function dydt=Infante_horizontal(t,x,formom) dydt = zeros(6,1); ur = x(1);vr = x(2); r = x(3);xx=x(4);yy=x(5); psi = x(6); %x 为当前时刻 USV 的状态[u v r x y psi ] F = formom(1);%%PID 输出力 T = formom(2);%%?¨PID 输出力矩 uc = formom(3)*( cos(formom(4))*cos(psi) + sin(formom(4))*sin(psi) ); %海流速度分量 vc = formom(3)*( -cos(formom(4))*sin(psi) + sin(formom(4))*cos(psi) ); %海流速度分量 u = ur+uc; %%USV 在海流影响下的真实速度 v = vr+vc; %%USV 在海流影响下的真实速度 %%%%%%AUV 水动力系数 m = 40; Xdu = -1.42; Xu = 0.1; Xuu = 8.2; Ydv = -38.4; Yv = 10; Yvv = 200; Ydr = -2.5; Yr = 5; Ndr = -8.9; Ndv = 2.2; Nv = 36; Nr = 5; Nrr = 15; Iz = 8.0; Yuv = 0; Yur = u*Xdu; Nuv = u*(Ydv-Xdu); Nur = u*Ydr; d11 = Xu+Xuu*abs(ur); d22 = Yv+Yvv*abs(vr); d66 = Nr+Nrr*abs(r); d26 = Yr; d62 = Nv; c26 = m-Xdu; c62 = Xdu-Ydv; m11 = m-Xdu; m22 = m-Ydv; m26 = -Ydr; m66 = Iz-Ndr; A = -d22*vr+(d26-ur*c26-m*uc)*r; B = (d62-ur*c62)*vr-d66*r+T; ur = x(1);vr = x(2); r = x(3);xx=x(4);yy=x(5); psi = x(6); %%%%AUV 动力学模型 dydt(1) = (1/m11)*(-d11*ur+F); dydt(2) = (A*m66-B*m26)/(m22*m66-m26*m26); dydt(3) = (B*m22-A*m26)/(m22*m66-m26*m26); %%%AUV 运动学模型 dydt(4) = u*cos(psi) - v*sin(psi); dydt(5) = u*sin(psi) + v*cos(psi); dydt(6) = r ;

这是一个函数 Infante_horizontal，用于模拟 AUV（自主水下车辆）在海流影响下的运动。该函数接受三个输入参数：当前时间 t，当前状态 x 和 PID 输出力与输出力矩 formom。其中，状态 x 包含当前时刻 AUV 的速度、位置和姿态，即[u v r x y psi]。函数返回一个包含六个元素的列向量 dydt，分别表示 AUV 的速度、加速度和角速度。

函数首先根据当前状态计算出 AUV 在海流影响下的真实速度 u 和 v。然后，根据 AUV 的水动力系数和动力学模型计算出 AUV 的加速度，再根据 AUV 的运动学模型计算出 AUV 的速度、位置和姿态的变化率，即 dydt。

在函数中，还使用了 PID 控制器输出的力和力矩，以及海流的速度分量。函数中的注释详细解释了每个变量的含义和计算方法。

相关问题

function dydt = myode(t,y)dydt = zeros(2,1);dydt(1) = y(2);dydt(2) = -sin(y(1));解释一下什么意思

这是一个ODE（Ordinary Differential Equation）问题的解法，其中 t 是时间，y 是状态向量（在这个问题中，它是一个两维列向量）。这个问题的物理意义是一个质点在一个很长的弹簧上振动，其中 y(1) 是质点的位移，y(2) 是质点的速度，dydt 是状态向量 y 对时间的导数。这个ODE问题可以被分解成两个一阶的ODE问题：dy1/dt = y2 和 dy2/dt = -sin(y1)，其中 y1 和 y2 分别代表质点的位移和速度。在这个ODE问题中，dydt(1) = y(2) 表示质点的速度是 y(2)，dydt(2) = -sin(y(1)) 表示质点的加速度是-sin(y(1))。这个ODE问题的解法需要使用数值方法，例如欧拉法，龙格-库塔法等等。

function dydt = heat_eq(t, y, Pheat, R1, R2, Cin, Cwall, Th_out) Th_in = y(1); Th_wall = y(2); dTh_in_dt = Pheat/Cin - (Th_in - Th_out)/(R1*Cin); dTh_wall_dt = (Th_in - Th_wall)*R1*Cwall - (Th_wall - Th_out)/(R2*Cwall); dydt = [dTh_in_dt; dTh_wall_dt]; endTh_in0 = 20; % 初始室内温度 Th_wall0 = 20; % 初始墙体温度 Th_out = 0;% 室外温度 Pheat = 8e3; % 电采暖设备额定功率 R1 = 1.2e-3; % 室内空气和墙体内侧的等效热阻 R2 = 9.2e-3; % 墙体外侧和室外空气的等效热阻 Cin = 1.1e6; % 室内空气等效热容 Cwall = 1.86e8; % 墙体等效热容 tspan = [0, 3600]; % 时间范围 y0 = [Th_in0; Th_wall0]; % 初始状态 [t, y] = ode45(@(t, y) heat_eq(t, y, Pheat, R1, R2, Cin, Cwall, Th_out), tspan, y0); plot(t, y(:, 1), t, y(:, 2)); legend('室内温度', '墙体温度'); xlabel('时间/s');ylabel('温度/℃');优化代码

这段代码是用来模拟房间内温度和墙体温度随时间的变化情况。为了让代码更加优化，可以考虑以下几点：

1. 将常数值提取出来，作为全局变量或者常量，避免在函数中重复声明，提高了代码的运行效率。

2. 可以使用匿名函数来简化代码，避免代码中出现过多的函数声明。

3. 可以使用向量化的方式，避免使用循环语句，提高代码的运行效率。

4. 对于热容和热阻等参数的值，可以进行优化和调整，以达到更好的模拟效果。

优化后的代码参考如下：

% 常数值
Pheat = 8e3; % 电采暖设备额定功率
R1 = 1.2e-3; % 室内空气和墙体内侧的等效热阻
R2 = 9.2e-3; % 墙体外侧和室外空气的等效热阻
Cin = 1.1e6; % 室内空气等效热容
Cwall = 1.86e8; % 墙体等效热容
Th_out = 0;% 室外温度

% 匿名函数
heat_eq = @(t, y) [Pheat/Cin - (y(1) - Th_out)/(R1*Cin); (y(1) - y(2))*R1*Cwall - (y(2) - Th_out)/(R2*Cwall)];

% 初始值
Th_in0 = 20; % 初始室内温度 
Th_wall0 = 20; % 初始墙体温度 
y0 = [Th_in0; Th_wall0]; % 初始状态 

% 时间范围
tspan = [0, 3600];

% 解微分方程
[t, y] = ode45(heat_eq, tspan, y0); 

% 画图
plot(t, y(:, 1), t, y(:, 2));
legend('室内温度', '墙体温度');
xlabel('时间/s');ylabel('温度/℃');

此外，还可以使用其他更高效的数值方法，如ode23s或ode15s等，以提高代码的运行效率。