Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  


Загрузка...

Применение системы MathCad для исследования реакции электрической цепи на внешнее воздействие, заданное графически - файл Отчёт.doc


Применение системы MathCad для исследования реакции электрической цепи на внешнее воздействие, заданное графически
скачать (440.7 kb.)

Доступные файлы (2):

work.mcd
Отчёт.doc474kb.09.12.2008 14:50скачать

содержание
Загрузка...

Отчёт.doc

Реклама MarketGid:
Загрузка...
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ


УЧРЕЖДЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ

ГОМЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ П. О. СУХОГО


Факультет автоматизированных и информационных систем


Кафедра «Информационные технологии»


РАСЧЕТНО-ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к курсовой работе

по дисциплине «Информатика»


на тему: «Применение системы Mathcad для

исследования реакции электрической цепи

на внешние воздействия заданные графически»


Исполнитель: студент гр. ЗТЭ-12

И.Н. Чайка-Митрохин

Руководитель: Е.В. Лозовская


Дата проверки: _____________________

Дата допуска к защите: ­_____________________

Дата защиты: _____________________


Оценка работы: _____________________


Подписи членов комиссии

по защите курсовой работы: ______________________________


Гомель 20

^ ЛИСТ ДЛЯ РЕЦЕНЗИЙ


Содержание


Введение 5

1 Постановка задачи 7

2 Численные методы решения дифференциальных уравнений в моделировании технических объектов 8

2.1 Обзор численных методов решения дифференциальных уравнений 8

2.2 Реализация численных методов решения дифференциальных уравнений в MathCad 12

3 Алгоритмический анализ задачи 16

3.1 Анализ исходных и результирующих данных 16

3.2 Описание математической модели 16

3.4 Схема алгоритма решения задачи и ее описание 17

4 Описание реализации задачи в MathCad 19

4.1 Описание реализации модели электрической цепи с переменными параметрами 19

4.2 Описание исследований 20

Заключение 26

Список использованных источников 27



Введение



Тема курсовой работы: «Применение системы MathCad для исследования реакции электрической цепи на внешние воздействия заданные графически».

Цель курсовой работы: научиться применять современные информационные технологии для решения практических задач; изучить систему MathCad для математических расчётов; изучить методы аппроксимации и способы их реализации в MathCad; провести исследование электрической цепи с заданными параметрами.

Для успешного управления качеством технологических процессов большое значение имеет математическое моделирование. С помощью математических моделей решаются многие задачи. Например, на предприятии рассматривается вопрос о возможности замены некоторых материалов и комплектующих другими, характеристики которых отличаются от оговоренных в технических условиях. Имея математическую модель процесса, можно предсказать последствия такой замены и еще до выполнения технологического процесса определить ожидаемые изменения выходных параметров производимого изделия, изменение вероятности выхода годных и т.д. Различают структурное и параметрическое моделирование. При структурном моделировании необходимо определить вид математической модели или другими словами вид уравнения, связывающего выходной параметр с влияющими на него входными. При параметрическом моделировании вид такого уравнения считается известным и необходимо определить лишь его параметры.

Mathcad - это популярная система компьютерной математики, предназначенная для автоматизации решения массовых математических задач в самых различных областях науки, техники и образования.

При помощи встроенных функций системы MathCad можно определять коэффициенты различных регрессий; строить графики функций, вычислять сложные математические формулы.

^

1 Постановка задачи



В курсовой работе необходимо:

- по графику внешнего воздействия произвольно составить выборку значений функции e(t);

- по выбранным значениям функции внешнего воздействия аналитически определить функцию e(t);

- c использованием системы MathCAD рассчитать значения функции реакции u(t) на воздействие e(t);

- построить график функций u(t);

- исследовать влияние значений изменяемого параметра на вид функции реакции u(t);

- исследовать влияние значений изменяемого параметра на максимальное значение функции реакции u(t);

- построить сводный график всех полученных функций на одном поле;

- построить график влияние значений изменяемого параметра на максимальное значение функции реакции u(t);

- вычислить аналитические аппроксимирующие функции влияния значений изменяемого параметра на максимальное значение функции реакции u(t);

- построить графически исходную и аппроксимирующую зависимости.


