%x(t)=A(0<=t<T0/2);x(t)=-A (T0/2<=t<T0) clear all;%清除所有变量 clc;%清屏 n=306;% n为叠加的谐波数目 T0=2;A=2;%TO为方波的周期；A 为方波的幅值； NofT0=2;% 所画的时域波形的周期数 %周期信号时域描述 tn_i=1; for tn=0:0.01:NofT0*T0 if(rem(tn,T0)<=T0/2) y_t(tn_i)=A;%信号前半周期的表达式 else y_t(tn_i)=-A;%信号后半周期的表达式 end t_t(tn_i)=tn; tn_i=tn_i+1; end %周期信号的频域描述 t=0:0.01:NofT0*T0;%时域波形的长度 x=0;% 合成的信号值，初始化为0 pi=3.1415926; w0=2*pi/T0;%基波的频率 for i=1:n fw(i)=(2*i-1)*w0;%第i次谐波的频率 a(i)=(4*A/(pi*(2*i-1)));%第i次谐波的幅值 fai(i)=0;%第i次谐波的相位 y(i,:)=a(i)*sin(fw(i)*t);%第i次谐波的值 x=x+y(i,:);%0-i次谐波之和 end %subplot将画图区分成2行2列的四个小画图区 subplot(2,2,1);%选择第1个画图区 plot(t_t,[y_t;x]);%画信号的时域及合成后的图形 subplot(2,2,2);%选择第2个画图区 plot(t,[x;y]);%画0-n次谐波及合成后的图 subplot(2,2,3);%选择第3个画图区 stem(fw,a);%画0-n次谐波的幅值 频率图 subplot(2,2,4);%选择第4个画图区 stem(fw,fai);%画0-n次谐波的相位 频率图

时间: 2024-04-08 10:31:54 浏览: 106
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ft61fc2x 中文使用手册

这段代码是一个MATLAB程序，用于生成一个周期方波的时域和频域描述。程序中定义了方波的周期T0和幅值A，以及叠加的谐波数目n。通过循环计算得到每个谐波的频率、幅值和相位，并将它们叠加得到合成信号。最后使用subplot函数将时域波形、合成后的波形、谐波的幅值频率图和相位频率图分别绘制在四个小画图区中。
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在8051中，模式2下C/T位为1时，计数器在P3.x的上升沿增加；为0时，会在下降沿增加。 4. **启动和停止计数**：通过设置TCON寄存器的TR0和TR1位，可以启动或停止T0和T1的计数过程。例如，TCON |= 0x01; 将启动T0，...
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fs(x,T0,n,type):此函数用于计算傅立叶级数的系数。-matlab开发

您应该在 [-T/2,T/2] 范围内输入一个信号周期%% ，不是 [0 T] 或其他范围。 %% T0 ：功能周期。 %% n ：必须计算系数的数量。 %% type : 输入 0 来计算系数的幅度和相位。 %% 输入 1 来计算系数的实部和虚部。 ％％...

function [X,w] = fourierseries(x,T0,N) % 输入：周期信号 x(t)，其周期 T0，谐波数量 N % 输出：谐波 X 和相应的谐波频率 w syms t n w0 = 2*pi/T0; % 基频 w = n*w0; % 谐波频率 a0 = (1/T0)*int(x,t,0,T0); % 直流分量 an = (2/T0)*int(x*cos(w*t),t,0,T0); % 余弦分量 bn = (2/T0)*int(x*sin(w*t),t,0,T0); % 正弦分量 X = a0 + symsum(an*cos(n*w0*t)+bn*sin(n*w0*t),n,1,N); % 傅里叶级数 X = simplify(X); % 化简表达式 end

输入参数为周期信号 x(t)、其周期 T0 和谐波数量 N，输出结果为谐波 X 和相应的谐波频率 w。 该函数中使用了 MATLAB 中的符号计算工具箱，通过 syms 命令定义了符号变量 t、n 和 w0，分别代表时间、谐波次数和基频...

