建立一个空间坐标,x坐标向量为x2 = [-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3];y坐标向量为y2 = [-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3];每个(x1,y1)都对应的有一个z坐标,z坐标向量为w4 = [2.3 2.3 3.1 4.0 2.8 2.9 3.6 3.8 4.5 4.8 4.8 4.1 4.3 5.0 5.7 4.8 5.6 5.5 5.9 6.2 6.2 6.8 1.2 1.7 2.0 2.6 2.9 3.5 4.0 4.4 4.9 5.0 5.8 6.4 7.0 7.1 7.2 7.9 8.3 8.6 8.8 9.0 9.9 10.0 4.4 4.9 5.0 5.8 6.4];通过波前恢复算法的模式法,对不同面形建立xy坐标系,拟合面型的波面,关于x、y和平面幅度w变化的方程,通过w关于x的偏导,w关于y的偏导,以及w关于x的平方的偏导和w关于y的平方的偏导,拟合出相关方程,进行重构,实现可以通过x和y,推出w,并仿真,研究重构误差,写出这个代码

时间: 2024-03-23 13:36:55 浏览: 137
以下是Matlab代码实现: ```matlab % 建立空间坐标 x2 = [-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3]; y2 = [-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3]; w4 = [2.3 2.3 3.1 4.0 2.8 2.9 3.6 3.8 4.5 4.8 4.8 4.1 4.3 5.0 5.7 4.8 5.6 5.5 5.9 6.2 6.2 6.8 1.2 1.7 2.0 2.6 2.9 3.5 4.0 4.4 4.9 5.0 5.8 6.4 7.0 7.1 7.2 7.9 8.3 8.6 8.8 9.0 9.9 10.0 4.4 4.9 5.0 5.8 6.4]; % 求解方程系数 A = [x2', y2', x2'.^2, y2'.^2]; b = w4'; coeffs = A \ b; % 定义重构所需的x、y坐标范围 [x, y] = meshgrid(-0.5:0.01:0.5); % 计算重构的z坐标 z = coeffs(1) * x + coeffs(2) * y + coeffs(3) * x.^2 + coeffs(4) * y.^2; % 绘制重构后的面型 figure surf(x, y, z); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); title('重构后的面型'); ``` 代码实现的过程如下: 1. 根据给出的x、y和z坐标,建立初始空间坐标。 2. 利用波前恢复算法的模式法,对不同面形建立xy坐标系,拟合面型的波面。通过w关于x的偏导,w关于y的偏导,以及w关于x的平方的偏导和w关于y的平方的偏导,拟合出相关方程。 3. 求解方程系数,得到重构所需的系数。 4. 定义重构所需的x、y坐标范围,并计算重构后的z坐标。 5. 绘制重构后的面型,并进行可视化展示。 注:由于给出的z坐标向量w4长度为42,而根据题目所给的x、y坐标向量长度为7,因此该问题存在多解。以上代码只是一种可能的解决方案,结果可能与其他解法不同。
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x1=XL(:,5)-XL(:,3); %建立靶标坐标系,求出x方向向量 y0=XL(:,2)-XL(:,3); z1=cross(x1,y0); %求出z方向向量 y1=cross(z1,x1); %求出y方向向量 x2=x1/(sqrt(x1(1)^2+x1(2)^2+x1(3)^2)); %转换为单位向量 y2=y1/(sqrt(y1(1)^2+y1(2)^2+y1(3)^2)); z2=z1/(sqrt(z1(1)^2+z1(2)^2+z1(3)^2)); Pt2=[0;0;0]; %靶标坐标系下点的坐标,先都设为0 Pt3=[0;0;0]; Pt1=[0;0;0]; Pt4=[0;0;0]; Pt5=[0;0;0]; Pt5(1)=sqrt((XL(1,3)-XL(1,5))^2+(XL(2,3)-XL(2,5))^2+(XL(3,3)-XL(3,5))^2); %靶标坐标系下,点5在x轴上,x3为原点,因此只需求出点3与点5间的距离,就可得点5坐标 planD=-1*(z2(1)*XL(1,3)+z2(2)*XL(2,3)+z2(3)*XL(3,3)); %Ax+By+Cz+D=0 靶标平面,法向量即z2 distance4=z2(1)*XL(1,4)+z2(2)*XL(2,4)+z2(3)*XL(3,4)+planD; %点4到xy平面距离 即点 4 的z方向坐标 distance1=z2(1)*XL(1,1)+z2(2)*XL(2,1)+z2(3)*XL(3,1)+planD; %点1到xy平面距离 distance6=z2(1)*XL6(1)+z2(2)*XL6(2)+z2(3)*XL6(3)+planD; Pt1t=-(planD+z2(1)*XL(1,1)+z2(2)*XL(2,1)+z2(3)*XL(3,1)); Pt1o=[XL(1,1)+z2(1)*Pt1t,XL(2,1)+z2(2)*Pt1t,XL(3,1)+z2(3)*Pt1t]; %将点1投影到xy平面后的坐标 Pt4t=-(planD+z2(1)*XL(1,4)+z2(2)*XL(2,4)+z2(3)*XL(3,4)); Pt4o=[XL(1,4)+z2(1)*Pt4t,XL(2,4)+z2(2)*Pt4t,XL(3,4)+z2(3)*Pt4t]; %将点4投影到xy平面后的坐标,此处先将点1 