegungsgleichungen auf die dimensionslose Zeit

mit ,

also

.

Wir finden zwei Eigenwerte aus der Bedingung det(D)=0:

und

.

Für die Matrix

stellen wir fest:

Die Matrix hat

  • einen Rang (rank) von 1 - es gibt eine linear abhängige Zeile im Gleichungssystem und - entsprechend -
  • einen Rangabfall (nullity)  von 1.

Die Eigenvektoren spannen nun den Nullraum (nullspace) der Matrix auf. Normmert auf die Länge 1 sind das

  • für λ1:
    und
  • für λ2:
    .

Die homogene Lösung der Bewegungsgleichung lautet damit

mit den Integrationskonstanten c1 und c2. Durch die komplexen Eigenwerte sind die beiden Integrationskonstanten nun auch komplexwertig, also

.

Diese vier reell-wertigen Integrationskonstanten bekommen wir aus vier Anfangsbedingungen für die beiden Massen, hier

.

Wir finden

.

und damit

.

/* direct approach */
load(eigen); eigensystem: uniteigenvectors(subst(params, invert(M).K));
/* -> not employed */

/**************** homogeneous solution */
/* solve eigenvalue problem */
Q[E] : matrix([q[1,i]],[q[2,i]]);
ansatz: Q[h] = Q[E]*%e^(%lambda[i]*tau);

D : -Lambda*(1/T)^2*M + K;
D : subst(params, D);
charPoly : determinant(D);

/* eigenvalues */
eigval : solve(subst(params,charPoly)=0,Lambda);
eigval : subst(abbrev, eigval);

/* save for later ....*/
eigvalList : makelist(subst(eigval[j],[%lambda[j]=%i*sqrt(Lambda)]),j,1,2);

/* eigenvectors */
prop: [rnk = rank(subst(eigval[1],subst(params,D))), nly = nullity(subst(eigval[1],D))];

eigvec : makelist(apply (addcol, args (nullspace(
                           subst(abbrev,subst(eigval[i],D/k[0]))))),i,1,2);

/* norm eigenvectors (to be of length "1" */
eigvec : makelist(eigvec[i]/sqrt(eigvec[i].eigvec[i]),i,1,2);

/* adapt to initial values w[1](0)=0, w[2](0)=0 */
Q[h] : sum(subst(eigval[j],subst([%lambda[j]=%i*sqrt(Lambda),i=j],
                           (c[R,j]+%i*c[I,j])*eigvec[j]*%e^(%lambda[j]*tau))),j,1,2);

/* update Q[t]*/
Q[t] : ''(Q[t]);

/* adapt to initial values */
intcons : [c[R,1],c[I,1],c[R,2],c[I,2]];
intcond : append(makelist(subst([tau=0],     Q[t]     )[i][1]=0,i,1,2),
                 makelist(subst([tau=0],diff(Q[t],tau))[i][1]=0,i,1,2));

/* integration constants: */
sol[1] : ratsimp(solve(realpart(intcond),intcons)[1]);

Q[t] : realpart(ratsimp(subst(params,subst(sol[1],Q[t]/w[s]))))




Post-Processing

Die Lösung für

  • w1 (blau) und
  • w2 (rot)

im Zeitbereich, angepasst an die Anfangsbedingungen, sieht nun so aus:

Ergebnis-Plots für w1(t), w2(t).

Interessant ist die separate Auftragung der Lösungsanteile nach partikularer Lösung (Index "p") und den beiden homogenen Lösungsanteilen (Index "h1", "h2"). Man erkennt, wie die Summe jeweils der blauen und der roten Anteile die Gesamtlösung ergibt.

Ergebnis-Plot mit den Lösungsanteilen.

/* plot results */
preamble: "set yrange [] reverse";
plot2d([Q[t][1][1],Q[t][2][1]],[tau,0,4], [legend, "w[1]", "w[2]"],
    [xlabel, "τ/1 →"], [ylabel, "← w/(m*g/k)"],
    [gnuplot_preamble, preamble]);

/* deconstruct solution into modes */
timeFcts : makelist(subst(eigvalList[i],%e^(%lambda[i]*tau)),i,1,2)
Q[l] : subst(params,append([Q[p]/w[s]],
            realpart(makelist(coeff(subst(sol[1],Q[h]),timeFcts[i])/w[s]*timeFcts[i],i,1,2))));

plot2d([Q[l][1][1][1],Q[l][1][2][1],
        Q[l][2][1][1],Q[l][2][2][1],
        Q[l][3][1][1],Q[l][3][2][1]],
        [tau,0,4],
        [legend, "w[p,1]", "w[p,2]", "w[h1,1]", "w[h1,2]", "w[h2,1]", "w[h2,2]"],
        [color, blue, red, blue, red, blue, red],
        [style, [lines,3], [lines,3], [lines,1], [lines,1], [lines,1], [lines,1]],
        [xlabel, "τ/1 →"], [ylabel, "← w/(m*g/k)"],
        [gnuplot_preamble, preamble]);






Links

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Literature

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