3Eva_2023PAOII_T3 Volumen por solido de revolución de un peón

3ra Evaluación 2023-2024 PAO II. 15/Febrero/2024

Tema 3 (40 puntos) Los sólidos de revolución se generan al girar una región plana alrededor de un eje.un peon 3D

El volumen generado al girar la región de una función f(x) en el intervalo [a,b], se puede calcular como el volumen del disco de radio f(x) y anchura dx.

V = \int_{a}^{b} \pi (f(x))^2 dx

Calcule el volumen de revolución generado por la región sombreada y limitada los puntos de la tabla del tema anterior y la gráfica 2D mostrada. volumen de un Peon 2D de revolucion

Realice el ejercicio usando para los integrales el método de integración por Cuadratura de Gauss para al menos lo tres primeros intervalos.

xi=[ 0, 3, 5.  , 9.985 , 14.97 , 17.97, 40.04, 43.29, 51.6449, 60]
yi=[15,15,13.25,14.1552, 9.6768,  9.67,  4.64,  4.64,  8.9768, 0.]

Para el desarrollo de cada intervalo:
a. Realice el planteamiento de las formulas de volumen de sólido de revolución.
b. Desarrolle las expresiones completas con valores numéricos que permitan revisar sus operaciones.
c. Indique el resultado obtenido para cada integral.
d. Determine el volumen de revolución generado por la región sombreada presentada en la gráfica usando el algoritmo en Python.
e. Adjunte sus resultados.txt y algoritmos.py

Rúbrica: literal a (12 puntos), literal b (12 puntos), literal c (6 puntos), literal d (5 puntos), literal e (5 puntos)

Referencia: [1] Volúmenes de sólidos de revolución. Moisés Villena Muñoz. Capítulo 4 p78. https://www.dspace.espol.edu.ec/bitstream/123456789/4800/4/7417.pdf

[2]Curso Torno Madera. Práctica de realización de peón de ajedrez. Taller Escuela Pinocho. 21 octubre 2021

s3Eva_2023PAOII_T3 Volumen por solido de revolución de un peón

Ejercicio: 3Eva_2023PAOII_T3 Volumen por solido de revolución de un peón

El volumen se calcula a partir de la expresión:

V = \int_{a}^{b} \pi (f(x))^2 dx

volumen de un Peon 2D de revolucion

xi=[ 0, 3, 5.  , 9.985 , 14.97 , 17.97, 40.04, 43.29, 51.6449, 60]
yi=[15,15,13.25,14.1552, 9.6768,  9.67,  4.64,  4.64,  8.9768, 0.]

Para el intervalo [0,3]

La función es una constante

literal a, b y c

f(x) = 15 V = \int_{0}^{3} \pi (15)^2 dx = \pi (15)^2 x \big|_{0}^{3} = \pi (15)^2 (3-0) = 2120.5750

Para el intervalo [3,5]

literal a

La función es una recta con pendiente negativa

f(x) = -0.875 x + 17.625 V = \int_{3}^{5} \pi (f(x))^2 dx V = \int_{3}^{5} \pi (-0.875 x+17.625)^2 dx

para el integral con cuadratura de Gauss

g(x) = \pi (-0.875*x+17.625)^2

literal b y c

x_a = \frac{5+3}{2} - \frac{5-3}{2}\frac{1}{\sqrt{3}} = 3.4226 x_b = \frac{5+3}{2} + \frac{5-3}{2}\frac{1}{\sqrt{3}} = 4.5773

con lo que el resultado aproximado del integral se convierte en:

I \cong \frac{5-3}{2}(g(3.4226) + g(4.5773)) = \frac{5-3}{2} (672.43+582.76) = 1255.1971

Para el intervalo [5, 14.97]

literal a

Del polinomio obtenido en el ejercicio anterior para éste intervalo

f(x) = -0.1083 x^2+1.8047 x + 6.9341 V = \int_{5}^{14.97} \pi (f(x))^2 dx V = \int_{5}^{14.97} \pi (-0.1083 x^2+1.8047 x + 6.9341)^2 dx [ g(x) = \pi (-0.1083 x^2+1.8047 x + 6.9341)^2

literal b y c

x_a = \frac{14.97+5}{2} - \frac{14.97-5}{2}\frac{1}{\sqrt{3}} = 7.1069 x_b = \frac{14.97+5}{2} + \frac{14.97-5}{2}\frac{1}{\sqrt{3}} = 12.8630

con lo que el resultado aproximado del integral se convierte en:

I \cong \frac{14.97-5}{2}(g(7.1069) + g(12.8630)) = \frac{14.97-5}{2} (641.5176+469.8124) = 5539.9805

literal d

El volumen total es la suma de los resultados de cada una de las secciones:

V_{total} = 2120.5750 + 1255.1971 + 5539.9805 + ...

