function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta) %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta) %該函數(shù)用有限差分法求解有兩種介質(zhì)的正方形區(qū)域的二維拉普拉斯方程的數(shù)值解 %函數(shù)返回迭代因子、迭代次數(shù)以及迭代完成后所求區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格節(jié)點處的值 %a為正方形求解區(qū)域的邊長 %r1,r2分別表示兩種介質(zhì)的電導(dǎo)率 %up,under分別為上下邊界值 %num表示將區(qū)域每邊的網(wǎng)格剖分個數(shù) %deta為迭代過程中所允許的相對誤差限 n=num+1; %每邊節(jié)點數(shù) U(n,n)=0; %節(jié)點處數(shù)值矩陣 N=0; %迭代次數(shù)初值 alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子 k=r1/r2; %兩介質(zhì)電導(dǎo)率之比 U(1,1:n)=up; %求解區(qū)域上邊界第一類邊界條件 U(n,1:n)=under; %求解區(qū)域下邊界第一類邊界條件 U(2:num,1)=0;U(2:num,n)=0; for i=2:num U(i,2:num)=up-(up-under)/num*(i-1);%采用線性賦值對上下邊界之間的節(jié)點賦迭代初值 end G=1; while G>0 %迭代條件：不滿足相對誤差限要求的節(jié)點數(shù)目G不為零 Un=U; %完成第n次迭代后所有節(jié)點處的值 G=0; %每完成一次迭代將不滿足相對誤差限要求的節(jié)點數(shù)目歸零 for j=1:n for i=2:num U1=U(i,j); %第n次迭代時網(wǎng)格節(jié)點處的值 if j==1 %第n+1次迭代左邊界第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2*U(i,j+1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end if (j>1)&&(j U2=1/4*(U(i,j+1)+ U(i-1,j)+ U(i,j-1)+ U(i+1,j)); U(i,j)=U1+alpha*(U2-U1); %引入超松弛迭代因子后的網(wǎng)格節(jié)點處的值 end if i==n+1-j %第n+1次迭代兩介質(zhì)分界面（與網(wǎng)格對角線重合）第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2/(1+k)*(U(i,j+1)+U(i+1,j))+2*k/(1+k)*(U(i-1,j)+U(i,j-1))); end if j==n %第n+1次迭代右邊界第二類邊界條件 U(i,n)=1/4*(2*U(i,j-1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end end end N=N+1 %顯示迭代次數(shù) Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有節(jié)點處的值 err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代與第n次迭代所有節(jié)點值的相對誤差 err(1,1:n)=0; %上邊界節(jié)點相對誤差置零 err(n,1:n)=0; %下邊界節(jié)點相對誤差置零 G=sum(sum(err>deta))%顯示每次迭代后不滿足相對誤差限要求的節(jié)點數(shù)目G end
標(biāo)簽： 有限差分
上傳時間： 2018-07-13
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壓電材料由于其力電耦合特性，能有效地將機(jī)械能與電能進(jìn)行轉(zhuǎn)換，于是人們將其作為激勵/傳感器廣泛地應(yīng)用于各類工程領(lǐng)域。壓電材料常常與受控柔性結(jié)構(gòu)粘接成一體，作為傳感器以及激勵器，以達(dá)到抑制受控結(jié)構(gòu)振動的目標(biāo)。因此，研究壓電智能結(jié)構(gòu)的振動以及振動控制有重要的科學(xué)意義和實用價值本文基于壓電材料與宿主結(jié)構(gòu)之間的力電耦合特性，推導(dǎo)了拉普拉斯變換形式卜的壓電智能梁結(jié)構(gòu)的阻抗矩陣，并基于阻抗矩陣研究如何建立壓電智能梁結(jié)構(gòu)的頻率響應(yīng)數(shù)值模型以及由此模型計算系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)的方法，本文還研究了速度負(fù)反饋控制器作用下壓電梁的控制系統(tǒng)性能：PPF控制器下不同系統(tǒng)輸入時，系統(tǒng)的動態(tài)性能；不同控制器參數(shù)下，控制系統(tǒng)的效果。