用matlab采用Wilson-θ法计算单自由度体系

时间: 2023-07-24 16:22:12 浏览: 614
首先,Wilson-θ法是一种常用的数值积分方法,用于求解动力学方程。下面是使用matlab实现Wilson-θ法计算单自由度体系的步骤: 1.定义系统参数和初始条件 假设单自由度体系的动力学方程为:m*x''(t) + c*x'(t) + k*x(t) = f(t),其中m、c、k分别为质量、阻尼系数和刚度系数,f(t)为外力。定义系统参数并设置初始条件。 m = 1; %质量 c = 0.5; %阻尼系数 k = 2; %刚度系数 f = 1; %外力 tspan = [0 10]; %积分时间范围 x0 = [0 0]; %初始位移和速度 2.定义Wilson-θ法参数 Wilson-θ法需要选择一个θ值,通常取0.5或1。这里选择θ=0.5,并定义时间步长dt。 theta = 0.5; %Wilson-θ法参数 dt = 0.01; %时间步长 3.使用ode45函数求解 使用ode45函数求解动力学方程,其中传入的是一个匿名函数,该函数返回系统的速度和加速度,即x'(t)和x''(t)。 [t,x] = ode45(@(t,x) [x(2); (f-c*x(2)-k*x(1))/m], tspan, x0); 4.使用Wilson-θ法迭代更新 根据Wilson-θ法,通过迭代更新位移和速度。具体来说,对于第i个时间步长,计算出预测位移和速度x_p和v_p,然后利用预测位移和速度计算出预测加速度a_p,再通过预测加速度计算出修正位移和速度x_c和v_c,最后将修正位移和速度作为下一个时间步长的初始条件,继续迭代。 for i = 1:length(t)-1 %预测 x_p = x(i,1) + dt*x(i,2); v_p = x(i,2) + dt*(f-c*x(i,2)-k*x(i,1))/m; a_p = (f-c*v_p-k*x_p)/m; %修正 x_c = x(i,1) + dt*theta*x(i,2) + dt^2*(1/2-theta)*a_p; v_c = x(i,2) + dt*theta*a_p; %更新 x(i+1,:) = [x_c v_c]; end 5.绘制位移曲线 使用plot函数绘制出位移随时间变化的曲线。 plot(t,x(:,1)); %绘制位移曲线 xlabel('Time'); ylabel('Displacement'); 以上就是使用matlab采用Wilson-θ法计算单自由度体系的步骤。
阅读全文

相关推荐

大家在看

recommend-type

chessClock:一个简单的Arduino Chess Clock,带有3个按钮和LCD 240X320屏幕

弗洛伊斯国际象棋时钟 一个带有3个按钮和240X320 LCD屏幕的简单Arduino国际象棋时钟 这是隔离期间开发的一个简单的棋钟项目。主要灵感来自@naldin的 。我更改了他的代码,所以我只能使用三个按钮(暂停,黑白)来选择国际象棋比赛中最常用的时间设置,并在LCD屏幕上显示小时数。该项目目前处于停滞状态,因为我使用的Arduino Nano已损坏,我找不到新的。尽管项目运行正常,但您只需要正确地将LCD屏幕连接到相应的SPI引脚,并将按钮连接到所需的任何数字引脚即可。另外,我仍然需要在时钟上打印3D框或找到一个3D框使其播放。很快,我将更新此页面。
recommend-type

学堂云《信息检索与科技写作》单元测试考核答案

学堂云《信息检索与科技写作》单元测试考核答案 【对应博文见链接:】https://blog.csdn.net/m0_61712829/article/details/135173767?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22135173767%22%2C%22source%22%3A%22m0_61712829%22%7D
recommend-type

【蒙特卡洛模拟】这个项目旨在通过强化学习和蒙特卡洛模拟的结合,解决银行购买股票的最优策略和预期利润折现率的问题KL.zip

【蒙特卡洛模拟】这个项目旨在通过强化学习和蒙特卡洛模拟的结合,解决银行购买股票的最优策略和预期利润折现率的问题【KL】.zip
recommend-type

码垛机器人说明书

对于随机货盘来说,码垛机器人是唯一的选择。尽管如此,机器人装载也面临比较多的问题,如果要以较高的速度进行生产,将更加困难重重。一个处理随机装载的机器人码垛机需要特殊的软件,通过软件,机器人码垛机与生产线的其他部分相连接,这是个巨大的进步。
recommend-type

《智能调度集中系统暂行技术条件》.pdf

智能调度

最新推荐

recommend-type

机械动力学实验报告 单自由度系统的受迫振动.docx

单自由度系统的受迫振动是机械动力学领域中的一个重要研究对象,尤其在研究生实验报告中,这类问题常常被用来深入理解和分析振动系统的动态行为。在本实验报告中,重点探讨了在简谐激振力作用下,单自由度系统的振动...
recommend-type

