MATLAB程序解析粘性阻尼系统自由振动响应

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资源摘要信息:"MATLAB程序用于求解常微分方程(ODEs)在粘性阻尼系统中谐振子的自由振动响应。该程序提供了一种方法来模拟和分析物理系统中的动力学行为,特别是在存在阻尼效应的情况下。该程序的开发基于MATLAB平台,MATLAB是一个广泛使用的工程计算和数值分析软件。 MATLAB程序包括以下几个核心知识点: 1. 数学建模:数学建模是理解物理系统行为的基础。在这个程序中,用户需要建立一个能够代表系统所有重要特征的模型。这通常涉及到识别系统的质量、阻尼系数、弹性系数等关键参数,并将这些参数以数学表达式的形式组织起来。数学模型应该能够反映系统的动态特性,从而为后续的数学分析提供基础。 2. 控制方程的推导:控制方程通常基于牛顿第二定律,即力等于质量乘以加速度(F=ma)。在阻尼系统中,控制方程需要考虑阻尼力,这通常是速度的线性函数。这一步骤涉及到将物理问题转化为数学问题,即通过运动方程来表达系统的动力学行为。在本程序中,运动方程被重写为一组一阶微分方程,以便在MATLAB中进行数值求解。 3. 控制方程的解:在MATLAB中,控制方程可以通过使用内置的ODE求解器来求解。ODE求解器是用于求解常微分方程初值问题的数值算法。本程序中使用的是ode23函数,它基于Runge-Kutta方法,并且特别适用于求解非刚性问题。用户需要定义一个匿名函数来表达这些微分方程,然后将其作为输入传递给ode23函数。 4. 结果的解释:通过使用ode23函数求解微分方程后,程序会得到系统质量的位移、速度和加速度随时间变化的数据。这些数据通常以数值形式存在,需要通过绘图来直观地展示。在MATLAB中,用户可以使用绘图函数如plot来展示这些动态响应,以更好地理解系统的行为。通过分析这些响应,可以对系统的稳定性、振荡频率和衰减特性等做出判断。 MATLAB作为一款强大的工程计算软件,提供了一系列工具箱和函数用于工程和科学计算。它在动态系统仿真、数据分析、算法开发等领域有着广泛的应用。利用MATLAB的编程环境,用户可以高效地开发出解决复杂问题的程序,并且能够便捷地进行结果的可视化处理。 此外,标签"matlab"指明了该资源是与MATLAB软件相关的,意味着在理解和使用该程序时,用户需要具备一定的MATLAB编程和数值分析的知识。标签同时也表明该程序可能被发布在像GitHub这样的代码托管平台上,方便用户下载和进一步的开发或使用。 最后,文件名称列表中的"zip"文件可能包含了一系列的文件,如源代码文件、文档说明、示例脚本等,这些文件可能都被压缩在一个名为"github_repo.zip"的压缩包中。这个压缩包可能代表了一个完整的MATLAB项目,它可能包含了与谐振子自由振动响应相关的所有代码和资料。"

将以下代码改为C++代码: import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

2023-06-09 上传