^

2 Численные методы решения дифференциальных уравнений в моделировании технических объектов




2.1 Обзор численных методов решения дифференциальных уравнений



Численные методы являются одним из мощных математических средств решения задач. Есть задачи, где без достаточно сложных численных методов не удалось бы получить ответа. В современной физике таких задач очень много, более того за короткое время нужно провести огромное количество вычислений, иначе нет смысла решать задачу (суточный прогноз погоды должен быть просчитан за несколько часов, а коррекция движения ракеты за несколько минут). Это немыслимо без мощных ЭВМ, выполняющих 1000000 операций в секунду. Современные численные методы и мощные ЭВМ позволили решать задачи, о которых полвека назад человек мог только мечтать. Численные методы делятся на точные и приближенные. Точные методы позволяют за конечное число арифметических действий получить решение задачи. При этом если исходные данные заданы точно и вычисления производились без округления, то получается точное решение задачи.

К точным методам относятся: метод Гаусса и его модификации, метод Крамера, метод ортогонализации и т.д.

Приближенные методы (итерационные) дают бесконечную последовательность приближений, предел которых, если он существует, является решением задачи. К итерационным методам относятся метод Ньютона и метод простых итераций, метод хорд и метод секущих для решений уравнений.

Использовать эмпирические формулы (математические модели, построенные на основании ряда проведенных опытов) приходится в различных областях исследований и практических применений. Однако не всегда можно найти нужную формулу в существующих справочниках, поэтому нужно уметь построить математическую модель на основании эмпирических исследований.

При необходимости построения математической модели, задающей зависимость пере­менной от независимых переменных , следует иметь в виду, что в общем случае между переменными возможны следующие типы связей, и что для установления их применяются соответствую­щие математические методы:

- Функциональная связь между неслучайными величинами. В этом случае значениям независимых переменных од­нозначно соответствует значение зависимой переменной .

- Функциональная связь между зависимой переменной , и слу­чайными независимыми переменными. Понятие случайной величины (пе­ременной), то есть такой, значения которой нельзя предсказать заранее, исходя из условий опыта, является одним из основных по­нятий математической статистики. Случайная величина может при­нимать любые значения из некоторого множества допустимых значе­ний, называемого выборочным пространством или пространством ис­ходов. А в качестве ее оценки принимается ее математическое ожи­дание .

- Стохастическая (вероятностная) связь между случайными величинами. Эта связь проявляется в том, что одна из случайных величин реагирует на изменения другой изменениями своего закона распределения. Наиболее простым видом стохастической связи явля­ется корреляционная связь, выражающаяся в том, что на измене­ние одной случайной величины другая случайная величина реагирует изменением своего математического ожидания или среднего значения.

В регрессионном анализе устанавливается связь между случай­ной величиной и неслучайными переменными , прини­мающими в каждой серии опытов некоторые значения. Величина яв­ляется случайной, имеет нормальное распределение с центром (математическим ожиданием), изменяющимся при изменении значений факторов . Случайная величина имеет постоянную дис­персию, т. е, дисперсию, не зависящую от факторов . Математическое ожидание является функцией аргументов , т.е. на каждое изменение неслучайных величин случайная величина реагирует изменением своего математического ожидания.

Выражение (1) называют уравнением регрессии математического ожидания случайной величины по неслучайным величинам и оно является математической моделью.


(1)


Вид формулы, которая будет представлять математическую модель, во многом будет определять и способность ее адекватно пред­ставлять истинную зависимость. Поэтому этап выбора вида за­висимости очень важен. По вопросу выбора формулы для представления истинной зависимости есть несколько точек, зрения.