使用matlab高斯消去法、列主元高斯消去法计算n阶线性方程组

4. 完成消去后,使用回代法计算x的值,从最后一行开始逐次向前解出未知数。 **列主元高斯消去法**是在高斯消去法的基础上,每次选择当前列的绝对值最大的元素作为主元,这样可以增加算法的稳定性。在MATLAB代码中,...
recommend-type

Matlab的AIC和BIC的计算方法-关于AIC.doc

在Matlab中,计算AIC和BIC可以使用aicbic函数,该函数位于garch toolbox工具箱中。 AIC的计算方法 AIC是由日本统计学家Akaike Hirotsugu于1974年提出的模型选择准则。AIC的计算公式为: AIC = -2\*LLF + 2\*...
recommend-type

《MATLAB的S-Function编写指导》——完整版.pdf

M-文件S-Function是用MATLAB脚本编写的,易于理解和调试,但可能因为MATLAB的解释器而效率较低。相比之下,MEX文件S-Function是编译后的C、C++或Fortran代码,运行速度更快,但需要编译环境和对底层语言的理解。 ...
recommend-type

Matlab--Simulink仿真设计--《通信电子线路》课程设计报告

在仿真过程中,学生可以实时监测电路中各节点的电压和电流波形,对电路的动态性能进行分析,这不仅有助于深化对电容三点式振荡电路工作原理的理解,而且能有效提高学生使用Matlab和Simulink软件解决实际工程问题的...
recommend-type

免安装JDK 1.8.0_241:即刻配置环境运行

资源摘要信息:"JDK 1.8.0_241 是Java开发工具包(Java Development Kit)的版本号,代表了Java软件开发环境的一个特定发布。它由甲骨文公司(Oracle Corporation)维护,是Java SE(Java Platform, Standard Edition)的一部分,主要用于开发和部署桌面、服务器以及嵌入式环境中的Java应用程序。本版本是JDK 1.8的更新版本,其中的241代表在该版本系列中的具体更新编号。此版本附带了Java源码,方便开发者查看和学习Java内部实现机制。由于是免安装版本,因此不需要复杂的安装过程,解压缩即可使用。用户配置好环境变量之后,即可以开始运行和开发Java程序。" 知识点详细说明: 1. JDK(Java Development Kit):JDK是进行Java编程和开发时所必需的一组工具集合。它包含了Java运行时环境(JRE)、编译器(javac)、调试器以及其他工具,如Java文档生成器(javadoc)和打包工具(jar)。JDK允许开发者创建Java应用程序、小程序以及可以部署在任何平台上的Java组件。 2. Java SE(Java Platform, Standard Edition):Java SE是Java平台的标准版本,它定义了Java编程语言的核心功能和库。Java SE是构建Java EE(企业版)和Java ME(微型版)的基础。Java SE提供了多种Java类库和API,包括集合框架、Java虚拟机(JVM)、网络编程、多线程、IO、数据库连接(JDBC)等。 3. 免安装版:通常情况下,JDK需要进行安装才能使用。但免安装版JDK仅需要解压缩到磁盘上的某个目录,不需要进行安装程序中的任何步骤。用户只需要配置好环境变量(主要是PATH、JAVA_HOME等),就可以直接使用命令行工具来运行Java程序或编译代码。 4. 源码:在软件开发领域,源码指的是程序的原始代码,它是由程序员编写的可读文本,通常是高级编程语言如Java、C++等的代码。本压缩包附带的源码允许开发者阅读和研究Java类库是如何实现的,有助于深入理解Java语言的内部工作原理。源码对于学习、调试和扩展Java平台是非常有价值的资源。 5. 环境变量配置:环境变量是操作系统中用于控制程序执行环境的参数。在JDK中,常见的环境变量包括JAVA_HOME和PATH。JAVA_HOME是JDK安装目录的路径,配置此变量可以让操作系统识别到JDK的位置。PATH变量则用于指定系统命令查找的路径,将JDK的bin目录添加到PATH后,就可以在命令行中的任何目录下执行JDK中的命令,如javac和java。 在实际开发中,了解并正确配置JDK对于Java开发者来说是一个基础且重要的环节。掌握如何安装和配置JDK,以及如何理解JDK中的源码和各种工具,对于进行Java编程和解决问题至关重要。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【提升效率与稳定性】:深入掌握单相整流器的控制策略

