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🔥 内容介绍
一、引言：水下滑翔机动力学模拟的核心需求与 ODE45 的适配价值
水下滑翔机作为低成本、长续航的水下探测平台，广泛应用于海洋温盐深剖面测量、洋流观测等任务，其运动过程呈现 “低速、大航程、姿态动态调整” 的特征。在实际应用中，需通过动力学模拟提前验证 “下潜深度、滑翔角、航速” 等关键参数，避免物理试验的高成本与风险，而传统手工计算或简化二维模型难以精准描述三维空间中的复杂运动（如水平转向、垂直升降耦合）。
核心技术痛点体现在两方面：一是水下滑翔机在三维空间中受 “浮力、重力、水动力、控制力” 等多力耦合作用，运动方程为高阶非线性常微分方程组（ODEs），解析求解几乎不可能；二是需实时输出 “位置、速度、姿态角” 等动态参数随时间的变化曲线，为控制算法优化提供数据支撑。
在此背景下，基于 MATLAB ODE45 的水下滑翔机三维动力学模拟方案应运而生：ODE45 作为基于龙格 - 库塔（RK45）算法的数值求解器，具备 “自适应步长、高精度、稳定性强” 的优势，可高效求解高阶非线性 ODEs；通过构建水下滑翔机的三维动力学模型（含受力分析、运动方程推导），结合 ODE45 实现运动过程的数值模拟，最终输出三维空间中的运动轨迹与动态参数，为水下滑翔机的设计优化与控制策略验证提供可靠工具。
二、水下滑翔机三维动力学模型构建：从受力分析到运动方程
水下滑翔机的运动本质是 “力与力矩作用下的刚体运动”，需先明确三维空间中的坐标系定义、受力分析，再推导对应的非线性常微分方程组（ODEs），为 ODE45 求解提供数学基础。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
R = y(1:3); %R(1) = Phi (roll), R(2) = Theta (pitch), R(3) = Psi (yaw)
b = y(4:6); %b(1) = x, b(2) = y, b(3) = z
omega = y(7:9); %omega(1) = p, omega(2) = q, omega(3) = r
V = y(10:12); %V(1) = V1, V(2) = V2, V(3) = V3 in body frame
rp = y(13:15); %rp(1) = rp1, rp(2) = rp2, rp(3) = rp3 position of moving mass block
r_gamma = y(16:18); %r_gamma(1) = 0, r_gamma(2) = Gamma, r_gamma(3) = 0 position of rolling mass block
mb = y(19); %mb -> ballast mass
v_r = sqrt(V(1)^2 + V(2)^2 + V(3)^2)
Alpha = atan(V(3)/V(1)); %Angle of attack
Beta = asin(V(2)/v_r); %Sideslip angle
u1 = [0 0 0]'; %Control input for longitudal moving mass (constant)
u2 = [0 0 0]'; %Control input for lateral moving mass (constant)
u3 = 0; %Control input for ballast mass (constant)
🔗 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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🌟电力系统方面
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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
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
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