Téma: Modální analýza a volné kmitání slabě tlumených lineárních kmitavých soustav

Podobné dokumenty
Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

KMS cvičení 9. Ondřej Marek

KMS cvičení 6. Ondřej Marek

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

0.1 Úvod do lineární algebry

Soustavy lineárních rovnic

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

Matematika B101MA1, B101MA2

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

0.1 Úvod do lineární algebry

AVDAT Vektory a matice

Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak,

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

Vlastní (charakteristická) čísla a vlastní (charakteristické) Pro zadanou čtvercovou matici A budeme řešit maticovou

Kapitola 11: Vektory a matice:

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace

Dnešní látka Opakování: normy vektorů a matic, podmíněnost matic Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

1 Vektorové prostory.

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b,

4. OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

5. Lokální, vázané a globální extrémy

Základy matematiky pro FEK

1 Determinanty a inverzní matice

6 Samodružné body a směry afinity

Lineární algebra : Metrická geometrie

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice. študenti MFF 15. augusta 2008

Soustavy linea rnı ch rovnic

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC

Úvod do lineární algebry

Diferenciální rovnice

Diferenciální rovnice 1

a vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0.

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Co je obsahem numerických metod?

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

8 Matice a determinanty

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

Lineární algebra. Soustavy lineárních rovnic

Aplikovaná numerická matematika - ANM

2. kapitola: Euklidovské prostory

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

ČTVERCOVÉ MATICE. Čtvercová matice je taková matice, kde počet řádků je roven počtu jejích sloupců. det(a) značíme determinant čtvercové matice A

Řešíme tedy soustavu dvou rovnic o dvou neznámých. 2a + b = 3, 6a + b = 27,

Vlastní čísla a vlastní vektory

Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6)

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Necht na hmotný bod působí pouze pružinová síla F 1 = ky, k > 0. Podle druhého Newtonova zákona je pohyb bodu popsán diferenciální rovnicí

1. Jordanův kanonický tvar

1 Projekce a projektory

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Matematika 2 LS 2012/13. Prezentace vznikla na základě učebního textu, jehož autorem je doc. RNDr. Mirko Rokyta, CSc. J. Stebel Matematika 2

1 Modelování systémů 2. řádu

Vlastní čísla a vlastní vektory

Numerické řešení soustav lineárních rovnic

Kolik existuje různých stromů na pevně dané n-prvkové množině vrcholů?

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

Soustavy lineárních diferenciálních rovnic I. řádu s konstantními koeficienty

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Soustavy lineárních rovnic

Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh 1. cvičení ( ) 2. cvičení ( )

Vlastní číslo, vektor

Symetrické a kvadratické formy

[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}

7. Lineární vektorové prostory

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

1.13 Klasifikace kvadrik

z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i.

stránkách přednášejícího.

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14.

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

7. Soustavy ODR1 Studijní text. 7. Soustavy ODR1. A. Základní poznatky o soustavách ODR1

III. MKP vlastní kmitání

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

11. přednáška 10. prosince Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah

Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. y + y = 4 sin t.

Základy matematiky pro FEK

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

Determinanty. Obsah. Aplikovaná matematika I. Pierre Simon de Laplace. Definice determinantu. Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu.

α 1 α 2 + α 3 = 0 2α 1 + α 2 + α 3 = 0

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.

Soustavy lineárních rovnic

Diferenciální rovnice 3

Operace s maticemi. 19. února 2018

Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ). Čísla a 1, a 2,..., a n se nazývají složky vektoru

Transkript:

Téma: Modální analýza a volné kmitání slabě tlumených lineárních kmitavých soustav Zpracoval Doc. RNDr. Zdeněk Hlaváč, CSc Volné kmitání konzervativních(netlumených) soustav je popsáno maticovou pohybovou rovnicí při počátečních podmínkách M q+ Kq=0, (1) q(0)=q 0, q(0)= q 0. M je symetrická matice hmotnosti a K rovněž symetrická matice tuhosti soustavy. Popišme, za jakých podmínek rovnici(1) vyhovuje řešení Zřejmě takže dosazením do(1) odkud q(t)=vsin(ωt+ϕ). (2) q(t)= vsin(ωt+ϕ)ω 2, ( MΩ 2 + K)vsin(Ωt+ϕ)=0, ( MΩ 2 + K)v=0. (3) Vektor vjezatímneznámývektoraωzatímneznáméčíslo.rovnice(3)představujez matematického hlediska tzv. zobecněný problém vlastních hodnot přiřazený k maticím M a K. Rovnice(3) je de facto soustavou homogenních lineárních algebraických rovnic pro neznámé souřadnice vektoru v. Tato soustava má netriviální řešení, právě když její determinant je nulový. Rovnice det( MΩ 2 + K)=0 (4) je tzv. charakteristická rovnice soustavy(1). Je to algebraická rovnice n-tého stupně pro neznámáčíslaω 2,přičemž njeřádmatic Ma K(tojestpočetstupňůvolnostikmitavésoustavy).Kořenycharakteristickérovnicenazývámevlastníčíslasoustavy λ i =Ω 2 i. Protože matice hmotnosti je vždy positivně definitní a matice tuhosti positivně semidefinitní, jsou vlastní čísla nezáporná a můžeme je v reálném oboru odmocnit, čímž dostanemeω i =+ λ i.těmtoveličinámříkámevlastnífrekvencesoustavy.protože podle základní věty algebry kořenů rovnice n-tého stupně je právě n(včetně násobností), existuje pro soustavu s n stupni volnosti n vlastních frekvencí. V praxi je obvykle uspořádávámevzestupněpodlevelikostiω 1 Ω 2... Ω n.dosadíme-liurčenévlastní frekvencedo(3),získámehomogennísoustavulineárníchrovnicproneznámývektor v i, příslušejícívlastnífrekvenciω i.maticesoustavyvšakjesingulární(takbylyurčovány

vlastní frekvence). Soustava(3) má proto nekonečně mnoho netriviálních řešení. Každémutakovémuřešení v i říkámevlastnívektorpříslušejícíkvlastnífrekvenciω i.podle hodnosti singulární matice soustavy volíme počet souřadnic vlastního vektoru a zbylé souřadnice jednoznačně dopočítáme. Ve většině případů je hodnost matice soustavy n 1, takže stačí volit jednu souřadnici každého vlastního vektoru. Vlastní vektor tak v n-rozměrném Euklidovském prostoru má určen jednoznačně směr a volíme pouze jeho velikost. Říkáme, že vlastní vektor normalizujeme. Pro pozdější použití je nejvýhodnější tzv. normalizace M-normou, kdy požadujeme platnost vztahů Zrovnice(3)proΩ=Ω i a v= v i plyne v T i Mv i =1,,...,n. (5) Ω 2 imv i = Kv i. (6) Napíšeme-litutorovniciještěprojinéhodnotyΩ=Ω j a v= v j dostaneme Ω 2 jmv j = Kv j. (7) Přenásobímerovnici(6)zleva v T j arovnici(7) v T i.dostaneme Ω 2 iv T j Mv i = v T j Kv i (8) Ω 2 jv T i Mv j = v T i Kv j. (9) Odečteme-li nyní od první rovnice transponovanou druhou, dostáváme vzhledem k symetriimatic Ma K (Ω 2 i Ω 2 j)v T j Mv i =0. Pokud vlastní frekvence jsou různé, plyne odtud v T j Mv i =0, i j. (10) Jsou to tzv. podmínky M-ortogonality. Kombinací rovnic(5) a(10) získáme, že v T j Mv i = δ ij. (11) Na pravé straně této rovnosti stojí tzv. Kroneckerův symbol, označující velikost prvku jednotkové matice na místě i-tého řádku a j-tého sloupce. Kombinací(8) a(11) dostaneme v T j Kv i =Ω 2 iδ ij. (12) Jestližeuspořádámevlastníčísladotzv.spekrálnímaticeΛ=diag[Ω 2 i]aknimpříslušející(m-normou znormalizované) vlastní vektory po sloupcích do tzv. modální matice V,lze(11)a(12)souhrnnězapsatprovšechnyindexymaticovějako V T MV = E n, V T KV =Λ, (13) kde E n jejednotkovámaticeřádu n. Poznámka: Poznamenejme, že výše popsané výrazy jsme odvodili za předpokladu všech vlastních frekvencí po dvou různých. Jestliže soustava má některé vlastní frekvence násobné, je situace složitější a nebudeme se jí zabývat.