Tarea: continuar con los otros intervalos para obtener el volumen total.

literal e

Resultados con el algoritmo

para f(x):
[xa,xb]= [0.6339745962155612, 2.366025403784439]
[f(xa),f(xb)]= [915.4418590078262, 760.106947830205]
Volumenfx:  2513.323210257047

para f(x):
[xa,xb]= [3.4226497308103743, 4.577350269189626]
[f(xa),f(xb)]= [672.4334354361756, 582.7637293668464]
Volumenfx:  1255.1971648030221

para f(x):
[xa,xb]= [7.106908908089714, 12.863091091910285]
[f(xa),f(xb)]= [641.5176069162055, 469.8124936184865]
Volumenfx:  5539.98055116544

un peon 3D

Instrucciones en Python

# 3Eva_2023PAOII_T3 Volumen por solido de revolución de un peón
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

# INGRESO
# intervalos eje x, funciones
#a=0 ; b=3 ; f = lambda x: np.pi*(15)**2 + 0*x
#a=3 ; b=5 ; f = lambda x: np.pi*(-0.875*x+17.625)**2
# con el polinomio del tema 2
a=5 ; b=14.97 ; f = lambda x: np.pi*(-0.1083*x**2+1.8047*x + 6.9341)**2
# con el circulo del tema 1
#a=5 ; b=14.97 ; f = lambda x: np.pi*(np.sqrt(6.7**2-(x-8.6)**2) + 7.6)**2

xmuestras = 31

# PROCEDIMIENTO
# Volumen para f(x) con Cuadratura de Gauss
xa = (b+a)/2 + (b-a)/2*(-1/np.sqrt(3)) 
xb = (b+a)/2 + (b-a)/2*(1/np.sqrt(3))
Volumenfx = (b-a)/2*(f(xa)+f(xb))
xab = [xa,xb]
fab = [f(xa),f(xb)]

# SALIDA
print("para f(x):")
print("[xa,xb]=", xab)
print("[f(xa),f(xb)]=", fab)
print("Volumenfx: ",Volumenfx)
print()

Añadir para graficar en 2D

# grafica 2D para el area de corte en eje y,x --------
# muestras en x
xi = np.linspace(a, b, xmuestras)
fi = f(xi)
f0 = np.zeros(xmuestras,dtype=float)

# grafica 2D
figura2D = plt.figure()
grafica2D = figura2D.add_subplot(111)
grafica2D.plot(xi,fi,color='blue',label='f(x)')
grafica2D.fill_between(xi,fi,f0,color='lightblue')
grafica2D.grid()
grafica2D.set_title('Area para sólido de revolución')
grafica2D.set_xlabel('x')
grafica2D.set_ylabel('f(x)')

Añadir para graficar en 3D

# Para grafica 3D -----------------------
# angulo w de rotación
w_a = 0
w_b = 2*np.pi
w_muestras = 31

# grafica 3D muestras en x y angulo w
wi = np.linspace(w_a, w_b, w_muestras)
X, W = np.meshgrid(xi, wi)
# proyeccion en cada eje 
Yf = f(xi)*np.cos(W)
Zf = f(xi)*np.sin(W)

# grafica 3D
figura3D = plt.figure()
grafica = figura3D.add_subplot(111, projection='3d')

grafica.plot_surface(X, Yf, Zf,
color='blue', label='f(x)',
alpha=0.6, rstride=6, cstride=12)

grafica.set_title('Sólido de revolución')
grafica.set_xlabel('x')
grafica.set_ylabel('y')
grafica.set_zlabel('z')
# grafica.legend()
eleva = 30
rota = -45
deltaw = 5
grafica.view_init(eleva, rota)

# rotacion de ejes
for angulo in range(rota, 360+rota, deltaw ):
grafica.view_init(eleva, angulo)
plt.draw()
plt.pause(.001)
plt.show()

.

3Eva_2023PAOII_T2 perfil de un peón

3ra Evaluación 2023-2024 PAO II. 15/Febrero/2024

Tema 2 (30 puntos) Las medidas del perfil de un objeto se describen por medio de los siguientes puntos:

xi 0 3 5 9.985 14.97 17.97 40.04 43.29 51.64560 60
yi 15 15 13.25 14.155 9.676 9.676 4.64 4.64 8.976 0

perfil de un peon 01a. Plantee el o los polinomios de interpolación P(x) que describan el perfil del objeto en el intervalo
[0, 14.97] . Justifique la selección del método de interpolación polinómica.

b. Desarrolle los polinomios planteados de forma analítica.

c. Estime el mayor error sobre el o los datos en el intervalo [5, 9.985]. Use como referencia la ecuación del círculo del tema anterior.

d. Escriba sus conclusiones y recomendaciones sobre los resultados obtenidos. Adjunte los archivos realizados como algoritmos.py, resultados.txt y gráficas.png

Rúbrica: literal a (9 puntos), literal b (12 puntos), literal c (6 puntos), literal d (3 puntos)

xi=[ 0, 3, 5.  , 9.985 , 14.97 , 17.97, 40.04, 43.29, 51.6449, 60]
yi=[15,15,13.25,14.1552, 9.6768,  9.67,  4.64,  4.64,  8.9768, 0.]

s3Eva_2023PAOII_T2 perfil de un peón

Ejercicio: 3Eva_2023PAOII_T2 perfil de un peón

literal a y b

perfil de un peon 01Para el planteamiento de los polinomios, es necesario observar la gráfica proporcionada para el ejercicio y la correspondiente tabla de datos:

xi 0 3 5 9.985 14.97 17.97 40.04 43.29 51.6456 60
yi 15 15 13.25 14.155 9.676 9.676 4.64 4.64 8.976 0

Para el intervalo [0,3], El perfil se describe con una constante, por lo tanto:

p_1(x) = 15

Para el intervalo [3,5] el perfil se describe como una recta con pendiente negativa.