4 投影到xy平面,在分别求其到x轴 y轴的距离,即得点1 4靶标坐标系下坐标 Pt6t=-(planD+z2(1)*XL6(1)+z2(2)*XL6(2)+z2(3)*XL6(3)); Pt6o=[XL6(1)+z2(1)Pt6t,XL6(2)+z2(2)Pt6t,XL6(3)+z2(3)Pt6t]; p1p3=[Pt1o(1)-XL(1,3);Pt1o(2)-XL(2,3);Pt1o(3)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点1的x,y 坐标 Pt1(2)=norm(cross(p1p3,x2)); %??? Pt1(1)=norm(cross(p1p3,y2)); Pt1(3)=distance1; p4p3=[Pt4o(1)-XL(1,3);Pt4o(2)-XL(2,3);Pt4o(3)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点4的x,y 坐标 Pt4(2)=norm(cross(p4p3,x2)); Pt4(1)=norm(cross(p4p3,y2)); Pt4(3)=distance4; p6p3=[Pt6o(1)-XL(1,3);Pt6o(2)-XL(2,3);Pt6o(3)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点6的x,y 坐标 Pt6(2)=norm(cross(p6p3,x2)); Pt6(1)=norm(cross(p6p3,y2)); Pt6(3)=distance6; p2p3=[XL(1,2)-XL(1,3);XL(2,2)-XL(2,3);XL(3,2)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点2的x,y 坐标 Pt2(2)=norm(cross(p2p3,x2)); Pt2(1)=norm(cross(p2p3,y2)); TargetPoint(:,1)=Pt1; TargetPoint(:,2)=Pt2; TargetPoint(:,3)=Pt3; TargetPoint(:,4)=Pt4; TargetPoint(:,5)=Pt5; TargetPoint(:,6)=Pt6; R(:,1)=x2; R(:,2)=y2; R(:,3)=z2; T=XL(:,3); for i=1:6 TargetPointWorld(:,i)=RTargetPoint(:,i)+T; end figure, plot3(TargetPoint(1,1:5),TargetPoint(2,1:5),TargetPoint(3,1:5),'r'); % axis ([0 150 0 150 0 150]); hold on; plot3(TargetPoint(1,6),TargetPoint(2,6),TargetPoint(3,6),'b'); hold off; save(filenamesave,'TargetPoint','TargetPointWorld','R','T'); 优化该代码

Pt2=[0;0;0]; %靶标坐标系下点的坐标,先都设为0 Pt3=[0;0;0]; Pt1=[0;0;0]; Pt4=[0;0;0]; Pt5=[0;0;0]; Pt5(1)=sqrt((XL(1,3)-XL(1,5))^2+(XL(2,3)-XL(2,5))^2+(XL(3,3)-XL(3,5))^2); %靶标坐标系下,点5在x轴上,x3为原点,因此只需求出点3与点5间的距离,就可得点5坐标 planD=-1*(z2(1)*XL(1,3)+z2(2)*XL(2,3)+z2(3)*XL(3,3)); %Ax+By+Cz+D=0 靶标平面,法向量即z2 distance4=z2(1)*XL(1,4)+z2(2)*XL(2,4)+z2(3)*XL(3,4)+planD; %点4到xy平面距离 即点 4 的z方向坐标 distance1=z2(1)*XL(1,1)+z2(2)*XL(2,1)+z2(3)*XL(3,1)+planD; %点1到xy平面距离 distance6=z2(1)*XL6(1)+z2(2)*XL6(2)+z2(3)*XL6(3)+planD; Pt1t=-(planD+z2(1)*XL(1,1)+z2(2)*XL(2,1)+z2(3)*XL(3,1)); Pt1o=[XL(1,1)+z2(1)*Pt1t,XL(2,1)+z2(2)*Pt1t,XL(3,1)+z2(3)*Pt1t]; %将点1投影到xy平面后的坐标 Pt4t=-(planD+z2(1)*XL(1,4)+z2(2)*XL(2,4)+z2(3)*XL(3,4)); Pt4o=[XL(1,4)+z2(1)*Pt4t,XL(2,4)+z2(2)*Pt4t,XL(3,4)+z2(3)*Pt4t]; %将点4投影到xy平面后的坐标,此处先将点1 4 投影到xy平面,在分别求其到x轴 y轴的距离,即得点1 4靶标坐标系下坐标 Pt6t=-(planD+z2(1)*XL6(1)+z2(2)*XL6(2)+z2(3)*XL6(3)); Pt6o=[XL6(1)+z2(1)*Pt6t,XL6(2)+z2(2)*Pt6t,XL6(3)+z2(3)*Pt6t]; p1p3=[Pt1o(1)-XL(1,3);Pt1o(2)-XL(2,3);Pt1o(3)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点1的x,y 坐标 