% 定义ODE函数 odefun = @(t, y) [Cin*(PN - (y(1) - y(2))/R1) - qin; ... Cwall*((y(1) - y(2))/R1 - (y(2) - qout)/R2)];有误

时间: 2023-09-28 11:12:29 浏览: 67
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一种加速获得 ODE 解的方法：引入时间尺度 mt = t / mt> = 1-matlab开发

这段代码定义了一个ODE函数，但是在第二行代码的末尾似乎缺少了一个分号";"，导致代码出现了语法错误。正确的代码应该是这样的： ```matlab odefun = @(t, y) [Cin*(PN - (y(1) - y(2))/R1) - qin; ... Cwall*((y(1) - y(2))/R1 - (y(2) - qout)/R2)]; ``` 这个函数接受两个参数，一个是时间t，一个是状态向量y。这个状态向量有两个元素，表示两个节点的压力值。函数的输出是一个列向量，对应于状态向量的导数。这个ODE函数描述了一个管道系统的动态行为。
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2. **模型接口**：代码需要与用户提供的模型进行交互，该模型通常是用MATLAB函数定义的一个黑盒模型，接受输入参数并返回输出结果。 3. **快速傅里叶变换**：eFAST的核心在于FFT，用于计算各个参数的敏感度指数。 4....
rar

matlab.rar_ODE45_matlab ode45_matlab-ode45

- @func 是指向包含微分方程的函数句柄，如 @myode，myode函数应定义为 function dydt = myode(t,y)，其中 dydt 是关于 y 的导数。 - tspan 是一个向量，指定初始时间 t0 和最终时间 tf，即 ...

% 定义常数 R1 = 1.2e-3; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = 0; % 定义常微分方程 syms u v eq1 = Cin*u == PN - (u - v)/R1; eq2 = Cwall*v == (u - v)/R1 - (v - qout)/R2; % 求解稳态解 u_steadystate = solve(eq1, u); v_steadystate = solve(eq2, v); % 求解u和v对时间的导数 u1 = diff(u); v1 = diff(v); % 定义时间t和初值条件 tspan = [0 1440]; y0 = [u_steadystate, v_steadystate]; % 定义ODE函数 odefun = @(t, y) [Cin*(PN - (y(1) - y(2))/R1) - qin; ... Cwall*((y(1) - y(2))/R1 - (y(2) - qout)/R2)]; % 求解ODE方程 [t, y] = ode45(odefun, tspan, y0); % 绘制u和v随时间变化的图像 figure; plot(t, y(:, 1), 'r-', t, y(:, 2), 'b--', 'LineWidth', 2); xlabel('Time (s)'); ylabel('Value'); legend('u', 'v'); title('u and v vs. Time');错误使用 odearguments 输入必须为单精度或双精度浮点值。 出错 ode45 (第 107 行) odearguments(odeIsFuncHandle,odeTreatAsMFile, solver_name, ode, tspan, y0, options, varargin); 出错 MAINONE (第 39 行) [t, y] = ode45(odefun, tspan, y0);

这段代码的问题在于，在调用ode45函数求解ODE方程时，y0参数的值不是单精度或双精度浮点值。这可能是因为y0定义时使用了符号变量而不是数值变量，导致y0的值不是数值类型。要解决这个问题，可以改为使用已知的稳态解...

% 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

% 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'); ...

请解释Matlab代码 ode_system = @(t, y) [ (y(1) - y(2)) / R1 - S(t) * PN / Cin; (y(1) - y(2)) / R1 - (y(2) - 0) / R2 ];

该函数的输出是一个包含两个元素的向量，其中第一个元素是 (y(1) - y(2)) / R1 - S(t) * PN / Cin，第二个元素是 (y(1) - y(2)) / R1 - (y(2) - 0) / R2。 这个函数的作用是定义一个常微分方程组，用于描述一个...

