2
A
回答
0
在不同層次上有很多書籍,提供參考書目是無用的,不知道你的動機和你想要解決的實際方程式。該方法通常概念上十分簡單,與谷歌的幫助下關鍵字(非綜合)來理解:
- 特性的方法
- 有限差分法
- 有限元方法
- 有限體積方法
- Galerkin法
- 光譜方法
- 拆分方法
- ADI
但請注意,魔鬼在於細節。一些互聯網搜索會讓你感覺到各種可用的方法,以及一些指向文學的指針。還有一些基於小波或徑向基函數的有趣方法,但它們是有限元方法的特例。如果你提供更多關於你想解決的方程的信息,我可以更精確。
1
這些問題很久以前就被工程師解決了。有許多商業軟件包(例如,用於線性問題的NASTRAN,ANSYS,ABAQUS;用於非線性問題的MARC,ANSYS,ABAQUS和LS-Dyna)以及已經可用的開源求解器(參見mechanica.org)。
在嘗試重新發明該輪子之前,您可以通過查看已有的功能爲自己節省很長的開發和維護工作量。
很多關於該主題的文獻:搜索Amazon.com書中的「有限元法」。湯姆休斯的這本書現在非常好,而且價格便宜,現在由多佛出版社出版。它會給你一個關於如何將FEA應用於線性和非線性問題的好主意。
相關問題
- 1. 拋物線偏微分方程
- 2. 高階偏微分方程
- 3. 微分方程的非線性系統
- 4. 非線性微分方程的求解
- 5. 求解Fisher Kolmagorov偏微分方程
- 6. 求解耦合非線性微分方程
- 7. Matlab - 線性微分方程中的隱式和顯式歐拉法
- 8. 微分方程MATLAB2
- 9. Sage plot斜坡場和微分方程
- 10. 求解線性方程組和非線性方程組?
- 11. Julia中的非線性微分免費優化
- 12. 求解微分方程SymPy
- 13. 求解微分方程Sympy
- 14. 微分方程計算
- 15. Python中的微分方程
- 16. 線性方程
- 17. C++線程劃分到微處理器
- 18. 正弦曲線和微分函數
- 19. 繪製常微分方程,等值線使用Python
- 20. SPSS - 平方和隨方差分析中的輕微模型變化發生根本性變化?
- 21. 3N線性方程
- 22. 求解參數隨間隔變化的微分方程
- 23. 日期時間和偏移微妙
- 24. 在Matlab中求解微分方程,ode45
- 25. 普通微分方程指數誤差
- 26. 二階常微分方程RK4
- 27. 如何求解二階微分方程?
- 28. python中的三階微分方程
- 29. 微分方程求解器(ODE45)在MATLAB
- 30. 延遲微分方程(在MATLAB dde23)