計算結(jié)果表明，本文模型能有效地與各種控制策略相結(jié)合，研究壓電梁的振動控制問題。最后，本文還嘗試由阻抗矩陣模型建立系統(tǒng)的TF控制模型，對于單個矩陣元素，此方法能在指定頻域內(nèi)得到很好的近似模型，對于由許多單元組成的壓電梁，本文方法得到的結(jié)果能識別部分階頻率，因此需要進(jìn)一步研究。振動是大自然中最普遍的現(xiàn)象，在現(xiàn)實的工業(yè)工程及實際生活中，人們常常遇到各種與振動有關(guān)的問題。譬如，我們常用的各種音響設(shè)備、醫(yī)療超聲檢測設(shè)備、雷達(dá)等設(shè)備及設(shè)施中，就利用了振動含有積極意義的一方面；另一方面，機(jī)床的劇烈振動導(dǎo)致工件的加工精度達(dá)不到要求、飛機(jī)機(jī)翼的顫振、飛機(jī)輪船等振動噪聲過大導(dǎo)致乘客感到不舒適等則是振動消極一面的具體體現(xiàn)。為此，人們常常對這些設(shè)備的系統(tǒng)模型進(jìn)行分析、研究，以期對振動進(jìn)行控制：一方面提高起積極作用的振動的強(qiáng)度或?qū)⑵淇刂圃谌藗兿Ｍ某潭壬希毫硪环矫姹M可能地將起消極作用的振動削弱，達(dá)到不影響工業(yè)生產(chǎn)及生活的效果
標(biāo)簽： 阻抗法
上傳時間： 2022-03-11
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內(nèi)容提要第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡介 1.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)簡史 1.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)主要流派 1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智1.2.1 什么是人工智能 1.2.2 什么是數(shù)據(jù)挖掘 1.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智1.3 典型機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 1.5 機(jī)器學(xué)習(xí)的一般流程 第2章 機(jī)器學(xué)習(xí)基本2.1 統(tǒng)計分析2.1.1 統(tǒng)計基礎(chǔ)2.1.2 常見概率分布2.1.3 參數(shù)估計2.1.4 假設(shè)檢驗2.1.5 線性回歸2.1.6 邏輯回歸2.1.7 判別分析2.1.8 非線性模型2.2 高維數(shù)據(jù)降維2.2.1 主成分分析2.2.2 奇異值分解2.2.3 線性判別分析2.2.4 局部線性嵌入2.2.5 拉普拉斯特征映射2.3 特征工程 2.3.1 特征構(gòu)建2.3.2 特征選擇2.3.3 特征提取2.4 模型訓(xùn)練2.4.1 模型訓(xùn)練常見術(shù)語2.4.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集 2.5 可視化分析 2.5.1 可視化分析的作用2.5.2 可視化分析方法 2.5.3 可視化分析常用工2.5.4 常見的可視化圖表 2.5.5 可視化分析面臨的挑戰(zhàn)
標(biāo)簽： 機(jī)器學(xué)習(xí)
上傳時間： 2022-06-16
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電路分析基礎(chǔ)，包括信號的分析，不僅全面講述電路邏輯狀態(tài)，還講解了傅里葉變換和拉普拉斯變換在實際電路中的應(yīng)用
標(biāo)簽： Fundamentals Electric Circuits
上傳時間： 2022-07-01
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全美經(jīng)典學(xué)習(xí)指導(dǎo)系列電路 科技出版社 總共367頁導(dǎo)論 2.電路基本概念3.電路定律4.電路的分析方法5.放大器和運(yùn)算放大器電路 6.波形和信號7.一階電路8.高階電路和復(fù)數(shù)頻率9.正弦穩(wěn)態(tài)電路分析10.交流功率 11.多相電路12.頻率響應(yīng) ，濾波器和諧振13.二端口網(wǎng)絡(luò)14.互感和變壓器15.使用SPICE進(jìn)行電路分析16.拉普拉斯變換方法17波形分析的傅里葉方法
標(biāo)簽： 電氣工程
上傳時間： 2022-07-10
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