% 定义物理常数和空间/时间离散化格点 Ld = 1e4; % 色散长度 T0 = 1e-3; % 色散时间 beta2 = -1; % 群速度色散参数 N = 1; % 非线性折射率 alpha = 0; % 光纤衰减常数 A0 = 1; % 入射光强 N = 2^8; % 空间离散化格点数 M = 500; % 时间离散化格点数 L = 10*pi*Ld; % 空间总长度 T = Ld/T0*L; % 时间总长度 tau = T/M; % 时间步长 xi = L/N; % 空间步长 t = 0:tau:T; % 时间坐标 x = (-N/2:N/2-1)*xi; % 空间坐标 k = pi/L*[-N/2:N/2-1]; % 傅里叶波数 % 初始化光波的初始条件 U = A0*sech(x).'; % 用分步傅里叶方法求解本征值问题 L1 = 1j*beta2/(2*Ld)*k.^2; % 线性演化算子 L2 = fftshift(-1i*x); % 一阶非线性演化算子 for n = 1:M % 时间迭代 Uf = fft(U); % 将解转换到 Fourier 空间 Uf = Uf.*exp(-1j*tau*( L1 + N.*abs(U).^2 + 1j*alpha*z )); % 分别对应线性、非线性和衰减项 U = ifft(Uf); % 将解转换回实空间 I(:, n) = abs(U).^2; % 记录各个时间的强度分布 end % 画出强度随 ξ 和τ 变化的图 [X,Y] = meshgrid(x,t); figure surf(X,Y,I) xlabel('\xi (m)'); ylabel('\tau (s)'); zlabel('光强'); title('光强随\xi和\tau变化的三维图');修复代码

感谢您的提问，代码存在一些问题，修复后的代码如下： ...[X,T] = meshgrid(x,t); figure surf(X,T,I) xlabel('\xi (m)'); ylabel('\tau (s)'); zlabel('光强'); title('光强随\xi和\tau变化的三维图');

int main() { static double T = 0; static double dt = 0; /***************初始化*********/ double rou1 = 1.0; double u1 = 3.0; double v1 = 0.0; double P1 = 0.71429; for (int i = 2; i <= x_grid + 2; i++) { for (int j = 2; j <= y_grid + 2; j++) { if ((i >= (x_grid * 3 / 20 + 2)) && (j >= (y_grid * 2 / 5 + 2)) && (j <= (y_grid * 3 / 5 + 2))) { U[i][j][0] = 0.01; U[i][j][1] = 0.01; U[i][j][2] = 0.01; U[i][j][3] = 0.01; } else { U[i][j][0] = rou1; U[i][j][1] = rou1 * u1; U[i][j][2] = rou1 * v1; U[i][j][3] = P1 / (gama - 1) + 0.5 * rou1 * (u1 * u1 + v1 * v1); } } } Boundary(U); while (T <= T0) { dt = Times(U); //计算时间步长 cout << "T = " << T << " dt = " << dt << endl; //监控运行时间 ThreeRKsolve(U, U0, dt); //调用时间三阶求解器 T += dt; if (dt < 1e-10) { break; } } OUT(U);//输出结果 system("pause"); return 0; }为什么会出现expected initializer before 'int'错误

void ThreeRKsolve(double U[][y_grid + 5][4], double U0[][y_grid + 5][4], double dt); void OUT(double U[][y_grid + 5][4]); 这些声明语句可以放在main函数之前，以便编译器能够识别它们。

Ld = T0^2/abs(beta2); T = T0*(1+(z/Ld).^2).^(-1/2); U(z,T) = exp(-T.^2./(2*(T0^2-1ibeta2z))).T0./(T0^2-1ibeta2*z).^(1/2); plot(T/T0,abs(Uzt).^2); 根据上述公式画出当z/Ld=2时的归一化强度abs(Uzt)^2随T/T0变化的曲线matlab

Uzt = exp(-T.^2./(2*(T0^2-1i*beta2*z))).*T0./(T0^2-1i*beta2*z).^(1/2); % 计算U(z,T)的值 plot(T/T0,abs(Uzt).^2); % 绘制图像 xlabel('T/T0'); % 设置x轴标签 ylabel('abs(Uzt)^2'); % 设置y轴标签 title('abs...

