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大規模動力系統高精度増維精細積分方法快速算法

2014-09-05 04:00:14吳澤艷王立峰
振動與沖擊 2014年2期
關鍵詞:方法

吳澤艷, 王立峰, 武 哲,

(1.清華大學 航天航空學院, 北京 100084;2 北京航空航天大學 航空科學與工程學院, 北京 100191)

對線彈性結構動力學問題,較成熟、常用的時域積分方法有Newmark方法、Runge-Kutta方法。因計算穩定性及精度要求,此兩方法的積分步長均較小,計算量較大。文獻[1]提出的求解結構動力方程精細時程積分法求解線性齊次常微分方程,能獲得數值上逼近計算機精度的結果。而求解非齊次常微分方程,該方法需對方程系數矩陣求逆計算,當逆不存在時方法失效。

為充分發揮精細積分方法高精度功效,正致力于研究避免矩陣求逆的精細積分方法,發展方向為:

(1)研究Duhamel項積分方法。采用數值積分方法對Duhamel項進行積分。張森文等[2-3]利用辛普生積分公式、高斯積分公式求解Duhamel積分,在精細積分方法基礎上研究Duhamel項的精細積分方法。譚述君等[4-5]對非齊次項多項式、指數函數、正/余弦函數給出精確計算方法,獲得數值上逼近計算機精度結果。譚述君等[6]基于Duhamel項的精細積分方法,構造出求解非線性微分方程的數值算法。

(2)研究增維精細積分方法。顧元憲等[7-8]提出增維精細積分法。該方法可避免矩陣求逆,但增維后系數矩陣是時變的,只在時間步長非常小時方可近似為定常矩陣。文獻[9-12]分別將非齊次項用Taylor多項式、Laguerre多項式、Legendre多項式及Chebyshev多項式展開,再利用増維方法擴大系數矩陣,并用精細積分算法求解新的微分方程組,獲得較好計算結果。文獻[13]將増維精細積分方法用于非線性系統求解。

由于用増維精細積分方法時増維后系數矩陣是時變的,如果每次遞推計算前均需按精細積分法進行L=20次矩陣與矩陣相乘,計算量大,效率低,對大規模動力系統更是如此。因此需研究増維精細積分方法的快速算法。任偉等[14]提出將非齊次項作為常數時的快速算法。張繼峰等[15]在增維精細積分法基礎上對矩陣進行分塊計算,考慮非齊次項特點,減小矩陣維數,實現簡化計算。將非齊次項近似為多項式研究中,文獻[4]給出的遞推計算公式精度高、算法快速。文獻[16]以精細積分方法為基礎,利用大規模動力系統矩陣的稀疏性及動力物理特性,分析矩陣指數的特殊結構,并給出計算大規模動力系統矩陣指數及動力響應的高效率方法。為進一步提高計算精度,本文研究將非齊次項近似為高次多項式(以二次多項式為例)基于増維精細積分的快速算法,獲得與文獻[4]相同結果。該算法不依賴于方程的物理特性,且具有高精度。

1 精細積分方法[1]

考慮齊次線性常微分方程初值問題:

(1)

式中:A為n階常數矩陣;x為n維列向量。據常微分方程理論,式(1)的解為:

x=eA·tx0

(2)

令時間步長為τ,一系列等步長τ的時刻為:

t0=0,t1=τ, …,tk=kτ, …

則:

x(τ)=x1=Tx0,T=eAτ

(3)

及遞推公式:

xk=Txk-1

(4)

問題歸結為式(3)中T陣的計算。在較小時間間隔[tk-1,tk]內計算T陣:

(5)

其中:m=2L。若L=20,則m=1 048 576。令μ=τ/m,因τ很小,m很大,故μ很小。在μ區間段內,有:

eμA≈I+Aμ+(Aμ)2/2+(Aμ)3/6+(Aμ)4/24=I+Ta

(6)

其中:

Ta=Aμ+(Aμ)2/2+(Aμ)3/6+(Aμ)4/24

(7)

令:

T=eτA=(I+Ta)2L=(I+Ta)2L-1(I+Ta)2L-1

(8)

且(I+Tb)(I+Tc)=I+Tb+Tc+TbTc,因此求解T即等同于執行語句為:

for(i=1;i<=L;i++)Ta=2Ta+TaTa

循環結束時執行:

T=I+Ta

(9)

由此獲得T陣。此即求解齊次常微分方程組初值問題的精細積分方法。

2 高精度増維精細積分方法快速算法

設系統剛度矩陣、阻尼矩陣、質量矩陣分別為k,C,M,則結構動力學方程為:

式中:f(t)為外力。方程可改寫為:

考慮初始條件的結構動力學方程可寫為:

(10)

式中:H為n階常數矩陣;g僅為時間t的函數。

將g在時刻tk處作Taylor展開:

(11)

略去式(11)中高階項后代入式(10)得:

(12)

式中:

(13)

g0=g(tk),g1=g′(tk),g2=g″(tk)

