【运动学】基于Matlab计算带有空气阻力、风压和马格努斯力（升力或曲线）的弹道棒球轨迹

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🔥 内容介绍

棒球作为典型的 projectile（抛射体），其飞行轨迹并非理想抛物线 —— 在实际运动中，需同时受到重力、空气阻力、风压（环境风载荷）与马格努斯力（旋转产生的升力或侧偏力）的耦合作用，这些力共同决定了棒球的飞行距离、高度、轨迹曲率等关键特性。例如，职业棒球投手投出的快速球（初速度约 40m/s），若无空气阻力，水平飞行距离可达 160m 以上，而实际因空气阻力影响，飞行距离仅 80-100m；若伴随强烈旋转（如转速 3000r/min 的曲线球），马格努斯力可使轨迹侧偏达 1-2m，直接影响击球者的判断。

要精准计算棒球弹道轨迹，需先明确各作用力的力学模型，建立坐标系并定义关键参数：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

th initial speed of 90 mph

% and backspin of 1200 rpm (no sidespin)

% climate based atmosphere of NRLMSIS00 and CIRA wind profiles

% wind is oriented to oppose the flight of the ball

% nominal 'rough' major league baseball

%% *history*

% when who why

% 20200101 mnoah original code

%% conversion factors

feet_2_m = 0.3048; % [m/ft] convert feet to meters

miles_per_hour_2_m_per_s = 0.44704;

rpm_2_rad_per_s = 0.104719755; % rotations/minute to radians/s

flagPlotMetric = true;

%% environment parameters

% fenway stadium

geodLatitude_degN = 42.3467;

geodLongiutde_degE = -71.0972;

groundAltitude_m = 2.0; % [m] elevation above sea level acc. to GoogleMaps

MONTH = 6;

DAYOFMONTH = 2;

UTCSECONDS = 0;

% initialize class and environment of the stadium

BB = BaseballFlight(geodLatitude_degN,geodLongiutde_degE, ...

groundAltitude_m,MONTH,DAYOFMONTH,UTCSECONDS);

% set the atmosphere variables, in this case, we are using the matlab

% atmosisa function to establish vertical profiles for the atmosphere up to

% 20 km altitude.

relativeHumidity = 0.75; % fractional value from 0 to 1

relativeWindDirection_deg = -30;

disp(['Note: Initializing User-Defined NRLMSIS atmosphere with RH=' ...

num2str(relativeHumidity*100) '% and relative wind direction = ' ...

num2str(relativeWindDirection_deg) ' deg']);

BB.initAtmosphereFromModel('nrlmsis00',relativeHumidity,relativeWindDirection_deg);

%% ball condition

% select the coefficient of drag for the baseball

% 'smooth' or 'rough'

disp(['Note: Initializing User-Defined ball properties (rough and MBL)']);

% Note: values can be colloquialism settings (eg 'mlb', 'littleleague',

% 'ncaasoftball') or a numeric value

BB.ballDiameter_m = 'mlb';

BB.ballMass_kg = 'mlb';

% Note: tabulated values can be for 'rough' or 'smooth' ball

BB.initDragParameters('rough');

% Note: tabulated values can be overwritten by setting the values

% in the class drag structure directly

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌟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

🌟 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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