Mudanças entre as edições de "Código em Python para simulações de osciladores lineares e FPUT quadrático"

De Física Computacional
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(6 revisões intermediárias pelo mesmo usuário não estão sendo mostradas)
Linha 61: Linha 61:
 
def modo_de_osc(poseq, l, m, am, N):
 
def modo_de_osc(poseq, l, m, am, N):
 
   return poseq + am*np.sin(np.pi*(l+1)*m/(N+1))
 
   return poseq + am*np.sin(np.pi*(l+1)*m/(N+1))
 +
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#Só para corda do FPUT, não precisa de flag
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def condicao_inicial_1d_vertical(L, N, m):         
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  pos = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
  poseq = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 +
  for i in range(0, N):
 +
    pos[i] = modo_de_osc(poseq[i], i, m, 0.5, N)         
 +
 
 +
  return pos
  
 
def condicao_inicial_2d(N):
 
def condicao_inicial_2d(N):
Linha 178: Linha 188:
  
 
   return figname
 
   return figname
 +
 +
def energia_do_modo(x, x_old, N, m, dt):
 +
  #Energia do modo m
 +
  omega = 2*np.sin(m*np.pi/(2*(N+1)))
 +
  omega2 = omega**2
 +
 +
  tmp = np.arange(1, N+1, 1)
 +
  tmp[-1:] = 0
 +
 +
  pos = np.reshape(x, (1,N))
 +
  pos_old = np.reshape(x_old, (1,N))
 +
   
 +
  produto_escalar = np.sqrt(2.0 / (N+1)) * np.dot(pos, np.sin( tmp * m * np.pi / (N+1) ))
 +
  produto_escalar_ant = np.sqrt(2.0 / (N+1)) * np.dot(pos_old, np.sin( ( tmp * m * np.pi / (N+1) ) ))
 +
   
 +
  return 0.5 * (produto_escalar - produto_escalar_ant)**2 / dt**2 + (0.5 * omega2 * produto_escalar**2)
 
</source>
 
</source>
  
Imprimir os cinco primeiros modos de oscilação para N=32 partículas (Figura 2 da Wiki).
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Imprimir os cinco primeiros modos de oscilação para N=32 partículas (Figura 12 da Wiki).
  
 
<source lang="python">
 
<source lang="python">
Linha 209: Linha 235:
 
</gallery>
 
</gallery>
  
Exemplo de como podem ser feitos os gráficos dos modos e como comparar com as frequências esperadas. Também estou calculando a energia total do sistema. O exemplo é do modo 1, do caso N=3. Note que a energia não é exatamente conservada, é uma dificuldade do método velocity Verlet. Para N=2 a conservação é bem obedecida, uma reta próxima a 0.2. Seria possível melhorar diminuindo o passo de integração, mas preferi deixar assim para ilustrar.
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Exemplo de como podem ser feitos os gráficos dos modos e como comparar com as frequências esperadas (gráficos 2 a 11 da Wiki). Também estou calculando a energia total do sistema. O exemplo é do modo 1, do caso N=3. Note que a energia não é exatamente conservada, é uma dificuldade do método velocity Verlet. Para N=2 a conservação é bem obedecida, uma reta próxima a 0.2. Seria possível melhorar diminuindo o passo de integração, mas preferi deixar assim para ilustrar.
  
 
<source lang="python">
 
<source lang="python">
Linha 297: Linha 323:
 