优化程序 R = 0.05; % 容器半径（m）T0 = 20; % 滴面温度（℃）tspan = [0, 500]; % 时间区间x = linspace(0, R, 50); % 空间区间m = 1; % 热扩散系数ic = T0*ones(size(x)); % 初始条件bc = @(xl, ul, xr, ur, t) [ul(1); ur(1)-T0]; % 边界条件sol = pdepe(m, @pdex1pde, @pdex1ic, bc, x, tspan); % 求解u = sol(:,:,1); % 结果surf(x, sol(:, :, 2), u) % 画图xlabel('Distance r (m)') % x轴标签ylabel('Time t (s)') % y轴标签zlabel('Temperature T (℃)') % z轴标签function [c, f, s] = pdex1pde(x, t, u, DuDx)m = 0.6; % 热扩散系数c = 1;f = m*DuDx;s = 0;endfunction u0 = pdex1ic(x)u0 = 20;end

2. 可以将常数m和T0作为函数的输入参数，以增加代码的灵活性。 3. 可以使用更加直观的变量名，增加代码可读性。 4. 对于MATLAB代码，建议使用向量化运算来代替循环，以提高代码效率。 下面是优化后的代码示例： ...

#include<reg52.h> sbit p35=P3^5; sbit p20=P2^0; sbit p21=P2^1; unsigned int t0=65486; void delay(unsigned int t){ unsigned char j=0; while(--t){ j=120; while(j--); } } void timer0() interrupt 1{ P0=~P0; TH0=t0/256;TL0=t0%256; TR1 = 0; TR1 = 1; } void timer1() interrupt 3{ p35=0;p35=1; TH1=0xd8;TL1=0xf0; } void main(){ TMOD=0x15; EA=1;ET0=1;ET1=1; TH0=0xff;TL0=0xce; TH1=0xd8;TL1=0xf0; p35=1;P0=0xff; TR0=1;TR1=1; while(1){ if(p20==0){ delay(10); if(p20==0){ t0+=40; while(p20==0); } } if(p21==0){ delay(10); if(p21==0){ t0-=40; while(p21==0); } } if(t0>65486) t0=65326; if(t0<65326) t0=65486; } }

其中，P0口连接了八个LED灯，P2口的0、1号引脚分别连接外部的按键，用于控制LED闪烁的频率。定时器0用于控制LED闪烁的时间，定时器1用于控制外部按键的检测与响应。程序中的delay函数是一个简单的延时函数。当按下P2...

% 生成100棵随机树木 n = 100; x = randi([1,500],1,n); y = randi([1,500],1,n); % 检查是否存在重叠的树木 while length(unique([x' y'],'rows')) < n x = randperm(500, n); % 重新生成x y = randperm(500, n); % 重新生成y end % 计算距离矩阵 dist = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2); end end % 模拟退火算法求解 T0 = 1000; % 初始温度 Tf = 1e-8; % 终止温度 L = 200; % 每个温度下的迭代次数 alpha = 0.99; % 降温系数 t = T0; % 当前温度 x_best = x; y_best = y; i=0; dist_best = dist; count_best = sum(sum(dist >= 2.5)) - n; % 满足条件的点数 while t > Tf for i = 1:L % 随机选择一个点 k = randi(n); % 生成新的坐标点 x_new = randi([1,500]); y_new = randi([1,500]); % 更新距离矩阵 dist_new = dist; dist_new(k,:) = sqrt((x_new-x).^2 + (y_new-y).^2); dist_new(:,k) = dist_new(k,:); % 计算新的满足条件的点数 count_new = sum(sum(dist_new >= 2.5)) - n; % 判断是否接受新的坐标点 if count_new > count_best || rand < exp((count_new-count_best)/t) x_best = x_new; y_best = y_new; dist_best = dist_new; count_best = count_new; end end % 降温 t = alpha * t; end fprintf('在已经种植了一些树木的情况下，最多还可以种植 %d 棵树\n', count_best);如何输出结果散点图