p_2(x) =a_0 + a_1 x a_1 = \frac{ 13.25-15}{5-3} = -0.875 p_2(5) = 13.25 =a_0 -0.875 (5) a_0 = 13.25 +0.875 (5) = 17.625 p_2(x) = -0.875 x + 17.625

Para el con los puntos xi = [5, 9.985, 14.97] el perfil se describe con tres puntos, por lo que el polinomio de interpolación puede ser de grado 2. Usando el método de Lagrange:

p_3(x) =\frac{(x-9.985)( x-14.97)}{(5-9.985)( 5-14.97)} 13.25 + +\frac{(x-5)( x-14.97)}{(9.985-5)( 9.985-14.97)} 14.155 + +\frac{(x-5)( x-9.985)}{(14.97-5)( 14.97-9.985)} 9.676 +

simplificando la expresión con Python y Sympy:

P_3(x) = -0.1083 x^2 + 1.8047 x + 6.9341

interpola peon 01

literal c

El error para los polinomios acorde a la gráfica proporcionada es cero para los tramos [0,3] y [3,5], dado que el primero es una constante y el segundo es una recta con pendiente.

El error de mayor magnitud se presenta con la interpolación entre el círculo de la ecuación del tema 1 y el polinomio de grado 2 en el intervalo [5, 14.97]. Tomando como ejemplo el punto intermedio del tramo derecho en:

x_k = \frac{14.97-5}{4} + 9.985= 12.4775 p_3(12.4775) = -0.1083(12.4775)^2 + 1.8047(12.4775) + 6.9341 = 12.5889 f(12.4775) = \sqrt{6.7^2-(12.4775-8.6)^2} + 7.6 = 13.0639 errado = |p_3(12.4775) - f(12.4775)| = 0.4750

literal d

Se puede mejorar la aproximación del polinomio aumentando el grado y número de puntos a usar dentro del intervalo. El resultado se debería acercar mas al perfil superior del círculo de referencia del tema 1.

Resultados para el intervalo [5, 14.97]

    valores de fi:  [13.25   14.1552  9.6768]
divisores en L(i):  [ 49.70045  -24.850225  49.70045 ]

Polinomio de Lagrange, expresiones
0.266597183727713*(x - 14.97)*(x - 9.985) 
- 0.569620596996607*(x - 14.97)*(x - 5.0) 
+ 0.194702462452553*(x - 9.985)*(x - 5.0)

Polinomio de Lagrange: 
-0.108320950816341*x**2 + 1.80477420224566*x + 6.93415275918024

Instrucciones Python

# 3Eva_2023PAOII_T2 perfil de un peón
import sympy as sym
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# INGRESO
xj=[ 0, 3, 5.  , 9.985 , 14.97 , 17.97, 40.04, 43.29, 51.6449, 60]
yj=[15,15,13.25,14.1552, 9.6768,  9.67,  4.64,  4.64,  8.9768, 0.]


#  Datos de prueba
ia = 2
ib = 4+1
xi = np.array(xj[ia:ib])
fi = np.array(yj[ia:ib])

g = lambda x: np.sqrt(6.7**2-(x-8.6)**2) + 7.6
muestras = 21

# PROCEDIMIENTO
# Polinomio de Lagrange
n = len(xi)
x = sym.Symbol('x')
polinomio = 0
divisorL = np.zeros(n, dtype = float)
for i in range(0,n,1):
    
    # Termino de Lagrange
    numerador = 1
    denominador = 1
    for j  in range(0,n,1):
        if (j!=i):
            numerador = numerador*(x-xi[j])
            denominador = denominador*(xi[i]-xi[j])
    terminoLi = numerador/denominador

    polinomio = polinomio + terminoLi*fi[i]
    divisorL[i] = denominador

# simplifica el polinomio
polisimple = polinomio.expand()

# para evaluación numérica
px = sym.lambdify(x,polisimple)

# Puntos para la gráfica
muestras = 101
a = np.min(xi)
b = np.max(xi)
pxi = np.linspace(a,b,muestras)
pfi = px(pxi)
gi = g(pxi)

# SALIDA
print('    valores de fi: ',fi)
print('divisores en L(i): ',divisorL)
print()
print('Polinomio de Lagrange, expresiones')
print(polinomio)
print()
print('Polinomio de Lagrange: ')
print(polisimple)

# Gráfica
plt.plot(xi,fi,'o', label = 'Puntos')
plt.plot(pxi,pfi, label = 'Polinomio')
plt.plot(pxi,gi, label = 'g(x)')
plt.legend()
plt.xlabel('xi')
plt.ylabel('fi')
plt.title('Interpolación Lagrange')
plt.grid()
plt.show()

 

3Eva_2023PAOII_T1 Intersección con círculo

3ra Evaluación 2023-2024 PAO II. 15/Febrero/2024

Tema 1 (30 puntos) Encuentre las raíces de las ecuaciones simultaneas siguientes:

2y+1.75 x= 35.25 (y-7.6)^2 + (x-8.6)^2 = (6.7)^2

a. Use el enfoque gráfico para obtener los valores iniciales. Presente la gráfica realizada con Python.
b. Encuentre un intervalo apropiado para aproximar este valor mediante el método de Newton-Raphson
c. Realice al menos 3 iteraciones de forma analítica, usando tolerancia de 10-4
d. Realice el análisis de la convergencia del método.
Adjunte los archivos realizados como algoritmos.py, resultados.txt y gráficas.png

Rúbrica: literal a (5 puntos), literal b (5 puntos), iteraciones(9 puntos), errores entre iteraciones (6 puntos), análisis de convergencia (5 puntos).

s3Eva_2023PAOII_T1 Intersección con círculo

Ejercicio: 3Eva_2023PAOII_T1 Intersección con círculo
Encuentre las raíces de las ecuaciones simultaneas siguientes:

literal a y b

Use el enfoque gráfico para obtener los valores iniciales.