compara_simetricoN3.png ‎
 
compara_simetricoN3.png ‎
 
</gallery>
 
</gallery>
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'''FPUT unidimensional, deslocamento horizontal:'''
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Setar alpha diferente de zero e flag=4 (último parâmetro das funções condicao_inicial(), plota_figura_1d() e velocity_verlet()).
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Salva animação no arquivo fput.gif. Bem grande o gif gerado.
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As animações não têm linhas representando as molas e o tamanho das partículas é bem pequeno. Fiz isso de propósito pra visualizar melhor o caso com N=32 partículas, do artigo da RBF.
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'''Lembrar de alterar as variáveis globais de acordo. Diferentemente do caso bidimensional, o valor de L tem q ser fornecido e deve ser obviamente diferente de zero.'''
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<source lang="python">
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alpha = 0.25
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k = 1.0
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massa = 1.0
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L = 33
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N = 32
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images=[]
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t=0.0
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dt = 0.1
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tmax = 30
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posX = np.zeros((N,1), dtype="float")
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posXeq = np.zeros((N,1), dtype="float")
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#Por enquanto não estou usando posições em Y
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posY = np.zeros((N,1), dtype="float")
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velX = np.zeros((N,1), dtype="float")
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acelX = np.zeros((N,1), dtype="float")
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posX, posXeq = condicao_inicial_1d(L, N, 1, 4)
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while(t < tmax):
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  figname = plota_figura_1d(L, posX, posY, t, 4)
 +
  images.append(imageio.imread(figname))
 +
  os.remove(figname)
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  posX, velX, acelX = velocity_verlet(posX, posXeq, velX, acelX, k, massa, alpha, 4)
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  t += dt
 +
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imageio.mimsave('fput.gif', images, fps=30)
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</source>
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FPUT unidimensional, deslocamento vertical (como no programa em C):
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Setar alpha diferente de zero e flag=4 (último parâmetro das funções condicao_inicial(), plota_figura_1d() e velocity_verlet()).
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<source lang="python">
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alpha = 0.25
 +
k = 1.0
 +
massa = 1.0
 +
L = 33
 +
N = 32
 +
images=[]
 +
 +
t=0.0
 +
dt = 0.1
 +
tmax = 100
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posX = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
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posY = np.zeros((N,1), dtype="float")
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posYeq = np.zeros((N,1), dtype="float")
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velY = np.zeros((N,1), dtype="float")
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acelY = np.zeros((N,1), dtype="float")
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step = L/(N+1)
 +
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for i in range(0, N):
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  posX[i] = (i+1)*step
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posY = condicao_inicial_1d_vertical(L, N, 1)
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 +
while(t < tmax):
 +
  figname = plota_figura_1d(L, posX, posY, t, 4)
 +
  images.append(imageio.imread(figname))
 +
  os.remove(figname)
 +
 
 +
  posY, velY, acelY = velocity_verlet(posY, posYeq, velY, acelY, k, massa, alpha, 4)
 +
  t += dt
 +
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imageio.mimsave('fput.gif', images, fps=30)
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</source>
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Cálculo e gráficos das energias por modo do FPUT quadrático:
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<source lang=python>
 +
alpha = 0.25
 +
k = 1.0
 +
massa = 1.0
 +
L = 33
 +
N = 32
 +
images=[]
 +
 +
t=0.0
 +
dt = 0.1
 +
tmax = 14000
 +
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energia1 = []
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energia2 = []
 +
energia3 = []
 +
energia4 = []
 +
energia5 = []
 +
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posX = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 +
posY = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
posYeq = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 +
velY = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 +
acelY = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 +
step = L/(N+1)
 +
 +
for i in range(0, N):
 +
  posX[i] = (i+1)*step
 +
 +
posY = condicao_inicial_1d_vertical(L, N, 1)
 +
 +
while(t < tmax):
 +
  pos_old = posY
 +
 
