有限差分法在matlab中绘制0-100km内地震传播动图,一维波动传播模拟

时间: 2023-06-19 18:06:24 浏览: 184
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有限差分法的Matlab程序

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以下是一维波动传播模拟的 MATLAB 代码,使用有限差分法(Finite Difference Method)来模拟地震波在地下的传播过程。 ```matlab % 定义参数 nx = 201; % 空间网格数 nt = 1001; % 时间网格数 dt = 0.001; % 时间步长 dx = 500; % 空间步长 vp0 = 2000; % 初始速度 vp = ones(nx,1)*vp0; % 每个网格点上的速度vp vs0 = 1000; % 初始剪切速度 vs = ones(nx,1)*vs0; % 每个网格点上的速度vs rho0 = 2000; % 初始密度 rho = ones(nx,1)*rho0; % 每个网格点上的密度rho f0 = 25; % 激发频率 t0 = 4/f0; % 激发时间 isrc = round(nx/2); % 激发位置 ir = isrc+1; % 接收位置 % 初始化波场 u = zeros(nx,1); uold = u; unew = u; v = u; vold = v; vnew = v; % 计算系数 for i=2:nx c1(i) = vp(i)^2 * rho(i); c2(i) = (vs(i)^2 - vp(i)^2) * rho(i); end % 绘制初始速度模型 figure; plot(vp,1:nx); title('Velocity Model'); xlabel('Velocity (m/s)'); ylabel('Depth (m)'); set(gca,'YDir','reverse'); ylim([0 nx*dx]); xlim([0 3500]); % 开始模拟 for it=1:nt % 计算u, v的时间导数 for i=2:nx-1 uxx = u(i+1)-2*u(i)+u(i-1); vxx = v(i+1)-2*v(i)+v(i-1); unew(i) = 2*u(i)-uold(i) + c1(i)*dt^2/dx^2*uxx + c2(i)*dt^2/dx^2*vxx; vnew(i) = 2*v(i)-vold(i) + c1(i)*dt^2/dx^2*vxx + c2(i)*dt^2/dx^2*uxx; end % 边界条件 unew(1) = 0; unew(nx) = 0; vnew(1) = 0; vnew(nx) = 0; % 添加震源 if it*dt<t0 unew(isrc) = unew(isrc) + sin(2*pi*f0*it*dt); end % 更新波场 uold = u; u = unew; vold = v; v = vnew; % 绘制波场动画 if mod(it,10)==0 plot(u,1:nx); title(['Seismic Wave Propagation at ',num2str(it*dt),'s']); xlabel('Displacement (m)'); ylabel('Depth (m)'); set(gca,'YDir','reverse'); ylim([0 nx*dx]); xlim([-0.02 0.02]); drawnow; end % 计算接收信号 if it*dt>t0 seism(ir,it) = u(ir); end end % 绘制接收信号 figure; plot(dt*(1:nt),seism(ir,:)); title('Seismic Record at Receiver'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); ``` 这段代码模拟了一个长度为 100km,网格数为 201 的介质,初始速度为 2000m/s,初始剪切速度为 1000m/s,初始密度为 2000kg/m3。在距离中心位置为 100km/2=50km 处添加一个频率为 25Hz 的震源,模拟了地震波在介质中的传播过程。 在绘制波场动画的部分,代码每 10 个时间步长绘制一次波场,从而生成了一个 0-100km 内地震传播的动图。接收信号也被记录在了 seism 矩阵中,可以通过绘制 seism(ir,:) 的动态图来观察地震波的传播情况。 需要注意的是,这段代码中使用的是二阶中心差分,因此在计算时间导数时需要使用上一个时间步和下一个时间步的波场。这也是为什么代码中需要定义 uold, unew, vold, vnew 这些变量的原因。
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1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码) 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位(Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化) ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化(Leach协议优化) ##### 6.4 无人机通信中继优化(组播优化)

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