2y+1.75 x = 35.25 (y-7.6)^2 + (x-8.6)^2 = (6.7)^2

se despeja la variable dependiente de cada ecuación, para la primera:

f(x) = y = \frac{35.25}{2} - \frac{1.75}{2} x

para la segunda:

(y-7.6)^2 = (6.7)^2 - (x-8.6)^2 g(x) = y = \sqrt{(6.7)^2 - (x-8.6)^2} + 7.6

Al buscar la intersección entre f(x) y g(x) se puede encontrar con la raiz de:

distancia(x) = f(x) - g(x) distancia(x) = \Big( \frac{35.25}{2} - \frac{1.75}{2} x\Big) - \Big(\sqrt{(6.7)^2 - (x-8.6)^2} + 7.6\Big)

La primera ecuación es una recta, por lo que no aporta a las cotas de la gráfica.

La segunda ecuación es la general de un círculo centrado en (7.6, 8.6) y radio 6.7, por lo que se considera el intervalo para la gráfica entre:

[7.6 -6.7, 7.6+6.7] [0.9, 14.3]

Con lo que se puede formar la gráfica de la parte superior del círculo en Python:

interseccion con circulo

Instrucciones en Python

# 3Eva_2023PAOII_T1 Intersección con círculo
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# INGRESO
f = lambda x: -(1.75/2)*x + (35.25/2)
g = lambda x: np.sqrt(6.7**2-(x-8.6)**2) + 7.6
distancia = lambda x: f(x)- g(x)

a = 0.5
b = 16
muestras = 21

# PROCEDIMIENTO
# literal a y b
xi = np.linspace(a,b,muestras)
fi = f(xi)
gi = g(xi)
dist_i = distancia(xi)

# SALIDA - Grafica
# literal a y b
plt.plot(xi,fi, label='f(x)')
plt.plot(xi,gi, label='g(x)')
plt.plot(xi,dist_i, label='f(x)-g(x)')
plt.axhline(0, color='black', linestyle='dashed')
plt.axvline(5, color='red', linestyle='dashed')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

literal c

Un punto inicial de búsqueda dentro del intervalo puede ser x0=3.

Para Newton-Raphson se usa:

f(x) = \Big( \frac{35.25}{2} - \frac{1.75}{2} x\Big) - \Big(\sqrt{(6.7)^2 - (x-8.6)^2} + 7.6\Big) \frac{d}{dx}f(x) = -\frac{8.6(0.1162-0.0135x)}{\sqrt{0.0609-(0.1162x-1)^2}}-0.875

(derivada obtenida con sympy)

itera = 0 ; xi = 3

f(3) = \Big( \frac{35.25}{2} - \frac{1.75}{2} (3)\Big) - \Big(\sqrt{(6.7)^2 - ((3)-8.6)^2} + 7.6\Big) \frac{d}{dx}f(3) = -\frac{8.6(0.1162-0.0135(3))}{\sqrt{0.0609-(0.1162(3)-1)^2}}-0.875 x_1 = x_0 - \frac{f(3)}{\frac{d}{dx}f(3)} = 4.55 tramo = |4.55-3| = 1.55

itera = 1 ; xi = 4.55

f(3) = \Big( \frac{35.25}{2} - \frac{1.75}{2} (4.55)\Big) - \Big(\sqrt{(6.7)^2 - ((4.55)-8.6)^2} + 7.6\Big) \frac{d}{dx}f(3) = -\frac{8.6(0.1162-0.0135(4.55))}{\sqrt{0.0609-(0.1162(4.55)-1)^2}}-0.875 x_2 = x_1 - \frac{f(4.55)}{\frac{d}{dx}f(4.55)} = 4.98 tramo = |4.98-4.55| = 0.43

itera = 2 ; xi = 4.98

f(3) = \Big( \frac{35.25}{2} - \frac{1.75}{2} (4.98)\Big) - \Big(\sqrt{(6.7)^2 - ((4.98)-8.6)^2} + 7.6\Big) \frac{d}{dx}f(3) = -\frac{8.6(0.1162-0.0135(4.98))}{\sqrt{0.0609-(0.1162(4.98)-1)^2}}-0.875 x_3 = x_2 - \frac{f(4.98)}{\frac{d}{dx}f(4.98)} = 4.99 tramo = |4.99-4.98| = 0.01

literal d

El error disminuye en cada iteración, por lo que el método converge.