可以使用 Matlab 中的 scatter 函数来绘制散点图。...第二行代码设置 x 轴的范围为 [0, 500]；第三行代码设置 y 轴的范围为 [0, 500]；第四行代码设置图表标题；第五行代码设置 x 轴标签；第六行代码设置 y 轴标签。

% 定义轨道参数 a=314*exp(2); mu = 398600.4418; % 地球引力常数 t0 = 0; % 初始时间 tf = 2*pi*sqrt(a^3/mu); % 终止时间 dt = (tf - t0)/1000; % 时间步长 r0 = [14.4601 2.3155 12.9992]'; % 初始位置矢量 v0 = [-108.9716 20.9281 117.4898]'; % 初始速度矢量 y0 = [r0; v0]; % 定义ODE函数 odefun = @(t,y) [y(4:6); -mu/norm(y(1:3))^3.*y(1:3)]; % 解ODE方程 [t,y] = ode45(odefun, [t0, tf], y0); % 绘制轨道图 plot3(y(:,1), y(:,2), y(:,3)); axis equal; grid on; xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); zlabel('Z轴'); title('地球卫星轨道图');优化代码使得只在10个周期内积分只展示这10个轨道

% 解ODE方程 [t,y] = ode45(odefun, [t0, tf], y0); % 绘制轨道图 plot3(y(:,1), y(:,2), y(:,3)); axis equal; grid on; xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); zlabel('Z轴'); title('地球卫星轨道图，展示前10个周期');...

a=314*exp(2); mu = 398600.4418; % 地球引力常数 t0 = 0; % 初始时间 tf = 2*pi*sqrt(a^3/mu); % 终止时间 dt = (tf - t0)/1000; % 时间步长 r0 = [14.4601 2.3155 12.9992]'; % 初始位置矢量 v0 = [-108.9716 20.9281 117.4898]'; % 初始速度矢量 y0 = [r0; v0]; % 定义ODE函数 odefun = @(t,y) [y(4:6); -mu/norm(y(1:3))^3.*y(1:3)]; % 解ODE方程 [t,y] = ode45(odefun, [t0, tf], y0); % 绘制轨道图 plot3(y(:,1), y(:,2), y(:,3)); axis equal; grid on; xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); zlabel('Z轴'); title('地球卫星轨道图');那么请优化上述代码，使得能得到10个轨道

a = 314*exp(2); mu = 398600.4418; % 地球引力常数 t0 = 0; % 初始时间 tf = 2*pi*sqrt(a^3/mu); % 终止时间 dt = (tf - t0)/1000; % 时间步长 r0 = [14.4601 2.3155 12.9992]'; % 初始位置矢量 v0 = [-108....

