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基于MATLAB的涡格法气动力计算(附带源码)【第3038期】.zip

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简介:
本资源提供基于MATLAB开发的涡格法气动力计算工具,包含详细代码及使用说明。适用于航空工程中复杂翼型气动特性分析与设计,帮助用户深入理解流体动力学原理并进行高效仿真研究。附带源码便于学习和二次开发。 代码下载:完整代码,可直接运行;支持的版本为2014a或2019b。 **智能优化算法改进及应用** - 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度。 - 三维装箱问题解决方法和物流选址方案,货位优化策略制定以及公交排班优化建议。 - 充电桩布局与车间布局的最优设计,集装箱船配载及水泵组合配置的最佳解决方案。 - 解决医疗资源分配难题,并进行设施布局优化、可视域基站和无人机选址。 **机器学习和深度学习** - 卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM),最小二乘支持向量机(LSSVM)的应用,极限学习机(ELM)及核极限学习机(KELM)的使用。 - BP算法、RBF模型和宽度学习方法在风电预测中的应用;RF和XGBOOST技术用于电池寿命预测与辐射源识别任务;TCN实现交通流、负荷以及股价预测等。 - 通过DBN进行PM2.5浓度预测,利用深度学习完成水体光学参数反演及NLOS信号的精确识别。此外还涉及地铁停车精准预报和变压器故障诊断。 **图像处理** - 包括但不限于:图像识别技术;图像分割方法;图像检测算法;隐藏信息于图片之中。 - 图像配准、拼接与融合技巧,增强视觉效果以及压缩感知等领域的应用案例展示。 **路径规划** - 旅行商问题(TSP)、车辆路径规划(VRP, MVRP, CVRP, VRPTW)的解决方案; - 涉及无人机三维路线设计和编队飞行策略;机器人导航与栅格地图中最佳路径选择。 - 多式联运运输方案、车机协同下的无人驾驶配送优化,天线阵列布局及其分布调整。 **无人机应用** - 路径规划技术在无人机控制中的运用; - 无人机构建和编队飞行策略;任务分配与执行的智能化设计 **无线传感器定位及布局** - 涉及到:传感器部署最优化、通信协议改进以及路由路径的选择。 - 目标定位算法如Dv-Hop,Leach协议等的应用场景分析。 **信号处理** - 信号识别及其加密技术;去噪与增强方法; - 雷达信号的解析和水印嵌入提取过程。肌电及脑电信号采集、处理与应用。 - 通信设备中的配时优化策略 **电力系统相关研究** - 微电网配置,无功补偿以及配电网络重构方案设计;储能系统的合理分配。 **元胞自动机领域** - 涉及交通流量预测模型、人群疏散计划和病毒传播模式; - 关于晶体生长的自动化模拟实验等课题的研究进展 **雷达技术相关研究** - 包括卡尔曼滤波跟踪算法,航迹关联与融合方法。

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  • MATLAB)【3038】.zip
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    本资源提供基于MATLAB开发的涡格法气动力计算工具,包含详细代码及使用说明。适用于航空工程中复杂翼型气动特性分析与设计,帮助用户深入理解流体动力学原理并进行高效仿真研究。附带源码便于学习和二次开发。 代码下载:完整代码,可直接运行;支持的版本为2014a或2019b。 **智能优化算法改进及应用** - 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度。 - 三维装箱问题解决方法和物流选址方案,货位优化策略制定以及公交排班优化建议。 - 充电桩布局与车间布局的最优设计,集装箱船配载及水泵组合配置的最佳解决方案。 - 解决医疗资源分配难题,并进行设施布局优化、可视域基站和无人机选址。 **机器学习和深度学习** - 卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM),最小二乘支持向量机(LSSVM)的应用,极限学习机(ELM)及核极限学习机(KELM)的使用。 - BP算法、RBF模型和宽度学习方法在风电预测中的应用;RF和XGBOOST技术用于电池寿命预测与辐射源识别任务;TCN实现交通流、负荷以及股价预测等。 - 通过DBN进行PM2.5浓度预测,利用深度学习完成水体光学参数反演及NLOS信号的精确识别。此外还涉及地铁停车精准预报和变压器故障诊断。 **图像处理** - 包括但不限于:图像识别技术;图像分割方法;图像检测算法;隐藏信息于图片之中。 - 图像配准、拼接与融合技巧,增强视觉效果以及压缩感知等领域的应用案例展示。 **路径规划** - 旅行商问题(TSP)、车辆路径规划(VRP, MVRP, CVRP, VRPTW)的解决方案; - 涉及无人机三维路线设计和编队飞行策略;机器人导航与栅格地图中最佳路径选择。 - 多式联运运输方案、车机协同下的无人驾驶配送优化,天线阵列布局及其分布调整。 **无人机应用** - 路径规划技术在无人机控制中的运用; - 无人机构建和编队飞行策略;任务分配与执行的智能化设计 **无线传感器定位及布局** - 涉及到:传感器部署最优化、通信协议改进以及路由路径的选择。 - 目标定位算法如Dv-Hop,Leach协议等的应用场景分析。 **信号处理** - 信号识别及其加密技术;去噪与增强方法; - 雷达信号的解析和水印嵌入提取过程。肌电及脑电信号采集、处理与应用。 - 通信设备中的配时优化策略 **电力系统相关研究** - 微电网配置,无功补偿以及配电网络重构方案设计;储能系统的合理分配。 **元胞自动机领域** - 涉及交通流量预测模型、人群疏散计划和病毒传播模式; - 关于晶体生长的自动化模拟实验等课题的研究进展 **雷达技术相关研究** - 包括卡尔曼滤波跟踪算法,航迹关联与融合方法。
  • MATLAB
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    本研究采用MATLAB开发涡格法程序,针对复杂几何外形进行气动特性分析和预测,旨在提高飞行器设计中的计算效率与精度。 涡格法计算适用于马赫数0到0.5的范围。
  • 学】导弹姿态控制【Matlab 969】.zip
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    本资源深入探讨了导弹在受到气动力影响时的姿态控制系统设计与优化,并提供实用的Matlab源代码,适合工程技术人员和研究人员参考学习。 气动力导弹姿态控制是航空航天领域的一个重要课题,主要研究如何通过精确调控导弹的气动力来实现其在飞行过程中的稳定与指向。本资料包含Matlab源码,为第969期的学习资源,旨在帮助学习者理解和实践导弹姿态控制的计算方法。 在导弹设计中,姿态控制是确保导弹飞行轨迹准确、快速响应目标的关键技术。气动力导弹姿态控制主要依赖于导弹表面的气动布局(如舵面),通过改变舵面的角度来产生控制力矩,以调整导弹的姿态(俯仰、偏航和滚转)。Matlab作为一种强大的数值计算和仿真工具,常被用于气动力导弹姿态控制的建模、分析和优化。 我们需要了解导弹的飞行力学模型。这个模型包括导弹的质量特性、空气动力学参数以及舵面的运动学模型。在Matlab中,可以通过建立系统动力学方程来描述导弹的运动状态,这通常涉及到牛顿第二定律和欧拉运动方程。六自由度(DOF)模型会考虑平移(前后、左右、上下)和旋转(俯仰、偏航、滚转)。 气动力计算是导弹姿态控制的核心部分。它涉及气动系数的计算,这些系数取决于导弹的形状、速度、攻角和侧滑角等参数。在Matlab中,可以通过数值方法(如CFD,即计算流体动力学)或简化经验公式来估算气动力和力矩。 接下来是控制器的设计环节,这是关键步骤之一。常见的有PID控制器、LQR(线性二次型调节器)或MPC(模型预测控制)。这些控制器的目标是确保导弹能够根据预定指令进行姿态调整,并且满足系统约束与性能指标的要求。在Matlab中,可以利用控制系统工具箱来设计和仿真这些控制器。 实际应用时还需要考虑导弹的动态特性,如舵面延迟、非线性效应以及环境干扰等因素的影响。源码可能包含了针对这些问题的补偿策略,例如滤波器设计或自适应控制算法等方法。 通过Matlab的Simulink环境,可以将上述所有组件集成到一个实时仿真模型中进行闭环控制系统验证。调整参数并观察仿真结果有助于评估导弹姿态控制系统的性能,并进一步优化其表现。 【气动学】气动力导弹姿态控制(含Matlab源码 969期)涵盖理论知识、建模方法、控制器设计及仿真验证等多个方面,帮助学习者掌握导弹控制系统的核心技能,并应用于实际工程问题中。
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