Существует мнение, что выбор вида зависимости находится за пределами человеческих возможностей, и поэтому вид формулы сле­дует выбирать произвольно, учитывая удобство применения математической модели в практических расчетах. Вид функции должен быть выб­ран исходя из логических и теоретических предпосылок, возникающих в результате анализа прошлого опыта подобных исследований. Наконец, существуют рекомендации использовать графический анализ для выбо­ра вида формулы.

В каждой из упомянутых точек зрения по вопросу выбора вида фор­мулы есть рациональные элементы, которые следует учитывать, чтобы получить удобную в использовании и адекватную математическую модель. Действительно, правильно угадать с первого раза наиболее подходящий вид формулы для многофакторной зависимости, не располагая анализом подо­бных исследований, практически невозможно. Однако построенная математическая модель выбранная, только исходя из соображений практического удобства, вида может дать возможность исследования ее адекватности, и тем самым предоставить дополнительную информацию для выбора вида новой формулы. И графический анализ, несмотря на все трудности, свя­занные с изображением в -мерном пространстве, можем оказать по­мощь в выборе вида формулы для математической модели. Поэтому поиск лучшего вида фо­рмулы может рассматриваться как итеративный процесс последователь­ного приближения к лучшей математической модели.

Модель – явление, техническое устройство, знаковое образование или иной условный образ, который находится в определенном соответствии (сходстве) с изучаемым объектом-оригиналом и способен замещать оригинал в процессе исследования, давая о нем необходимую информацию.

Модель – отображение реальной системы, то есть за моделью всегда должна стоять реальность.

В модели должны отображаться не все свойства (особенности) реальной системы, а лишь те из них, которые в настоящий момент интересуют исследователя, являются важными с точки зрения поставленной задачи. Отсюда выводим, что любая реальная система может иметь бесчисленное множество моделей.

Модель, отображающая все, без исключения, свойства реальной системы тождественно равна самой системе. С моделью должно быть проще оперировать, чем с реальной системой. Между реальной системой (оригиналом) и ее моделью должно иметь место, определенное соответствие, с помощью которого устанавливается заданная точность отображения моделью свойств реальной натурной системы. Такие свойства модели должны иметь для того, чтобы с их помощью можно было сконструировать, испытать любое инженерное решение, оценить его эффективность и затем перенести на реальную систему.

Математическая модель - система математических соотношений, описывающих изучаемый процесс или явление.

Формальная система, представляющая собой конечное собрание символов и совершенно точных правил оперирования с этими символами в совокупности с интерпретацией свойств определенного объекта, некоторыми символами, отношениями и константами.

Велика роль математики в решении задач реального мира. Физиков математика интересует не сама по себе, а как средство решения физических задач. Один из способов решения задач: эксперимент. Другой способ: математический анализ конструкции или явления, однако такой анализ применяется не к самому явлению, а к его математической модели. Математическая модель физического процесса представляет собой совокупность уравнений, описывающий процесс.

Математическая модель должна охватывать важнейшие стороны явления или процесса. Если математическая модель выбрана не точно, то какой бы мы способ решения не применили, результаты могут получиться не достаточно надежными, а иногда и неверными.

В зависимости от сложности модели применяют различные математические подходы, для наиболее грубых и наименее сложных моделей зачастую удается получить аналитическое решение (в виде формулы).

^

2.2 Реализация численных методов решения дифференциальных уравнений в MathCad



Mathcad - это популярная система компьютерной математики, предназначенная для автоматизации решения массовых математических задач в самых различных областях науки, техники и образования. Название системы происходит от двух слов - MATHematica (математика) и CAD (Computer Aided Design — системы автоматического проектирования, или САПР). Главная отличительная особенность системы MathCAD заключается в её входном языке, который максимально приближён к естественному математическому языку, используемому как в трактатах по математике, так и вообще в научной литературе. В ходе работы с системой пользователь готовит так называемые документы. Они одновременно включают описания алгоритмов вычислений, программы управляющие работой систем, и результат вычислений. По внешнему виду тексты мало напоминают обычной программы.

