function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta) %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta) %该函数用有限差分法求解有两种介质的正方形区域的二维拉普拉斯方程的数值解 %函数返回迭代因子、迭代次数以及迭代完成后所求区域内网格节点处的值 %a为正方形求解区域的边长 %r1,r2分别表示两种介质的电导率 %up,under分别为上下边界值 %num表示将区域每边的网格剖分个数 %deta为迭代过程中所允许的相对误差限 n=num+1; %每边节点数 U(n,n)=0; %节点处数值矩阵 N=0; %迭代次数初值 alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子 k=r1/r2; %两介质电导率之比 U(1,1:n)=up; %求解区域上边界第一类边界条件 U(n,1:n)=under; %求解区域下边界第一类边界条件 U(2:num,1)=0;U(2:num,n)=0; for i=2:num U(i,2:num)=up-(up-under)/num*(i-1);%采用线性赋值对上下边界之间的节点赋迭代初值 end G=1; while G>0 %迭代条件：不满足相对误差限要求的节点数目G不为零 Un=U; %完成第n次迭代后所有节点处的值 G=0; %每完成一次迭代将不满足相对误差限要求的节点数目归零 for j=1:n for i=2:num U1=U(i,j); %第n次迭代时网格节点处的值 if j==1 %第n+1次迭代左边界第二类边界条件 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网格节点处的值 end if i==n+1-j %第n+1次迭代两介质分界面（与网格对角线重合）第二类边界条件 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次迭代右边界第二类边界条件 U(i,n)=1/4*(2*U(i,j-1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end end end N=N+1 %显示迭代次数 Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有节点处的值 err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代与第n次迭代所有节点值的相对误差 err(1,1:n)=0; %上边界节点相对误差置零 err(n,1:n)=0; %下边界节点相对误差置零 G=sum(sum(err>deta))%显示每次迭代后不满足相对误差限要求的节点数目G end
标签： 有限差分
上传时间： 2018-07-13
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压电材料由于其力电耦合特性，能有效地将机械能与电能进行转换，于是人们将其作为激励/传感器广泛地应用于各类工程领域。压电材料常常与受控柔性结构粘接成一体，作为传感器以及激励器，以达到抑制受控结构振动的目标。因此，研究压电智能结构的振动以及振动控制有重要的科学意义和实用价值本文基于压电材料与宿主结构之间的力电耦合特性，推导了拉普拉斯变换形式卜的压电智能梁结构的阻抗矩阵，并基于阻抗矩阵研究如何建立压电智能梁结构的频率响应数值模型以及由此模型计算系统动态响应的方法，本文还研究了速度负反馈控制器作用下压电梁的控制系统性能：PPF控制器下不同系统输入时，系统的动态性能；不同控制器参数下，控制系统的效果。计算结果表明，本文模型能有效地与各种控制策略相结合，研究压电梁的振动控制问题。最后，本文还尝试由阻抗矩阵模型建立系统的TF控制模型，对于单个矩阵元素，此方法能在指定频域内得到很好的近似模型，对于由许多单元组成的压电梁，本文方法得到的结果能识别部分阶频率，因此需要进一步研究。振动是大自然中最普遍的现象，在现实的工业工程及实际生活中，人们常常遇到各种与振动有关的问题。譬如，我们常用的各种音响设备、医疗超声检测设备、雷达等设备及设施中，就利用了振动含有积极意义的一方面；另一方面，机床的剧烈振动导致工件的加工精度达不到要求、飞机机翼的颤振、飞机轮船等振动噪声过大导致乘客感到不舒适等则是振动消极一面的具体体现。为此，人们常常对这些设备的系统模型进行分析、研究，以期对振动进行控制：一方面提高起积极作用的振动的强度或将其控制在人们希望的程度上：另一方面尽可能地将起消极作用的振动削弱，达到不影响工业生产及生活的效果
标签： 阻抗法
上传时间： 2022-03-11
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内容提要第1章 机器学习概1.1 机器学习简介 1.1.1 机器学习简史 1.1.2 机器学习主要流派 1.2 机器学习、人工智1.2.1 什么是人工智能 1.2.2 什么是数据挖掘 1.2.3 机器学习、人工智1.3 典型机器学习应用1.4 机器学习算法 1.5 机器学习的一般流程 第2章 机器学习基本2.1 统计分析2.1.1 统计基础2.1.2 常见概率分布2.1.3 参数估计2.1.4 假设检验2.1.5 线性回归2.1.6 逻辑回归2.1.7 判别分析2.1.8 非线性模型2.2 高维数据降维2.2.1 主成分分析2.2.2 奇异值分解2.2.3 线性判别分析2.2.4 局部线性嵌入2.2.5 拉普拉斯特征映射2.3 特征工程 2.3.1 特征构建2.3.2 特征选择2.3.3 特征提取2.4 模型训练2.4.1 模型训练常见术语2.4.2 训练数据收集 2.5 可视化分析 2.5.1 可视化分析的作用2.5.2 可视化分析方法 2.5.3 可视化分析常用工2.5.4 常见的可视化图表 2.5.5 可视化分析面临的挑战
标签： 机器学习
上传时间： 2022-06-16
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电路分析基础，包括信号的分析，不仅全面讲述电路逻辑状态，还讲解了傅里叶变换和拉普拉斯变换在实际电路中的应用
标签： Fundamentals Electric Circuits
上传时间： 2022-07-01
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全美经典学习指导系列电路 科技出版社 总共367页导论 2.电路基本概念3.电路定律4.电路的分析方法5.放大器和运算放大器电路 6.波形和信号7.一阶电路8.高阶电路和复数频率9.正弦稳态电路分析10.交流功率 11.多相电路12.频率响应 ，滤波器和谐振13.二端口网络14.互感和变压器15.使用SPICE进行电路分析16.拉普拉斯变换方法17波形分析的傅里叶方法
标签： 电气工程
上传时间： 2022-07-10
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