Bài viết này so sánh hai kiểu hàm dạng là hàm dạng lý thuyết và hàm dạng thực nghiệm nhằm chọn kiểu phù hợp hơn khi nội suy nhiệt độ. Cách làm ở đây là so sánh các kết quả nhận được của mỗi phương pháp áp dụng trên cùng một mô hình vật lý với kết quả đo được thực tế bằng cảm biến nhiệt, ở cùng vị trí. | Phạm Thành Long và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 189(13): 73 - 77 SO SÁNH VÀ LỰA CHỌN HÀM DẠNG PHÙ HỢP TRONG NỘI SUY TRƯỜNG NHIỆT ĐỘ Phạm Thành Long*1, Lê Thị Thu Thủy1, Nguyễn Hữu Thắng1, Lê Đức Độ2 1 Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên, 2 Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội TÓM TẮT Các đại lượng vật lý tồn tại dưới dạng các trường liên tục như nhiệt độ, độ ẩm, âm thanh, ánh sáng rất phổ biến trong kỹ thuật. Khi khảo sát các trường này, do tính liên tục của nó nên có thể giảm chi phí tính toán bằng cách nội suy. Ngoài các điểm chốt có dữ liệu mẫu, các điểm nội suy có độ chính xác phụ thuộc vào dạng hàm nội suy và mật độ các điểm chốt lớn hay nhỏ. Bài báo này so sánh hai kiểu hàm dạng là hàm dạng lý thuyết và hàm dạng thực nghiệm nhằm chọn kiểu phù hợp hơn khi nội suy nhiệt độ. Cách làm ở đây là so sánh các kết quả nhận được của mỗi phương pháp áp dụng trên cùng một mô hình vật lý với kết quả đo được thực tế bằng cảm biến nhiệt, ở cùng vị trí. Kết quả so sánh cho thấy hàm dạng thực nghiệm có độ chính xác cao hơn trong cùng điều kiện, đây là cơ sở để cải thiện chất lượng khi tiến hành nội suy một đại lượng mà chưa quan tâm đến dạng hàm. Từ khóa: Hàm dạng, điểm chốt, nội suy, nhiệt độ, trường liên tục. MỞ ĐẦU* Nội suy là phương pháp ước tính giá trị của các điểm dữ liệu chưa biết trong phạm vi của một tập hợp rời rạc chứa một số điểm dữ liệu đã biết với độ chính xác đánh giá được. Độ chính xác của phép nội suy phụ thuộc chặt chẽ vào tính liên tục của đại lượng được nội suy, mật độ điểm chốt và đặc biệt là dạng hàm sử dụng trong quá trình tính toán [1,2,3]. Sai số do dạng hàm gây ra khi nội suy là sai số phương pháp, việc xác định đúng dạng hàm xấp xỉ có ý nghĩa quan trọng khi mật độ điểm chốt không đủ lớn, điều này đặc biệt quan trọng khi chi phí lấy mẫu cao. Theo [4], hàm dạng lý thuyết này được áp dụng hiệu quả trên mô hình nội suy sai số máy công cụ, tuy nhiên chưa có kiểm chứng nào trong lĩnh vực nội suy trường nhiệt độ. Theo [5], hàm hồi .