Сегодня различные версии Mathcad являются математически ориентированными универсальными системами. Помимо собственно вычислений, как численных, так и аналитических, они позволяют с блеском решать сложные оформительские задачи, которые с трудом даются популярным текстовым редакторам или электронным таб­лицам. С помощью Mathcad можно, например, готовить статьи, книги, диссертации, научные отчеты, дипломные и курсовые проекты не только с качественными текста­ми, но и с легко осуществляемым набором самых сложных математических формул, изысканным графическим представлением результатов вычислений и многочислен­ными «живыми» примерами. А применение библиотек и пакетов расширения обес­печивает профессиональную ориентацию Mathcad на любую область науки, техники и образования.

Система MathCad имеет множество встроенных функций. Рассмотрим неоторые функции, которые необходимо использовать в курсовой работе для исследования электрической цепи.

Функция предназначена для решения систем обыкновенных дифференциальных уравнения первого порядка, разрешенных относительно производной.

Как частный случай, функция может быть использована и для решения одного уравнения первого порядка. Одно уравнение порядка при может быть решено после сведения его к системе уравнений первого порядка. Особенностью данной функции является то, что решение возвращается в виде массива с запрошенным при ее вызове количестве строк (рассчитанных точек). Каждая строка содержит значение аргумента и значения рассчитанных в этой точке искомых функций.

Форма записи функции следующая:

,

где - вектор начальных условий;

- интервал интегрирования;

- количество вычисляемых точек (не считая начальной);

- вектор-функция, вектор правых частей системы уравнений.

Рассмотрим один из способов решения системы нелинейных уравнений.

Неоднородная система линейных алгебраических уравне­ний (СЛАУ) в матричной форме имеет вид . Известно, что неоднородная СЛАУ совместна (георема Кропекера-Капелли), если ранг расширенной магрицы равен рангу матрицы системы, т.е. . Совместная система имеет единственное решение, если , - размер­ность магрицы . Решение СЛАУ в матричной форме имеет вид , где - обратная матрица к матрице .

В MathCAD для решения СЛАУ имеется встроенный решающий блок .

Решающий блок можно применять также и для решения систем нелинейных уравнений как в численном, так и в символьном виде. Для численного решения с помощью решающего блока нужно задать начальные значения для неиз­вестных величин и заключить уравнения в ключевые слова, начинающиеся со слова и закапчивающиеся словом со знаком =.


^

3 Алгоритмический анализ задачи




3.1 Анализ исходных и результирующих данных



И
R
сходные данные для исследований:

– значение емкости конденсатора;

– исходное сопротивление;

– начальное значение напряжения;

– время исследования;

В результате исследований необходимо получить:

- функцию внешнего воздействия ;

- функцию напряжения для заданных значений;

- 10 значений варьируемого параметра ;

- 10 функций напряжения для расчётного параметра ;

- 10 максимальных значений функции напряжения для расчётного параметра ;

- 10 графиков функций напряжения для расчётного параметра ;

- 1 сводный график всех функций напряжения ;

- 1 график зависимости максимального значения функции напряжения от расчётного параметра ;

^

3.2 Описание математической модели



Электрическая цепь описывается дифференциальным уравнением вида (2).

, (2)


где ;

С – значение емкости конденсатора;

R – исходное сопротивление;

e(t) – исходная функция внешнего воздействия;

u0 – начальное значение напряжения;

Т – время исследования;

Внешним воздействием e(t) является двухэкспоненциальный импульс, описываемый функцией вида (3).


, (3)


где – параметры функции внешнего воздействия.

^

3.4 Схема алгоритма решения задачи и ее описание



Графическая схема общего алгоритма представлена на рисунке 1.




Рисунок 1 – Общий алгоритм исследований


Графическая схема алгоритма исследования изменений функции напряжения от варьируемого параметра представлена на рисунке 2.