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sympy from scipy.interpolate import interp1d gamma = 1.2 R = 8.314 T0 = 500 Q = 50 * R * T0 a0 = np.sqrt(gamma * R * T0) M0 = 6.216 P_P0 = sympy.symbols('P_P0') num = 81 x0 = np.linspace(0,1,num) t_t0 = np.linspace(0,15,num) x = x0[1:] T_T0 = t_t0[1:] h0 = [] h1 = []#创建拉姆达为1的空数组 r = [] t = [] c = [] s = [] i = 0 for V_V0 in x: n1 = sympy.solve(1 / (gamma-1) * (P_P0 * V_V0 - 1) - 0.5 * (P_P0 + 1) * (1 - V_V0)- gamma * 0 * Q / a0 ** 2,P_P0)#lamuda=0的Hugoniot曲线方程 n2 = sympy.solve(1 / (gamma-1) * (P_P0 * V_V0 - 1) - 0.5 * (P_P0 + 1) * (1 - V_V0)- gamma * 1 * Q / a0 ** 2,P_P0)#lamuda=1的Hugoniot曲线方程 n3 = sympy.solve(-1 * P_P0 + 1 - gamma * M0 ** 2 * (V_V0 - 1),P_P0)#Reyleigh曲线方程 n4 = 12.014556 / V_V0#等温线 n5 = sympy.solve((P_P0 - 1 / (gamma+1) )* (V_V0-gamma / (gamma + 1)) - gamma / ((gamma + 1) ** 2),P_P0)#声速线 n6 = 10.6677 / np.power(V_V0,1.2)#等熵线 h0.append(n1) h1.append(n2) r.append(n3) t.append(n4) c.append(n5) s.append(n6) i = i+1 h0 = np.array(h0) h1 = np.array(h1) r = np.array(r) t = np.array(t) c = np.array(c) s = np.array(s) plt.plot(x,r,label='Rayleigh') plt.plot(x,t,color='purple',label='isothermal') plt.plot(x,s,color='skyblue',label='isentropic') a = np.where(h0 < 0) b = np.where(c < 0) h0 = np.delete(h0,np.where(h0 < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 h1 = np.delete(h1,np.where(h1 < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 c = np.delete(c,np.where(c < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 x0 = np.delete(x,a,axis = 0)#对应去除x轴上错误值的坐标 x1 = np.delete(x,b,axis = 0) plt.plot(x0,h0,label='Hugoniot(lambda=0)') plt.plot(x0,h1,label='Hugoniot(lambda=1)') plt.plot(x1,c,color='yellow',label='soniclocus') plt.ylim((0,50)) plt.legend() # 显示图例 plt.xlabel('V/V0') plt.ylabel('P/P0') f1 = interp1d(x1, c.T, kind='cubic') f2 = interp1d(x,r.T,kind='cubic') f3 = interp1d(x, t.T, kind='cubic') epsilon = 0.0001 x0 = 0.56 y0 = f1(x0) - f2(x0) while abs(y0) > epsilon: df = (f1(x0 + epsilon) - f2(x0 + epsilon) - y0) / epsilon x0 -= y0 / df y0 = f1(x0) - f2(x0) plt.scatter(x0, y0, 50, color ='red') plt.show()

这是一个 Python 代码，我可以解读出来。这段代码主要是用来绘制气体动力学中的一些...这段代码还包括了一些数据处理的操作，比如删除数组中小于0的值、插值等等。最后，这段代码还用牛顿迭代法求解了两条曲线的交点。

:对微分方程组 dx/dt＝x(3-2y) dy/dt = -y(2.5-x)，及初始条件x(0)=y(0)=1，求其数值解，x=x(t),y=y(t)的曲线图

plt.plot(sol.t, sol.y[0], 'r', label='x(t)') plt.plot(sol.t, sol.y[1], 'b', label='y(t)') plt.legend() plt.xlabel('t') plt.ylabel('x(t), y(t)') plt.show() 这段代码将使用solve_ivp函数求解微分方程...

(1):X(t+Δt) = X(t) + ΔtV(t) (2):V(t+Δt) = (1 - Δt * Δt) * X(t) + Δt * V(t) 初始条件为 t = 0时，X(0) = 1, V(0) = 0, 取步长Δt = 0.1， 分别利用上面两个公司依次迭代计算x，之后分别做X对t的图像，0<=t<=100

v = (1-dt**2)*x_list[-1] + dt*v_list[-1] t_list.append(t) x_list.append(x) v_list.append(v) # 绘制图像 plt.plot(t_list, x_list) plt.xlabel('t') plt.ylabel('X(t)') plt.title('X(t) vs t') plt.show...

