little_joung_yohao_1996
New Member
Download miễn phí Bài giảng Tự động hoá thiết kế tàu thuỷ A1
MỤC LỤC
Chương , mục Tên chương, mục Trang số
Chương 1 NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH VÀ TỰ ĐỘNG HOÁ THIẾT KẾ 4
1.1 Khái niệm về ngôn ngữ lập trình 4
1.2 Giới thiệu một số ngôn ngữ lập trình điển hình 4
Chương 2 TỰ ĐỘNG HÓA TÍNH TOÁN CÁC YẾU TỐ THỦY TĨNH VÀ TÍNH CÂN BẰNG-ỔN ĐỊNH CỦA TÀU 9
2.1 Phương pháp số dùng trong tự động hoá tính toán các yếu tố thủy tĩnh và tính cân bằng-ổn định của tàu 9
2.1.1 Đa thức nội suy Lagrange 9
2.1.2 Phương pháp bình phương bé nhất 13
2.2 Các phương pháp tính gần đúng tích phân xác định 15
2.2.1 Đặt bài toán 15
2.2.2 Công thức hình thang 16
2.2.3 Đánh giá sai số 17
2.2.4 Ví dụ 17
2.2.5 Sơ đồ tóm tắt 18
2.2.6 Công thức Simson 19
2.2.7 Đánh giá sai số 19
2.2.8 Ví dụ 20
2.2.9 Sơ đồ tóm tắt công thức Simson 20
2.3. Ứng dụng các phương pháp tính gần đúng tích phân xác định để tính toán các yếu tố tính nổi thủy lực và ổn định cho tàu thủy 21
2.3.1 Phương pháp hình thang 21
2.3.2. Phương pháp Simpson 22
2.3.3 Phương pháp Tre-bư-sev 25
2.4 Tính nổi tàu thuỷ 26
2.4.1 Tính các đại lượng hình học vỏ tàu 26
2.4.2 Tỉ lệ Bonjean 28
2.4.3 Thể tích phần chìm và các đại lượng liên quan đển thể tích 28
2.4.4 Biện pháp nâng cao độ chính xác của các phương pháp tích phân gần đúng 31
2.4.5 Tính các đường thuỷ tĩnh trên máy cá nhân 35
2.4.6 Biểu đồ mang tên Firsov 40
2.5 Cân bằng-Ổn định tàu 41
2.5.1 Ổn định ngang ban đầu 41
2.5.2 Ổn định khi tàu nghiêng góc lớn 44
2.5.3 Đồ thị ổn định 46
2.5.4 Thuật toán xác lập họ đường Pan-tô-ka-ren 51
2.5.5 Dựng đồ thị ổn định trên cơ sở Pan-to-ka-ren 53
TÀI LIỆU THAM KHẢO 54
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
hoá SQL. Năm 1992 ANSI chính thức thông qua tiêu chuẩn cho SQL-92. SQL đang được dùng trong các phiên bản Sybase SQL Server, Microsoft SQL Server, IBM OS/2 Extended Edition Database Manager, DEC RDb/VMS và Oracle Server for OS/2 vv... Trong tài liệu này sẽ không đề cập đến ngôn ngữ này, người viết chỉ có thể hứa nhanh chóng hoàn tất bản thảo giới thiệu tài liệu về các ngôn ngữ này.Thế hệ thứ năm gắn liền với nhóm ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo (AI-Artificial Intelligence). Đây là ngôn ngữ không - thủ tục (khác với khái niệm ngôn ngữ thủ tục vừa nêu trên), gắn liền với trạng thái của đối tượng trong vấn đề đang giải quyết, với quan hệ giữa các đối tượng. Một trong các ngôn ngữ đang dùng có kết quả PROLOG, đang được người Nhật chấp nhận, phát triển và hoàn thiện. Ngôn ngữ mang tên Nhật HIMIKO xuất phát từ PROLOG, đang là cơ sở cho nhóm ngôn ngữ thế hệ thứ năm này. Trong lĩnh vực quản lý dữ liệu, sự gắn bó giữa ngôn ngữ thế hệ thứ tư và thứ năm đã sinh ra DATALOG chuyên phục vụ công tác hệ thống dữ liệu. Ngôn ngữ LDL (Logic Data Language) đang chiếm vị trí xứng đáng trong lĩnh vực truyền dữ liệu.