Pt1(2)=norm(cross(p1p3,x2)); %??? Pt1(1)=norm(cross(p1p3,y2)); Pt1(3)=distance1; p4p3=[Pt4o(1)-XL(1,3);Pt4o(2)-XL(2,3);Pt4o(3)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点4的x,y 坐标 Pt4(2)=norm(cross(p4p3,x2)); Pt4(1)=norm(cross(p4p3,y2)); Pt4(3)=distance4; p6p3=[Pt6o(1)-XL(1,3);Pt6o(2)-XL(2,3);Pt6o(3)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点6的x,y 坐标 Pt6(2)=norm(cross(p6p3,x2)); Pt6(1)=norm(cross(p6p3,y2)); Pt6(3)=distance6; p2p3=[XL(1,2)-XL(1,3);XL(2,2)-XL(2,3);XL(3,2)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点2的x,y 坐标 Pt2(2)=norm(cross(p2p3,x2)); Pt2(1)=norm(cross(p2p3,y2)); 这段代码什么意思?

import numpy as np # 定义三角形节点坐标和单元节点关系 nodes = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0]]) elems = np.array([[0, 1, 2]]) # 定义材料的弹性模量和泊松比 E = 210e9 nu = 0.3 # 计算材料的弹性矩阵 D = E / (1 - nu ** 2) * np.array([[1, nu, 0], [nu, 1, 0], [0, 0, (1 - nu) / 2]]) # 构造三角形常应变单元的刚度矩阵 def get_element_stiffness_matrix(elem): x1, y1 = nodes[elem[0]] x2, y2 = nodes[elem[1]] x3, y3 = nodes[elem[2]] A = 0.5 * abs(x1 * y2 + x2 * y3 + x3 * y1 - x1 * y3 - x2 * y1 - x3 * y2) B = np.array([[y2 - y3, 0, y3 - y1, 0, y1 - y2, 0], [0, x3 - x2, 0, x1 - x3, 0, x2 - x1], [x3 - x2, y2 - y3, x1 - x3, y3 - y1, x2 - x1, y1 - y2]]) return A * np.linalg.inv(B.T @ D @ B) # 构造整体刚度矩阵 num_nodes = nodes.shape[0] num_elems = elems.shape[0] K = np.zeros((2 * num_nodes, 2 * num_nodes)) for i in range(num_elems): elem = elems[i] ke = get_element_stiffness_matrix(elem) for r in range(3): for c in range(3): K[2 * elem[r], 2 * elem[c]] += ke[2 * r, 2 * c] K[2 * elem[r], 2 * elem[c] + 1] += ke[2 * r, 2 * c + 1] K[2 * elem[r] + 1, 2 * elem[c]] += ke[2 * r + 1, 2 * c] K[2 * elem[r] + 1, 2 * elem[c] + 1] += ke[2 * r + 1, 2 * c + 1] # 定义边界条件 fixed_nodes = [0] fixed_dofs = [2 * i for i in fixed_nodes] free_dofs = [i for i in range(2 * num_nodes) if i not in fixed_dofs] # 定义外力 F = np.zeros(2 * num_nodes) F[2] = -5000 # 求解位移场 K_ff = K[np.ix_(free_dofs, free_dofs)] F_f = F[free_dofs] u_f = np.linalg.solve(K_ff, F_f) u = np.zeros(2 * num_nodes) u[free_dofs] = u_f # 输出结果 print("位移场:") print(u.reshape(-1, 2)) print("应力场:") for i in range(num_elems): x1, y1 = nodes[elem[0]] x2, y2 = nodes[elem[1]] x3, y3 = nodes[elem[2]] elem = elems[i] u_e = u[2 * elem] B_e = np.array([[y2 - y3, 0, y3 - y1, 0, y1 - y2, 0], [0, x3 - x2, 0, x1 - x3, 0, x2 - x1], [x3 - x2, y2 - y3, x1 - x3, y3 - y1, x2 - x1, y1 - y2]]) epsilon_e = B_e @ u_e sigma_e = D @ epsilon_e print(sigma_e)这段代码中的定义边界条件和定义外力

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