用matlab回答以下问题:对微分方程组 dx/dt＝x(3-2y) dy/dt = -y(2.5-x)，及初始条件x(0)=y(0)=1，求其数值解，x=x(t),y=y(t)的曲线图

t0 = 0; xy0 = [1; 1]; % 定义求解时间范围 tspan = [0, 10]; % 求解微分方程组 [t, xy] = ode45(fun, tspan, xy0); % 画出曲线图 plot(t, xy(:, 1), 'r', t, xy(:, 2), 'b'); legend('x(t)', 'y(t)'); xlabel('t...

clc;clear;clf; a = 314*exp(2); mu = 398600.4418; % 地球引力常数 t0 = 0; % 初始时间 tf = 2*pi*sqrt(a^3/mu); % 终止时间 dt = (tf - t0)/1000; % 时间步长 r0 = [14.4601 2.3155 12.9992]'; % 初始位置矢量 v0 = [-108.9716 20.9281 117.4898]'; % 初始速度矢量 y0 = [r0; v0]; % 定义ODE函数 odedef = @(t,y) [y(4:6); -mu/norm(y(1:3))^3.*y(1:3)]; % 初始化结果数组 y_all = zeros(10000, 6);y_all(1,:) = y0'; % 求解ODE方程 for i = 2:10000 [t,y] = ode45(odedef, [(i-1)*dt, i*dt], y_all(i-1,:)); % 存储结果 y_all(i:i+size(y,1)-1,:) = y; if size(y_all, 1) >= 10*size(y,1) break; end end % 绘制轨道图 figure; for i = 1:10 idx = (i-1)*size(y,1)+1:i*size(y,1); plot3(y_all(idx,1), y_all(idx,2), y_all(idx,3)); hold on; end axis equal; grid on; xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); zlabel('Z轴'); title('地球卫星轨道图');此代码运行后只有一个轨道

这段代码是用 MATLAB 编写的，用于求解地球引力下的卫星轨道。其中，通过定义初始位置矢量和速度矢量，求解ODE方程得到卫星在地球引力下的运动轨迹。绘制轨道图的代码使用了 plot3 函数，在三维坐标系中绘制了卫星的...

详细解释这段代码load("C:\Users\ASUS\Desktop\data信号课设\03-Harmnonics\fdatacur.mat"); f0=50; T=1/f0; t10=10*T; x=fdatacur; N=length(x); Ts=t10/N; fs=1/Ts; t0=0:Ts:Ts*(N-1); subplot(2,1,1); plot(t0,x); xlabel('时间/s'); ylabel('幅值'); title('信号的时域波形'); axis([0 0.2 -200 200]); ff=0:fs/N:(N-1)*fs/N; X=fft(x); w=abs(X); subplot(2,1,2); stem(ff,w); xlabel('频率/hz'); ylabel('幅值'); title('频谱图'); axis([0 5000 0 5000]); figure; for j=1:4 n=50*(j+1); % o=(ff/(fs/N))+1; o=n/5+1; stem(n,w(1,o)); hold on; axis([50 300 0 4000]); end title('谐波频谱'); xlabel('频率'); ylabel('幅值'); legend('二次谐波','三次谐波','四次谐波','五次谐波'); % stem(50,w(1,11)); U1=w(f0*N/fs+1); m=floor(fs/2/50)-1; for i=2:m+1 Uh(i)=w(f0*i*N/fs+1); end sum=Uh(i); UH=sqrt(sum.^2); THD=sum/U1*100; if THD<=5 fprintf('没有超出范围'); else fprintf('超出范围'); end

2. 定义一些变量：f0表示信号的基频，T表示一个周期的时间，t10表示采样时间，x表示信号数据，N表示采样点数目，Ts表示采样时间间隔，fs表示采样频率，t0表示采样时间序列。 3. 绘制信号的时域波形和频谱图。其中，...