Con el algoritmo se muestra que converge a x=5

dfg(x) = 
     8.6*(0.116279069767442 - 0.0135208220659816*x)          
- --------------------------------------------------- - 0.875
     ________________________________________________        
    /                                              2         
  \/  0.606949702541915 - (0.116279069767442*x - 1)          

['xi', 'xnuevo', 'tramo']
[[3.0000e+00 4.5524e+00 1.5524e+00]
 [4.5524e+00 4.9825e+00 4.3018e-01]
 [4.9825e+00 4.9995e+00 1.6999e-02]
 [4.9995e+00 4.9996e+00 2.3865e-05]]
raiz en:  4.9995611025201585
con error de:  2.3865455016647275e-05

Instrucciones en Python

# 3Eva_2023PAOII_T1 Intersección con círculo
import sympy as sym
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# INGRESO
# forma algebraica con sympy
x = sym.Symbol('x')
f = -(1.75/2)*x + (35.25/2)
g = sym.sqrt(6.7**2-(x-8.6)**2) + 7.6
distancia = f - g

x0 = 3
tolera = 0.0001 # 1e-4

# PROCEDIMIENTO
# literal c
dfg = sym.diff(distancia,x)
# convierte a forma numerica con numpy
# Newton-Raphson
fx = sym.lambdify(x,distancia)
dfx = sym.lambdify(x,dfg)

tabla = []
tramo = abs(2*tolera)
xi = x0
while (tramo>=tolera):
    xnuevo = xi - fx(xi)/dfx(xi)
    tramo  = abs(xnuevo-xi)
    tabla.append([xi,xnuevo,tramo])
    xi = xnuevo

# convierte la lista a un arreglo.
tabla = np.array(tabla)
n = len(tabla)

# SALIDA
print('dfg(x) = ')
sym.pprint(dfg)
print()
print(['xi', 'xnuevo', 'tramo'])
np.set_printoptions(precision = 4)
print(tabla)
print('raiz en: ', xi)
print('con error de: ',tramo)

2Eva_2023PAOII_T3 EDP desarrolle expresión

2ra Evaluación 2023-2024 PAO II. 30/Enero/2024

Tema 3 (30 puntos) Para la siguiente Ecuación Diferencial Parcial con b = 2, resuelva usando las condiciones mostradas

\frac{\partial ^2 u}{\partial x^2} + b\frac{\partial u}{\partial x} = \frac{\partial u}{\partial dt}
0 < x < 1

0 < t < 0.5

Condiciones de frontera:
u(0,t)=0, u(1,t)= 1, 0≤t≤0.5
Condiciones iniciales:
u(x,0)=0, 0≤x≤1

Utilice diferencias finitas centradas y hacia adelante para las variables independientes x,t

a. Plantee las ecuaciones para usar un método numérico en un nodo i,j

b. Realice la gráfica de malla,

c. Desarrolle y obtenga el modelo discreto para u(xi,tj)

d. Realice al menos tres iteraciones en el eje tiempo.

e. Estime el error de u(xi,tj) y adjunte los archivos del algoritmo y resultados.

f. Con el algoritmo, estime la solución para b = 0 y b=-4. Realice las observaciones de resultados para cada caso.

Rúbrica: Aproximación de las derivadas parciales (5 puntos), construcción de la malla (5), desarrollo de iteraciones (10), literal e (10 puntos), literal f (5 puntos extra)

Referencia: EDP Parabólicas. Chapra & Canale. 5ta Ed. Ejercicio 30.15. P.904

s2Eva_2023PAOII_T2 Cable cuelga entre apoyos A y B

Ejercicio: 2Eva_2023PAOII_T2 Cable cuelga entre apoyos A y B

Literal a

La ecuación diferencial a resolver es:

\frac{d^2y}{dx^2} = \frac{w_0}{T_0} \Big[ 1+ \sin \Big(\frac{\pi x}{2l_B} \Big) \Big]

donde w0 = 1 000 lbs/ft, T0. = 0.588345×106.
dy(0)/dx = 0 y lB=200 de la gráfica presentada.

\frac{d^2y}{dx^2} = \frac{1000}{0.588345×10^6} \Big[ 1+ \sin \Big(\frac{\pi x}{2(200)} \Big) \Big]

Para usar Runge Kutta para segunda derivada:

z= y' = f(x,y,z) z' = (y')' = 0z + \frac{1000}{0.588345×10^6} \Big[ 1+ \sin \Big(\frac{\pi x}{2(200)} \Big) \Big] g(x,y,z) = \frac{1}{0.588345×10^3} \Big[ 1+ \sin \Big(\frac{\pi x}{2(200)} \Big) \Big]

los valores iniciales para el ejercicio acorde al enunciado son: x0 = 0, y0=0, z0 = 0, con h=0.5

literal b

para itera 0

K1y = h*z = 0.5*0 = 0 K1z = (0.5)\frac{1}{0.588345×10^3} \Big[ 1+ \sin \Big(\frac{\pi (0)}{2(200)} \Big) \Big] = 0.0008498 K2y = h*(z+K1z) = (0.5) (0+0.00084984) = 0.0004249 K2z = (0.5)\frac{1}{0.588345×10^3} \Big[ 1+ \sin \Big(\frac{\pi (0+0.5)}{2(200)} \Big) \Big] =0.0008531 y = 0+\frac{0+0.0004249}{2} = 0.0002124 z = 0+\frac{0.0008498+0.0008531}{2} = 0.0008515 x = 0 + 0.5 = 0.5

Desarrollar dos iteraciones adicionales como tarea.