 +
  posY, velY, acelY = velocity_verlet(posY, posYeq, velY, acelY, k, massa, alpha, 4)
 +
 +
  energia1.append(energia_do_modo(posY, pos_old, N, 1, dt)) 
 +
  energia2.append(energia_do_modo(posY, pos_old, N, 2, dt))
 +
  energia3.append(energia_do_modo(posY, pos_old, N, 3, dt))
 +
  energia4.append(energia_do_modo(posY, pos_old, N, 4, dt))
 +
  energia5.append(energia_do_modo(posY, pos_old, N, 5, dt))
 +
 +
  t += dt
 +
</source>
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 +
<source lang=python>
 +
time = np.linspace(0, tmax, int(tmax/dt))
 +
 +
plt.figure(figsize=(15,7))
 +
plt.title('Energias por modo de vibração')
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plt.xlabel("t")
 +
plt.ylabel("Energia (u.a.)")
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plt.plot(time, energia1,label="Modo 1")
 +
plt.plot(time, energia2,label="Modo 2")
 +
plt.plot(time, energia3,label="Modo 3")
 +
plt.plot(time, energia4,label="Modo 4")
 +
plt.plot(time, energia5,label="Modo 5")
 +
plt.legend()
 +
</source>
 +
 +
<gallery class="center" mode=packed heights=250px>
 +
energias_por_modo.png ‎
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</gallery>
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Osciladores acoplados lineares unidimensionais:
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Salva animação no arquivo OA1D-N#.gif, com # igual ao número de partículas da simulação. Bem grande o gif gerado. Fica ainda maior quanto mais partículas tiver a simulação. '''Lembrar de alterar as variáveis globais de acordo. Diferentemente do caso bidimensional, o valor de L tem q ser fornecido e deve ser obviamente diferente de zero.'''
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<source lang=python>
 +
alpha = 0.0
 +
k = 1.0
 +
massa = 1.0
 +
L = 12
 +
N = 4
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images=[]
 +
 +
t=0.0
 +
dt = 0.1
 +
tmax = 50
 +
 +
posX = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
posXeq = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 +
posY = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 +
velX = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 +
acelX = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 
 +
posX, posXeq = condicao_inicial_1d(L, N, 1, 3)
 +
 +
while(t < tmax):
 +
  figname = plota_figura_1d(L, posX, posY, t, 3)
 +
  images.append(imageio.imread(figname))
 +
  os.remove(figname)
 +
 
 +
  posX, velX, acelX = velocity_verlet(posX, posXeq, velX, acelX, k, massa, alpha, 3)
 +
 
 +
  t += dt
 +
 +
imageio.mimsave('OA1D-N{:.0f}.gif'.format(N), images, fps=60)
 +
</source>
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 +
Osciladores acoplados em uma rede bidimensional L x L (Aqui o L é calculado de maneira a ter um grid quadrado com espaçamento 1 entre as partículas, só precisa ser fornecida a quantidade de partículas N). '''N TEM QUE SER UM QUADRADO PERFEITO.''' LEMBRAR DE ALTERAR AS VARIÁVEIS GLOBAIS, FAZER L=0.0 E N = 4, 9, 16, 25,..., ETC.
 +
 +
<source lang=python>
 +
alpha = 0.0
 +
k = 1.0
 +
massa = 6.0
 +
L = 0.0
 +
N = 49
 +
images=[]
 +
 +
t=0.0
 +
dt = 0.1
 +
tmax = 30
 +
 +
posX = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
posXeq = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 +
posY = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
posYeq = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 +
velX = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
velY = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 +
acelX = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
acelY = np.zeros((N,1), dtype="float")
 +
 
 +
L, posX, posY, posXeq, posYeq = condicao_inicial_2d(N)
 +
 +
while(t < tmax):
 +
  figname = plota_figura_2d(L, posX, posY, t, 3)
 +
  images.append(imageio.imread(figname))
 +
  os.remove(figname)
 +
 +
  posX, velX, acelX = velocity_verlet(posX, posXeq, velX, acelX, k, massa, alpha, 3)
 +
  posY, velY, acelY = velocity_verlet(posY, posYeq, velY, acelY, k, massa, alpha, 3)
 +
  t += dt
 +
 +
imageio.mimsave('OA2D-N{:.0f}.gif'.format(N), images, fps=60)
 +
</source>

Edição atual tal como às 17h14min de 4 de maio de 2022

Bibliotecas usadas:

import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import imageio

Funções:

#flag == 1 -> Duas massas acopladas por mola central (livres nos lados) -> Não está sendo usado neste trabalho
#flag == 2 -> Oscilador acoplado com duas massas e três molas (linear) -> Não precisaria mais existir... o flag 3 já #             resolve o caso N=2 também
#flag == 3 -> Oscilador acoplado com N>=2 massas e N+1 molas (linear)
#flag == 4 -> FPUT com termo quadrático

# L é o tamanho unidimensional de todo o sistema, de parede a parede;
# N é o número de partículas
# m é o número do modo que se quer inicializar: m=1,...,N (pode ser maior q N, mas vai repetir o primeiro modo)

def condicao_inicial_1d(L, N, m, flag):
  #Espaçamento das posições de equilíbrio das partículas
  step = L/(N+1)

  posx = np.zeros((N,1), dtype="float")
  posxeq = np.zeros((N,1), dtype="float")

  for i in range(0, N):
    posxeq[i] = (i+1)*step

  l = posxeq[1] - posxeq[0]

  #Duas massas acopladas por uma mola, ligeiramente comprimidas. Deixei por razões sentimentais, foi o primeiro que 
  #fiz.
  if(flag==1):                   
    posx[0] = posxeq[0]+0.5
    posx[1] = posxeq[1]-0.5
  #Duas massas, três molas, sistema acoplado:
  elif(flag==2):
    for i in range(0, N):
      posx[i] = modo_de_osc(posxeq[i], i, m, 0.5, N) 
  #N>=2 massas, N+1 molas, sistema acoplado, condição randômica de deslocamento do equilíbrio comentada:
  elif(flag==3):
    for i in range(N):
      #posx[i] = posxeq[i] + random.uniform(-l/5, +l/5) -> Se quiser condição inicial randômica, descomentar essa 
      #linha e comentar a linha seguinte
      posx[i] = modo_de_osc(posxeq[i], i, m, 0.5, N)
  #FPUT:
  elif(flag==4):
    for i in range(0, N):
      posx[i] = modo_de_osc(posxeq[i], i, m, 0.5, N)          

  return posx, posxeq

# Para inicializar o sistema em um determinado modo de oscilação no tempo t=0
# l é a posição da partícula na cadeia (de 0 a N-1), m é o número do modo que se quer: 1, 2, 3,...,N
# am é a amplitude da oscilação (tecnicamente, a amplitude do modo vai ser am*np.sin(...))
def modo_de_osc(poseq, l, m, am, N):
  return poseq + am*np.sin(np.pi*(l+1)*m/(N+1))

#Só para corda do FPUT, não precisa de flag
def condicao_inicial_1d_vertical(L, N, m):           
  pos = np.zeros((N,1), dtype="float")
  poseq = np.zeros((N,1), dtype="float")

  for i in range(0, N):
    pos[i] = modo_de_osc(poseq[i], i, m, 0.5, N)          
  
  return pos

def condicao_inicial_2d(N):
  N_sqrt = int(np.sqrt(N))          # N tem q ser um quadrado perfeito!

  L = N_sqrt + 1
  l = step = 1

  posx = np.zeros((N,1), dtype="float")
  posxeq = np.zeros((N,1), dtype="float")

  posy = np.zeros((N,1), dtype="float")
  posyeq = np.zeros((N,1), dtype="float")

  for i in range(N):
    posxeq[i] = (i%N_sqrt)*step + 1
    posyeq[i] = int(i/N_sqrt)
    posx[i] = posxeq[i] + random.uniform(-l/5, +l/5)
    posy[i] = posyeq[i] + random.uniform(-l/5, +l/5)
  
  #Oscilador 2D também poderia ter inicialização por modo... mas não implementei.

