MATLAB弹性时程分析法编程
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时间序列matlab代码时间序列分析是一种重要的数据分析方法,它用于研究随时间变化的数据序列。
在这篇文章中,我们将介绍如何使用MATLAB进行时间序列分析,并展示一些常用的时间序列分析方法和技巧。
我们需要明确什么是时间序列。
时间序列是一系列按时间顺序排列的数据观测值。
这些数据观测值可以是连续的,也可以是离散的。
比如,股票价格、气温、经济指标等都可以被视为时间序列数据。
在MATLAB中,有一些常用的函数可以用来处理时间序列数据。
其中最常见的函数是`timeseries`函数,它可以用来创建时间序列对象。
下面是一个简单的例子:```matlabdata = [10, 15, 12, 14, 18]; % 时间序列数据time = datetime(2022, 1, 1:5); % 时间序列对应的时间点ts = timeseries(data, time); % 创建时间序列对象```在创建了时间序列对象后,我们可以使用各种函数和方法来分析和处理时间序列数据。
下面是一些常用的时间序列分析方法和技巧。
我们可以使用`plot`函数来绘制时间序列数据的图形。
这可以帮助我们直观地了解数据的趋势和周期性。
```matlabplot(ts.Time, ts.Data); % 绘制时间序列图形xlabel('时间'); % 设置x轴标签ylabel('数据'); % 设置y轴标签title('时间序列数据'); % 设置标题```除了绘制时间序列图形,我们还可以使用`acf`函数和`pacf`函数来计算时间序列数据的自相关函数和偏自相关函数。
这可以帮助我们判断时间序列数据是否存在相关性,并确定合适的模型。
```matlabacf(ts.Data); % 计算时间序列数据的自相关函数title('自相关函数'); % 设置标题pacf(ts.Data); % 计算时间序列数据的偏自相关函数title('偏自相关函数'); % 设置标题```我们可以使用`arima`函数来拟合时间序列数据的ARIMA模型。
实验二利用MATLAB进行时域分析本实验内容包含以下三个部分:基于MATLAB得线性系统稳定性分析、基于MATLAB得线性系统动态性能分析、与MATALB进行控制系统时域分析得一些其它实例。
一、基于MATLAB得线性系统稳定性分析线性系统稳定得充要条件就是系统得特征根均位于S平面得左半部分。
系统得零极点模型可以直接被用来判断系统得稳定性。
另外,MATLAB语言中提供了有关多项式得操作函数,也可以用于系统得分析与计算。
(1)直接求特征多项式得根设p为特征多项式得系数向量,则MATLAB函数roots()可以直接求出方程p=0在复数范围内得解v,该函数得调用格式为:v=roots(p) 例3、1 已知系统得特征多项式为:特征方程得解可由下面得MATLAB命令得出。
>> p=[1,0,3,2,1,1];v=roots(p)结果显示:v =0、3202 + 1、7042i0、3202 - 1、7042i-0、72090、0402 + 0、6780i0、0402 - 0、6780i利用多项式求根函数roots(),可以很方便得求出系统得零点与极点,然后根据零极点分析系统稳定性与其它性能。
(2)由根创建多项式如果已知多项式得因式分解式或特征根,可由MATLAB函数poly()直接得出特征多项式系数向量,其调用格式为:p=poly(v) 如上例中:v=[0、3202+1、7042i;0、3202-1、7042i;-0、7209;0、0402+0、6780i; 0、0402-0、6780i];>> p=poly(v)结果显示p =1、0000 0、0001 3、00002、0001 0、9998 0、9999由此可见,函数roots()与函数poly()就是互为逆运算得。
(3)多项式求值在MATLAB 中通过函数polyval()可以求得多项式在给定点得值,该函数得调用格式为: polyval(p,v)对于上例中得p值,求取多项式在x点得值,可输入如下命令:>> p=[1,0,3,2,1,1];x=1polyval(p,x)结果显示x =1ans =8(4)部分分式展开考虑下列传递函数:式中,但就是与中某些量可能为零。
16. 时程分析概述对下面受移动荷载的简支梁运行时程分析。