clc,clear; % 定义参数 c0 = 0.1; beta = 0.05; g0 = 0.02; p = 0.2; v = 0.1; c = 0.05; P = 0.3; v0 = 0.05; r = 0.5; % sigmoid 函数的斜率 mu1 = 0.01; mu2 = 0.05; mu3 = 0.02; t1 = 30; t2 = 60; t3 = 100; % 初值与时间范围 tspan = [0, t3]; Y0 = [100; 500; 200; 100]; % 求解微分方程组 [t, Y] = ode45(@(t,Y) ODEfun(t, Y, beta, r, mu1, mu2, mu3, t1, t2, t3, g0, p, v, P, c, c0, v0), tspan, Y0); % 绘制图像 plot(t, Y(:,1)/sum(Y(1,:)), 'r-', t, Y(:,2)/sum(Y(1,:)), 'b-', t, Y(:,3)/sum(Y(1,:)), 'g-', t, Y(:,4)/sum(Y(1,:)), 'k-'); legend('S1','I','S2','M'); xlabel('时间'); ylabel('比例'); % 纵坐标范围限制在0-1之间 ylim([0,1]); % 定义微分方程组 function dY = ODEfun(t, Y, beta, r, mu1, mu2, mu3, t1, t2, t3, g0, p, v, P, c, c0, v0) S1 = Y(1); I = Y(2); S2 = Y(3); M = Y(4); xi = rand(); xi1 = 0.5; V = rand(); if t < t1 mu = mu1; elseif t >= t1 && t < t2 mu = mu2; else mu = mu3; end f = 1 / (1 + exp(-r*(xi - xi1))); dS1 = c0 - beta*S1 + g0*I - f*S1*S2 - c*S1 + (1-p)*v*I; dI = beta*S1*S2 - v*I - c*I; dS2 = f*S1*S2 - g0*I - c*S2 + P*v*I; dM = mu*I - v0*M; dY = [dS1; dI; dS2; dM]; end

其中，ODEfun 函数定义了微分方程组的具体形式，tspan 和 Y0 分别定义了时间范围和初值。求解函数 ode45 在给定的初值和微分方程组的情况下，返回了每个时间点上四个变量的值，用于绘制比例图。该微分方程组描述了一...

clear clc syms t u(t) v(t) z=0; R1 = 1.2e-2; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = -15; u1 = diff(u); v1 = diff(v); eq0 = Cin*u1 == - (u - v)/R1; eq1 = Cin*u1 == PN - (u - v)/R1; eq2 = Cwall*v1 == (u - v)/R1 - (v - qout)/R2; eq3 = u(0) == qin; eq4 = v(0) == z; [uSol1(t), vSol1(t)] = dsolve(eq1, eq2, eq3, eq4); [uSol2(t), vSol2(t)] = dsolve(eq0, eq2, eq3, eq4); figure(1) subplot(2,2,1),fplot(t,uSol1,[0 60]) xlabel('时间/min'),ylabel('开启时室内温度') subplot(2,2,2),fplot(t,vSol1,[0 60]) xlabel('时间/min'),ylabel('开启时室内温度') subplot(2,2,3),fplot(t,uSol2,[0 60]) xlabel('时间/min'),ylabel('开启时室内温度') subplot(2,2,4),fplot(t,vSol2,[0 60]) xlabel('时间/min'),ylabel('开启时室内温度')

1. 定义一个函数，包含系统的ODE方程，例如： function dydt = myODEfun(t, y) % 定义参数和变量 R1 = 1.2e-2; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = -15; u...

代码如下：clear clc syms t u(t) v(t) z R1 = 1.2e-2; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = -20; u1 = diff(u); v1 = diff(v); eq0 = Cin*u1 == - (u - v)/R1; eq1 = Cin*u1 == PN - (u - v)/R1; eq2 = Cwall*v1 == (u - v)/R1 - (v - qout)/R2; eq3 = u(0) == z; eq4 = v(0) == z-5; [uSol1(t), vSol1(t)] = dsolve(eq1, eq2, eq3, eq4); [uSol2(t), vSol2(t)] = dsolve(eq0, eq2, eq3, eq4); figure(1) subplot(2,2,1),fsurf(t,z,uSol1,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('开启时室内温度') subplot(2,2,2),fsurf(t,z,vSol1,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('开启时墙体温度') subplot(2,2,3),fsurf(t,z,uSol2,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('关闭时室内温度') subplot(2,2,4),fsurf(t,z,vSol2,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('关闭时墙体温度')

odefun = @(t,y) [Cin*(y(2) - y(1))/R1; (y(1) - y(2))/R1 - (y(2) - qout)/R2]; % 定义初始条件 y0 = [z; z-5]; % 定义求解区间 tspan = [0 1440]; % 调用 ode45 函数进行求解 [t,y] = ode45(odefun, tspan, y0...
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RODASP:RODASP 是用于解决 ODE y'=f(t,y) 和 Index-1 DAE 问题 M y' = f(t,y) 的四阶 ROW 方法-matlab开发

RODASP 是用于解决 ODE y'=f(t,y) 和 Index-1 DAE 问题 M y' = f(t,y) 的四阶 ROW 方法。 用法与 ode23s 或其他 MATLAB ode-solver 相同。