Para las primeras iteraciones de un total de 400+1, los valores con Python y en resultados.txt :

estimado[xi,yi,zi,K1y,K2y,K1z,K2z]
[0.0000 0.0000e+00 0.0000e+00 
0.0000e+00 0.0000e+00 
0.0000e+00 0.0000e+00]

[0.5000 2.124603761398499073e-04 8.515101601627471980e-04 
0.000000000000000000e+00 4.249207522796998146e-04 
8.498415045593996292e-04 8.531788157660947667e-04]

[1.0000 8.515101601627470896e-04 1.706357605799455881e-03 
4.257550800813735990e-04 8.523444879644209281e-04 
8.531788157660947667e-04 8.565160755073224913e-04]

[1.5000 1.918817981939305653e-03 2.564542259712321911e-03 
8.531788028997279406e-04 1.281436840653389295e-03 
8.565160755073224913e-04 8.598532323184093513e-04]

[2.0000 3.416052419875068892e-03 3.426063993239661116e-03 
1.282271129856160955e-03 1.712197746015365740e-03 
8.598532323184093513e-04 8.631902347362692754e-04]
...

literal c

resultado en archivo.txt al ejecutar el algoritmo.

literal d

cable entre apoyos A y B

Algoritmo con Python

# 2Eva_2023PAOII_T2 Cable cuelga entre apoyos A y B
import numpy as np

def rungekutta2_fg(f,g,x0,y0,z0,h,muestras):
    tamano = muestras + 1
    estimado = np.zeros(shape=(tamano,3+4),dtype=float)

    # incluye el punto [x0,y0,z0]
    estimado[0] = [x0,y0,z0,0,0,0,0]
    xi = x0
    yi = y0
    zi = z0
    for i in range(1,tamano,1):
        K1y = h * f(xi,yi,zi)
        K1z = h * g(xi,yi,zi)
        
        K2y = h * f(xi+h, yi + K1y, zi + K1z)
        K2z = h * g(xi+h, yi + K1y, zi + K1z)

        yi = yi + (K1y+K2y)/2
        zi = zi + (K1z+K2z)/2
        xi = xi + h
        
        estimado[i] = [xi,yi,zi,K1y,K2y,K1z,K2z]
    return(estimado)

# PROGRAMA PRUEBA
# Ref Rodriguez 9.1.1 p335 ejemplo.
# prueba y'-y-x+(x**2)-1 =0, y(0)=1

# INGRESO
T0 = 0.588345e6
LB = 200
f = lambda x,y,z: z
g = lambda x,y,z: (1000/T0)*(1+np.sin(np.pi*x/(2*LB)))
x0 = 0
y0 = 0
z0 = 0
h  = 0.5
muestras = 401

# PROCEDIMIENTO
puntosRK2 = rungekutta2_fg(f,g,x0,y0,z0,h,muestras)
xi = puntosRK2[:,0]
yiRK2 = puntosRK2[:,1]

# SALIDA
np.set_printoptions(precision=4)
print('estimado[xi,yi,zi,K1y,K2y,K1z,K2z]')
print(puntosRK2)
np.savetxt("tablaRk2.txt",puntosRK2)


# Gráfica
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(xi[0],yiRK2[0],
         'o',color='r', label ='[x0,y0]')
plt.plot(xi[1:],yiRK2[1:],
         color='m',
         label ='y Runge-Kutta 2 Orden')

plt.title('EDO: Solución con Runge-Kutta 2do Orden')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

 

2Eva_2023PAOII_T2 Cable cuelga entre apoyos A y B

2ra Evaluación 2023-2024 PAO II. 30/Enero/2024

Tema 2 (40 puntos) Un cable cuelga de dos apoyos en A y B. cable colgante entre apoyos

El cable sostiene una carga distribuida cuya magnitud varía con x según la ecuación

w = w_0 \Big[ 1+ \sin \Big(\frac{\pi x}{2l_B} \Big) \Big]

donde w0 = 1 000 lbs/ft y T0. = 0.588345×106.
La pendiente del cable (dy/dx) = 0 en x = 0, que es el punto más bajo del cable.

También es el punto donde la tensión del cable alcanza un mínimo de T0. La ecuación diferencial que gobierna el cable es

\frac{d^2y}{dx^2} = \frac{w_0}{T_0} \Big[ 1+ \sin \Big(\frac{\pi x}{2l_B} \Big) \Big]

a. Realice el planteamiento del ejercicio usando Runge-Kutta de 2do Orden

b. Desarrolle tres iteraciones para y(x) con tamaño de paso h=0.5

c. Usando el algoritmo, aproxime la solución para x en el intervalo entre [0,200], adjunte sus resultados.txt en la evaluación.

d. Realice sus observaciones sobre los resultados obtenidos sobre la altura y(200) alcanzada en el extremo derecho del cable y lo indicado en la gráfica del enunciado.

