The effective order of Runge-Kutta methods

Author(s):  
J. C. Butcher
Keyword(s):  
2019 ◽  
Vol 46 (1) ◽  
pp. 79-98
Author(s):  
Junaid Ahmad ◽  
Yousaf Habib ◽  
Saba Shafiq ◽  
Shafiq Ur Rehman
Keyword(s):  

Symmetry ◽  
2019 ◽  
Vol 11 (2) ◽  
pp. 142 ◽  
Author(s):  
Junaid Ahmad ◽  
Yousaf Habib ◽  
Shafiq Rehman ◽  
Azqa Arif ◽  
Saba Shafiq ◽  
...  

A family of explicit symplectic partitioned Runge-Kutta methods are derived with effective order 3 for the numerical integration of separable Hamiltonian systems. The proposed explicit methods are more efficient than existing symplectic implicit Runge-Kutta methods. A selection of numerical experiments on separable Hamiltonian system confirming the efficiency of the approach is also provided with good energy conservation.


2013 ◽  
Vol 51 (4) ◽  
pp. 2149-2165 ◽  
Author(s):  
Yiannis Hadjimichael ◽  
Colin B. Macdonald ◽  
David I. Ketcheson ◽  
James H. Verner

1997 ◽  
Author(s):  
Jack Yoh ◽  
Xiaolin Zhong ◽  
Jack Yoh ◽  
Xiaolin Zhong
Keyword(s):  

2015 ◽  
Vol 11 (1) ◽  
Author(s):  
W. Vásquez ◽  
J. Játiva
Keyword(s):  

En este trabajo se presenta la modelación de los componentes aerodinámicos, mecánicos, eléctricos y de control del aerogenerador con generador de inducción doblemente alimentado (DFIG). La modelación es empleada para crear un programa en el software Matlab. Se utiliza el método de Runge Kutta de cuarto orden para solucionar las ecuaciones diferenciales existentes en la modelación. La estrategia de control del convertidor PWM bidireccional se base en la técnica de control vectorial que emplea marcos de referencia giratorios, la cual permite el control de las potencias activa y reactiva producidas por el DFIG. Se describe el proceso de inicialización del sistema aerogenerador con DFIG, para obtener las condiciones de estado estable antes de iniciar la simulación. Se analiza el comportamiento del aerogenerador con DFIG ante cambios de la velocidad del viento y fallas de corto circuito. Los resultados finales muestran que la potencia activa del DFIG varía de acuerdo al comportamiento de la velocidad del viento, mientras que la potencia reactiva permanece casi invariante. Los resultados obtenidos son comparados con los resultados del modelo del aerogenerador con DFIG existente en Simulink de Matlab.


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