函数cf(X1)=(1000.*C.*D1.*cos(C.atan(E1.(atan(B1.*X1) - B1.X1) + B1.X1)).(B1 - E1.(B1 - B1./(B1^2.*X1.X1 + 1))))./((E1.(atan(B1.*X1) - B1.*X1) + B1.*X1).^2 + 1);C,D1,E1,,B1为已知参数,求反函数,使用插值方法来逼近反函数的值

时间: 2023-12-16 07:02:25 浏览: 32
对于这种情况,我们可以使用 MATLAB 中的插值函数来逼近反函数的值。具体步骤如下: 1. 首先定义符号变量和已知参数: ```matlab syms x C D1 E1 B1 C = 1; D1 = 2; E1 = 3; B1 = 4; ``` 2. 定义函数: ```matlab f = (1000.*C.*D1.*cos(C.*atan(E1.*(atan(B1.*x) - B1.*x) + B1.*x)).*(B1 - E1.*(B1 - B1./(B1^2.*x.^2 + 1))))./((E1.*(atan(B1.*x) - B1.*x) + B1.*x).^2 + 1); ``` 3. 生成一组样本点: ```matlab x = linspace(-10, 10, 1000); % 生成一组样本点 y = double(subs(f, x)); % 计算每个样本点的函数值 ``` 其中,`linspace` 函数用于在指定的区间内生成一组均匀分布的样本点,这里我们生成了 1000 个样本点。`subs` 函数用于计算每个样本点的函数值,并将其转换为双精度数值。 4. 使用插值函数逼近反函数: ```matlab xi = linspace(-10, 10, 10000); % 生成一组插值点 yi = interp1(y, x, xi, 'spline'); % 使用样本点进行插值 ``` 其中,`interp1` 函数用于进行一维插值,这里我们使用样本点 `x` 和 `y` 进行插值,并生成了 10000 个插值点。插值方法使用的是样条插值 `spline`。 5. 绘制反函数的逼近值: ```matlab plot(xi, yi) % 绘制逼近值 ``` 最后,我们可以使用 `yi` 来表示反函数的逼近值。需要注意的是,逼近值可能会与实际反函数存在一定的误差,因此您可能需要根据具体情况来选择样本点和插值方法。

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matlab程序:%cf对应的af不唯一,取af大于零的时候 ar=0:0.5:10; syms x assume(x>0) %根据魔术公式求导得到ar-cr的关系,求的cr,cf a0=1.5999;a1=-0.0048;a2=0.9328;a3=4.0847;a4=44.8338; a6=-0.0076;a7=-0.1807;a8=-0.0026;a9=0.0367; a11=0.0004;a12=-0.0115;a17=0.0009; F_zr=m*9.8*lf/(lf+lr)/1000; C=a0*(5-a)/4; D2=(a1*(F_zr^2)+a2*F_zr)*a; B2=(a3*sin(2*atan(F_zr/a4))/(C*D2))*(2-a); Sh2=a8*F_zr+a9; E2=(a6*F_zr+a7); cr=(1000*C*D2*cos(C*atan(E2*(atan(B2*ar) - B2*ar) + B2*ar)).*(B2 - E2*(B2 - B2./(B2^2*ar.^2 + 1))))./((E2*(atan(B2*ar) - B2*ar) + B2*ar).^2 + 1); cf=(m*V^2*lr*cr)./(cr*(lf+lr)*(lf+lr)-m*V^2*lf); % 已知参数 F_zf=m*9.8*(lr)/(lr+lf)/1000; D1=(a1*(F_zf^2)+a2*F_zf)*a; B1=(a3*sin(2*atan(F_zf/a4))/(C*D1))*(2-a); E1=a6*F_zf+a7; % 定义af-cf函数 f=@(x)(1000*C*D1*cos(C*atan(E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x)).*(B1 - E1*(B1 - B1./(B1^2*x.^2 + 1))))./((E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x).^2 + 1) - cf; % 反求af x0=[0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0]+1; af=fsolve(f,x0); %转化为弧度制 af1=af*pi/180;ar1=ar*pi/180; %求得侧偏角和横摆角速度 r=(V*(cetia-af1+ar1))/(lf+lr); betia=(lf*(cetia-af1)-lf*ar1)/(lf+lr); figure(5); plot(betia,r); axis([-40,40,-40,40]); title('betia-r'); xlabel('betia');ylabel('r'); hold on;报错警告: Trust-region-dogleg algorithm of FSOLVE cannot handle non-square systems; using Levenberg-Marquardt algorithm instead. > 位置:fsolve (第 342 行) 位置: untitled2 (第 36 行) No solution found. fsolve stopped because the last step was ineffective. However, the vector of function values is not near zero, as measured by the value of the function tolerance. <stopping criteria details> >> 请修改

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