【翼型】NACA 4位翼型Matlab仿真

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、四位数字翼型程序

本程序为四位数字翼型程序，因此只需指定四位数字的翼型编号即可。若数字位数多于或少于四位，程序将报错。对于两种最常用的翼型，可尝试输入：

• 0012（对称翼型）

• 2412（有弯度翼型）

二、攻角（AoA）

攻角（Angle of Attack，简称 AoA）设置仅用于可视化展示，不会对翼型坐标文件产生影响。若您需在面元法程序中使用该坐标文件，则无需在坐标文件中包含攻角信息 —— 攻角应在面元法程序内部自行设置。通过这种方式，同一个翼型坐标文件可适用于任意攻角场景。

三、网格点（Grid Points）

该参数用于指定翼型上表面和下表面各自的网格点数量。例如，若您设置 10 个网格点，则翼型上表面会生成 10 个点，下表面也会生成 10 个点，而非总共 10 个点。

网格点数量的最小值为 3：若仅设置 2 个网格点，生成的翼型将退化为一条直线；设置 3 个网格点时，翼型会呈现出带有一定厚度的菱形形状。显然，若需精确还原翼型轮廓，应选择更多的网格点。

四、网格类型（Grid Type）

您可选择 “均匀网格（uniform）” 或 “非均匀网格（non-uniform）” 两种类型：

• 均匀网格：将翼型的 X 轴坐标从 0 到 1 均匀划分，网格点在整个翼型表面分布均匀；

• 非均匀网格：在翼型的前缘（Leading Edge，简称 LE）和后缘（Trailing Edge，简称 TE）聚集更多网格点。在相同网格点总数的前提下，这种类型能更精准地还原前缘和后缘的轮廓。

这一特性在涡旋面元法中尤为重要 —— 该方法中压力系数的计算结果高度依赖前缘和后缘的网格精度。因此，建议优先选择非均匀网格类型。

五、后缘设置（Trailing Edge）

该选项用于指定翼型后缘为 “闭合（closed）” 或 “开放（open）” 状态：

• 闭合后缘：翼型上表面和下表面的最后一个网格点具有相同的 X 坐标和 Y 坐标（后缘为一个点）；

• 开放后缘：上表面和下表面的最后一个网格点 X 坐标相同，但 Y 坐标不同（下表面的 Y 坐标为上表面的负值，后缘呈缝隙状）。

若您计划激光切割模型飞机的翼肋，建议选择开放后缘 —— 这种结构的翼肋更不易断裂。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...

                   'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...

                   'gui_OpeningFcn', @main_OpeningFcn, ...

                   'gui_OutputFcn',  @main_OutputFcn, ...

                   'gui_LayoutFcn',  [] , ...

                   'gui_Callback',   []);

if nargin && ischar(varargin{1})

    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});

end

if nargout

    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

else

    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

end

% End initialization code - DO NOT EDIT

% --- Executes just before main is made visible.

function main_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)

handles.output = hObject;

guidata(hObject, handles);

% --- Outputs from this function are returned to the command line.

function varargout = main_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) 

varargout{1} = handles.output;

% INITIALIZATION

evalin('base','clear');

evalin('base','clc');

flagPlot        = 1;                                                        % (Flag) indicating whether you can plot

typeNACA        = get(handles.editAirfoil,'String');                        % Type of airfoil [####]

aoa             = str2double(get(handles.editAoA,'String'));                % Angle of attack [deg]

gridPts         = str2double(get(handles.editGridPoints,'String'));         % Number of grid points [#]

radioShowCamber = 0;                                                        % Show camber line or not [1 = Show, 0 = Don't Show]

saveFilename    = get(handles.editSaveFilename,'String');                   % Filename for saving data

% Assign variables into base workspace

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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

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、车辆协同无人机路径规划、

🌟 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

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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 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

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 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

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码