transporto priemonių dinamika - Vilniaus Gedimino technikos ...

transporto priemonių dinamika - Vilniaus Gedimino technikos ... transporto priemonių dinamika - Vilniaus Gedimino technikos ...

dspace.vgtu.lt
from dspace.vgtu.lt More from this publisher
21.01.2015 Views

h = ∑ L f j 2n k= 1 kj k j Lygties (2.123) sprendinys yra: =1,..., 2N . (2.123) t −λjt −λj( t−τ) uj()= t uj( 0) e + ∫ hj ( τ) e dτ. (2.124) 0 Kai matrica [ B]= [ E] – vienetinė matrica, tada L T T [ ] [ B][ R]= [ L] [ R]= [ E] T ir [ L] = [ R] −1 , ortogonalumo sąlyga bus lygi: (2.125) [ R] −1 [ A][ R]= [ λ ]. (2.126) Vektorių {}= r [ R]{} q įstatę į (2.107), gausime: {}− u [ ]{}= u [ R] − 1 λ { f} . (2.127) Lygčių sistemą (2.76) galima užrašyti kaip pirmos eilės diferencialinių lygčių sistemą, kurios matricos yra simetrinės matricos: [ ] [ ] ⎥ ⎧ ⎫ [ ] [ ] ⎨ ⎬⎭ − ⎩ [ ] −[ ] ⎡ 0 K ⎤ q ⎡ K 0 ⎤ ⎢ ⎢ ⎥ ⎧ q ⎫ ⎧ 0 ⎫ ⎨ ⎣[ ] [ ] ⎬⎭ = ⎨ ⎬ , (2.128) K C ⎦ q ⎣ 0 M ⎦ ⎩ q ⎩F() t ⎭ arba [ A]{}− r [ B]{}= r { f }, (2.129) čia [ K A ]= ⎡ [ 0 ] [ ] ⎤ ⎡ K ⎢ ⎥; [ [ ] [ 0 ] B]= ⎢ ⎣[ K] [ C] M ⎦ ⎣ 0 r t ()= ⎧qt () ⎫ ⎨ ⎬ ; f t ⎩qt () ⎭ ()= [ ] −[ ] ⎤ ⎧ 0 ⎫ ⎥ = ⎨ ⎬ , ⎦ ⎩F() t ⎭ ⎧ 0 ⎫ ⎨ ⎬ . (2.130) ⎩F() t ⎭ Matricos [ A] ir [ B] – simetrinės matricos. 47

Modalinė matrica [ R] lygi: X X X n [ R]= ⎡ ⎣{ r} { r } { r N } ⎤ ⎦ = ⎡ { 1} ,{ 2} ,...,{ 2 } 1 , 2 ,..., 2 ⎢ ⎣⎢ 1{ X1} , 2 X2 u ,...,λ n λ λ { }{ } { X } 2 2 2 ⎤ ⎥ . n ⎦⎥ (2.131) Tikrinė reikšmė, kai ji yra kompleksinė, yra lygi: λk = αk + iωk . (2.132) Funkciją e λ galima užrašyti taip: e α e e ω = t α e ω = ( + ) t . Tegu dešiniųjų ir kairiųjų tikrinių vektorių sudėtis yra lygi: { } ⎧ ⎪ X j { rj}= ⎨ j X ⎩ ⎪λ { j} { } ⎫ ⎧ ⎪ ⎪ Yj ⎬ ; { l j}= ⎨ ⎭ ⎪ j Y ⎩ ⎪λ { j} Tada ortogonalumo sąlyga yra lygi: T ⎧⎪ 0, { lk } [ B]{ rj}= ⎨ ⎩⎪ 1, arba kai j ≠ k kai = k ⎫ ⎪ ⎬ . (2.133) ⎭ ⎪ (2.134a) T [ L] [ B][ R]= [ E]. (2.134b) ⎡ E 1) būdas: [ [ ] [ 0 ] ⎤ B]= ⎢ ⎥ – vienetinė matrica, ⎣[ 0] [ E] ⎦ T T ⎧0, kai j ≠ k { Yk } { X j}+ λλ k j{ Yk} { X j}= ⎨ ⎩1, kai j = k Y T T [ ] [ X]+ [ λ ][ Y] [ X]= [ E] (2.135) 2 [ λ]= diag ( λ j)= diag ( λ1 2 , λ2 2 ,... λ2 2 n) . 48

h = ∑ L f<br />

j<br />

2n<br />

k=<br />

1<br />

kj<br />

k<br />

j<br />

Lygties (2.123) sprendinys yra:<br />

=1,..., 2N<br />

. (2.123)<br />

t<br />

−λjt<br />

−λj( t−τ)<br />

uj()= t uj( 0) e + ∫ hj<br />

( τ)<br />

e dτ. (2.124)<br />

0<br />

Kai matrica [ B]= [ E] – vienetinė matrica, tada<br />

L T<br />

T<br />

[ ] [ B][ R]= [ L] [ R]= [ E]<br />

T<br />

ir [ L] = [ R] −1 ,<br />

ortogonalumo sąlyga bus lygi:<br />

(2.125)<br />

[ R] −1<br />

[ A][ R]= [ λ ]. (2.126)<br />

Vektorių {}= r [ R]{} q įstatę į (2.107), gausime:<br />

{}− u [ ]{}= u [ R] − 1<br />

λ { f}<br />

. (2.127)<br />

Lygčių sistemą (2.76) galima užrašyti kaip pirmos eilės diferencialinių<br />

lygčių sistemą, kurios matricos yra simetrinės matricos:<br />

[ ] [ ]<br />

⎥ ⎧ ⎫ [ ] [ ]<br />

⎨ ⎬⎭ −<br />

⎩ [ ] −[ ]<br />

⎡ 0 K ⎤ q ⎡ K 0 ⎤<br />

⎢<br />

⎢ ⎥ ⎧ q<br />

⎫ ⎧ 0 ⎫<br />

⎨<br />

⎣[ ] [ ]<br />

⎬⎭ = ⎨ ⎬ , (2.128)<br />

K C ⎦ q<br />

⎣ 0 M ⎦ ⎩ q<br />

⎩F()<br />

t ⎭<br />

arba<br />

[ A]{}− r [ B]{}= r { f }, (2.129)<br />

čia<br />

[ K<br />

A ]= ⎡ [ 0 ] [ ] ⎤ ⎡ K<br />

⎢ ⎥; [ [ ] [ 0 ]<br />

B]= ⎢<br />

⎣[ K] [ C]<br />

M<br />

⎦ ⎣ 0<br />

r t<br />

()=<br />

⎧qt<br />

() ⎫<br />

⎨ ⎬ ; f t<br />

⎩qt<br />

() ⎭<br />

()=<br />

[ ] −[ ]<br />

⎤ ⎧ 0 ⎫<br />

⎥ = ⎨ ⎬ ,<br />

⎦ ⎩F()<br />

t ⎭<br />

⎧ 0 ⎫<br />

⎨ ⎬ . (2.130)<br />

⎩F()<br />

t ⎭<br />

Matricos [ A] ir [ B] – simetrinės matricos.<br />

47

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!