このブログではしばらく自前のルンゲ・クッタ法を使って振動解析を行ってきました。しかしPythonで常微分方程式の数値計算をする時はSciPyのodeintを使った方が良いです。ここでは巨人の肩に乗るつもりでSciPy/odeintで振動問題を解くための例題を紹介します。
続きを読むPythonで多自由度振動系の過渡応答計算をする時はSciPyを使おう
シミュレーション
振動波形のヒルベルト変換から対数減衰率を求めるPythonコード
減衰自由振動現象の重要な特性に減衰率があります。減衰特性は物性から求めることが難しいので、実際に系を振動させて測定することが一般的です。ここでは減衰自由振動の波形に対してヒルベルト変換を行い、対数減衰率を計算するPythonコードを紹介します。
続きを読むPythonで2次元拡散方程式を数値解析して定常解析と比較する
数値流体力学の学習は各要素毎に離散化手法と解析手法を学ぶことが重要です。ここでは2次元の拡散方程式の概要や離散化手法を説明し、Pythonで実装しながら学習します。結果は定常解析の結果と比較することでラプラス方程式にも触れてみます。
続きを読むPythonで2次元移流方程式を数値計算する方法
1次元移流方程式で基礎を学んだ後は2次元移流方程式を学びます。ここでは2次元移流方程式の差分化手法の例とPythonコードによるアニメーション作成までを行います。2次元の初期場を作る方法、漸化式の更新方法、結果のプロット方法について考えてみた結果を紹介します。
続きを読む2D数値計算の境界条件を画像から作るPythonコード例
2Dの流体解析をする時、計算領域内部に置いた構造物の影響を考慮したくなります。ここでは画像の輪郭から流体解析に使用できる境界条件を作る1つの例を、Pythonの流体解析コードと画像処理コードをコラボしながら考察してみたいと思います。
続きを読むPythonで2次元ラプラス方程式を数値計算する方法
時間によって変化しない定常状態を示すラプラス方程式は様々な物理現象の基礎となっています。ここではラプラス方程式の差分化から説明します。また、学習の理解を深めるために簡単な2次元のラプラス方程式をPythonを使って数値計算する方法を紹介します。
続きを読む連立方程式をSOR法で解くPythonコードと緩和係数のパラスタ
連立方程式を反復法で解くSOR法はガウス・ザイデル法よりも高速になる可能性を持ちますが、緩和係数（加速パラメータ）の調整が必要です。ここではPythonを使ってSOR法を実装し、緩和係数のパラメータスタディと最適な緩和係数との比較を行います。
続きを読むPythonで連立方程式をガウス・ザイデル法（反復法）で解く方法
連立方程式を反復法で解く方法として、直列ではヤコビ法より計算が速く終わるというガウス・ザイデル法を学びます。ここではガウス・ザイデル法がなぜ効率的なのかを式を用いて解説し、Pythonで実装しながら理解を深めます。
続きを読むPythonで連立方程式をヤコビ法（反復法）で解く方法
連立方程式の解法は直接法がわかりやすいですが、巨大な方程式の場合は計算時間が問題となります。ここでは直接法に比べ高速に連立方程式を解くことができる反復法の中で、比較的ポピュラーなヤコビ法を注意点と共に説明しPythonで実装してみます。
続きを読むPythonで1次元移流方程式を離散化して数値流体力学に入門する
数値流体力学を学習して普段のCAEへの理解を深めたいと思います。ここでは入門レベルとして1次元移流方程式の紹介、偏微分方程式の離散化からPythonによる実装までを行います。さらにシミュレーション結果は動画で確認できるようにして理解を深めます。
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