式(12)在形式上表現為線性齊次常微分方程組,可用精細積分方法求解。但在不同時間段內矩陣A不同,若每次按精細積分法做L=20次矩陣與矩陣相乘,計算量較大,效率較低。以下導出求解矩陣Ta的快速算法。

由式(12)中矩陣A的定義計算得:

記:

P0=μI+(μ2/2)H+(μ3/6)H2+(μ4/24)H3

(14a)

Q0=(μ2/2)I+(μ3/6)H+(μ4/24)H2

(14b)

R0=(μ3/6)I+(μ4/24)H

(14c)

a0=μb0=μ2/2c0=μ

(14d)

由(7)式有:

(15)

執行一次Ta=2Ta+TaTa計算得:

(16)

式中:

(17)

比較式(15)、(16)可知,每執行一次更新計算所得新矩陣Ta形式不變。由此得計算Ta的快速算法:

(18)

式(18)循環結束后,得:

(19)

從而有:

vk+1=(PLH+In×n)vk+PLg0+QLg1+RLg2

(20)

式(20)即將非齊次項近似為二次多項式后的遞推計算公式。遞推計算前,先計算PL,QL,RL,PLH并保存。同文獻[4],乘法計算量亦為4L次矩陣與矩陣相乘。此后的每個時間步,每次遞推計算只需4次矩陣與向量相乘運算,避免L=20次矩陣與矩陣相乘,計算量由L(n+3)3減小到4n2,效率提高顯著。其中n為矩陣H的階數。若需進一步提高計算精度,可保留式(11)中更多Taylor展開項,亦能獲得類似結果。

3 算例

3.1 算例1

考慮動力系統:

其中:

記:

(i=1,2,…,n)

Φ(t)=[eλ1tr1, …, eλntrn]

f(t)=Φ(t)[1, …, 1]T

由于λi,ri為矩陣H的特征值及特征向量,故方程有解析解為:

x(t)=Φ(t)(t-t0)[1, …, 1]T

式中:n代表方程組規模。

取a=b=1.0,c=-2.0,Δt=0.01,n=100。為顯示算法的精度,在每個時間段分別將非齊次項近似為常數及一、二次多項式,遞推計算100步,相對誤差見圖1。由圖1看出,計算精度隨近似階的提高顯著提高。

圖1 相對誤差

為顯示快速算法的高效性,分別用MATLAB的ode45函數、經典増維精細積分法與快速算法求解該動力系統。ode45基于Runge-Kutaa法,可自適應調節步長,精度設置為10-7。經典増維精細積分法與快速算法均將非齊次項近似為二次多項式,時間步長為0.01。計算規模n取不同值時用三種方法在時間方向遞推計算1 s的耗時見表1。其中快速算法的準備時間指遞推前計算式(20)中各矩陣的時間。由表1看出,隨計算規模的增大,與經典増維精細積分算法相比,快速算法的計算時間呈量級減少;快速算法耗時主要集中在遞推計算前的數據準備階段,計算時間少于ode45。因此推進計算時間越長,快速算法的優越性越顯著。

表1 計算時間對比(單位 s)

3.2 算例2[4]

設弦的張力為T,用4n+3個節點將弦等分為(4n+3)+1段,每個節點布置一個質量m/(4n+3),不計弦自重;在弦的1/4、1/2、3/4處分別受正/余弦函數形式的外部激勵,見圖2。

圖2 振動模型

記k=T/L,振動方程為:

其中:系統參數為:

參數k=2,m=1,ω=3,系統初始值為:

將方程降階后獲得與式(10)相同形式:

上式初始條件為:x(0)=0,y(0)=0。

為顯示算法精度,在每個時間段分別將非齊次項近似為常數及一、二次多項式,取Δt=0.01,n=10,遞推計算100步,以常微分方程組的小步長精細積分解為參考計算各算法誤差:

該參考解精度已達10-15量級。各算法絕對誤差見圖3。由圖3看出,計算精度隨近似階的提高顯著提高。

圖3 絕對誤差

為顯示快速算法的高效性,分別用MATLAB的ode45函數、經典増維精細積分法與快速算法求解該動力系統。ode45精度設置為10-6。經典増維精細積分法與快速算法均將非齊次項近似為二次多項式,時間步長為0.01。表2為n(計算規模為2(4n+3))取不同值時用三種方法在時間方向遞推計算5 s的時間消耗。由表2可得與算例1相同結論。若時間方向遞推時間少于5 s,則ode45計算時間少于快速算法。限于篇幅,不進行時間對比。因此,快速算法適合大規模動力系統長時間遞推計算。

表2 計算時間對比(單位 s)

4 結 論

(1)本文通過將非齊次項近似為關于時間的高階多項式,形成高精度増維精細積分方法,提高増維精細積分方法求解動力系統精度;推導出高精度増維精細積分方法的快速算法計算公式,獲得與已有文獻相同結果。快速算法與動力系統物理特性無關,具有一般性。

(2)通過求解計算規模可調節的動力學問題,對比MATLAB ode45、快速算法與經典増維精細積分方法計算時間表明,所提快速算法具有高精度性、高效性,適合大規模結構動力學問題長時間推進計算。

參 考 文 獻

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