Mukunda Madhava Nath ofrece una buena visión general de cómo funciona el método de elementos finitos, pero solo quería agregar un poco más sobre las matemáticas detrás de él. Estas matemáticas se ponen un poco complicadas y en su mayoría son de posgrado, pero espero poder explicarlas a nivel de pregrado.
Matemáticas detrás del método de elementos finitos
Cuando comienzas a aprender métodos numéricos, el método de diferencia finita ciertamente tiene sentido; simplemente estás aproximando una derivada por una línea secante. Si aprende sobre el método de volumen finito, también es bastante intuitivo descubrirlo; cada elemento de volumen es simplemente un balance de flujo. Pero cuando aprendes por primera vez el método de elementos finitos, generalmente piensas, ¿quién demonios pensó esto?
La base matemática para el FEM radica en la matemática de los espacios de Hilbert. Un espacio de Hilbert es una forma de tratar una función como un vector para que podamos hacer algunos trucos matemáticos con él. Recuerde que un vector es una serie de valores multiplicados por un conjunto de vectores de base ortogonales (como los vectores unitarios que definen las direcciones x, y y z … piense en los vectores unitarios i, j, k ). Podemos usar una técnica similar para definir una función. Primero, elegimos un conjunto de funciones básicas en lugar de vectores (las funciones deben ser ortogonales entre sí [funciones ortogonales] pero eso es demasiado para las matemáticas) y luego podemos definir la función original como una suma de coeficientes multiplicada por esas funciones básicas (si el amigo universitario está familiarizado con las transformadas de Fourier, entonces esto debería parecerle familiar) de esta manera:
[matemáticas] u = \ sum_ {k = 1} ^ \ infty \ alpha_k \ psi_k [/ matemáticas]
- ¿Cuáles son las mezclas de combustible requeridas para varias cargas en motores de combustión interna?
- ¿Podría hacer una transmisión secuencial agregando el mecanismo de trinquete y un convertidor de par a una transmisión manual?
- ¿Cuáles son los pasos en el diseño de la bomba centrífuga?
- ¿Qué es el estado de cizallamiento hidrostático y puro?
- ¿Cuánto más puede hacer un ingeniero mecánico o de robótica si es competente en escribir código?
donde [math] \ psi [/ math] es la función base.
El siguiente paso es convertir nuestra ecuación diferencial en algo llamado “formulación débil” (no voy a vincular a esto porque la página Wiki es demasiado complicada). Básicamente, esto se multiplica por una función de prueba y luego se integra sobre el espacio. Sin entrar en los detalles, así es como convertimos nuestra ecuación diferencial en una forma en la que podamos usar nuestra matemática vectorial. Este formulario es un “producto interno” (el equivalente a un producto de punto, excepto que ahora estamos tratando con funciones … ver Espacio interno del producto) de nuestra solución y la función de prueba. Este producto interno es una integral y podemos usar la integración por partes para convertirlo a una forma más manejable (que también incluye algunas buenas formas de imponer condiciones de contorno).
Después de esto, nos deshacemos de un poco de la abstracción y reconocemos que en realidad estamos tratando con un espacio de dimensión finita. Por lo tanto, los vectores de función no son infinitos y en realidad no estamos sumando al infinito. Esto es lo que se entiende por discretización en el FEM. La discretización que utilizamos está determinada por nuestra malla y normalmente tenemos dos funciones básicas para cada lado de un elemento en nuestra malla (una cuadrícula cuadrada de 20 × 20 proporciona 441 funciones básicas únicas si hice los cálculos correctamente). ¿Recuerdas nuestras funciones básicas que elegimos antes? Usamos un número finito de estos para representar la solución de nuestra ecuación diferencial como esta:
[matemáticas] u ‘= \ sum_ {k = 1} ^ n \ alpha_k \ psi_k [/ matemáticas]
La única diferencia entre esto y lo que está arriba es que ahora nuestra suma es finita.
El siguiente truco es dejar que nuestra función de prueba sea una función básica . También nos aseguramos de elegir funciones básicas para que no se superpongan. Esto garantiza que sean “ortogonales” como queríamos antes y nos brinda una forma realmente fácil de aproximar nuestra solución sobre el dominio de interés. Estas funciones básicas son a menudo polinomios (especialmente polinomios cuadráticos).
Casi parece que hemos hecho el problema más difícil al agregar toda esta abstracción y matemáticas, pero al final de todo esto, ¿qué hemos hecho realmente aquí? Hemos convertido el problema en su forma de matriz y ahora podemos resolverlo usando álgebra matricial. Si el problema era lineal para empezar, simplemente estamos resolviendo
[matemáticas] \ mathbf {Hacha} = \ mathbf {b} [/ matemáticas]
cuál, es lo que la mayoría de las clases de métodos numéricos te enseñan a resolver. Por supuesto, incluso si el problema no fuera lineal, podemos linealizarlo con algo como el método de Newton y aún así resolverlo. Para un problema simple como la ecuación de Poisson, la matriz A es muy fácil de calcular y a menudo se la llama “Matriz de rigidez” en homenaje a los inicios del FEM en problemas de elasticidad. Esta matriz está formada por el producto interno de las funciones básicas con ellos mismos (muy escaso y diagonal dominante si construiste tu problema racionalmente) multiplicado por cualquier constante que esté en tu ecuación original. El vector de solución es una lista de los coeficientes que se multiplican por las funciones básicas, y para trazar su solución y obtener valores reales, debe multiplicar esto por su serie de funciones básicas. Esto proporciona una función (aunque larga y complicada) que aproxima la solución a su problema.
Resumen de matematicas
En resumen, estamos realizando estos pasos:
- Convierta nuestro problema en un problema vectorial usando las propiedades de los espacios de Hilbert
- Cree la formulación débil para que ahora podamos plantear nuestro problema como un producto interno
- Discretice nuestro dominio y elija funciones básicas que no se superpongan elementos
- Convierta nuestro producto interno en un conjunto de ecuaciones lineales
- ¡Resuelve el conjunto lineal de ecuaciones y obtén tu solución!
Ventajas de FEM sobre otros métodos
- Se puede usar en dominios arbitrarios (en contraste con los métodos de diferencias finitas)
- La forma débil incorpora automáticamente “condiciones de contorno naturales” que a menudo no son flujo para problemas de transporte y desplazamiento cero para problemas de elasticidad
- Método computacional extremadamente robusto que es aplicable a un gran número de aplicaciones diferentes.
- El método de elementos finitos se escala bien y, como puede modificar las funciones básicas, puede hacer que su cálculo sea más preciso sin cambiar su malla
- El método de elementos finitos tiende a capturar pequeños detalles en soluciones mejor que los métodos de volúmenes finitos debido a la forma en que la solución se interpola suavemente sobre cada elemento en el FEM. Esto produce una compensación para el modelador porque el FVM a menudo puede ser más eficiente computacionalmente para muchas aplicaciones.
- Esto es parte del último punto, pero debido a su capacidad para resolver detalles finos en la solución, el FEM es a menudo superior para problemas de multifísica donde hay un alto grado de acoplamiento y no linealidad. La ventaja de velocidad de FVM a menudo se pierde, ya que uno debe refinar la malla bastante para capturar con precisión el comportamiento del acoplamiento.
EDITAR – Se corrigieron algunos errores tipográficos