用matlab求下面式子的数值解方程：diff(y)-2*x-2*x/y==0 条件：y(1)==0

1. 定义匿名函数 odefun，输入参数为自变量 x 和因变量 y，输出为 dydx，即方程的右端项。 matlab odefun = @(x,y) y - 2*x ./ (2*x + y.^2); 2. 定义自变量的取值范围。 matlab xspan = [1, ...

matlab求解微分方程y‘=(y^2-t-2)/(4*(t+1))，y(0)=2，0<=t<=10的符号解

dydt = @(t, y) (y.^2 - t - 2) ./ (4*(t+1)); % 定义时间区间和初始条件 tspan = [0, 10]; y0 = 2; % 求解微分方程 [t, y] = ode45(dydt, tspan, y0); % 绘制函数图像 plot(t, y); xlabel('t'); ylabel('y'); ...

错误使用 @(t,y)[-beta*y(1)*y(2)/N+gamma*y(2);beta*y(1)*y(2)/N-gamma*y(2)] 输入参数太多。 出错 @(t,y)f(t,y,beta_func(t),gamma_func(t)) 出错 odearguments (第 92 行) f0 = ode(t0,y0,args{:}); % ODE15I sets args{1} to yp0. 出错 ode45 (第 107 行) odearguments(odeIsFuncHandle,odeTreatAsMFile, solver_name, ode, tspan, y0, options, varargin);

f = @(t, y, beta, gamma) [-beta*y(1)*y(2)/N + gamma*y(2); beta*y(1)*y(2)/N - gamma*y(2)]; % 定义随时间变化的beta和gamma函数 beta_func = @(t) 0.3 + 0.2*sin(2*pi*t/50); % beta随时间变化 gamma_func = @...

取步长h=0.05,用龙格库塔方法求解y'''=y''+y'-y+2x-3其中y(0)=-1,y'(0)=3,y''(0)=2

根据题目，我们需要求解的ODE为 $y''' = y'' + y' - y + 2x - 3$，并且已知初值 $y(0)=-1$，$y'(0)=3$，$y''(0)=2$。 将 $y'''$ 转化为 $y''$ 的形式，我们得到： $$ y'' = y''' - y' + y - 2x + 3 $$ 将 $y''$ ...

Ex(t)/dt=-5x(t)+3y(t) dy(t)/dt=-2y(t)+5x(t)

其中，@odefun表示ODE方程组的函数句柄，t是时间向量，y是ODE方程组的解向量。 5. 可选地，绘制ODE方程组的解图像，例如： plot(t, y(:,1), t, y(:,2)); 表示绘制x、y随时间变化的曲线图。 注意：ODE方程组的解...

用Matlab求解下列常微分方程组：2*dx/dt+4*x+dy/dt-y=e^t,x|(t=0)=3/2;dx/dt+3*x+y=0,y|(t=0)=0

[t,y] = ode45(@odefun,[0 1],[3/2;0]); 这里，[0 1] 表示求解区间为 $[0,1]$，[3/2;0] 表示初始条件。 最后，我们可以用 plot 函数将结果画出来： matlab plot(t,y(:,1),'-o',t,y(:,2),'-o') ...

在matlab用向前欧拉公式和改进的欧拉公式求方程 y=y-2*x/y,y(0)=1,0<=x<=1,h=0.1 的数值解，要求编写程序，并比较两种方法的计算结果。

[t, y] = ode45(@odeFun, tspan, y0span); end **2. 改进的欧拉法（如四阶Runge-Kutta，RK4）** matlab [t, y_rk4] = rk4Method(x0, y0, myODE, xfinal, h); 你需要自己编写rk4Method函数，它会应用四...

[t,y] = ode45(odefun,tspan,y0)这段代码的表达式是什么？

[t,y] = ode45(odefun,tspan,y0) 其中，odefun 是一个函数句柄，表示待求解的常微分方程组的右端函数；tspan 是一个长度为 2 的向量，表示求解的时间区间；y0 是一个列向量，表示方程组在 tspan(1) ...

给出matlab程序，其中R1 = 1.2e-3; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = 0; u1 = diff(u); v1 = diff(v);

odefun = @(t, y) [Cin*(PN - (y(1) - y(2))/R1) - qin; ... Cwall*((y(1) - y(2))/R1 - (y(2) - qout)/R2)]; % 求解ODE方程 [t, y] = ode45(odefun, tspan, y0); % 绘制u和v随时间变化的图像 figure; plot(t, y...