  return L, posx, posy, posxeq, posyeq

def acel_quad(pos, poseq, k, m, alpha, flag):
  size = len(pos)
  l = poseq[1] - poseq[0]
  a = np.zeros((size,1), dtype="float")
  
  if(flag==1):
    a[0] = -k/m*(pos[0]-pos[1]+l)   #l é a distância entre as massas quando a mola está relaxada
    a[1] = k/m*(pos[0]-pos[1]+l)
  elif(flag==2):
    a[0] = k/m*((pos[1]-poseq[1])-2*(pos[0]-poseq[0]))     
    a[1] = k/m*((pos[0]-poseq[0])-2*(pos[1]-poseq[1])) 
  elif(flag==3 or flag==4):         #Se flag==3, cuidar para fazer alpha=0!
    x = pos-poseq                                      
    for i in range(size):                                 
      #Cuidar as fronteiras
      if(i==0):
        a[i] = k/m * (x[i+1] - 2*x[i] - alpha*(x[i]**2-(x[i+1]-x[i])**2))
      elif(i==(size-1)):
        a[i] = k/m * (x[i-1] - 2*x[i] - alpha*((x[i]-x[i-1])**2-x[i]**2))
      else:
        a[i] = k/m * (x[i+1] + x[i-1] - 2*x[i]) * (1.0 + alpha * (x[i+1] - x[i-1]));

  return a

def velocity_verlet(pos, poseq, vel, acel, k, m, alpha, flag):
  size = len(pos)
  new_acel = np.zeros((size,1), dtype="float")
  new_pos = np.zeros((size,1), dtype="float")
  new_vel = np.zeros((size,1), dtype="float")
  
  new_pos = pos + vel*dt + 0.5*acel*dt**2
  new_acel = acel_quad(new_pos, poseq, k, m, alpha, flag)
  new_vel = vel + 0.5*(acel + new_acel)*dt

  return new_pos, new_vel, new_acel

def plota_figura_1d(L, posX, posY, t, flag):
  figname = 'f{:.1f}.jpeg'.format(t)

  plt.figure(figsize=(5,3))
  plt.xlim(0, L)
  plt.ylim(-1, 1)
  #plt.yticks([])
  plt.axis("off")
  #plt.grid()

  if(flag==1):
    plt.title('Duas massas acopladas por uma mola - Tempo {:.1f}'.format(t))
    plt.scatter(posX, posY, s=300, c="black")
  elif(flag==2 or flag == 3):
    plt.title('Oscilador Acoplado Linear - Tempo {:.1f}'.format(t))
    plt.scatter(posX, posY, s=300, c="black")
  elif(flag==4):
    plt.title('FPUT quadrático - Tempo {:.1f}'.format(t))
    plt.scatter(posX, posY, s=5, c="black")
  
  plt.axvline(x=0)
  plt.axvline(x=L)

  if(flag != 4):
    size = len(posX)
    aj = 0.4            #Ajuste para plotar as linhas horizontais, varia com o tamanho do scatter, aqui, s=300

    for i in range(size):
      if(i==0):
        plt.axhline(y=0, xmin=0, xmax=(posX[i]-aj)/L, color='r', linestyle=':')
        plt.axhline(y=0, xmin=(posX[i]+aj)/L, xmax=(posX[i+1]-aj)/L, color='k', linestyle=':')
      elif(i==(size-1)):
        plt.axhline(y=0, xmin=(posX[i]+aj)/L, xmax=1, color='r', linestyle=':')
      else:
        plt.axhline(y=0, xmin=(posX[i]+aj)/L, xmax=(posX[i+1]-aj)/L, color='k', linestyle=':')

  plt.savefig(figname, dpi=100)           
  plt.close()
  return figname

def plota_figura_2d(L, posX, posY, t, flag):
  figname = 'f{:.1f}.jpeg'.format(t)

  plt.figure(figsize=(5,3))
  plt.xlim(0, L)
  plt.ylim(-1, L)
  #plt.yticks([])
  plt.axis("off")
  #plt.grid()

  plt.title('Oscilador Acoplado Linear 2D - Tempo {:.1f}'.format(t))
  
  plt.scatter(posX, posY, s=300, c="black")

  plt.savefig(figname, dpi=100)           
  plt.close()