Pro konkrétní výpočet použijeme výpočtový systém MATLAB. Při znalosti matic M a K(dopříkazůMATLABUjakoMaK)určímespektrálnímaticiΛamodálnímatici V (v příkazech MATLABU jako L a V) příkazem[v,l]=eig(k,m). Vlastní čísla z tohoto příkazu vystupují neseřazená a odpovídající vlastní vektory nejsou znormalizovány M- normou. Proto musíme udělat ještě sled následujících příkazů: [L,i1]=sort(diag(L)) V=V(:,i1) Q=1./sqrt(diag(V *M*V)) VN=V*diag(Q) První příkaz z matice L utvoří vektor jejích diagonálních prvků(tedy vlastních čísel soustavy), tento setřídí vzestupně podle velikosti a výsledek umístí do proměnné L. Proměnná i1 vyjadřuje permutační vektor, znamenající jakým způsobem se vlastní čísla přeskupovala. Druhý příkaz analogickým způsobem přeskupí i vlastní vektory(sloupce modální matice). Třetí příkaz vypočítá vektor převrácených hodnot M-norem vlastních vektorů vystoupivších z původního příkazu eig. Poslední příkaz těmito hodnotami přenásobí sloupce vlastních vektorů vystoupivších z původního příkazu eig. Násobení sloupců se dosahuje pravým násobením diagonální maticí s prvky výše popsaného vektoru na diagonále. Výsledkem doplňujících příkazů je vzestupně srovnaný vektor vlastních čísel L a jemu odpovídající matice M-normou znormalizovaných vlastních vektorů VN. Dokážeme, že vlastní vektory, příslušející k po dvou různým vlastním frekvencím jsoulineárněnezávislé.nechťtedypronějakékonstanty c i,,...,nplatí c i v i =0. Přenásobmetutorovnicizlevařádkovýmvektorem v T j M.Dostaneme c i v T j Mv i =0, odkudvzhledemk(11) c j =0.Lineárnínezávislostvlastníchvektorůjetímdokázána. Vlastní vektory přiřazené k n po dvou různým vlastním frekvencím soustavy s n stupni volnosti tedy tvoří bázi n-rozměrného Euklidova prostoru. Každý vektor q lze proto psát jako lineární kombinaci těchto vlastních vektorů ve tvaru q = x i v i.jestliževektor q závisí na čase(a tedy vyjadřuje libovolný pohyb kmitavé soustavy), závisejí na čase i koeficientylineárníkombinace x i.platítedy neboli maticově q(t)= x i (t)v i q(t)=vx(t). (14) Vektor x(t)=[x 1 (t),...,x n (t)] T senazývávektoremmodálníchsouřadnic.transformaci (14) říkáme modální transformace a procesu nalezení vlastních čísel a vlastních vektorů soustavy modální analýza.

Slabě tlumené soustavy Slabě(proporcionálně) tlumenou soustavou nazýváme soustavu, kdy matice tlumení B je lineární kombinací matic hmotnosti a tuhosti, tedy B= c 1 M+ c 2 K. (15) Nechť V je modální matice(znormalizovaná M-normou) přidružené konzervativní soustavy. Potom vzhledem k(13) je V T BV = c 1 V T MV+ c 2 V T KV = c 1 E n + c 2 Λ. (16) Transformacetypu V T Y V tedydiagonalizujenejenmaticehmotnostiatuhosti,ale pro slabě tlumenou soustavu i matici tlumení. V korespondenci se soustavami s jedním stupněm volnosti má proto smysl psát V T BV =diag[2d i Ω i ], (17) kde D i jsoupoměrnéútlumy i-téhotvarukmitánísoustavy.přizadánídvou(tzv.dominantních)poměrnýchútlumů D r a D s tvarůkmitánízvolenýchpořadí rasdostaneme podle(16) a(17) rovnice Odečtením uvedených rovnic vznikne c 1 + c 2 Ω 2 r=2d r Ω r, c 1 + c 2 Ω 2 s=2d s Ω s. apotézprvnírovnice c 2 =2 D rω r D s Ω s Ω 2 r Ω 2 s (18) c 1 =2D r Ω r c 2 Ω 2 r. (19) Známe-li konstanty úměrnosti, platí pro poměrné útlumy vztah 2D i Ω i = c 1 + c 2 Ω 2 i, odkud D i = c 1+ c 2 Ω 2 i 2Ω i. (20) Poznámka: Pomocí rovnice(20) získáme poměrné útlumy všech tvarů kmitání, tedy i r-téhoas-tého.tymusíbýtrovnypořadě D r a D s (zadané).tentovýpočetpotom slouží jako kontrola správnosti řešení. Při praktickém řešení slabě tlumených soustav musíme mít určeny matice hmotnosti atuhostiadvapoměrnéútlumydominantníchtvarůkmitání D r a D s zadanýchpořadí r a s. Nejprve provedeme modální analýzu přidružené konzervativní soustavy. Získáme tímvlastnífrekvenceω i =+ λ i ajimpřiřazené(m-normouznormalizované)vlastní vektory v i =[v ji ].Přiřazovacímipříkazypodle(18)určímenejprvekonstantu c 2,poté podle(19)ikonstantu c 1 anakonecpodle(20)všechnypoměrnéútlumy D i.