Rúbrica: literal a (5 puntos), literal b (15 puntos), literal c resultados.txt (10 puntos), grafica.png (5 puntos), literal d (5 puntos),

Referencia: Cable entre dos apoyos con carga distribuida. Chapra & Canale. 5ta Ed. Ejercicio 28.21. P849

s2Eva_2023PAOII_T1 Volumen por solido de revolución

Ejercicio: 2Eva_2023PAOII_T1 Volumen por solido de revolución

El volumen se calcula a partir de la expresión:

V = \int_{a}^{b} \pi (f(x))^2 dx

literal a y c

Para el volumen con f(x) con al menos 3 tramos y un método de Simpson, directamente se puede usar 3/8. Por lo que se Se reemplaza en la fórmula de volumen del sólido de revolución f(x) con:

f(x) = \sqrt{\sin (x/2)}

obteniendo:

V_{fx} = \int_{a}^{b} \pi \Big(\sqrt{\sin (x/2)} \Big)^2 dx = \int_{a}^{b} \pi \sin (x/2) dx

La expresión dentro del integral se denomina como fv:

f_v (x)= \pi \sin (x/2)

en el intervalo [0.1, 1.8],  con al menos 3 tramos, se requieren 4 muestras con tamaño de paso hf: y truncando a 4 decimales los resultados calculados con Python.

h_f =\frac{b-a}{tramos} = \frac{1.8-0.1}{3} = 0.5666

los puntos de muestra quedan np.linspace(0.1,1.8,3+1):

xis= [0.1, 0.6666, 1.2333, 1.8 ]

El integral se calcula con los puntos de muestra,

V_{fx} = \frac{3}{8} (0.5666) \Big( f_v(0.1) +3 f_v(0.6666) + + 3 f_v(1.2333)+ f_v(1.8)\Big)

recordando que se usa en radianes,

V_{fx} = \frac{3}{8} (0.5666) \Bigg( \pi \sin \Big(\frac{0.1}{2}\Big) +3 \pi \sin \Big(\frac{0.6666}{2}\Big) + + 3 \pi \sin\Big(\frac{1.2333}{2}\Big)+ \pi \sin \Big(\frac{1.8}{2}\Big)\Bigg) = \frac{3}{8} (0.5666) \Big( 0.1570+3 (1.0279) + + 3 (1.8168)+ 2.4608\Big)

literal d. el volumen generado por f(x) tiene como resultado:

V_{fx} = 2.3698

la cota de error para fx es el orden de O(h5) = O(0.56665) = O(0.05843), queda como tarea completar la cota de error total.

literal b y c

Para el volumen con g(x) con al menos 2 tramos y Cuadratura de Gauss de dos puntos, se reemplaza en la fórmula de volumen de sólido de revolución:

g(x) = e^{x/3} - 1 V_{gx} = \int_{a}^{b} \pi (e^{x/3} - 1)^2 dx

La expresión dentro del integral se denomina como gv:

g_v = \pi (e^{x/3} - 1)^2

en el intervalo [0.1, 1.8],  con al menos 2 tramos, se requieren 3 muestras con tamaño de paso hg:

h_g =\frac{b-a}{tramos} = \frac{1.8-0.1}{2} = 0.85

xic = [0.1, 0.95, 1.8 ]

tramo 1: [0.1, 0.95] , a = 0.1 , b= 0.95, truncando a 4 decimales

x_a = \frac{0.95+0.1}{2} - \frac{0.95-0.1}{2}\frac{1}{\sqrt{3}} = 0.2796 x_b = \frac{0.95+0.1}{2} + \frac{0.95-0.1}{2}\frac{1}{\sqrt{3}} = 0.7703 g_v(0.2796) = \pi (e^{0.2796/3} - 1)^2 = 0.02998 g_v(0.7703) = \pi (e^{0.7703/3} - 1)^2 = 0.2692 V_{c1} = \frac{0.95-0.1}{2}(g_v(0.2796) + g_v(0.7703)) V_{c1} = \frac{0.95-0.1}{2}(0.02998 + 0.2692) V_{c1} = 0.1271

tramo 2: [0.95, 1.8] , a = 0.95 , b= 1.8

x_a = \frac{1.8+0.95}{2} - \frac{1.8-0.95}{2}\frac{1}{\sqrt{3}} = 1.1296 x_b = \frac{1.8+0.95}{2} - \frac{1.8-0.95}{2}\frac{1}{\sqrt{3}} = 1.6203 g_v(1.1296) = \pi (e^{1.1296/3} - 1)^2 = 0.6567 g_v(1.6203) = \pi (e^{1.6203/3} - 1)^2 = 1.6115 V_{c2} = \frac{1.8-0.95}{2}(g_v(1.1296) + g_v(1.6203)) V_{c2} = \frac{1.8-0.95}{2}(0.6567 + 1.6115) V_{c2} = 0.9640

literal d. volumen generado por g(x)

V_{gx} = V_{c1} + V_{c2} = 0.1271 + 0.9640 = 1.0912

completar la cota de error para cuadratura de Gauss de dos puntos.

literal e. El volumen de revolución se genera como la resta del volumen de f(x) y volumen g(x)

V = V_{fx} - V_{gx} = 2.3698 - 1.0912 = 1.2785

Algoritmo con Python

Los resultados usando el algoritmo con las operaciones usadas en el planteamiento son:

para f(x):
xis= [0.1        0.66666667 1.23333333 1.8       ]
fiv= [0.15701419 1.02791246 1.81684275 2.46089406]
Volumenfx:  2.369836948864926

para g(x):
Por tramos: [0.1  0.95 1.8 ]
xab= [0.2796261355944091, 0.770373864405591,
      1.129626135594409, 1.620373864405591]
gab= [0.02998177327492598, 0.26928904479784566,
      0.6567986343358181, 1.6115494735531555]
Vc1= 0.12719009768092793  ; Vc2= 0.964047945852814
Volumengx:  1.0912380435337419