  return figname

def energia_do_modo(x, x_old, N, m, dt):
  #Energia do modo m
  omega = 2*np.sin(m*np.pi/(2*(N+1)))
  omega2 = omega**2

  tmp = np.arange(1, N+1, 1)
  tmp[-1:] = 0

  pos = np.reshape(x, (1,N))
  pos_old = np.reshape(x_old, (1,N))
    
  produto_escalar = np.sqrt(2.0 / (N+1)) * np.dot(pos, np.sin( tmp * m * np.pi / (N+1) ))
  produto_escalar_ant = np.sqrt(2.0 / (N+1)) * np.dot(pos_old, np.sin( ( tmp * m * np.pi / (N+1) ) ))
    
  return 0.5 * (produto_escalar - produto_escalar_ant)**2 / dt**2 + (0.5 * omega2 * produto_escalar**2)

Imprimir os cinco primeiros modos de oscilação para N=32 partículas (Figura 12 da Wiki).

N=32

modo = np.zeros((5,N), dtype="float")

nodes = [i for i in range(1,33)]

for i in range(0,5):
  for j in range(0, N):
    modo[i,j] = modo[i,j] + np.sin((j+1)*np.pi*(i+1)/(N+1))
  
plt.plot(nodes, modo[0,:], "k.", label="Modo 1")
plt.plot(nodes, modo[1,:], "r-.", label="Modo 2")
plt.plot(nodes, modo[2,:], "b-", label="Modo 3")
plt.plot(nodes, modo[3,:], "g--", label="Modo 4")
plt.plot(nodes, modo[4,:], "y:", label="Modo 5")

plt.xlabel("Número da partícula")
plt.ylabel("Deslocamento em relação à posição de equilíbrio")

plt.legend()
plt.show()

Exemplo de como podem ser feitos os gráficos dos modos e como comparar com as frequências esperadas (gráficos 2 a 11 da Wiki). Também estou calculando a energia total do sistema. O exemplo é do modo 1, do caso N=3. Note que a energia não é exatamente conservada, é uma dificuldade do método velocity Verlet. Para N=2 a conservação é bem obedecida, uma reta próxima a 0.2. Seria possível melhorar diminuindo o passo de integração, mas preferi deixar assim para ilustrar.

alpha = 0.0
k = 1.0
massa = 1.0
L = 12
N = 3

t=0.0
dt = 0.1
tmax = 30

posX = np.zeros((N,1), dtype="float")
posXeq = np.zeros((N,1), dtype="float")

posY = np.zeros((N,1), dtype="float")

velX = np.zeros((N,1), dtype="float")

acelX = np.zeros((N,1), dtype="float")
  
posX, posXeq = condicao_inicial_1d(L, N, 1, 3)

x1 = []
x2 = []
x3 = []
dotx1 = []
dotx2 = []
dotx3 = []
energia = []

x1.append(posX[0]-posXeq[0])
x2.append(posX[1]-posXeq[1])
x3.append(posX[2]-posXeq[2])
dotx1.append(velX[0])
dotx2.append(velX[1])
dotx3.append(velX[2])

energia.append(0.5*((posX[0]-posXeq[0])**2+(posX[1]-posXeq[1])**2+(posX[2]-posXeq[2])**2))

while(t < tmax):
  posX, velX, acelX = velocity_verlet(posX, posXeq, velX, acelX, k, massa, alpha, 3)

  x1.append(posX[0]-posXeq[0])
  x2.append(posX[1]-posXeq[1])
  x3.append(posX[2]-posXeq[2])
  dotx1.append(velX[0])
  dotx2.append(velX[1])
  dotx3.append(velX[2])

  energia.append(0.5*((posX[0]-posXeq[0])**2+(posX[1]-posXeq[1])**2+(posX[2]-posXeq[2])**2) + 0.5*(velX[0]**2+velX[1]**2+velX[2]**2))
  