改进下段代码#include"start.h" //定义 typedef struct num { int i, j; Elemtype e; }Triplet; Triplet text[MAX+1]; //输入 void input(Triplet t[]) { int n = 1; printf("请输入行数"); scanf("%d",&t[0].i); printf("请输入列数"); scanf("%d",&t[0].j); printf("请输入非0元个数"); scanf("%d", &t[0].e); int m = 1; while (t[0].e!=0){ int tp = 0; printf("请输入此行非0元个数"); scanf("%d", &tp); if (tp == 0) { t[m].e = 0; t[m].i = n; m++; } else { int k = 0; while (t[0].e > 0) { while (k != t[0].j) { printf("请输入第%d行非零元列数",n); scanf("%d", &t[m].j); printf("请输入非0元值："); scanf("%d", &t[m].e); k += t[m].j; t[m].i = n; m++; } t[0].e -= tp; } } n++; } } //加减 Triplet fnum(Triplet a[], Triplet b[],int X)//1加0减 { Triplet c[MAX+1]; c[0].i = 1; if (a[0].i != b[0].i || a[0].j != b[0].j){ c[0].e = 0; } if (X==1) { for (int p = 1; p <= a[0].i; p++) { if (a[p].i == b[p].i && a[p].j == b[p].j) { c[a[p].i].e = a[p].e + b[p].e; } } } else if (X == 0){ for (int p = 1; p <= a[0].i; p++) { if (a[p].i == b[p].i && a[p].j == b[p].j) { c[a[p].i].e = a[p].e - b[p].e; } } } return c[MAX+1]; } //输出 void output(Triplet s[]) { for (int m = 1; m < s[0].i; m++) { printf("%d", s[m].e); if (s[m].i == s[m + 1].i) { for (int n = 1; n < s[m + 1].j - s[m].j; n++) printf("\t0"); } printf("%c", s[m].i == s[m + 1].i ? '\t' : '\n'); } }

p <= a[0].e; p++) { int i = a[p].i, j = a[p].j; c[p].i = i; c[p].j = j; c[p].e = a[p].e + b[p].e; } } else if (X == 0) { for (int p = 1; p <= a[0].e; p++) { int i = a[p].i, j = a[p].j; c[p]...

#include "udf.h" #define PI 3.14159265358979 #define Length (0.1) #define MIN_NUMBER 1e-9 #define w0 (9.0 / 2000.0 * PI) #define T 0.4 DEFINE_GRID_MOTION(octopus, domain, dt, time, dtime) { Thread *tf = DT_THREAD (dt); face_t f; Node *node_p; int n; SET_DEFORMING_THREAD_FLAG (THREAD_T0(tf));将一个标志 begin_f_loop (f, tf) { f_node_loop (f, tf, n) { node_p = F_NODE(f, tf, n); if(NODE_POS_NEED_UPDATE(node_p)) { NODE_POS_UPDATED(node_p); //Collect initial location point information, note that memory needs to be set here //Fluent setting: User-Defined -> Memory -> Number of User-Defined Node Memory Location -> set 2 if(fabs(time - dtime) <= MIN_NUMBER) { //Story origin x,y coodinary. N_UDMI(node_p, 0) = NODE_X(node_p); N_UDMI(node_p, 1) = NODE_Y(node_p); #ifdef DEBUG_ Message("x = %f, x/l = %f, y = %f \n", NODE_X(node_p), N_UDMI(node_p, 0), N_UDMI(node_p, 1)); #endif } //motion function double theta, r; double c_time = fmod(time, T); if (c_time <= T / 2) { //Since the dividend may be 0, resulting in calculation overflow, a limit is set. if(fabs(T / 4 - fabs(c_time - T / 4 )) <= MIN_NUMBER) { NODE_X(node_p) = N_UDMI(node_p, 0); NODE_Y(node_p) = N_UDMI(node_p, 1); } else { //formul这段代码每一句指的是什么意思

这段代码是 Fluent 中定义网格变形函数的 UDF（用户自定义函数），主要作用是根据时间对网格进行变形。具体来说，这个 UDF 定义了一个名为 octopus 的...其中，NODE_X 和 NODE_Y 宏分别用于获取和设置节点的 x,y 坐标。

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