segunda-feira, 9 de maio de 2011

Relatório experiências computação numérica

Introdução

Equações diferenciais parciais possuem um grande espectro de aplicação na engenharia e na física, pois elas são capazes de descrever uma grande variedade de fenômenos, em particular, fenômenos de natureza ondulatória. Sendo uma imagem uma onda, ela pode ser descrita através de equações dessa natureza. Utilizando uma equação diferencial parcial bidimensional é possível estimar os valores do interior de uma região de uma imagem da qual se conhece o seu valor na fronteira (condições de contorno). A partir disso e utilizando um método numérico iterativo para resolução de equações diferenciais parciais, implementou-se um software que reconstrói regiões danificadas de uma foto. Logo abaixo, analisaremos como foi realizada a implementação desse software, bem como o resultado da reconstrução de uma foto.


Implementação


A implementação foi realizada utilizando a linguagem C++ e a bilioteca OpenCV.  Ce



Introdução

Métodos numéricos são amplamente utilizados na física e na engenharia, em particular na resolução de equações diferenciais ordinárias que, apesar de possuir uma teoria bastante completa, nem sempre possuem solução analítica. Aplicamos um desses métodos de resolução de equações diferenciais ordinárias ao modelo matemático do movimento da queda de um objeto que e regido por uma equação diferencial, realizamos o experimento do movimento da queda do objeto e comparamos a solução numérica com os dados reais.

Implementação

Implementamos o método de resolução Range Kutta 4 no software Scilab e o aplicamos a resolução da equação.

v = v0+ gt -> v0 = 0 -> v = gt -> dx/dt = gt


e obtivemos o seguinte resultado

      t       x
    0.      0.        
    0.01    0.00049   
    0.02    0.00196   
    0.03    0.00441   
    0.04    0.00784   
    0.05    0.01225   
    0.06    0.01764   
    0.07    0.02401   
    0.08    0.03136   
    0.09    0.03969   
    0.1     0.049     
    0.11    0.05929   
    0.12    0.07056   
    0.13    0.08281   
    0.14    0.09604   
    0.15    0.11025   
    0.16    0.12544   
    0.17    0.14161   
    0.18    0.15876   
    0.19    0.17689   
    0.2     0.196     
    0.21    0.21609   
    0.22    0.23716   
    0.23    0.25921   
    0.24    0.28224   
    0.25    0.30625   
    0.26    0.33124   
    0.27    0.35721   
    0.28    0.38416   
    0.29    0.41209   
    0.3     0.441     
    0.31    0.47089   
    0.32    0.50176   
    0.33    0.53361   
    0.34    0.56644   
    0.35    0.60025   
    0.36    0.63504   
    0.37    0.67081   
    0.38    0.70756   
    0.39    0.74529   
    0.4     0.784     
    0.41    0.82369   
    0.42    0.86436   
    0.43    0.90601   
    0.44    0.94864   
    0.45    0.99225   
    0.46    1.03684   


Realização da experiencia

A experiencia foi realizada da seguinte forma: colocaram-se marcadores espaçados de dez em dez centímetros em uma parede e em seguida lançou-se o objeto a partir do primeiro marcador, que é o zero do nosso sistema de referencia. O vídeo da experiencia segue logo abaixo.



Analisando o vídeo, extraímos a seguinte tabela de posição versus tempo:


t(ms)  s(cm)
0      0
67     2
133    10
200    20
267    35
333    60
400    85

obs: o objeto é solto no instante 1168 ms do vídeo


Comparação com a experiência

Comparando as duas tabelas, vemos que a variação da posição do objeto na experiência esta de acordo com a solução numérica obtida.

Conclusão

A solução numérica forneceu um resultado bastante próximo do real.


Introdução

Na realização de experimentos os dados são amostrados em determinados instantes de tempo. Porém, as vezes é necessário conhecer dados que estão entre os intervalos de cada amostra. O método de interpolação possibilita estimar essa informação. No nosso caso, a experiência é a trajetória de um carrinho, da qual se amostrou sua posição em diferentes instantes de tempo. Aplicamos o método numérico de interpolação lagrangiana quadrática e comparamos o resultado com a trajetória descrita pelo carinho.


Implementação

Implementamos o método de interpolação lagrangiana quadrática no software Scilab. A partir da tabela de dados obtida da observação do vídeo acima,  realizamos a estimativa dos valores da posição do carrinho em instantes estranhos à tabela:


(as marcações no vídeo distam 250 mm entre si)

t(ms)      s(mm)
0   0
534   250
801        500
1001       750
1202       1000

valores de s(t) estimados pela interpolação e medidos no vídeo:
t         s(estimados)      s(medidos)
250s      75.543445mm       85mm
650s      346.84924mm       375mm
900s      623.90507mm       625mm
1100s     873.13433mm       875mm


obs:no video, o carrinho começa o movimento
no instante t igual a 2135 ms.    


Realização da experiencia

A experiencia foi realizada da seguinte forma: colocaram-se marcadores espaçados de 250 a 250 milímetros em uma rampa de vidro e em seguida soltou o objeto a partir do ponto mais alto de tal rampa, que é o zero do nosso sistema de referencia. O vídeo da experiência segue logo abaixo.



Comparação com a experiência

Comparando as duas tabelas, vemos que a variação da posição do objeto na experiência esta de acordo com a solução numérica obtida.

Conclusão

A solução numérica forneceu um resultado bastante próximo do real.