单摆运动数值模拟

本文详细介绍了单摆运动的数值模拟过程,包括无阻尼无驱动、附加阻尼及附加驱动力条件下的单摆运动。通过C语言代码实现了单摆运动的数值求解,并分析了不同条件下单摆的运动特性。

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一、单摆运动

单摆是能够产生往复摆动的一种装置,将无重细杆或不可伸长的细柔绳一端悬于重力场内一定点,另一端固结一个重小球,就构成单摆。若小球只限于铅直平面内摆动,则为平面单摆,若小球摆动不限于铅直平面,则为球面单摆。
重力对单摆的力矩为:
m l 2 θ + γ l θ + m g s i n ( θ ) = F c o s ( ω D t ) ml^2 \theta + \gamma l \theta +mgsin(\theta)=Fcos(\omega_Dt) ml2θ+γlθ+mgsin(θ)=Fcos(ωDt)

ω D = g l \omega_D=\sqrt{\frac{g}{l}} ωD=lg

θ + γ θ m + ω 0 2 s i n ( θ ) = F m l c o s ( ω D t ) \theta + \gamma \frac{\theta}{m} + \omega_0^2sin(\theta)=\frac{F}{ml}cos(\omega_Dt) θ+γmθ+ω02sin(θ)=mlFcos(ωDt)

小角度近似得
θ + 2 β θ + ω 0 2 s i n ( ) θ = f c o s ( ω D t ) \theta + 2 \beta \theta + \omega_0^2sin()\theta =fcos(\omega_Dt) θ+2βθ+ω02sin()θ=fcos(ωDt)

数值处理

d θ d t = ω \frac{d\theta}{dt} = \omega dtdθ=ω

d ω d t + g l s i n ( θ ) = 0 \frac{d\omega}{dt} +\frac{g}{l}sin(\theta)=0 dtdω+lgsin(θ)=0

根据有限差分法可得
ω n + 1 − ω n δ t + g l s i n ( θ n ) = 0 \frac{\omega_{n+1} - \omega_{n}}{\delta t}+\frac{g}{l}sin(\theta_n)=0 δtωn+1ωn+lgsin(θn)=0

二、代码转换

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>

void put(FILE *outstream, double data1, double data2, double data3)
{
	fprintf(outstream, "%f,%f,%f\n,", data1, data2, data3);
} 

int main(int argc, char *argv[])
{
	double theta = 0.02;//0.02
	double w = 0;
	double g=9.8;
	double l = 1;
	double beta = 0.05;//0.05
	double w_d = 3.0;
	double f = 4.25;//7.3185
	float t = 0.01;
	int i;
	
	FILE *outstream;
	if((outstream=fopen("hahaha.dat", "ab")) == NULL)
	{
		printf("Cannot open file, press any key to exit!\n");
		exit(1);
	}
	
	for(i=0; i<10000; i++)
	{
		w = w +(-g/l*sin(theta)-2*beta*w+f*cos(w_d*t*i))*t;
		theta = theta + w*t;
		put(outstream,w,theta,t*(i));
	}
	fclose(outstream);
	printf("%f\n",sqrt(g/l));
	return 0;
}


三、 结果分析

(一)无阻尼无驱动

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(二)附加阻尼

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

(三)附加阻尼和驱动力

f=1

f=6

f=5

f=7

四、总结

总体的思路非常简单,对于一阶常微分方程,差分法使用起来非常方便,对于二阶,通常可将二阶降为一阶进行计算,但是降阶后对于代码的顺序需要调整,即把先要用到的结果放在前面,总的来说算是对差分法的回顾吧。

