Python 中非线性二阶 ODE 的 Rk4 积分器

2023-12-10

我在大学的一个项目中,必须使用 Python 实现 Runge-Kutta 4 阶积分器。 我知道我可以使用 Sympy,但这里的目标是实现该方法,代码已用 Fortran 语言编写,所以基本上我有一个包含正确解决方案值的数据库,并且我必须在我的代码中获得类似的解决方案。然而,我们也存在一些问题;我使用线性方程(一阶和二阶)做了同样的几次,但是这是来自牛顿万有引力定律的二阶非线性方程。 代码没有错误,我的问题是我的代码做错了什么,我无法得到正确的结果。

下面我将显示一些预期值和我得到的值,在它们之后我将显示代码。

如果有人能帮助我,我会非常高兴。

正确的结果(预期结果)

  r           t (days)

-12912.5186     .0000
-13135.2914     .0023
-13342.8424     .0046
-13534.9701     .0069
-13711.4971     .0093
-13872.2704     .0116
-14017.1611     .0139
-14146.0643     .0162
-14258.8997     .0185
-14355.6106     .0208
-14436.1641     .0231
-14500.5505     .0255
-14548.7833     .0278
-14580.8984     .0301
-14596.9536     .0324
-14597.0282     .0347
-14581.2222     .0370
-14549.6560     .0394
-14502.4692     .0417
-14439.8201     .0440
-14361.8851     .0463
-14268.8576     .0486
-14160.9475     .0509
-14038.3802     .0532
-13901.3958     .0556
-13750.2482     .0579
-13585.2046     .0602
-13406.5442     .0625
-13214.5576     .0648
-13009.5461     .0671
-12791.8207     .0694
-12561.7015     .0718
-12319.5167     .0741
-12065.6021     .0764
-11800.2999     .0787
-11523.9589     .0810
-11236.9327     .0833
-10939.5799     .0856
-10632.2630     .0880
-10315.3480     .0903
-9989.2038      .0926
-9654.2014      .0949
-9310.7139      .0972
-8959.1154      .0995

错误的结果(来自下面的代码)

  r            t (seconds)

-12912.518615   0.000000
-10894.236220   3600.000000
-8051.384478    7200.000000
-2829.162198    10800.000000
39786.739120    14400.000000
39564.796772    18000.000000
39340.531265    21600.000000
39113.878351    25200.000000
38884.770893    28800.000000
38653.138691    32400.000000
38418.908276    36000.000000
38182.002705    39600.000000
37942.341331    43200.000000
37699.839549    46800.000000
37454.408529    50400.000000
37205.954917    54000.000000
36954.380518    57600.000000
36699.581939    61200.000000
36441.450207    64800.000000
36179.870344    68400.000000
35914.720909    72000.000000
35645.873482    75600.000000
35373.192107    79200.000000
35096.532668    82800.000000
34815.742202    86400.000000

观察:在我展示代码的第一部分之前,在实现完全正确之前,问题出在积分器函数中,我只是想查看结果,这就是为什么没有计算速度,因为如果我的 r向量是对的,v也是对的。 方程为:r''(向量) = -(GM/r³)*r(vector)

CODE

import numpy as np

# alternative to not typing all the time

TINTE = 5           #days 
a = 26551.0         #kilometers
e = 0.1             
i = 55              #degrees
OM = 102            #degrees
w = 32              #degrees
f = 12              #degrees

# Mass of central body

Mc = 5.97240e+24     #kg (Earth = 7.97240D+24    Sol = 1.98850D+30)
M2 = 5.97240e+24     #kg (Earth = 7.97240D+24    Sol = 1.98850D+30)
M3 = 7.34600e+22     #kg Mass of the Moon
G = 6.67408e-20      #Value prepared for km
#Mi = Mc/(M2+M3)      #G*Mc - alternatively
#PI = math.acos(-1.0) 
TN = 27.321660       #Time converter

# Dados do Sistema

tempo = list()
xc = list()
yc = list()
zc = list()

#Transformation of orbital elements in position and velocity in the ECI coordinate system

P = a*(1-e**2)
R = P/(1+e*(np.cos(np.deg2rad(f))))

