12、热方程的数值解法

热方程的数值解法

1. 隐式方法

隐式方法基于向后时间差分方程 $\frac{u^{\ell + 1}-u^{\ell}}{dt}=cD^{2}u^{\ell + 1}$,每一个时间步都需要求解一个系统 $B_{d}u^{\ell + 1}=u^{\ell}$,其中 $B_{d}=I - dD^{2}$。以下是实现该方法一个时间步的代码:

u = B \ u;

这个方法是稳定的,较小的 $\alpha$ 值可能会得到更好的结果,但较大的值也不会导致灾难性的失败。不过,历史上求解系统的实现较为困难且执行速度慢,现在使用现代计算机上的求解器(如 \ ),该方法也变得同样“容易”。

示例 4.4 :设 $d = \frac{2}{2+\sqrt{2}}$,考虑 $(0, 1)$ 上的 $n = 4$ 点网格,边界条件为 0 - D。初始温度 $u_{0}=(\frac{\sqrt{2}}{2}, 1, \frac{\sqrt{2}}{2})$,求解隐式方法的一个时间步,并将结果振幅与 $t = \Delta t$ 时的精确已知振幅以及 $B_{d}^{-1}$ 的特征值 $\lambda_{B_{d}^{-1},1}$ 进行比较。

Bd = (1/(2 + sqrt(2)))*[6 + sqrt(2) -2 -2; -2 6 + sqrt(2) -2; -2 -2 6 + sqrt(2)];
u0 = [sqrt(2)/2; 1; sqrt
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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