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On obtient ainsi: On obtient de la même manière la condition limite de Neumann en x=1: 2. f. Milieux de coefficients de diffusion différents On suppose que le coefficient de diffusion n'est plus uniforme mais constant par morceaux. Exemple: diffusion thermique entre deux plaques de matériaux différents. Soit une frontière entre deux parties située entre les indices j et j+1, les coefficients de diffusion de part et d'autre étant D 1 et D 2. Pour j-1 et j+1, on écrira le schéma de Crank-Nicolson ci-dessus. Loi de Fourier : définition et calcul de déperditions - Ooreka. En revanche, sur le point à gauche de la frontière (indice j), on écrit une condition d'égalité des flux: qui se traduit par et conduit aux coefficients suivants 2. g. Convection latérale Un problème de transfert thermique dans une barre comporte un flux de convection latéral, qui conduit à l'équation différentielle suivante: où le coefficient C (inverse d'un temps) caractérise l'intensité de la convection et T e est la température extérieure. On pose β=CΔt. Le schéma de Crank-Nicolson correspondant à cette équation est: c'est-à-dire: 3.
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Pour finir, voyons les deux dernières équations: La dernière équation réduite donne: Il reste à calculer les en partant du dernier par la relation: Les coefficients des diagonales sont stockés dans trois tableaux (à N éléments) a, b et c dès que les conditions limites et les pas sont fixés. Les tableaux β et γ (relations 1 et 2) sont calculés par récurrence avant le départ de la boucle d'itération. À chaque pas de l'itération (à chaque instant), on calcule par récurrence la suite (relation 3) pour k variant de 0 à N-1, et enfin la suite (relation 4) pour k variant de N-1 à 0. En pratique, dans cette dernière boucle, on écrit directement dans le tableau utilisé pour stocker les. Références [1] Numerical partial differential equations, (Springer-Verlag, 2010) [2] J. H. Ferziger, M. Peric, Computational methods for fluid dynamics, (Springer, 2002) [3] R. Equation diffusion thermique.com. Pletcher, J. C. Tannehill, D. A. Anderson, Computational Fluid Mechanics and Heat Transfer, (CRC Press, 2013)
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En reportant cette solution dans le schéma explicite, on obtient: La valeur absolue maximale de σ est obtenue pour cos(β)=-1. On en déduit la condition de stabilité:. Pour le schéma de Crank-Nicolson, on obtient: |σ| est inférieur à 1, donc le schéma est inconditionnellement stable. 2. Equation diffusion thermique example. e. Discrétisation des conditions limites La discrétisation de la condition de Dirichlet (en x=0) est immédiate: On pose donc pour la première équation du système précédent: De même pour une condition limite de Dirichlet en x=1 on pose Une condition limite de Neumann en x=0 peut s'écrire: ce qui donne Cependant, cette discrétisation de la condition de Neumann est du premier ordre, alors que le schéma de Crank-Nicolson est du second ordre. Pour éviter une perte de précision due aux bords, il est préférable de partir d'une discrétisation du second ordre ( [1]): Un point fictif d'indice -1 a été introduit. Pour ne pas avoir d'inconnue en trop, on écrit le schéma de Crank-Nicolson au point d'indice 0 tout en éliminant le point fictif avec la condition ci-dessus ( [1]).
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Ce schéma est précis au premier ordre ( [1]). Comme montré plus loin, sa stabilité n'est assurée que si le critère suivant est vérifié: En pratique, cela peut imposer un pas de temps trop petit. L'implémentation de cette méthode est immédiate. Voici un exemple: import numpy from import * N=100 nspace(0, 1, N) dx=x[1]-x[0] dx2=dx**2 (N) dt = 3e-5 U[0]=1 U[N-1]=0 D=1. 0 for i in range(1000): for k in range(1, N-1): laplacien[k] = (U[k+1]-2*U[k]+U[k-1])/dx2 U[k] += dt*D*laplacien[k] figure() plot(x, U) xlabel("x") ylabel("U") grid() alpha=D*dt/dx2 print(alpha) --> 0. 29402999999999996 Le nombre de points N et l'intervalle de temps sont choisis assez petits pour satisfaire la condition de stabilité. Introduction aux transferts thermiques/Équation de la chaleur — Wikiversité. Pour ces valeurs, l'atteinte du régime stationnaire est très longue (en temps de calcul) car l'intervalle de temps Δt est trop petit. Si on augmente cet intervalle, on sort de la condition de stabilité: dt = 6e-5 --> 0. 58805999999999992 2. c. Schéma implicite de Crank-Nicolson La dérivée seconde spatiale est discrétisée en écrivant la moyenne de la différence finie évaluée à l'instant n et de celle évaluée à l'instant n+1: Ce schéma est précis au second ordre.
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Contrairement au schéma explicite, il est stable sans condition. En revanche, les à l'instant n+1 sont donnés de manière implicite. Il faut donc à chaque instant n+1 résoudre le système à N équations suivant: Ce système est tridiagonal. On l'écrit sous la forme: À chaque étape, on calcule la matrice colonne R et on résout le système. Pour j=0 et j=N-1, l'équation est obtenue par la condition limite. On peut aussi écrire le membre de droite sous la forme: ce qui donne la forme matricielle 2. d. Analyse de stabilité de von Neumann L'analyse de stabilité de von Neumann ( [2] [3]) consiste à ignorer les conditions limites et le terme de source, et à rechercher une solution de la forme suivante: Il s'agit d'une solution dont la variation spatiale est sinusoïdale, avec un nombre d'onde β. Equation diffusion thermique solution. Toute solution de l'équation de diffusion sans source et sans condition limite doit tendre vers une valeur uniformément nulle au temps infini. La méthode numérique utilisée est donc stable si |σ|<1 quelque soit la valeur de β.
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