首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用Matlab代替rlocfind求等阻尼比直线与根轨迹的交点

在云计算领域,Matlab是一种强大的数学计算和数据可视化工具,可以用于解决各种工程和科学问题。它提供了丰富的函数库和工具箱,可以进行符号计算、数值计算、数据分析和可视化等操作。

rlocfind是Matlab中的一个函数,用于求解根轨迹与等阻尼比直线的交点。根轨迹是描述系统传递函数的极点随参数变化而移动的轨迹,等阻尼比直线是一条直线,用于表示不同阻尼比下的系统响应。

使用Matlab代替rlocfind求等阻尼比直线与根轨迹的交点,可以按照以下步骤进行:

  1. 定义系统传递函数:根据具体问题,使用Matlab的控制系统工具箱或符号计算工具箱定义系统的传递函数。
  2. 绘制根轨迹:使用Matlab的rlocus函数绘制系统的根轨迹。
  3. 绘制等阻尼比直线:根据问题要求,绘制对应等阻尼比的直线。
  4. 求交点:使用Matlab的交点求解函数,如polyxpoly或interp1,求解根轨迹与等阻尼比直线的交点。
  5. 可视化结果:使用Matlab的绘图函数,如plot或scatter,将交点标记在根轨迹图上。

需要注意的是,具体的实现方法和代码可能因问题的具体要求而有所不同。以上步骤仅为一般性的指导,具体操作还需根据实际情况进行调整。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云计算服务:https://cloud.tencent.com/product
  • 腾讯云数据库:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云服务器:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云人工智能:https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网:https://cloud.tencent.com/product/iot
  • 腾讯云存储服务:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链服务:https://cloud.tencent.com/product/baas
  • 腾讯云元宇宙服务:https://cloud.tencent.com/product/vr
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • matlab 汽车振动,matlab在汽车振动分析

    Matlab在振动分析中的应用刘迪辉2011-10-20大家学了游泳理论,现在我们借助MATLAB软件,来练习一下游泳!实际问题:客车的振动分析• 客车样车路试过程中却出现了令人意想不到的一系列振动问题 ,主要表现为 : (1) 汽车起动时发动机抖动厉害 ; (2) 当车速在 40 km/ h 左右时 ,整车有共振现象 ; (3) 当车速在 85 km/ h 左右时 ,整车有明显振动 ; (4) 当车速超过 118 km/ h 时 ,驾驶区及方向盘有强烈振感。• 由于上述振动的存在 ,一方面大大降低了该车驾乘的舒适性和运行中的安全性 ;另一方面 ,造成一些主要总成件 (如发动机、变速器、后桥等 ) 的早期损坏 ;同时 ,也使得汽车上很多结构件出现疲劳断裂 ,从而进一步加剧了整车或局部振动。• 选自王卫鸿 《 YBL6850C24aH》 型客车振动问题及解决方案,客车技术与研究, 2005.5Simulink Demo• This demo describes a simplified half-car model that includes an independent front and rear vertical suspension. 振动问题• 多自由度• 二自由度• 单自由度• 实际问题• ( 1)理论方法• ( 2) Matlab(实现理论算法)• (3) 有限元方法 Ansys, Abaqus, Natran等• ( 4) 试验方法难易• 建立力学模型、微分方程• 求解微分方程,得到响应特性振动方程时间 t响应函数 x(t)质量 m刚度 k阻尼 c时间 t激励函数 f(t)( 1) 已知激励函数和响应函数,求系统固有特性( 2) 已知固有特性,求在一定激励条件下的响应函数汽车悬架单自由度分析• 例 2.15 质量 m=2450kg的汽车,悬架总的刚度为 160000N/m, 减振器阻尼系数为 7135.6Ns/m,求该车辆受到 100 kg的简谐加载时的,车身的上下运动方程 .• 简谐激励首先得设定参数 F0, w, 和时间向量 t, 求每个时间的 f(t)理论公式该函数由普通微分方程求解方法其中提问:为什么要如此参数化?方便求解和定义联系起来固有频率 系统阻尼

    01

    非线性回归中的Levenberg-Marquardt算法理论和代码实现

    看到一堆点后试图绘制某种趋势的曲线的人。每个人都有这种想法。当只有几个点并且我绘制的曲线只是一条直线时,这很容易。但是每次我加更多的点,或者当我要找的曲线与直线不同时,它就会变得越来越难。在这种情况下,曲线拟合过程可以解决我所有的问题。输入一堆点并找到“完全”匹配趋势的曲线是令人兴奋的。但这如何工作?为什么拟合直线与拟合奇怪形状的曲线并不相同。每个人都熟悉线性最小二乘法,但是,当我们尝试匹配的表达式不是线性时,会发生什么?这使我开始了一段数学文章之旅,stack overflow发布了[1]一些深奥的数学表达式(至少对我来说是这样的!),以及一个关于发现算法的有趣故事。这是我试图用最简单而有效的方式来解释这一切。

    02

    matlab中的曲线拟合与插值

    曲线拟合与插值 在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点。图11.1说明了这两种方法。标有'o'的是数据点;连接数据点的实线描绘了线性内插,虚线是数据的最佳拟合。 11.1 曲线拟合 曲线拟合涉及回答两个基本问题:最佳拟合意味着什么?应该用什么样的曲线?可用许多不同的方法定义最佳拟合,并存在无穷数目的曲线。所以,从这里开始,我们走向何方?正如它证实的那样,当最佳拟合被解释为在数据点的最小误差平方和,且所用的曲线限定为多项式时,那么曲线拟合是相当简捷的。数学上,称为多项式的最小二乘曲线拟合。如果这种描述使你混淆,再研究图11.1。虚线和标志的数据点之间的垂直距离是在该点的误差。对各数据点距离求平方,并把平方距离全加起来,就是误差平方和。这条虚线是使误差平方和尽可能小的曲线,即是最佳拟合。最小二乘这个术语仅仅是使误差平方和最小的省略说法。

    01
    领券