Saya mencoba mensimulasikan objek tali. Formulasi yang saya pahami adalah susunan partikel, dihubungkan oleh pegas. Mata air ini memiliki nilai-k yang sangat besar, sehingga garis berubah bentuk, tetapi sedikit membentang. Saya telah menyimpulkan bahwa menyelesaikan ini sebagai fungsi waktu tidak dimungkinkan dalam bentuk tertutup karena tali adalah generalisasi dari pendulum (yang bukan bentuk tertutup).
Menentukan solusi perkiraan, lalu. Saya membutuhkan algoritma yang berskala baik. Contoh yang saya lihat menggunakan integrasi Eulerian eksplisit atau implisit untuk memindahkan partikel. Ini tidak skala.
Untuk melihat ini, pertimbangkan tali dengan n node. Terapkan kekuatan besar ke satu ujung. Karena talinya tidak terlalu meregang, akselerasi di ujung yang lain harus segera.
Namun, dengan integrasi Euler, untuk mendapatkan kekuatan apa pun ke ujung lainnya memerlukan n langkah. Saya melihat falloff eksponensial: jika node pertama mempercepat jumlah tertentu, maka node yang berdekatan mempercepat kurang (jika mereka mempercepat pada tingkat yang sama, maka algoritma tidak stabil). Akibatnya, node yang berdekatan dengan yang simpul mempercepat bahkan lebih lambat!
Jadi, untuk n node jauhnya, akselerasi hampir dapat diabaikan. Ini mengarah pada tali yang meregang secara signifikan. Jika Anda hanya ingin menggandakan resolusi simulasi, Anda tiba-tiba perlu mengambil langkah waktu yang puluhan atau ratusan kali lebih kecil untuk mendapatkan perilaku serupa.
Saya mencari metode sederhana yang memecahkan masalah ini - yaitu, simulasi resolusi yang lebih tinggi bertemu dengan solusi dengan hanya perhitungan ekstra waktu polinomial. Perpustakaan lengkap teknik matriks dan aljabar linier tersedia. Pengetahuan saya tentang mekanika klasik sangat bagus, dan saya tahu beberapa analisis numerik.
sumber
Jawaban:
Pertama-tama, seperti yang disebutkan Jed Brown , Anda harus menggunakan skema loncatan waktu implisit karena masalah Anda tampaknya cukup kaku, atau setidaknya skema yang lebih stabil, namun sama sederhana seperti integrasi Leapfrog atau integrasi Verlet .
Sedangkan untuk masalah fisik, seberapa tertarik Anda dalam melakukan peregangan? Alih-alih menghubungkan partikel dengan pegas kaku, Anda bisa menggunakan batasan holonomis , misalnya memastikan bahwa jarak antara pasangan partikel tetap konstan. Kendala perlu dipecahkan untuk setiap langkah waktu, dan ada algoritma yang efisien untuk pengaturan Anda, yaitu rantai kendala yang terhubung lama. Lihat, misalnya, makalah ini .
Karena penasaran, apakah Anda juga menggunakan potensi sudut sepanjang tali untuk memodelkan fleksibilitasnya?
sumber
Anda memiliki sistem yang kaku dengan formulasi saat ini. Peregangan dan getaran dinamis dalam string (mungkin) tidak menarik, tetapi mereka mengontrol langkah waktu eksplisit. Ini menunjukkan menggunakan metode integrasi waktu implisit. Anda dapat menggunakan redaman untuk mencegah osilasi yang cenderung mengacaukan kontrol kesalahan adaptif untuk metode implisit.
Jika osilasi skala halus penting untuk dimodelkan meskipun ingin melangkahi mereka (misalnya, untuk pemodelan kelelahan), maka Anda mungkin ingin memeriksa metode multiskala baru seperti Metode Multiskala Heterogen (Engquist, Tsai, dll.) Atau semi semi. spektral dalam metode waktu. Penggunaan metode semacam itu adalah topik tingkat penelitian dan Anda harus memahami masalah Anda dan kemampuan metode tersebut dengan baik untuk memutuskan apakah mungkin cocok. Jika Anda ingin menghemat energi, misalnya mode getaran tertentu tidak boleh menghilang, maka Anda harus melihat integrator symplectic seperti Verlet.
Anda juga dapat mengatasi batas regangan nol jika suka. Dengan istilah inersia, model dapat diformulasi ulang dalam hal sudut, yang mengarah ke sistem ODE yang tidak kaku. Seperti yang ditunjukkan faleichik, ini adalah
ROPE
masalah pengujian yang dipertimbangkan dalam buku Hairer, Nørsett, dan Wanner. Jika Anda membuang inersia tali itu sendiri, tetapi membiarkannya kendur (ringan, tali rentang rendah dengan muatan diskrit; bukan model umum), masalahnya menjadi ketimpangan variasional diferensial (DVI) dan Anda biasanya tidak bisa mendapatkan yang lebih baik daripada akurasi urutan pertama dalam waktu.sumber
Jika Anda tertarik pada solusi cepat dan perkiraan, maka metode yang digunakan dalam efek digital seperti geometri diferensial diskrit mungkin menarik bagi Anda. Saya mengetahui formulasi kuasiistik dalam Discrete Elastic Rods , sebuah makalah 2008 dari kelompok Grinspun di Universitas Columbia, tetapi mungkin ada literatur yang lebih baru di bidang ini.
sumber
Pergerakan tali gantung adalah masalah uji yang dicintai Hairer dan Wanner yang muncul dalam volume kedua (kaku) dari "Memecahkan Persamaan Diferensial Biasa" dan dalam edisi kedua dari volume pertama (1993). Saya merekomendasikan opsi terakhir, halaman 247. Persamaannya sulit untuk diturunkan dan algoritma solusi numeriknya tidak mudah. Meskipun pada akhirnya steppers waktu konvensional konvensional seperti DOPRI, RK45 atau ODEX diterapkan dan berperilaku cukup baik, sehingga masalahnya tidak terlalu kaku.
sumber
ROPE
masalah dari model buku tali yang tidak meregang, dengan dinamika didominasi oleh efek inersia. Pertanyaannya tampaknya bertanya tentang tali yang membentang.