Cần nói thêm, ngôn ngữ LISP cũng thuộc nhóm ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo, được phát triển từ những năm sáu mươi tại Mỹ, ngày nay đang đóng vai trò hết sức quan trọng trong công cuộc tự động hoá thiết kế. Tài liệu về LISP và AutoLISP đề nghị bạn đọc tìm hiểu thêm qua sách chuyên đề của cùng người viết.
Chương 2
TỰ ĐỘNG HÓA TÍNH TOÁN CÁC YẾU TỐ THỦY TĨNH VÀ TÍNH CÂN BẰNG-ỔN ĐỊNH CỦA TÀU
2.1. PHƯƠNG PHÁP SỐ DÙNG TRONG TỰ ĐỘNG HOÁ TÍNH TOÁN
CÁC YẾU TỐ THỦY TĨNH VÀ TÍNH CÂN BẰNG-ỔN ĐỊNH CỦA TÀU
Chương này sẽ giới thiệu với bạn đọc việc sử dụng các phương pháp tính thông dụng khi xử lý những bài toán thường gặp trong tính toán các yếu tố tính nổi – thủy lực của tàu. Các phương pháp được đề cập ở trong phạm vi tài liệu này bao gồm: phương pháp tích phân gần đúng, phương pháp nội suy và phương pháp bình phương nhỏ nhất.
2.1.1. Đa thức nội suy Lagrange
Trong thực tế nhiều khi người ta phải giải bài toán ngược sau đây: Người ta không biết chính xác hàm số f(x) mà chỉ biết một tập rời rạc hữu hạn của đồ thị biểu diễn nó và một vài nét hết sức khái quát của hàm f(x); người ta muốn dựng lại hàm số f(x) và dĩ nhiên không thể nào dựng đúng nguyên xi hàm f(x) (vì bản thân hàm số f(x) cũng chưa được biết) nhưng người ta hy vọng rằng sẽ dựng được một hàm số có các tính chất như hàm số f(x) và dĩ nhiên đồ thị biểu diễn hàm số được dựng nên ít ra thì cũng gần trùng với đồ thị của hàm f(x) tại tập hợp các điểm rời rạc đã cho trước ví dụ như từ số liệu thống kê các đặc trưng của một số đối tượng khảo sát bất kỳ nào đó; từ kết quả thí nghiệm tại phòng thí nghiệm; từ số liệu thử mô hình tàu thủy tại bể thử v.v….
Ví dụ ta muốn phục hồi một hàm số f(x) tại mọi giá trị của x X [ a, b] nào đó mà chỉ biết một số hữu hạn gồm (n +1) giá trị của hàm số đó tại các điểm rời rạc x0 , x1, …, xn X [a, b] . Các giá trị rời rạc này được cho dưới dạng bảng sau:
x
x0
x1
x2
…
xi
….
xn
y
y0
y1
y2
…
yi
…
yn
Khi đó ta đặt vấn đề là tìm một đa thức bậc n :
Pn(x) = a0 + a1x + a2x2 + … + anxn, an ≠ 0 với a0, a1, …., an X R sao cho Pn(x) trùng với f(x) tại các nút xi , nghĩa là Pn(xi) = f(xi) = yi.
Đa thức Pn(x) tìm được đó được gọi là đa thức nội suy. Ta chọn đa thức nội suy hàm số f(x) vì đa thức là loại hàm số đơn giản nhất và dễ xác định nhất.
Như vậy ta sẽ có định lý sau: Nếu tồn tại đa thức nội suy Pn(x) của hàm số f(x) thì đa thức đó là duy nhất.
CM: Thật vậy nếu có hai đa thức Pn(x) và Qn(x) cùng là đa thức nội suy của hàm f(x). Lúc đó theo định nghĩa ta có:
Pn(xi) = yi ; Qn (xi) = yi.
Vậy hiệu số Pn(xi) – Qn(xi) cũng là môt đa thức có bậc không vượt quá n và bị triệt tiêu tại n + 1 giá trị khác nhau xi, (Vì Pn(xi) – Qn(xi) = yi – yi = 0, ). Do vậy đa thức hiệu Pn(x) – Qn(x) phải đồng nhất bằng không, nghĩa là Pn(xi) ≡ Qn(xi).
Có thể tồn tại nhiều đa thức nôi suy nhưng do tính duy nhất nên chúng có thể đều được quy về nhau được. Dưới đây chúng ta sẽ xây dựng đa thức nội suy theo kiểu Lagrange, gọi là đa thức nội suy Lagrange và được ký hiệu là Ln(x).