  t += dt
time = np.linspace(0, tmax, len(energia))
plt.plot(time, energia)
plt.ylim(0, 1)
plt.show()
time = np.linspace(0, 30, len(x1))
plt.plot(time, 0.35*np.cos(np.sqrt(2-np.sqrt(2))*time), "g-", label=r"$cos(\sqrt{2-\sqrt{2}}t)$")
plt.plot(time, x1, "k.", label=r"$x_{1}$")
#plt.plot(time, x2, "r-", label=r"$x_{2}$")
#plt.plot(time, x3, "b.", label=r"$x_{2}$")


plt.xlim(0,30)

plt.xlabel("t")
plt.ylabel("Deslocamento em relação à posição de equilíbrio")

plt.title("Oscilador Linear (Modo 1) - N=3")
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

FPUT unidimensional, deslocamento horizontal:

Setar alpha diferente de zero e flag=4 (último parâmetro das funções condicao_inicial(), plota_figura_1d() e velocity_verlet()).

Salva animação no arquivo fput.gif. Bem grande o gif gerado.

As animações não têm linhas representando as molas e o tamanho das partículas é bem pequeno. Fiz isso de propósito pra visualizar melhor o caso com N=32 partículas, do artigo da RBF.

Lembrar de alterar as variáveis globais de acordo. Diferentemente do caso bidimensional, o valor de L tem q ser fornecido e deve ser obviamente diferente de zero.

alpha = 0.25
k = 1.0
massa = 1.0
L = 33
N = 32
images=[]

t=0.0
dt = 0.1
tmax = 30

posX = np.zeros((N,1), dtype="float")
posXeq = np.zeros((N,1), dtype="float")

#Por enquanto não estou usando posições em Y
posY = np.zeros((N,1), dtype="float")

velX = np.zeros((N,1), dtype="float")

acelX = np.zeros((N,1), dtype="float")

posX, posXeq = condicao_inicial_1d(L, N, 1, 4)

while(t < tmax):
  figname = plota_figura_1d(L, posX, posY, t, 4)
  images.append(imageio.imread(figname))
  os.remove(figname)
  
  posX, velX, acelX = velocity_verlet(posX, posXeq, velX, acelX, k, massa, alpha, 4)

  t += dt

imageio.mimsave('fput.gif', images, fps=30)

FPUT unidimensional, deslocamento vertical (como no programa em C):

Setar alpha diferente de zero e flag=4 (último parâmetro das funções condicao_inicial(), plota_figura_1d() e velocity_verlet()).

alpha = 0.25
k = 1.0
massa = 1.0
L = 33
N = 32
images=[]

t=0.0
dt = 0.1
tmax = 100

posX = np.zeros((N,1), dtype="float")

posY = np.zeros((N,1), dtype="float")
posYeq = np.zeros((N,1), dtype="float")

velY = np.zeros((N,1), dtype="float")

acelY = np.zeros((N,1), dtype="float")

step = L/(N+1)

for i in range(0, N):
  posX[i] = (i+1)*step

posY = condicao_inicial_1d_vertical(L, N, 1)

while(t < tmax):
  figname = plota_figura_1d(L, posX, posY, t, 4)
  images.append(imageio.imread(figname))
  os.remove(figname)
  
  posY, velY, acelY = velocity_verlet(posY, posYeq, velY, acelY, k, massa, alpha, 4)
  t += dt

imageio.mimsave('fput.gif', images, fps=30)

Cálculo e gráficos das energias por modo do FPUT quadrático:

alpha = 0.25
k = 1.0
massa = 1.0
L = 33
N = 32
images=[]

t=0.0
dt = 0.1
tmax = 14000

energia1 = []
energia2 = []
energia3 = []
energia4 = []
energia5 = []

posX = np.zeros((N,1), dtype="float")

posY = np.zeros((N,1), dtype="float")
posYeq = np.zeros((N,1), dtype="float")

velY = np.zeros((N,1), dtype="float")

acelY = np.zeros((N,1), dtype="float")

step = L/(N+1)

for i in range(0, N):
  posX[i] = (i+1)*step

posY = condicao_inicial_1d_vertical(L, N, 1)

