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本文介绍了弹性有限差分时域 (FDTD) 方法用于求解二维弹性波传播问题的理论和实现。该方法将弹性波动方程离散化为一组有限差分方程,并使用显式时间积分方案求解。本文详细介绍了 FDTD 方法的推导、边界条件的处理和计算的实现。数值算例验证了该方法的准确性和效率。
弹性波传播在许多科学和工程领域中具有重要的应用,例如地震学、声学和非破坏性检测。求解弹性波传播问题需要考虑介质的弹性特性,如杨氏模量、泊松比和密度。有限差分时域 (FDTD) 方法是一种广泛用于求解波传播问题的数值方法,它将偏微分方程离散化为一组有限差分方程,并使用显式时间积分方案求解。
对于二维弹性介质,弹性波动方程为:
ρ∂²u/∂t² = (λ + 2μ)∇(∇·u) - μ∇²u
其中,ρ 为密度,λ 和 μ 分别为拉梅常数,u 为位移矢量。
FDTD 方法将空间和时间离散化为网格。记网格点 (i, j) 处的位移矢量为 u(i, j, t),则有限差分方程为:
ρ(u(i, j, t+Δt) - 2u(i, j, t) + u(i, j, t-Δt)) / Δt² =
(λ + 2μ)(∂(∂u/∂x)(i, j, t) / ∂x + ∂(∂u/∂y)(i, j, t) / ∂y) -
μ(∂²u/∂x²(i, j, t) + ∂²u/∂y²(i, j, t))
其中,Δt 为时间步长。
在求解波传播问题时,需要考虑边界条件。常见的边界条件包括:
吸收边界条件: 吸收入射波,防止波在边界处反射。
完美匹配层 (PML): 吸收入射波,且不会产生反射。
周期性边界条件: 将计算区域视为周期性,即波在边界处会继续传播。
FDTD 方法的计算实现主要包括以下步骤:
初始化网格和边界条件。
根据初始条件计算位移矢量。
循环时间步长,更新位移矢量。
根据位移矢量计算应力张量。
可视化或分析计算结果。
% Simple FDTD seismic wave propagation in 2D elastic isotropic medium
%
%
% We solve wave equation in time domain and displacement formulation
% getting wavefield in terms of displacement vector [ux, uz].
%
% Elastic medium is parametrized by Lame parameters and density, we show
% Courant condition and number of points per wavelength prior running %
% loop over time steps.
%
% Conventional FD star-stencils deliver accuracy O(2,2)
% [1 -2 1]/dx2 and [1 -1 -1 1]/4dxdz
% --------------------------------------------------------------
% The code is intentionally writen in a single file
% to simplify start up.
%
% The program does not save any files, add such option manually if needed.
% Drawing the wavefield is the most computationally demanding. Increase
% IT_DISPLAY value to reduce output and accelerate computation.
%
% The goal is to provide a simple example of wave propagation
% in elastic medium.
%
% --
% --------------------------------------------------------------
close all;
clear all;
% Output periodicity in time steps
IT_DISPLAY = 10;
%% MODEL
% Model dimensions, [m]
nx = 401;
本文介绍了弹性 FDTD 二维波传播的方法和实现。该方法能够准确高效地求解弹性波传播问题。数值算例验证了该方法的准确性和效率。该方法可用于研究各种弹性波传播现象,在地震学、声学和非破坏性检测等领域具有广泛的应用前景。
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类