Đa thức nội suy Lagrange được viết dưới dạng:
f(x) = Pn(x) + Rn(x) (2.1)
hay dạng đầy đủ:
(2.2)
trong đó (2.3)
Cụ thể như sau:
,
Hiển nhiên Li(x) là đa thức bậc n và
(2.4)
Li(x) được gọi là đa thức Lagrange cơ sở.
Đa thức mang tên gọi đa thức Lagrange, còn số hạng thứ hai của vế phải công thức (2.2) gọi là hàm sai số.
Đa thức Pn(x) được hiểu là đa thức bậc n và được khai triển dưới dạng:
Pn(x) = a0 (x - x1)(x - x2)... (x - xn) +
+ a1(x - x0)(x - x2)... (x - xn) +
+ a2(x - x0)(x - x1) (x – x3) ... (x - xn) +
...
+ ai(x - x0)(x - x1)... (x - xi-1)(x - xi+1)... (x - xn)
...
an(x - x0)(x - x1)... (x - xn-2)(x - xn-1) (2.5)
Các hệ số a0, a1, a2, ... được xác định từ quan hệ:
Pn(xi) = f(xi) = yi; i = 0, 1, 2, ... (2.6)
Lần lượt thay x = x0, x = x1, ... vào công thức (2.5) ta có thể xác định được công thức tính các hệ số ai .
Ví dụ, từ Pn(x0) = f(x0) = y0 = a0(x0 - x1)(x0 - x2)... (x0 - xn) sẽ nhận được:
=
tương tự ta có thể viết:
Hệ số thứ i có dạng tổng quát:
(2.7)
Thay các biểu thức vừa xác định vào vị trí a0, a1, ..., an sẽ nhận được công thức nội suy hay còn gọi đa thức Lagrange:
(2.8)
hay dưới dạng tổng quát ta có:
, với
Những trường hợp riêng của hàm nội suy Lagrange:
Với n = 1:
x
x0
x1
y
y0
y1
Đa thức nội suy có dạng
(2.9)
Hàm P1(x) là đoạn thẳng qua hai điểm (x0, y0) và (x1, y1), có tên gọi công thức nội suy tuyến tính.
Thí dụ:
Cho bảng số:
x
1
2
y
17
27,5
Hãy lập đa thức nội suy tương ứng.
Lời giải:
Ở đây n = 1 nên đa thức nội suy sẽ có dạng đa thức bậc nhất. Như vậy đa thức được viết như sau:
P1 (x) =
Rút gọn biểu thức ta có:
P1(x)= 6,5+ 10,5x
Với n = 2:
x
x0
x1
x2
y
y0
y1
y2
Đa thức nội suy có dạng
(2.10)
Hàm thứ hai là đường parabol bậc hai qua ba điểm cho trước, gọi là nội suy bậc hai.
Thí dụ:
Cho bảng số:
x
1
2
3
y
17
27,5
76
Hãy lập đa thức nội suy tương ứng.
Lời giải:
Ở đây n = 2 nên đa thức nội suy sẽ có dạng đa thức bậc 2. Như vậy đa thức được viết như sau:
P2(x) =
Rút gọn biểu thức ta có:
P2(x)= 19x2 – 46,5x + 44,5
Với n =3
Thí dụ:
Cho bảng số:
x
1
2
3
4
y
17
27,5
76
210,5
Hãy lập đa thức nội suy tương ứng.
Lời giải:
Ở đây n = 3 nên đa thức nội suy sẽ có dạng đa thức bậc 3. Như vậy đa thức được viết như sau:
(2.11)
P3 (x) =
Rút gọn biểu thức ta có:
P3(x)= -3,5+ 41,5x - 29x2 + 8x3
2.1.2. Phương pháp bình phương nhỏ nhất
2.1.2.1. Đặt bài toán
Giả sử có hai đại lượng (vật lý, hóa học, kỹ thuật …) x và y có mối liên hệ phụ thuộc nhau theo một số qui luật đã biết nào đó ví dụ như:
y = a + bx
y = a + bx + cx2
y = a+ b cosx + csinx
y = aebx
y = axb
nhưng chưa biết các giá trị cụ thể của các tham số a, b,c. Muốn xác định chúng người ta cần thực hiện các thí nghiệm, các đo đạc v.v…. một số cặp giá trị tương ứng (xi, yi), với i =1,2,…, n theo bảng sau:
x
x1
x2
…
xn
y
y1
y2
…
yn
rồi...