matlab实现梁模型的质量矩阵和刚度矩阵的计算初始条件如下n = 3; rho = 2.7 * 1e3;%这个变量表示材料的密度。 S = 0.1 * 0.01;%这个变量表示横截面积。 E = 7.2 * 1e10;%这个变量表示杨氏模量。I = 0.1^3*0.01/12;% 惯性矩 L = 1; ;%单元的长度

时间: 2023-08-05 16:05:35 浏览: 45
以下是梁模型的质量矩阵和刚度矩阵的计算代码: ```matlab % 定义初始变量 n = 3; rho = 2.7 * 1e3; S = 0.1 * 0.01; E = 7.2 * 1e10; I = 0.1^3 * 0.01 / 12; L = 1; % 计算刚度矩阵 K = zeros(2*n, 2*n); % 初始化刚度矩阵 for i = 1:n-1 K_loc = [E*S/L, 0, 0, -E*S/L, 0, 0; 0, 12*E*I/L^3, 6*E*I/L^2, 0, -12*E*I/L^3, 6*E*I/L^2; 0, 6*E*I/L^2, 4*E*I/L, 0, -6*E*I/L^2, 2*E*I/L; -E*S/L, 0, 0, E*S/L, 0, 0; 0, -12*E*I/L^3, -6*E*I/L^2, 0, 12*E*I/L^3, -6*E*I/L^2; 0, 6*E*I/L^2, 2*E*I/L, 0, -6*E*I/L^2, 4*E*I/L]; K(2*i-1:2*i+4, 2*i-1:2*i+4) = K(2*i-1:2*i+4, 2*i-1:2*i+4) + K_loc; end % 计算质量矩阵 M = zeros(2*n, 2*n); % 初始化质量矩阵 for i = 1:n-1 M_loc = [rho*S*L/2, 0, 0, rho*S*L/2, 0, 0; 0, 13*rho*I*L/35, 11*rho*I/210*L^2, 0, -13*rho*I*L/35, 11*rho*I/210*L^2; 0, 11*rho*I/210*L^2, 2*rho*I*L/105, 0, -11*rho*I/210*L^2, rho*I*L/105; rho*S*L/2, 0, 0, rho*S*L/2, 0, 0; 0, -13*rho*I*L/35, -11*rho*I/210*L^2, 0, 13*rho*I*L/35, -11*rho*I/210*L^2; 0, 11*rho*I/210*L^2, rho*I*L/105, 0, -11*rho*I/210*L^2, 2*rho*I*L/105]; M(2*i-1:2*i+4, 2*i-1:2*i+4) = M(2*i-1:2*i+4, 2*i-1:2*i+4) + M_loc; end ``` 在这段代码中,我们使用了一个 for 循环来计算每个单元的刚度矩阵和质量矩阵,并将它们加到整个模型的总刚度矩阵和总质量矩阵中。其中,K_loc 和 M_loc 分别表示单个单元的刚度矩阵和质量矩阵,而 K 和 M 则表示整个模型的总刚度矩阵和总质量矩阵。最终,我们得到了两个矩阵 K 和 M,它们可以用于求解梁模型的振动问题。

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n = 3; rho = 2.7 * 1e3;%这个变量表示材料的密度。 S = 0.1 * 0.01;%这个变量表示横截面积。 E = 7.2 * 1e10;%这个变量表示杨氏模量。 I = 0.1^3*0.01/12;% (i/4)^2 * A;惯性矩 L = 1; % 1/4;%单元的长度dt = 0.01; % 定义时间步长dt t = 0:dt:6; % 定义时间序列t,从0到6,步长为dt。 N = length(t); % 计算时间序列t的长度Nf = zeros(3*n,1); %初始化外部控制输入f为一个3n维的零向量。 f(end-2:end) = [0,5,5]; % 将f的最后三个元素设置为[0,5,5]。 f = f*sin(3 * pi*t);%将f乘以sin(3 * pi*t),得到一个随时间变化的外部控制输入。w = normrnd(0,1e-8,6*n,1);%生成一个6n维的高斯白噪声w,均值为0,标准差为1e-8。 v = normrnd(0,5e-8,3*n,1);%生成一个3n维的高斯白噪声v,均值为0,标准差为5e-8。H = [eye(3*n),zeros(3*n)];%定义观测矩阵H,它是一个3n乘6n的矩阵,左边是一个3n阶单位矩阵,右边是一个全零矩阵。X = x00; %初始化X为x00。X表示估计值,与真实值x不同。 Ms = 200*eye(6*n); %初始化Ms为200倍的6n阶单位矩阵。Ms表示过程噪声协方差矩阵Q的估计值 Pb = 200*eye(3*n); %初始化Pb为200倍的3n阶单位矩阵。Pb表示测量噪声协方差矩阵R的估计值 F_jian(:,1) = [f(:,1)]; %初始化F_jian的第一列为f的第一列。F_jian表示外部控制输入f的估计值 m = 2 * 6 * n; %定义变量m,表示采样点数。 gamma = 0.7; %定义变量gamma,表示遗忘因子。以上为现有已知量,给出代码,分段输出

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