X = list()
X.append(R*((np.cos(np.deg2rad(OM)))*(np.cos(np.deg2rad(w+f))) - (np.sin(np.deg2rad(OM)))*(np.cos(np.deg2rad(i)))*(np.sin(np.deg2rad(w+f)))))
X.append(R*((np.sin(np.deg2rad(OM)))*(np.cos(np.deg2rad(w+f))) + (np.cos(np.deg2rad(OM)))*(np.cos(np.deg2rad(i)))*(np.sin(np.deg2rad(w+f)))))
X.append(R*(np.sin(np.deg2rad(i)))*(np.sin(np.deg2rad(w+f))))

V = list()
V.append((-(Mi/P)**0.5)*((np.cos(np.deg2rad(OM)))*((np.sin(np.deg2rad(w+f)))+e*(np.sin(np.deg2rad(w)))) + (np.sin(np.deg2rad(OM)))*(np.cos(np.deg2rad(i)))*((np.cos(np.deg2rad(w+f))) + e*(np.cos(np.deg2rad(w))))))
V.append((-(Mi/P)**0.5)*((np.sin(np.deg2rad(OM)))*((np.sin(np.deg2rad(w+f)))+e*(np.sin(np.deg2rad(w)))) - (np.cos(np.deg2rad(OM)))*(np.cos(np.deg2rad(i)))*((np.cos(np.deg2rad(w+f))) + e*(np.cos(np.deg2rad(w))))))
V.append(((Mi/P)**0.5)*((np.sin(np.deg2rad(i)))*(np.cos(np.deg2rad(w+f)))+e*(np.cos(np.deg2rad(w)))))

Vp = (V[0]**2 + V[1]**2 + V[2]**2)**0.5

xc.append(X[0])
yc.append(X[1])
zc.append(X[2])

Vx = V[0]
Vy = V[1]
Vz = V[2]

def RUNGE_KUTAH_4(X,V):
    
    #variables
    RT = 6370                  #km
    G = 6.67408e-20            #Value prepared for km
    p = X
    ç = V
    R = ( p[0]**2 + p[1]**2 + p[2]**2 )**0.5
    R3 = R*R*R
    Ve = Vp
        
    # initial state
    tempo.append(0)
    t = 0
    r1 = p[0]
    r2 = p[1]
    r3 = p[2]
    u1 = ç[0]
    u2 = ç[1]
    u3 = ç[2]
    
    #step
    delta_t = 3600
    
    def rk4(r,u,R3):
        m1 = u
        k1 = -((G*Mc)/(R3))*r
        m2 = u + 0.5*delta_t*k1
        t_2 = t + 0.5*delta_t
        r_2 = r + 0.5*delta_t*m1
        u_2 = m2
        k2 = -((G*Mc)/(R3))*r
        m3 = u + 0.5*delta_t*k2
        t_3 = t + 0.5*delta_t
        r_3 = r + 0.5*delta_t*m2
        u_3 = m3
        k3 = -((G*Mc)/(R3))*r
        m4 = u + 0.5*delta_t*k3
        t_4 = t + delta_t
        r_4 = r + delta_t*m3
        u_4 = m4
        k4 = -((G*Mc)/(R3))*r
        
        r = r + (delta_t/6)*(m1+2*(m2+m3)+m4)
        u = u + (delta_t/6)*(k1+2*(k2+k3)+k4)
        
        return [r,u]
        

    # step by step solution 
    lim = 86400*TINTE
    while t < lim:
        r1 = rk4(r1,u1,R3)[0]
        r2 = rk4(r2,u2,R3)[0]
        r3 = rk4(r3,u3,R3)[0]
        
        R = (r1**2 + r2**2 + r3**2)**0.5
        R3 = R*R*R
        t += delta_t
        
        tempo.append(t)
        xc.append(r1)

#-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

RUNGE_KUTAH_4(X,V)

龙格-库塔方法的发明者实际上名叫马丁·威廉·库塔。 (Runge 1895 做了一些奇怪的事情,Heun 1900 让它变得不那么奇怪,Kutta 1901 让它变得完全灵活和系统化。)

您在实现中存在严重的概念错误。

  • 您需要将耦合系统视为耦合系统,不能解耦组件的集成。最好的情况是,您将通过这种方式获得一阶积分器。
  • 这在您使用R3。每个阶段都需要重新计算该值。如果导数向量取决于状态的函数,则该值不能是常数。

See 无法让 RK4 在 Python 中求解轨道物体的位置 and 有没有更好的方法来整理这些代码?它是具有 4 个 ODE 的 Runge-Kutta 4 阶用于工作代码示例。

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