Volné kmitání slabě tlumených soustav Pohybová rovnice soustavy má tvar kterou řešíme při počátečních podmínkách M q+ B q+ Mq=0, (21) q(0)=q 0, q(0)= q 0. Soustavajeslabětlumená,pročežpromaticitlumeníplatívztah(15).Nechť V je(mnormou normalizovaná) modální matice a Λ spektrální matice přidružené konzervativní soustavy. Proveďme modální transformaci(14). Protože modální matice nezávisí na čase, platí rovněž q(t)=vẋ(t); q(t)=vẍ(t). Dosazenímdo(21)alevýmpřenásobenímmaticí V T vznikne V T MV ẍ(t)+v T BV ẋ(t)+v T KV x(t)=0. Vzhledem k(13) a(17) přepíšeme tuto maticovou rovnici na tvar E n ẍ(t)+diag[2d i Ω i ]ẋ(t)+diag[ω 2 i]x(t)=0. Provázaná soustava n diferenciálních rovnic druhého řádu se tak v modálních souřadnicích stala soustavou diferenciálních rovnic s diagonálními maticemi. Každou rovnici můžeme řešit zvlášť, bez ohledu na ostatní rovnice jako rovnici náležející soustavě s jedním stupněm volnosti. Jednotlivá rovnice(i-tá) má tvar ẍ i (t)+2d i Ω i ẋ i (t)+ω 2 ix i (t)=0. (22) Propřípadpodkritickéhotlumení,kdyprovšechna iplatí1>d i 0anenulovévlastní frekvenceω i mářešenítétorovnicetvar x i (t)=e D iω i t (A i cosω Di t+b i sinω Di t), (23) kdeω Di =Ω i 1 D 2 i jevlastnífrekvence i-téhotvarukmitánítlumenésoustavy.integračníkonstanty A i a B i určímezpočátečníchpodmínekvmodálníchsouřadnicích. Časovouderivací(14)adosazenímčasu t=0dostáváme odkud q(0)=vx(0); q(0)=vẋ(0), x(0)=v 1 q(0); ẋ(0)=v 1 q(0). Srovnáme-liprvnírovnicive(13)sdefinicíinverznímatice,kdy V 1 V = E n,dostáváme, že Proto V 1 = V T M. (24) x(0)=v T Mq(0); ẋ(0)=v T M q(0),

neboli pro i-tou modální souřadnici Derivací(23) dle času získáme x i (0)=v T i Mq 0 ; ẋ i (0)=v T i M q 0. (25) ẋ i (t)=e D iω i t [ D i Ω i (A i cosω Di t+b i sinω Di t)+ω Di ( A i sinω Di t+b i cosω Di t)].(26) Dosazenímdo(23)a(26)času t=0azohledněnímpočátečníchpodmínek(25)máme pro integrační konstanty výrazy A i = v T i Mq 0 ; B i Ω Di D i Ω i A i = v T i M q 0. Dosazením do(23) dostaneme řešení v modálních souřadnicích ve tvaru x i (t)=v T i M q 0 cosω Di t+ q 0 + q 0D i sinω Ω Di 1 Di 2 Di t e D iω i t. Přepíšeme-li transformaci(14) na původní souřadnice pro j tou souřadnici(j 1,..., n), dostaneme q j (t)= v ji x i (t). Dosazením z předchozí rovnice získáme konečný tvar řešení v původních souřadnicích jako q j (t)= v ji v T i M q 0 cosω Di t+ q 0 + q 0D i sinω Ω Di 1 Di 2 Di t e D iω i t ; j=1,...,n, (27) kdeω Di =Ω i 1 Di. 2 Pro případ netlumené soustavy, jež nemá žádnou nulovou vlastní frekvenci, stačí do (27)dosadit D i =0.Vzniknetak q j (t)= v ji v T i M ( q 0 cosω t+ q ) 0 i sinω i t ; j=1,...,n. Ω i PropřípadizolovanésoustavysnulovouvlastnífrekvencíΩ 1 budediferenciálnírovnice(22)míttvar jejíž obecné řešení je ẍ 1 (t)=0, x 1 (t)=a 1 t+b 1 ; ẋ i (t)=a 1. Zohledněnímpočátečníchpodmínek(25)vznikne B 1 = v T 1 Mq 0 a A 1 = v T 1 M q 0.Příslušný(první) mód v modálních souřadnicích potom je x 1 (t)=v T 1 M( q 0 t+q 0 ). (28)