Advertisement

Fa代码在MATLAB中实现，用于解决谷物生长相场问题。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
该 MATLAB 相场代码旨在解决 Fan 和 Chen 开发的用于描述晶粒生长过程的二维相场模型，该模型包含 10 个不同的晶粒取向以及对应于 10 个阶参数。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 谷粒生长相场代码：MATLAB中的相场代码，用于求解Fa...
    优质
    谷粒生长相场代码是基于MATLAB开发的一套相场模拟程序，专门用于求解Fabrication成形过程中的谷粒生长问题。该代码能够精确预测材料微观结构的演变，为材料科学和工程领域提供强大的数值分析工具。 MATLAB 中的相场代码用于求解 Fan & Chen 开发的二维相场模型，该模型描述了具有 10 种不同晶粒取向的晶粒生长现象，并使用了包含 10 阶参数的设计。
     
  • 关于解决磁场问题的Matlab代码-MAGCODE：用于计算磁场及相互作用的模型
    优质
    MAGCODE是一款专门设计的Matlab工具箱，旨在高效地解决与磁场相关的复杂计算和模拟问题。它提供了一系列功能强大的算法来精确计算不同条件下磁场及其相互作用，为科学研究和工程应用提供了有力支持。 MAGCODE：计算磁场与相互作用的模型 此存储库面向公众，并提供详细的文档。 引用及致谢： 如果您使用本代码进行研究，请尽可能引用该代码来源作品（如果不确定，可询问）。此外，请将此代码存储库如下引用： 标题: MAGCODE：计算磁场和相互作用的模型框架 作者: 威廉·SP·罗伯逊 版本信息: v0.1 第一个带有DOI的版本，在一些重大返工之前涵盖了2018年之前的代码。 许可证： 本作品可根据条款自由修改与分发，您可以随意使用此代码来开发免费或专有软件。修改后的作品在发布时必须保留原始版权声明，并列出所做的所有更改，但具体要求请参考完整的许可文本。
     
  • 基于相场法的晶枝生长MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于相场法模拟晶体生长过程的MATLAB代码，特别聚焦于晶枝状结构的发展。包含了详细的文档与示例数据以辅助用户理解和应用。 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示的项目介绍可以通过博主主页搜索博客进一步了解。 适合人群：本科及以上学生和研究人员用于教学科研学习使用。
     
  • 用Matlab代码解决TSP问题
    优质
    本项目利用MATLAB编程语言解决经典的旅行商（TSP）问题。通过优化算法实现路径规划，旨在寻找最短可能路线，连接一系列城市并返回起点。 解决TSP问题的Matlab代码基于蚁群算法编写，旨在确保算法的正确性和有效性。
     
  • 二维晶粒生长的相场模型及Matlab代码
    优质
    本研究探讨了利用相场理论模拟二维晶粒生长过程的方法，并提供了相应的Matlab实现代码。通过数学建模与数值计算，分析材料科学中的晶体演化现象。 该模型采用Allen-Cahn方程及非保守序参量来模拟二维晶粒生长过程，并借鉴了DNFan1997Actamater_Graingrowth1phase2D中的方法，使用10个序参量分别代表10种不同的晶粒取向。
     
  • MATLAB直扩代码-Sturm-Liouville问题：解决SturmLiouville问题的MATLAB代码
    优质
    这段简介描述了一个用于求解Sturm-Liouville问题的MATLAB程序代码。该代码提供了直接扩展方法，为科研和工程领域中涉及此类特征值问题的研究者提供便利与支持。 matlab直扩代码sturm-liouville问题由Upeksha Perera于2019年4月编写，作为其与Christine Böckmann合作的文章“使用Magnus展开的直接和逆偶数Sturm-Liouville问题的解决方案”的补充材料。Perera目前隶属于斯里兰卡凯兰尼亚大学数学系；Böckmann则在德国波茨坦大学数学研究所工作。
     
  • 用Python代码实现遗传算法解决TSP问题
    优质
    本文章详细介绍如何使用Python编程语言来实施遗传算法以求解旅行商（TSP）问题，并提供相应源码。 遗传算法解决TSP问题的Python代码包括三个py文件以及一个小DEMO。
     
  • 基于粒子群算法解决VRP问题及MATLAB实现代码.zip
    优质
    本资源提供一种利用粒子群优化算法求解车辆路径规划（VRP）问题的方法，并附带详细的MATLAB实现代码。适用于物流、运输等领域研究和应用。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，内含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可在主页搜索博客中找到。 4. 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，修心和技术同步精进。
     
  • 用MATLAB解决8数码问题
    优质
    本项目利用MATLAB编程语言解决经典的八数码难题，通过启发式搜索算法实现路径优化与求解。 本代码由MATLAB实现，用于解决八数码问题的求解。