# 摘要 单相整流器作为电力电子技术的基础设备,广泛应用于电力系统和工业自动化领域。本文首先概述了单相整流器的基本概念,详细分析了其工作原理,包括电力电子器件的角色、数学模型以及控制策略。随后,针对控制技术进行了深入探讨,包括传统控制技术如PID控制和高级控制策略如模糊逻辑控制及自适应控制的应用。进一步地,本文提出了一系列提升单相整流器性能的方法,如效率提升策略、系统稳定性措施,以及性能评估与优化方案。最后,文章探讨了单相整流器在不同领域的应用案例,并对新兴技术与市场趋势进行了展望。 # 关键字 单相整流器;电力电子器件;数学模型;控制策略;性能提升;应用案例 参考资源链接:[单相PWM整
recommend-type

你看这是ashx映射的cs文件初始代码,你看这里边根本就没有写对action参数进行任何操作但你.ashx?action=submit这样去做他就能返回出数据这是为什么

在ASP.NET中,.ashx文件(也称为HTTP处理程序)用于处理HTTP请求并返回响应。即使在初始代码中没有对action参数进行任何操作,系统仍然可以通过默认的ProcessRequest方法处理请求并返回数据。 当你在URL中传递参数(如?action=submit)时,这些参数会被包含在请求的查询字符串中。虽然你的代码没有显式地处理这些参数,但默认的ProcessRequest方法会接收这些参数并执行一些默认操作。 以下是一个简单的.ashx文件示例: ```csharp <%@ WebHandler Language="C#" Class="MyHandler" %> us
recommend-type

机器学习预测葡萄酒评分:二值化品尝笔记的应用

资源摘要信息:"wine_reviewer:使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数" 在当今这个信息爆炸的时代,机器学习技术已经被广泛地应用于各个领域,其中包括食品和饮料行业的质量评估。在本案例中,将探讨一个名为wine_reviewer的项目,该项目的目标是利用机器学习模型,基于二值化的品尝笔记数据来预测葡萄酒评论的分数。这个项目不仅对于葡萄酒爱好者具有极大的吸引力,同时也为数据分析和机器学习的研究人员提供了实践案例。 首先,要理解的关键词是“机器学习”。机器学习是人工智能的一个分支,它让计算机系统能够通过经验自动地改进性能,而无需人类进行明确的编程。在葡萄酒评分预测的场景中,机器学习算法将从大量的葡萄酒品尝笔记数据中学习,发现笔记与葡萄酒最终评分之间的相关性,并利用这种相关性对新的品尝笔记进行评分预测。 接下来是“二值化”处理。在机器学习中,数据预处理是一个重要的步骤,它直接影响模型的性能。二值化是指将数值型数据转换为二进制形式(0和1)的过程,这通常用于简化模型的计算复杂度,或者是数据分类问题中的一种技术。在葡萄酒品尝笔记的上下文中,二值化可能涉及将每种口感、香气和外观等属性的存在与否标记为1(存在)或0(不存在)。这种方法有利于将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式。 葡萄酒评论分数是葡萄酒评估的量化指标,通常由品酒师根据酒的品质、口感、香气、外观等进行评分。在这个项目中,葡萄酒的品尝笔记将被用作特征,而品酒师给出的分数则是目标变量,模型的任务是找出两者之间的关系,并对新的品尝笔记进行分数预测。 在机器学习中,通常会使用多种算法来构建预测模型,如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等。在wine_reviewer项目中,可能会尝试多种算法,并通过交叉验证等技术来评估模型的性能,最终选择最适合这个任务的模型。 对于这个项目来说,数据集的质量和特征工程将直接影响模型的准确性和可靠性。在准备数据时,可能需要进行数据清洗、缺失值处理、文本规范化、特征选择等步骤。数据集中的标签(目标变量)即为葡萄酒的评分,而特征则来自于品酒师的品尝笔记。 项目还提到了“kaggle”和“R”,这两个都是数据分析和机器学习领域中常见的元素。Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台,提供各种机器学习挑战和数据集,吸引了来自全球的数据科学家和机器学习专家。通过参与Kaggle竞赛,可以提升个人技能,并有机会接触到最新的机器学习技术和数据处理方法。R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境,它在统计分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用。使用R语言可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和模型建立。 至于“压缩包子文件的文件名称列表”,这里可能存在误解或打字错误。通常,这类名称应该表示存储项目相关文件的压缩包,例如“wine_reviewer-master.zip”。这个压缩包可能包含了项目的源代码、数据集、文档和其它相关资源。在开始项目前,研究人员需要解压这个文件包,并且仔细阅读项目文档,以便了解项目的具体要求和数据格式。 总之,wine_reviewer项目是一个结合了机器学习、数据处理和葡萄酒品鉴的有趣尝试,它不仅展示了机器学习在实际生活中的应用潜力,也为研究者提供了丰富的学习资源和实践机会。通过这种跨领域的合作,可以为葡萄酒行业带来更客观、一致的评价标准,并帮助消费者做出更加明智的选择。