<think>嗯,用户想进行单摆系统的数值模拟并分析结果,需要Python和Matlab的仿真代码。首先,我得确认单摆的基本数学模型。单摆运动方程通常是二阶非线性微分方程,对吧?θ''+(g/L)sinθ =0。这里可能需要用数值方法比如欧拉法或龙格-库塔法来求解。不过用户提到的是非线性弹簧摆,可能还需要考虑弹簧的非线性因素,但用户的问题是关于单摆的,可能不需要弹簧部分。不过根据引用[1],用户之前可能对非线性系统感兴趣,所以可能需要涵盖非线性情况。接下来,我需要确定如何将微分方程转化为可数值求解的形式。通常会把二阶方程分解为两个一阶方程,比如设ω= θ',那么θ'= ω,ω' =-(g/L)sinθ。这样可以用龙格-库塔法(如RK4)来迭代计算。然后考虑代码实现。Python的话,可以使用scipy的odeint或者自己实现RK4。Matlab的话可以用ode45函数。用户可能需要对比两种语言的实现方式。需要确保代码正确,比如时间步长的选择,初始条件的设置。 结果分析部分,用户可能需要绘制θ随时间的变化图,相图(θ vsω),以及计算Lyapunov指数或频谱分析。引用[1]中提到相空间和频谱的影响,所以可能需要包括这些分析步骤。还要注意引用用户提供的站内引用,比如引用[1]中的非线性弹簧摆模型和数值方法,引用[2]中的拉氏形式和工具推荐,比如Matlab和Python库。可能需要提到使用SymPy或Mathematica进行符号计算,但用户主要需要数值模拟的代码。 用户可能的问题包括如何选择步长,如何处理刚性问题,不同数值方法的比较,或者如何分析混沌现象。需要预见到用户可能后续会问优化方法或更复杂的系统,比如双摆,所以生成相关问题时要覆盖这些方面。 最后,确保代码示例正确,注释清晰,结果分析的步骤明确。可能需要检查LaTeX格式是否正确,数学公式用$...$和$$...$$,如单摆方程写成$\frac{d^2\theta}{dt^2} +\frac{g}{L}\sin\theta=0$,独立公式单独成段。</think>### 单摆系统数值模拟与分析 #### 1. 单摆系统的数学模型 单摆运动由非线性微分方程描述: $$\frac{d^2\theta}{dt^2} + \frac{g}{L}\sin\theta = 0$$ 其中$\theta$为摆角,$g$为重力加速度,$L$为摆长。通过引入角速度$\omega = \frac{d\theta}{dt}$,可将其分解为两个一阶微分方程: $$ \begin{cases} \frac{d\theta}{dt} = \omega \\ \frac{d\omega}{dt} = -\frac{g}{L}\sin\theta \end{cases} $$ #### 2. Python仿真代码(使用四阶龙格-库塔法) ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def pendulum_ode(t, y, g, L): theta, omega = y dydt = [omega, -g/L * np.sin(theta)] return dydt def rk4_step(f, t, y, h, *args): k1 = f(t, y, *args) k2 = f(t + h/2, [y[i] + h/2*k1[i] for i in range(len(y))], *args) k3 = f(t + h/2, [y[i] + h/2*k2[i] for i in range(len(y))], *args) k4 = f(t + h, [y[i] + h*k3[i] for i in range(len(y))], *args) return [y[i] + h/6*(k1[i] + 2*k2[i] + 2*k3[i] + k4[i]) for i in range(len(y))] # 参数设置 g = 9.8 # 重力加速度 L = 1.0 # 摆长 theta0 = np.pi/3 # 初始角度 omega0 = 0.0 # 初始角速度 t_max = 10.0 # 总时间 dt = 0.01 # 时间步长 # 数值求解 t = np.arange(0, t_max, dt) y = [theta0, omega0] theta_history = [] omega_history = [] for ti in t: y = rk4_step(pendulum_ode, ti, y, dt, g, L) theta_history.append(y[0]) omega_history.append(y[1]) # 结果可视化 plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(t, theta_history) plt.xlabel('时间 (s)') plt.ylabel('摆角 (rad)') plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(theta_history, omega_history) plt.xlabel('摆角 (rad)') plt.ylabel('角速度 (rad/s)') plt.tight_layout() plt.show() ``` #### 3. MATLAB仿真代码(使用ode45求解器) ```matlab function single_pendulum_sim % 参数设置 g = 9.8; % 重力加速度 L = 1.0; % 摆长 theta0 = pi/3; % 初始角度 omega0 = 0; % 初始角速度 tspan = [0 10];% 时间范围 % 求解微分方程 [t, y] = ode45(@(t,y) pendulum_ode(t,y,g,L), tspan, [theta0; omega0]); % 结果可视化 figure('Position', [100 100 800 400]) subplot(1,2,1) plot(t, y(:,1)) xlabel('时间 (s)') ylabel('摆角 (rad)') subplot(1,2,2) plot(y(:,1), y(:,2)) xlabel('摆角 (rad)') ylabel('角速度 (rad/s)') end function dydt = pendulum_ode(~, y, g, L) theta = y(1); omega = y(2); dydt = [omega; -g/L*sin(theta)]; end ``` #### 4. 结果分析方法 1. **时间序列分析**:观察摆角随时间的变化规律,判断是否出现周期性或混沌行为[^1] 2. **相空间轨迹**:绘制角速度-摆角图,分析系统能量守恒特性 3. **频谱分析**:通过FFT计算振动频率分布,识别主频和次频分量 4. **参数敏感性**:改变初始角度或摆长,观察运动模式的变化 #### 5. 工具推荐 - **Python**:使用`scipy.integrate.solve_ivp`可替代自定义RK4实现 - **MATLAB**:`ode45`适用于非刚性方程,`ode15s`适合刚性系统 - **可视化**:Python的Matplotlib和MATLAB内置绘图工具均可生成高质量图形
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