Salidas erráticas de un sistema de segundo orden cuando la entrada es demasiado pequeña

0

Estoy modelando un sistema simple de amortiguación masiva para representar el comportamiento torsional de un micromirror. Con referencias a algunos documentos ( este principalmente), he construido el modelo de Un sistema de amortiguador de resorte de masa torsional.

Ecuación de gobierno:

$$ m \ dfrac {d ^ 2 \ theta} {dt ^ 2} + c \ dfrac {d \ theta} {dt} + k ~ \ theta = T $$

Donde T = Torque.

Valores calculados (micromirror):

m = 3.61 * 10 ^ -4 kg * um ^ 2

c = 4.62 * 10 ^ -3 uN um s

k = 1.03 uN * um

Elproblemaprincipalquehetenidoesque,pordebajodeciertopardeentrada(~10^-6),misalidaparecevolverseinestable.Hemostradoejemplosdelcasobueno(laentradaeslosuficientementegrande)yelcasomalo(laentradaesdemasiadopequeña).

Entrada=~10^-5 Entrada = ~ 10 ^ -9

Estoy perplejo. He estado mirando esto por un tiempo sin ningún conocimiento sólido de lo que está causando que esto suceda. Puedo aumentar la entrada tanto como quiera y todavía veré un comportamiento estable, es solo en una entrada baja que esto ocurre. ¿Alguna idea de lo que podría estar haciendo mal o descuidando?

    
pregunta pwee92

3 respuestas

1

Intente jugar con (reducir) los ajustes de tolerancia en el solucionador.

Es solo un solucionador de ecuaciones diferenciales con un extremo frontal gráfico, como SPICE, para los EE aquí.

    
respondido por el Spehro Pefhany
0

¿Estás usando amplificadores operacionales o integrando y sumando con algoritmos? He hecho esto muchas veces con amplificadores operacionales, tanto con osciladores armónicos forzados como no forzados.

Si es algorítmico, ¿cómo se representan los números? Punto flotante completo? ¿Punto fijo? ¿Cuál es tu método de integración? Newton-Feynman (con inicialización de medio paso) es simple y muy bueno, pero hay algunas condiciones que causan inestabilidad, aunque espero que se vayan al infinito. El cuarto orden Runge-Kutta es bastante sólido (agrega un predictor-corrector y es genial). Sin embargo, en cualquiera de estos, es posible que deba escalar para evitar problemas numéricos al redondear y el problema común de multiplicar un número de FP muy grande por uno muy pequeño.

¿Puede describir la configuración?

    
respondido por el C. Towne Springer
0

Al observar la escala de los números de entrada y las dos imágenes, es probable que lo que vea sea solo limitaciones numéricas, no relacionadas con el modelo. Por ejemplo, con la resta de números de punto flotante es inestable para pequeñas diferencias y puede resultar un comportamiento caótico y de ciclo límite. Si observa la primera trama a la misma escala que la segunda, probablemente encontrará el mismo tipo de ruido donde no debería haber mucho.

Puede cambiar unidades de MKS a Gaussian (CGS). Eso aumentaría la magnitud de los números. Por ejemplo, cambiar los Newton-metros a dinas-centímetros aumentaría el cumplimiento (k) en un factor de \ $ 10 ^ 8 \ $.

    
respondido por el gsills

Lea otras preguntas en las etiquetas