matlab plot 設定最上層 跟最下層

在MATLAB中，`plot` 函数默认会在当前图形窗口（figure）的坐标轴上绘制数据。如果你想要控制图中的最高点（顶部）和最低点（底部），你可以通过调整`ylim`属性来设置y轴的范围。`ylim`接受两个参数，分别是你想要设置的y轴最小值（最低点）和最大值（最高点）。例如：

x = linspace(0, 10, 100); % 生成一个均匀分布的数据
y = sin(x);                 % 计算正弦值

% 设置y轴范围，确保显示完整的一个周期
[y_min, y_max] = minmax(y);
ylim([y_min - 0.1, y_max + 0.1]);   % 添加一些余量以防数据超出边界

plot(x, y)                % 绘制曲线

在这个例子中，`minmax(y)`会找到`y`数据集中的最小值和最大值，然后我们用`ylim`函数将其稍微扩展一点，以便清楚地看到整个波形。

如果你有多个图层的需求，可以使用`hold on`命令在同一窗口保持当前绘图状态，直到调用`hold off`为止。这可以帮助你在同一张图上叠加不同类型的图线或元素。

相关问题

已知两齿轮Z1=20，Z2=64，模数m=1.5，压力角a=20°，啮合点在啮合线段距离中心轮Z1距离为r_c范围为14.11-15.96mm，利用matlab求解公式$g_{y c}=\mathrm{m} \frac{1}{2} d_1 \sin \alpha \pm \sqrt{\left(\frac{1}{2} d_1 \sin \alpha\right)^2-\left(\frac{1}{2} d_1\right)^2+r_c^2}$，上层符号用于主动轮齿顶或从动轮齿根，下层符号用于主动轮齿根或从动轮齿顶，节点上半径为15mm，利用matlab求解接触点c与节点在啮合线上的距离，并生成曲线

以下是利用MATLAB求解接触点c与节点在啮合线上的距离，并生成曲线的代码：

Z1 = 20; % 主动轮齿数
Z2 = 64; % 从动轮齿数
m = 1.5; % 模数
a = 20; % 压力角
rc = linspace(14.11, 15.96, 100); % 点c到中心距离的范围
d1 = m * Z1; % 主动轮直径
d2 = m * Z2; % 从动轮直径
alpha = deg2rad(a); % 压力角，弧度制
gyc1 = m / 2 * d1 * sin(alpha) + sqrt((m / 2 * d1 * sin(alpha))^2 - (m / 2 * d1)^2 + rc.^2); % 主动轮齿顶与从动轮齿根的gyc
gyc2 = m / 2 * d1 * sin(alpha) - sqrt((m / 2 * d1 * sin(alpha))^2 - (m / 2 * d1)^2 + rc.^2); % 主动轮齿根与从动轮齿顶的gyc
gc = (d1 + d2) / 2 * cos(alpha); % 节点在啮合线上的距离

% 生成曲线
plot(rc, gyc1, 'b');
hold on;
plot(rc, gyc2, 'r');
plot([rc(1), rc(end)], [gc, gc], 'k--');
xlabel('rc');
ylabel('gyc');
legend('主动轮齿顶-从动轮齿根', '主动轮齿根-从动轮齿顶', '节点在啮合线上的距离');

运行该代码可以得到一条曲线，其中蓝色的曲线表示主动轮齿顶与从动轮齿根的接触点，红色的曲线表示主动轮齿根与从动轮齿顶的接触点，黑色的虚线表示节点在啮合线上的距离。

matlab求解双层规划

Matlab在数学计算和科学工程领域具有广泛应用，可用于求解复杂问题，包括双层规划。双层规划是一种特殊的数学优化问题，其中有两个优化问题相互关联。下面我将简要介绍如何利用Matlab求解双层规划问题。

首先，我们需要定义问题的目标函数和约束条件。根据双层规划问题的特点，我们可以将其转化为一个混合整数规划或非线性规划问题。在Matlab中，可以使用相应的优化工具箱函数，例如"intlinprog"或"fmincon"，来处理这些问题。

接下来，我们需要建立双层规划模型，这可以通过编写Matlab脚本或函数来实现。在这个模型中，我们可以定义上层和下层的目标函数、约束条件和变量。需要注意的是，上层优化问题的目标函数通常包含下层问题的解，这需要通过对下层问题进行约束或代入来实现。

然后，我们可以使用Matlab提供的优化函数来求解双层规划模型。例如，可以使用"linprog"函数来求解线性规划问题，或者使用"fmincon"函数来求解非线性规划问题。通过指定目标函数和约束条件，以及选择适当的求解算法，我们可以获得双层规划问题的最优解。

最后，我们可以通过Matlab的结果分析和可视化工具来解释和展示双层规划问题的求解结果。可以使用plot函数来绘制变量的变化曲线，或者使用table函数来展示最优解的数值结果。这些工具可以帮助我们更好地理解和应用双层规划模型。

综上所述，Matlab是一种强大的工具，可用于求解双层规划问题。通过定义问题、建立模型、选择合适的优化函数和对结果进行分析，我们可以使用Matlab有效地解决双层规划问题。