用Matlab求方程组x'=A*x+f(t)满足初始条件的特解g(t)，其中，矩阵A=[1 0 3;8 1 -1;5 1 -1],f(t)=[sint;cost;t],g(0)=[-1;1;-1],写出源代码

以下是使用Matlab求解方程组x'=A*x+f(t)满足初始条件的特解g(t)的代码： matlab % 定义矩阵A和向量f(t) ...接着定义ODE函数，其中x是状态向量，t是时间，使用MATLAB内置的ode45函数求解ODE方程，并绘制结果图像。

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直流无刷电机控制技术项目源码集合

资源摘要信息:"直流无刷实例源码.zip" 该资源为一个包含多个技术项目源码的压缩文件，涵盖了IT技术的多个领域。接下来将详细介绍这些领域，并对其在源码中的应用进行说明。 1. 前端开发：前端开发通常指使用HTML、CSS和JavaScript等技术进行网页界面的构建。前端源码可能包括实现用户交互界面的代码，响应式布局实现，以及一些前端框架（如React或Vue.js）的使用实例。 2. 后端开发：后端通常涉及服务器端的编程，使用如PHP、Java、Python、C#等语言，处理HTTP请求、数据库交互、业务逻辑实现等。源码中可能包含服务器的搭建、数据库设计、API接口的实现等方面的内容。 3. 移动开发：移动开发关注于移动设备上的应用开发，涉及iOS、Android等平台，使用Swift、Kotlin、Java或跨平台框架如Flutter等。源码可能包括移动界面的布局、触摸事件处理、应用与后端数据的交互等。 4. 操作系统：操作系统源码可能包括对Linux内核的修改、或是基于RTOS（实时操作系统）的嵌入式系统开发。这类源码往往更偏向底层，涉及系统级编程。 5. 人工智能：人工智能项目源码可能包含机器学习、深度学习的实现，使用Python的TensorFlow或PyTorch框架等。这些源码可能涉及图像识别、自然语言处理等复杂算法的实现。 6. 物联网：物联网项目源码可能包含设备端与云平台的数据交互，使用的技术可能包括MQTT协议、HTTP/HTTPS协议等，可能还会涉及ESP8266这样的Wi-Fi模块使用。 7. 信息化管理：这类项目源码可能包含企业信息系统的构建，使用的技术可能包括数据库操作、数据报表生成、工作流管理等。 8. 数据库：数据库源码可能包括数据库的设计、操作，比如使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统的SQL编写、存储过程、触发器等。 9. 硬件开发：硬件开发源码可能涉及使用STM32微控制器、EDA工具（如Proteus）进行电路设计、模拟和编程。 10. 大数据：大数据源码可能包含数据采集、存储、处理和分析的过程，可能会用到Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。 11. 课程资源：这部分源码可能是为教学目的设计的，它可能包括一些基本项目的实现，适合初学者学习和理解。 12. 音视频：音视频源码可能包括音视频播放、录制、编解码等技术的应用，可能涉及到webRTC、FFmpeg等技术。 13. 网站开发：网站开发源码可能包括从简单的静态页面到复杂的动态网站实现，涉及前端框架、后端逻辑、数据库交互等。 14. EDA：电子设计自动化（EDA）源码可能包括电路图设计、PCB布线等，使用如Altium Designer、Eagle等专业EDA工具。 15. Proteus：Proteus源码可能包括电路的模拟和测试，它可以模拟微控制器和其他电子元件的行为。 该资源所包含的项目源码均已通过严格测试，可以直接运行。源码的适用人群广泛，不仅适合初学者学习不同技术领域，也适合进阶学习者或专业人士作为参考或直接拿来修改扩展，实现新功能。所有源码的上传都经过确认其正常工作，确保下载者可以直接使用。 在使用这些源码时，如果遇到任何问题，可以随时与博主沟通，博主将提供及时的解答。此外，鼓励用户下载和使用这些资源，互相学习、共同进步。 由于压缩文件的文件名称列表中只提供了"直流无刷实例源码"，没有具体项目名称，因此我们无法得知具体的项目实例。然而，根据文件描述，我们可以确定这些源码项目覆盖了从硬件到软件、从传统应用到现代技术的广泛范围，并且针对了直流无刷电机的控制实例进行了特别的说明。 请注意，由于资源的宽泛涵盖性，这里提供的信息并不包含特定项目的详细分析，而是根据描述中的关键词进行了技术领域的概括性描述。如果需要针对具体项目进行分析，建议下载资源并根据具体文件内容进行详细探讨。