truleeee 发表于 2016-8-31 09:24
什么意思？怎么修改啊？举个小例子呗？
我只是看论文上说结合数值积分能求解出来，而且求解速度很快
数值积分就是将matlab中所有quadv项积分先自己手动积分（也可以利用maple）然后计算，这样速度相当快，基本不耗什么时间。
把符号积分换成数值积分会快，对吗
%符号积分
int(f,v)
int(f,v,a,b)
%数值积分
trapz(x,y)%梯形法沿列方向求函数Y关于自变量X的积分
cumtrapz(x,y)%梯形法沿列方向求函数Y关于自变量X的累计积分
quad(fun,a,b,tol)%采用递推自适应Simpson法计算积分
quad1(fun,a,b,tol)%采用递推自适应Lobatto法求数值积分
dbquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax,tol)%二重(闭型)数值积分指令
triplequad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax,tol)%三重(闭型)数值积分指令
请问楼主这是哪本书上的呀
本帖最后由 mxlzhenzhu 于 2018-6-10 17:35 编辑
不是吧，用Orthogonal Collocation算法求解微分方程，并结合弧长算法进行跟踪，感觉会快一点，大家可以搜一搜AUTO软件，基于Linux的，是分叉和参数延续跟踪求解的标准软件；
弧长算法我差不多搞定了，现在是Orthogonal Collocation算法，还差一丢丢。
IHBM算法毛病总结如下：
1，谐波的频率分辨率（基频）不好选择；可以认为响应频率等于激励频率，大多数适用，但并不总是这样的；
2，谐波的保留阶次不好确定，或者解的正确性依赖于对阶次的事先估计；要想在迭代求解中，自适应地确定阶次，很困难；这方面论文倒是也有；
3，由于使用了牛顿迭代，因此优势是收敛速度快，劣势就是计算结果可能依赖于初始时刻的选择，这是牛顿迭代固有的毛病，要想克服，就得从一个事先已知的“靠近精确解的估计”出发进行迭代，但是这对于一般的复杂系统，精确解并不是已知的；最近一大堆文献是研究IHBM的，用IHBM+弧长算法做，会遇到上面的两个问题。
mxlzhenzhu 发表于 2018-6-10 17:33
不是吧，用Orthogonal Collocation算法求解微分方程，并结合弧长算法进行跟踪，感觉会快一点，大家可以搜一 ...
总结的非常好，Auto一直想学，对于高维自由度系统很好用，我看文献上都是几十个自由度系统，也能得到频响曲线。
1，响应频率等于激励频率，同周期，再有就是倍周期
2，谐波保留阶次，就是谐波项数目吧，自适应谐波相关研究在HB法上已经有实现
3，IHB+Arc-length，确实好用，可以得到数值法不能得到的复杂响应曲线，尤其是强非线性系统。
wojiuxihuan 发表于 2016-8-17 09:52
希望大家能提供一些帮助。
您好请问您之前发的帖子“[非线性振动] 关于非线性振动IHB法求解过程中的相关问题” 是取自哪本教材哈？可以说下教材的名字吗？
mxlzhenzhu 发表于 2018-6-10 17:33
不是吧，用Orthogonal Collocation算法求解微分方程，并结合弧长算法进行跟踪，感觉会快一点，大家可以搜一 ...
你好，请问弧长算法能向你请教下吗，我最编IHB也是这儿了
kuzhenli 发表于 2021-4-4 04:07
你好，请问弧长算法能向你请教下吗，我最编IHB也是这儿了
您好，请问您的弧长法编写出来了吗？我也碰到了这个问题
nicky 发表于 2021-4-8 14:43
您好，请问您的弧长法编写出来了吗？我也碰到了这个问题
LF，是你吗
kuzhenli 发表于 2021-4-9 00:28
LF，是你吗
啊，我不是。请问您的弧长法编出来了吗。完全没有get到两个结合的点子上。
nicky 发表于 2021-4-9 10:44
啊，我不是。请问您的弧长法编出来了吗。完全没有get到两个结合的点子上。
抱歉，暂时没有，这几天比较忙，没功夫试{:3_58:}
kuzhenli 发表于 2021-4-9 11:05
抱歉，暂时没有，这几天比较忙，没功夫试
您好，请问您的程序或者流程图能让我参考一下吗？我自己编的不收敛，我也不知道有什么问题。可以的话，可以qq交流，3302599576
0.4 那个地方 怎么一直发散呢，不知道咋么回事，是不是共振的原因呢。