如果你也在 怎样代写有限元方法finite differences method MEE356这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。有限元方法finite differences method在数值分析中,是一类通过用有限差分逼近导数解决微分方程的数值技术。空间域和时间间隔(如果适用)都被离散化,或被分成有限的步骤,通过解决包含有限差分和附近点的数值的代数方程来逼近这些离散点的解的数值。
有限元方法finite differences method有限差分法将可能是非线性的常微分方程(ODE)或偏微分方程(PDE)转换成可以用矩阵代数技术解决的线性方程系统。现代计算机可以有效地进行这些线性代数计算,再加上其相对容易实现,使得FDM在现代数值分析中得到了广泛的应用。今天,FDM与有限元方法一样,是数值解决PDE的最常用方法之一。
有限元方法finite differences method作业代写,免费提交作业要求, 满意后付款,成绩80\%以下全额退款,安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队,所有订单可靠准时,保证 100% 原创。 最高质量的有限元方法finite differences method作业代写,服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面,考虑到同学们的经济条件,在保障代写质量的前提下,我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多,同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求,因此有限元方法finite differences method作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
海外留学生论文代写;英美Essay代写佼佼者!
EssayTA™有超过2000+名英美本地论文代写导师, 覆盖所有的专业和学科, 每位论文代写导师超过10,000小时的学术Essay代写经验, 并具有Master或PhD以上学位.
EssayTA™在线essay代写、散文、论文代写,3分钟下单,匹配您专业相关写作导师,为您的留学生涯助力!
我们拥有来自全球顶级写手的帮助,我们秉承:责任、能力、时间,为每个留学生提供优质代写服务
论文代写只需三步, 随时查看和管理您的论文进度, 在线与导师直接沟通论文细节, 在线提出修改要求. EssayTA™支持Paypal, Visa Card, Master Card, 虚拟币USDT, 信用卡, 支付宝, 微信支付等所有付款方式.
数学代写|有限元代写Finite Element Method代考|Strain Matrix
After mapping is performed for the coordinates, we can now evaluate the strain matrix $\mathbf{B}$. To do so in this case, it is necessary to express the differentials in terms of the natural coordinates, since the relationship between the $x$ and $y$ coordinates and the natural coordinates is no longer as straightforward as in the case for rectangular elements. Utilizing the chain rule in application to partial differentiation, we have
$$
\begin{gathered}
\frac{\partial N_i}{\partial \xi}=\frac{\partial N_i}{\partial x} \frac{\partial x}{\partial \xi}+\frac{\partial N_i}{\partial y} \frac{\partial y}{\partial \xi} \
\frac{\partial N_i}{\partial \eta}=\frac{\partial N_i}{\partial x} \frac{\partial x}{\partial \eta}+\frac{\partial N_i}{\partial y} \frac{\partial y}{\partial \eta}
\end{gathered}
$$
The above equations can be written in the matrix form
$$
\left[\begin{array}{l}
\partial N_i / \partial \xi \
\partial N_i / \partial \eta
\end{array}\right]=\mathbf{J}\left[\begin{array}{l}
\partial N_i / \partial x \
\partial N_i / \partial y
\end{array}\right]
$$
where $\mathbf{J}$ is the Jacobian matrix defined by
$$
\mathbf{J}=\left[\begin{array}{ll}
\partial x / \partial \xi & \partial y / \partial \xi \
\partial x / \partial \eta & \partial y / \partial \eta
\end{array}\right]
$$
数学代写|有限元代写Finite Element Method代考|Element Matrices
Once the strain matrix $\mathbf{B}$ has been obtained, we can proceed to evaluate the element matrices. The stiffness matrix can be obtained by Eq. (7.39). To evaluate the integration, the following formula, which has been proven by Murnaghan (1951), is used:
$$
\mathrm{d} A=\operatorname{det}|\mathbf{J}| \mathrm{d} \xi \mathrm{d} \eta
$$
where det $|\mathbf{J}|$ is the determinate of the Jacobian matrix. Hence, the element stiffness matrix can be written as
$$
\mathbf{k}e=\int{-1}^{+1} \int_{-1}^{+1} h \mathbf{B}^{\mathrm{T}} \mathbf{c B} \operatorname{det}|\mathbf{J}| \mathrm{d} \xi \mathrm{d} \eta
$$
The above integrals can then be evaluated using the Gauss integration scheme discussed in the previous section. Notice how the coordinate mapping enables us to use the Gauss integration scheme over a simple squared area.
有限元代写
数学代写|有限元代写Finite Element Method代考|Strain Matrix
对坐标执行映射后, 我们现在可以评估应变矩阵 $\mathbf{B}$. 为了在这种情况下这样做, 有必要 根据自然坐标来表达微分, 因为 $x$ 和 $y$ 坐标和自然坐标不再像矩形元素那样简单。利用链 式法则在偏微分中的应用, 我们有
$$
\frac{\partial N_i}{\partial \xi}=\frac{\partial N_i}{\partial x} \frac{\partial x}{\partial \xi}+\frac{\partial N_i}{\partial y} \frac{\partial y}{\partial \xi} \frac{\partial N_i}{\partial \eta}=\frac{\partial N_i}{\partial x} \frac{\partial x}{\partial \eta}+\frac{\partial N_i}{\partial y} \frac{\partial y}{\partial \eta}
$$
上述方程可以写成矩阵形式
$$
\left[\partial N_i / \partial \xi \partial N_i / \partial \eta\right]=\mathbf{J}\left[\partial N_i / \partial x \partial N_i / \partial y\right]
$$
在哪里 $\mathbf{J}$ 是由定义的雅可比矩阵
$$
\mathbf{J}=\left[\begin{array}{lll}
\partial x / \partial \xi & \partial y / \partial \xi \partial x / \partial \eta & \partial y / \partial \eta
\end{array}\right]
$$
数学代写|有限元代写Finite Element Method代考|Element Matrices
一旦应变矩阵 $\mathbf{B}$ 已经获得, 我们可以继续评估元素矩阵。刚度矩阵可以通过等式获得。(7.39)。为了 评估积分, 使用了以下公式, 该公式已被 Murnaghan (1951) 证明:
$$
\mathrm{d} A=\operatorname{det}|\mathbf{J}| \mathrm{d} \xi \mathrm{d} \eta
$$
在哪里 $|\mathbf{J}|$ 是雅可比矩阵的行列式。因此, 单元刚度矩阵可以写成
$$
\mathbf{k} e=\int-1^{+1} \int_{-1}^{+1} h \mathbf{B}^{\mathrm{T}} \mathbf{c} \mathbf{B} \operatorname{det}|\mathbf{J}| \mathrm{d} \xi \mathrm{d} \eta
$$
然后可以使用上一节中讨论的高斯积分方案评估上述积分。请注意坐标映射如何使我们能够在一个 简单的方形区域上使用高斯积分方案。
数学代写|有限元代写Finite Element Method代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。