Volumen solido revolucion: 1.2785989053311841

Considerando realizar los cálculos para cada sección:

# 2Eva_2023PAOII_T1 Volumen por solido de revolución
import numpy as np

# INGRESO
fx = lambda x: np.sqrt(np.sin(x/2))
gx = lambda x: np.exp(x/3)-1
a = 0.1
b = 1.8
tramosSimpson = 3
tramosCGauss = 2

# PROCEDIMIENTO
# Volumen para f(x) con Simpson
fv = lambda x: np.pi*np.sin(x/2)
hs = (b-a)/tramosSimpson
xis = np.linspace(a,b,tramosSimpson +1)
fiv = fv(xis)
Vs = (3/8)*hs*(fiv[0]+3*fiv[1]+3*fiv[2]+ fiv[3])

# Volumen para g(x) con Cuadratura de Gauss
gv = lambda x: np.pi*(np.exp(x/3)-1)**2
hc = (b-a)/tramosSimpson
xic = np.linspace(a,b,tramosCGauss +1)
# tramo 1
ac = xic[0]
bc = xic[1]
xa = (bc+ac)/2 + (bc-ac)/2*(-1/np.sqrt(3)) 
xb = (bc+ac)/2 + (bc-ac)/2*(1/np.sqrt(3))
Vc1 = (bc-ac)/2*(gv(xa)+gv(xb))
xab = [xa,xb]
gab = [gv(xa),gv(xb)]
# tramo 2
ac = xic[1]
bc = xic[2]
xa = (bc+ac)/2 + (bc-ac)/2*(-1/np.sqrt(3)) 
xb = (bc+ac)/2 + (bc-ac)/2*(1/np.sqrt(3))
Vc2 = (bc-ac)/2*(gv(xa)+gv(xb))
Vc = Vc1+Vc2
xab.append(xa)
xab.append(xb)
gab.append(gv(xa))
gab.append(gv(xb))

# Volumen solido revolucion
Volumen = Vs - Vc

# SALIDA
print("para f(x):")
print("xis=", xis)
print("fiv=", fiv)
print("Volumenfx: ",Vs)
print()
print("para g(x):")
print("Por tramos:",xic)
print("xab=", xab)
print("gab=", gab)
print("Vc1=",Vc1," ; Vc2=",Vc2) 
print("Volumengx: ",Vc)
print()
print("Volumen solido revolucion:",Volumen)

para la gráfica presentada en el enunciado (no requerida) , se complementa con las instrucciones:

# para grafica -------------------
import matplotlib.pyplot as plt
muestras = 21 # grafica
xi = np.linspace(a,b,muestras)
fi = fx(xi)
gi = gx(xi)
xig = np.linspace(a,b,tramosCGauss+1)
fis = fx(xis)
gig = gx(xig)

# grafica
plt.plot(xi,fi, label="f(x)")
plt.plot(xi,gi, label="g(x)")
plt.plot([0.0,2.0],[0,0], marker=".", color="blue")
plt.fill_between(xi,fi,gi,color="lightgreen")
plt.axhline(0)
plt.axvline(a, linestyle="dashed")
plt.axvline(b, linestyle="dashed")
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x), g(x)')
plt.legend()
plt.plot(xis,fis,'.b')
plt.plot(xig,gig,'.r')
plt.grid()
plt.show()

Gráfica de sólido de revolución en 3D

sólido de revolución 3D

Instrucciones en Python

# 2Eva_2023PAOII_T1 Volumen por solido de revolución
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

# INGRESO
f = lambda x: np.sqrt(np.sin(x/2))
g = lambda x: np.exp(x/3)-1

# eje x
xa = 0.1
xb = 1.8
xmuestras = 31
# angulo w de rotación
w_a = 0
w_b = 2*np.pi
w_muestras = 31

# PROCEDIMIENTO
# muestreo en x y angulo w
xi = np.linspace(xa, xb, xmuestras)
wi = np.linspace(w_a, w_b, w_muestras)
X, W = np.meshgrid(xi, wi)

# evalua f(x) en 3D
Yf = f(xi)*np.cos(W)
Zf = f(xi)*np.sin(W)

# evalua g(x) en 3D
Yg = g(xi)*np.cos(W)
Zg = g(xi)*np.sin(W)

# SALIDA

# grafica 3D
figura = plt.figure()
grafica = figura.add_subplot(111, projection='3d')

grafica.plot_surface(X, Yf, Zf,
                     color='blue', label='f(x)',
                     alpha=0.3, rstride=6, cstride=12)
grafica.plot_surface(X, Yg, Zg,
                     color='orange', label='g(x)',
                     alpha=0.3, rstride=6, cstride=12)

grafica.set_title('Solidos de revolución')
grafica.set_xlabel('x')
grafica.set_ylabel('y')
grafica.set_zlabel('z')
# grafica.legend()
eleva = 45
rota = 45
deltaw = 5
grafica.view_init(eleva, rota)

# rotacion de ejes
for angulo in range(rota, 360+rota, deltaw ):
    grafica.view_init(eleva, angulo)
    plt.draw()
    plt.pause(.001)
plt.show()