while(t < tmax):
  pos_old = posY
  
  posY, velY, acelY = velocity_verlet(posY, posYeq, velY, acelY, k, massa, alpha, 4)

  energia1.append(energia_do_modo(posY, pos_old, N, 1, dt))  
  energia2.append(energia_do_modo(posY, pos_old, N, 2, dt))
  energia3.append(energia_do_modo(posY, pos_old, N, 3, dt))
  energia4.append(energia_do_modo(posY, pos_old, N, 4, dt))
  energia5.append(energia_do_modo(posY, pos_old, N, 5, dt))

  t += dt
time = np.linspace(0, tmax, int(tmax/dt))

plt.figure(figsize=(15,7))
plt.title('Energias por modo de vibração')
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("Energia (u.a.)")
plt.plot(time, energia1,label="Modo 1")
plt.plot(time, energia2,label="Modo 2")
plt.plot(time, energia3,label="Modo 3")
plt.plot(time, energia4,label="Modo 4")
plt.plot(time, energia5,label="Modo 5")
plt.legend()

Osciladores acoplados lineares unidimensionais:

Salva animação no arquivo OA1D-N#.gif, com # igual ao número de partículas da simulação. Bem grande o gif gerado. Fica ainda maior quanto mais partículas tiver a simulação. Lembrar de alterar as variáveis globais de acordo. Diferentemente do caso bidimensional, o valor de L tem q ser fornecido e deve ser obviamente diferente de zero.

alpha = 0.0
k = 1.0
massa = 1.0
L = 12
N = 4
images=[]

t=0.0
dt = 0.1
tmax = 50

posX = np.zeros((N,1), dtype="float")
posXeq = np.zeros((N,1), dtype="float")

posY = np.zeros((N,1), dtype="float")

velX = np.zeros((N,1), dtype="float")

acelX = np.zeros((N,1), dtype="float")
  
posX, posXeq = condicao_inicial_1d(L, N, 1, 3)

while(t < tmax):
  figname = plota_figura_1d(L, posX, posY, t, 3)
  images.append(imageio.imread(figname))
  os.remove(figname)
  
  posX, velX, acelX = velocity_verlet(posX, posXeq, velX, acelX, k, massa, alpha, 3)
  
  t += dt

imageio.mimsave('OA1D-N{:.0f}.gif'.format(N), images, fps=60)

Osciladores acoplados em uma rede bidimensional L x L (Aqui o L é calculado de maneira a ter um grid quadrado com espaçamento 1 entre as partículas, só precisa ser fornecida a quantidade de partículas N). N TEM QUE SER UM QUADRADO PERFEITO. LEMBRAR DE ALTERAR AS VARIÁVEIS GLOBAIS, FAZER L=0.0 E N = 4, 9, 16, 25,..., ETC.

alpha = 0.0
k = 1.0
massa = 6.0
L = 0.0
N = 49
images=[]

t=0.0
dt = 0.1
tmax = 30

posX = np.zeros((N,1), dtype="float")
posXeq = np.zeros((N,1), dtype="float")

posY = np.zeros((N,1), dtype="float")
posYeq = np.zeros((N,1), dtype="float")

velX = np.zeros((N,1), dtype="float")
velY = np.zeros((N,1), dtype="float")

acelX = np.zeros((N,1), dtype="float")
acelY = np.zeros((N,1), dtype="float")
  
L, posX, posY, posXeq, posYeq = condicao_inicial_2d(N)

while(t < tmax):
  figname = plota_figura_2d(L, posX, posY, t, 3)
  images.append(imageio.imread(figname))
  os.remove(figname)

  posX, velX, acelX = velocity_verlet(posX, posXeq, velX, acelX, k, massa, alpha, 3)
  posY, velY, acelY = velocity_verlet(posY, posYeq, velY, acelY, k, massa, alpha, 3)
  t += dt

imageio.mimsave('OA2D-N{:.0f}.gif'.format(N), images, fps=60)