Font size
WorksheetsÔn Tập Kỹ Thuật Mô Hình Mô Phỏng
Total questions: 29
Worksheet time: 1hrs 12mins
Khái niệm về mô hình, phân loại mô hình.
Mô hình hóa là gì? Tại sao cần mô hình hóa?
Mô phỏng số là gì? Các ưu điểm của mô phỏng số.
Mô hình vật lý: một số đặc điểm, ví dụ minh họa.
Mô hình toán học là gì? Ưu điểm của mô hình giải tích và mô hình số.
Các đặc điểm cơ bản của mô phỏng.
Mô phỏng là gì?
Ưu điểm của phương pháp mô phỏng là gì?
Thực nghiệm rẻ hơn, linh hoạt
Nghiên cứu hệ thống phức tạp
Đưa ra giải pháp điều khiển hệ thống
Nhược điểm của phương pháp mô phỏng là gì?
Chi phí cao (máy tính, phần mềm)
Kiểm chứng mô hình khó khăn
Các nguyên tắc định hướng khi xây dựng mô hình là gì?
Xây dựng sơ đồ khối
Thích hợp giữa tính đồng nhất và khả dụng
Độ chính xác phù hợp với mục đích nghiên cứu
Tổ hợp tùy chỉnh đối tượng nghiên cứu
Các tính chất cơ bản của mô hình bao gồm những gì?
Hành vi
Độ phức tạp
Tính điều khiển được
Tính mục tiêu
Tính thích nghi
Sơ đồ cấu trúc tổng quát của mô hình gồm những thành tố nào?
Thông tin vào: Dữ liệu đầu vào
Tiến trình xử lý thông tin: Phân tích, tính toán, xử lý dữ liệu
Thông tin ra: Biểu diễn kết quả dưới dạng đồ thị, bảng biểu, báo cáo
Mô tả hệ thống bằng cách chia nhỏ thành các khối chức năng.
Các bước chính trong mô hình mô phỏng.
Mục đích của kiểm tra (test) mô hình, cách thức tiến hành.
Các bước trong kiểm định mô hình qua số liệu thực đo: mục đích và cách thức tiến hành các bước.
Phương pháp gần đúng giải phương trình vi phân: phương pháp Euler, Euler cải tiến.
Công thức: y_{i+1} = y_i + h * f(x_i, y_i).
Công thức: y_{i+1} = y_i + h * [f(x_i, y_i) + f(x_{i+1}, y_{i+1})] / 2.
Công thức: y_{i+1} = y_i + h * [f(x_i, y_i) + f(x_{i+1}, y_{i+1})] / 2. Độ chính xác cao hơn Euler.
Phương pháp gần đúng giải phương trình vi phân: phương pháp Euler - Cauchy, so sánh với phương pháp Euler.
Phương pháp Euler-Cauchy: Cải tiến từ Euler, áp dụng công thức hình thang lặp đi lặp lại đến khi hội tụ. Độ chính xác cao hơn Euler. So sánh: Euler-Cauchy phức tạp hơn nhưng chính xác hơn Euler đơn giản.
Phương pháp gần đúng giải phương trình vi phân: phương pháp Runge-Kutta. Phương pháp Runge-Kutta bậc 4: Công thức: y_{i+1} = y_i + (k1 + 2k2 + 2k3 + k4) / 6, với: k1 = h * f(x_i, y_i), k2 = h * f(x_i + h/2, y_i + k1/2), k3 = h * f(x_i + h/2, y_i + k2/2), k4 = h * f(x_i + h, y_i + k3). Độ chính xác cao hơn Euler và Euler-Cauchy.
Phương trình vi phân đạo hàm riêng: Phân loại, điều kiện đầu, điều kiện biên. Phân loại: 1. Phương trình hyperbol, parabol, elliptic. Điều kiện ban đầu: Giá trị hàm tại t0. Điều kiện biên: 1. Biên Dirichlet: Giá trị hàm đã biết trên biên. 2. Biên Neumann: Đạo hàm của hàm đã biết trên biên. 3. Biên Cauchy: Kết hợp cả hai loại.
Rời rạc hóa hệ thống theo không gian, thời gian: các điều kiện, ví dụ minh họa. Điều kiện: Không gian được chia thành các ô lưới (grid). Thời gian được chia thành các bước rời rạc Δt. Ví dụ: Lưới phi cấu trúc trong thủy lực.
Phương pháp sai phân hữu hạn: cơ sở khoa học, các sơ đồ sai phân. Cơ sở: Rời rạc hóa đạo hàm bằng chuỗi Taylor. Sơ đồ sai phân: 1. Sai phân tiến: (u_{i+1} - u_i) / Δx. 2. Sai phân lùi: (u_i - u_{i-1}) / Δx. 3. Sai phân trung tâm: (u_{i+1} - u_{i-1}) / (2Δx).
Điều kiện Courant-Friedrichs-Lewy (CFL): định nghĩa và ý nghĩa. Định nghĩa: Điều kiện CFL xác định tính ổn định của sơ đồ sai phân khi giải phương trình đ.
Điều kiện Courant-Friedrichs-Lewy (CFL): định nghĩa và ý nghĩa.
Tính toán song song: khái niệm, các điều kiện để áp dụng, các ưu nhược điểm.
Các vấn đề tối ưu trong tính toán song song.
Sơ đồ minh họa quá trình tính toán song song.
