✨Ứng Dụng Matlab Và Simulink Trong Kỹ Thuật

MATLAB/Simulink có nhiều công cụ dễ ứng dụng, và những hàm tích hợp sẵn để giải hoặc mô phỏng những phương trình vi phân. Cuốn sách này trình bày cách sử dụng MATLAB để giải phương trình vi phân. Đối tượng phục vụ của cuốn sách là sinh viên quan tâm đến những ứng dụng của MATLAB & SIMULINK. Hai phương pháp được mô tả.

• Phương pháp thứ nhất sử dụng một trong những bộ giải (solver) phương trình vi phân mà chúng ta có thể gọi bằng lệnh nhập vào MATLAB.

• Phương pháp thứ hai sử dụng Simulink để lập mô hình và giải phương trình vi phân.

Sử dụng MATLAB & Simulink để giải phương trình vi phân được tiến hành một cách rất nhanh chóng, dễ dàng và tiện nghi. Việc sử dụng này được mô tả trong nhiều tài liệu. Tuy nhiên, để giúp sinh viên hiểu được kỹ thuật sử dụng, cần phải biên soạn trong một cuốn sách ứng dụng.

Cuốn sách gồm có hai phần:

• Sử dụng MATLAB để giải Phương trình Vi phân Thường- Sử dụng SIMULINK để lập mô hình và giải phương trình vi phân.

• Ứng dụng MATLAB trong Kỹ thuậtĐiện, Cơ học, Kỹ thuật Dữ liệu, và Đầu tư Tài chính.

Sách trình bày qua 384 trang khổ 16 x 24 cm với các nội dung sau:

LỜI NÓI ĐẦU

TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC VÍ DỤ

PHẦN I: GIẢI PHƯƠNG TRÌNH VI PHÂN VỚI

MATLAB & SIMULINK

• 1 Những phương pháp giải Phương trình Vi phân Thường

• .1.1.  Phương pháp symbolic

PTVP bậc một. 

PTVP bậc hai và bậc cao hơn. 

Hệ thống PTVP tuyến tính bậc một.

• 1.2. Phương pháp số

Phương trình bậc một với hàm Inline. 

Phương trình bậc một với M-file.

Hệ thống PTVP tuyến tính bậc một. 

Phương trình bậc hai. 

PTVP tuyến tính bậc hai không thuần nhất. 

Hệ PTVPT bậc hai.

• 1.3. Phương trình Vi phân Ma trận

Phương pháp Ma trận. 

Phương pháp Trị riêng. 

Hệ PTVP tuyến tính bậc một.

     I.1.4. Phương trình vi phân tuyến tính bậc hai không thuần nhất

Cách giải Phương trình tuyến tính không thuần nhất. 

Phương pháp Hệ số Bất định. 

Phương pháp Biến thiên Hằng số. 

Dùng Phương pháp Biến thiên Hằng số với MATLAB.

     I.1.5. Phân tích Mặt phẳng pha

Khái niệm về phân tích mặt phẳng pha.

Ảnh pha. 

Nullcline. 

Phân tích chất lượng từ Nullcline. 

Vẽ mặt phẳng pha.

Ảnh pha.

Trạng thái của mặt phẳng pha trong hệ tuyến tính.

Trạng thái của mặt phẳng pha trong hệ phi tuyến. 

Kỹ thuật tuyến tính hóa.

Định nghĩa của Ma trận Jacobian. 

Những vòng chu kỳ giới hạn. 

     I.1.6. Giải Phương trình Vi phân Phi tuyến

     I.1.7. Giải Phương trình Vi phân với Simulink

Lập Mô hình Phương trình Vi phân Thường trong Simulink/Matlab.

I.2. Phương trình đạo hàm riêng

     I.2.1. Giới thiệu. 

     I.2.2. Phân loại PTĐHR.

Phương trình parabolic. 

Phương trình truyền sóng. 

Phương trình elliptic.

     I.2.3. Giải PTĐHR với MATLAB.

Solver của PTĐHR: pdepe.

PTĐHR đơn.

Phương trình nhiệt.

Phương trình đối lưu khuếch tán. 

Hệ phi tuyến. 

Mã của PTĐHR. 

Hộp công cụ PTĐHR.

PHẦN II: ỨNG DỤNG

II.A. Kỹ thuật điện

     II.A.1. Phân tích mạch điện với những ứng dụng MATLAB.

Mạch điện bậc hai.

     II.A.2. Tĩnh điện. 

Phương trình Laplace 1-D.

Phương trình Laplace 2-D.

     II.A.3. Sự ổn định của hệ thống điện lực.

     II.A.4. Đường dây truyền tải.

Mô hình đường dây truyền tải. 

Chương trình MATLAB cho đồ thị Smith. 

II.B. Rung động cấu trúc – Rung động của cầu treo

   II.B.1. Rung động cấu trúc. 

   II.B.2.  Rung động của cầu treo.

Phân tích cấu trúc.

Phân tích rung động với MATLAB. 

Chuyển động dọc. 

Chuyển động xoắn. 

Tính toán thông số phương thức của một cầu treo.

Phương trình đạo hàm riêng cho cầu treo.

II.C. Kỹ thuật dữ liệu

     II.C.1. Thu thập dữ liệu.

     II.C.2. Chọn đường cong phù hợp.

Curve Fitting Toolbox. 

So sánh phù hợp bằng lập trình. 

     II.C.3. Phân tích dữ liệu.

Chuẩn bị dữ liệu để phân tích. 

             Nhập dữ liệu vào Time Series Tools.

II.D. Đầu tư Tài chính

     II.D.1. Định nghĩa Đầu tư Tài chính.

Một ví dụ về Đầu tư Tài chính: VINGROUP.

Đầu tư Tài chính vào giáo dục Việt Nam 2009-2013.

     II.D.2. Phương trình đạo hàm riêng trong tài chính.

Phương trình Black-Scholes. 

Công thức Black-Scholes.

     II.D.3. Độ nhạy quyền chọn.

     II.D.4. Độ nhạy Black-Scholes khi giá gốc biến đổi. 

     II.D.5. MATLAB code để tính giá mua và giá bán.

     II.D.6. Phân tích độ nhạy Black-Scholes. 

     II.D.7. Tạo một ứng dụng đơn giản bằng lập trình.

     II.D.8. Đồ họa ba chiều của Greeks.

GIỚI THIỆU SÁCH MỚI

MỤC LỤC