Рисунок 2 – Графическая схема алгоритма исследования изменений функции напряжения


^

4 Описание реализации задачи в MathCad




4.1 Описание реализации модели электрической цепи с переменными параметрами



Базовая модель выполнения расчётов состоит из:

- значения емкости конденсатора ();

- исходного сопротивления ();

- исходной функции внешнего воздействия ();

- начального значения напряжения ();

- время исследования ();

- системы решения дифференциального уравнения для заданного С для функции u(t) и полученной функции напряжения;

- графика функции напряжения (рис. 3);





Рисунок 3 – график функции напряжения базовой модели


- вычисления максимального значения функции ();
^

4.2 Описание исследований



При решение уравнения (2) для 10 различных значений параметра С получили 10 различных функций напряжения, графики которых представлены на рисунках 3-12.





Рисунок 4 – График функции U2(t)





Рисунок 5 – График функции U3(t)





Рисунок 6 – График функции U4(t)





Рисунок 7 – График функции U5(t)





Рисунок 8 – График функции U6(t)





Рисунок 9 – График функции U8(t)





Рисунок 10 – График функции U8(t)





Рисунок 11 – График функции U9(t)





Рисунок 12 – График функции U10(t)


Сводный график полученных функций напряжения u(t) представлен на рисунке 13.




Рисунок 13 – Сводный график функций напряжения

Из графика наглядно видно при увеличении ёмкости С конденсатора С от 0.001 до 0.0037 максимальное значение функции напряжения уменьшается от 34 до 9 через время T.

Результат аппроксимации линейной интерполяцией представлен на рисунке 14 в виде сводного графика максимального значения функции от варьируемого параметра и линейной интерполяции зависимости.







Рисунок 14 – Сводный график зависимости

Заключение



В курсовой работе:

- c использованием системы MathCAD рассчитаны значения функции реакции u(t) на воздействие e(t);

- найден аналитический вид функции воздействия e(t);

- построены графики функций u(t) и e(t);

- исследовано влияние значений изменяемого параметра на вид функции реакции u(t);

- исследовано влияние значений изменяемого параметра на максимальное значение функции реакции u(t);

- построен сводный график всех полученных функций на одном поле;

- построен график влияние значений изменяемого параметра на максимальное значение функции реакции u(t);

- вычислены аналитические аппроксимирующие функции влияния значений изменяемого параметра на максимальное значение функции реакции u(t);

- построены графически исходная и аппроксимирующая зависимости;

- по проделанной работе сделаны выводы.

Курсовая работа в полной мере отражает поставленную задачу.


^

Список использованных источников





  1. Нидерст Дж. WEB-мастеринг для профессионалов. СПб : Питер, 2001.

  2. Туркина Е.П. Математическая обработка данных с помощью пакета MathCad: Сб. лаб. работ. Для ст. эк. спец. – Мн.: БГЭУ, 2002 -24с.

  3. Справочное пособие по приближенным методам решения задач высшей математики.\ л.и. Бородич, А.И. Герасимович, М: Высш. шк., 1986 – 194 с.

  4. Волков Е.А. Численные методы. Уч. пос. для ВУЗов. М: Наука, 1987.

  5. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы. Уч. пос. для ВУЗов, М: Наука, 1989.

  6. Горицкий Ю.А., Перцов Е.Е. Практикум по статистике с пакетами. М.: Издательство МЭИ, 1997, 84с.

  7. Смирнов Н.В., Дунин - Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М.: Наука, 1965, 511с.

  8. Айвазян С.Ф., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998, 1022с.

  9. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1979, 408с.

  10. Симонович С.В. «Информатика базовый курс».

  11. Дьяконов В. «Mathcad 2000».

  12. Плис А.И. Сливина Н.А. «Mathcad 2000 - математический практикум»

  13. http://www.chebot.ru/history.php

  14. http://www.mark-itt.ru/FWO/quick_r.html



Скачать файл (440.7 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации
Рейтинг@Mail.ru