基于微分 Vaiana Rosati 模型对 SDF 速率无关迟滞系统进行非线性时程分析的 Matlab 代码

本文介绍了使用Matlab进行非线性平衡方程的仿真,探讨了速率无关的迟滞广义力模型,通过数值方法如Runge-Kutta方法求解,并展示了正弦和余弦广义力下的系统响应。研究涉及信号处理、路径规划以及电力系统等领域应用。

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⛄ 内容介绍

非线性平衡方程

与速率无关的迟滞广义力

广义外力

数值法

结果 - 正弦广义力

结果 – 余弦广义力

⛄ 核心代码

%  =========================================================================================clc; clear all; close all;%% SDF RATE-INDEPEDENT HYSTERETIC SYSTEM MASSm = 10;                                                                    % Ns^2/m%% VAIANA ROSATI MODEL PARAMETERSkbp     = 0;     kbm     = 0;                                              % N/mf0p     = 1.2;   f0m     = 1.2;                                            % Nalfap   = 80;    alfam   = 80;                                             % 1/mbeta1p  = 0.01;  beta1m  = -0.01;                                          % Nbeta2p  = 35;    beta2m  = -35;                                            % 1/mgamma1p = 2;     gamma1m = 2;                                              % Ngamma2p = 80;    gamma2m = 80;                                             % 1/mgamma3p = 0.006; gamma3m = -0.006;                                         % mparp    = [kbp f0p alfap beta1p beta2p gamma1p gamma2p gamma3p];           % -parm    = [kbm f0m alfam beta1m beta2m gamma1m gamma2m gamma3m];           % -%% EXTERNAL GENERALIZED FORCEtv = 0:0.001:10;                                                           % sfp = 1;                                                                    % Hzp0 = 14;                                                                   % Np  = p0*sin(2*pi*fp*tv(1:length(tv)));                                     % N%% RUNGE-KUTTA METHOD %% INITIAL SETTINGneq = 3;                                                                   % - number of equationsIC  = [0 0 0];                                                             % - initial conditions [x1 x2 x3]%% CALCULATIONS AT EACH TIME STEPoptions = odeset('RelTol',1e-10,'AbsTol',1e-10);[t,x]   = ode45(@(t,x) ODEs(t, x, neq, m, parp, parm, p, tv), tv, IC, options);%% PLOTSfigure('Color',[0.949019610881805 0.949019610881805 0.949019610881805]);subplot('Position',[0.05 0.58 0.2 0.4]);grid on; box on;xlabel('time [s]');ylabel('applied force [N]');axis([0 10 -20 20]);set(gca,'XTick',[0 2 4 6 8 10]);set(gca,'YTick',[-20 -10 0 10 20]);set(gca,'GridLineStyle','--');set(gca,'FontName','Times New Roman');set(gca,'FontSize',16);plot1 = line(t,p,'Color','[0.584313750267029 0.168627455830574 0.294117659330368]','LineWidth',3);subplot('Position',[0.30 0.58 0.2 0.4]);grid on; box on;xlabel('time [s]');ylabel('displacement [m]');axis([0 10 -0.2 0.2]);set(gca,'XTick',[0 2 4 6 8 10]);set(gca,'YTick',[-0.2 -0.1 0 0.1 0.2]);set(gca,'GridLineStyle','--');set(gca,'FontName','Times New Roman');set(gca,'FontSize',16);plot2 = line(t,x(:,1),'Color','[0.204, 0.302, 0.494]','LineWidth',3);subplot('Position',[0.05 0.08 0.2 0.4]);grid on; box on;xlabel('time [s]');ylabel('velocity [m/s]');axis([0 10 -0.8 0.8]);set(gca,'XTick',[0 2 4 6 8 10]);set(gca,'YTick',[-0.8 -0.4 0 0.4 0.8]);set(gca,'GridLineStyle','--');set(gca,'FontName','Times New Roman');set(gca,'FontSize',16);plot3 = line(t,x(:,2),'Color','[0.204, 0.302, 0.494]','LineWidth',3);subplot('Position',[0.30 0.08 0.2 0.4]);grid on; box on;xlabel('displacement [m]');ylabel('force [N]');axis([-0.2 0.2 -8 8]);set(gca,'XTick',[-0.2 -0.1 0 0.1 0.2]);set(gca,'YTick',[-8.0 -4.0 0 4.0 8.0]);set(gca,'GridLineStyle','--');set(gca,'FontName','Times New Roman');set(gca,'FontSize',16);plot4 = line(x(:,1),x(:,3),'Color','[0.204, 0.302, 0.494]','LineWidth',3);subplot('Position',[0.56 0.12 0.4 0.8]);grid on; box on;xlabel('d [m]');ylabel('v [m/s]');zlabel('f [N]');axis([-0.2 0.2 -0.8 0.8 -8 8]);set(gca,'XTick',[-0.2 -0.1 0 0.1 0.2]);set(gca,'YTick',[-0.8 -0.4 0 0.4 0.8]);set(gca,'ZTick',[-8.0 -4.0 0 4.0 8.0]);set(gca,'GridLineStyle','--');set(gca,'FontName','Times New Roman');set(gca,'FontSize',16);set(gca,'BoxStyle','full');view([229.572533907569 40.0908387200157]);plot5 = line(x(:,1),x(:,2),x(:,3),'Color','[0.204, 0.302, 0.494]','Linewidth',3);

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

Vaiana, Nicolò, and Luciano Rosati. “Classification and Unified Phenomenological Modeling of Complex Uniaxial Rate-Independent Hysteretic Responses.” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 182, Elsevier BV, Jan. 2023, p. 109539, doi:10.1016/j.ymssp.2022.109539.

Vaiana, Nicolò, and Luciano Rosati. “Analytical and Differential Reformulations of the Vaiana–Rosati Model for Complex Rate-Independent Mechanical Hysteresis Phenomena.” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 199, Elsevier BV, Sept. 2023, p. 110448, doi:10.1016/j.ymssp.2023.110448.

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1 各类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、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 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、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 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,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码) 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位(Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化) ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化(Leach协议优化) ##### 6.4 无人机通信中继优化(组播优化)
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