➢材料弹性模量 : 2.4⨯1011 psi容重(γ) : 0.1 lbf/in3➢截面截面面积(Area) : 1.0 in2截面惯性矩(Iyy) : 0.083333 in4半径(radius) : 10.0 in厚度(thickness) : 2.0 in重力加速度(g) : 1.0 in/sec2速度容重整体坐标系原点(a)受移动荷载的简支梁(b)时程荷载函数图 16.1 分析模型模型是受600 in/sec速度的移动荷载的简支梁结构。
通过时程分析了解动力荷载下结构的反映,改变荷载周期来查看共振的影响。
设定基本环境打开新文件以‘时程分析 1.mgb’为名保存.文件 / 新文件文件 / 保存 ( 时程分析 1 )设定单位体系。
工具 / 单位体系长度 > in ; 力 > lbf图 16.2 设定单位体系设定结构类型为 X-Z 平面。
且为了特征值分析,设定自重自动转换为节点质量。
模型/ 结构类型结构类型 > X-Z 平面将结构的自重转换为质量> 转换到 X, Y, Z重力加速度( 1 )点格(关) 捕捉点(关)捕捉节点捕捉单元正面图 16.3 设定结构类型定义材料以及截面输入材料和截面,采用用户定义的类型和数值的类型输入数据。
模型/ 特性/ 材料一般> 名称( 材料) ; 类型> 用户定义用户定义 > 规范>无分析数据 > 弹性模量 ( 2.4E+11 )容重( 0.1 ) ↵模型/ 特性/ 截面数值名称( 截面) ; 截面形状> Pipe尺寸 > D ( 10 ) ; t w( 2 )截面特性值> 面积( 1 ) ; Iyy ( 0.083333 )↵图 16.4 定义材料图 16.5 定义截面建立节点和单元用建立节点功能建立节点, 用建立单元功能连接各节点来建立梁单元。
一般地震时程分析的步骤如下:1. 在“荷载/时程分析数据/时程荷载函数”中选择地震波。
时间荷载数据类型采用无量纲加速度即可。
其他选项按默认值,详细可参考用户手册或联机帮助。
2. 在“荷载/时程分析数据/时程荷载工况”中定义荷载工况。
结束时间:指地震波的分析时间。
如果地震波时间为50秒,在此处输入20秒,表示分析到地震波20秒位置。
分析时间步长:表示在地震波上取值的步长,推荐不要低于地震波的时间间隔(步长)。
输出时间步长:整理结果时输出的时间步长。
例如结束时间为20秒,分析时间步长为0.02秒,则计算的结果有20/0.02=1000个。
如果在输出时间步长中输入2,则表示输出以每2个为单位中的较大值,即输出第一和第二时间段中的较大值,第三和第四时间段的较大值,以此类推。
分析类型:当有非线性单元或非线性边界单元时选择非线性,否则选择线性。
分析方法:自振周期较大的结构(如索结构)采用直接积分法,否则选择振型法。
时程分析类型:当波为谐振函数时选用线性周期,否则为线性瞬态(如地震波)。
无零初始条件:可不选该项。
振型的阻尼比:可选所有振型的阻尼比。
3. 在“荷载/时程分析数据>地面加速度”中定义地震波的作用方向。
在对话框如果只选X方向时程分析函数,表示只有X方向有地震波作用,如果X、Y方向都选择了时程分析函数,则表示两个方向均有地震波作用。
系数:为地震波增减系数。
到达时间:表示地震波开始作用时间。
例如:X、Y两个方向都作用有地震波,两个地震波的到达时间(开始作用于结构上的时间)可不同。
水平地面加速度的角度:X、Y两个方向都作用有地震波时如果输入0度,表示X方向地震波作用于X方向,Y方向地震波作用于Y方向;X、Y两个方向都作用有地震波时如果输入90度,表示X方向地震波作用于Y方向,Y方向地震波作用于X方向;X、Y两个方向都作用有地震波时如果输入30角度,表示X方向地震波作用于与X轴方向成30度角度的方向,Y方向地震波作用于与Y方向成30度角度的方向。
Matlab中的时频分析方法引言:时频分析是一种将信号在时间和频率两个维度上进行分析的方法,它能够揭示信号的瞬时频率变化以及频率成分的随时间的演变。
在实际应用中,时频分析常常被用于处理非平稳信号,如音频信号、地震信号等。
在Matlab中,有多种时频分析方法可以使用,本文将介绍其中一些主要的方法并进行比较和分析。
一、短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform)短时傅里叶变换是最基本的时频分析方法之一,它将信号分成若干个小时间窗口,然后对每个时间窗口进行傅里叶变换得到频谱,从而获得信号在时间与频率上的变化信息。
Matlab中通过调用“spectrogram”函数可以实现短时傅里叶变换,该函数可以设置窗口长度、重叠率等参数,从而对不同信号进行合适的时频分析。
二、连续小波变换(Continuous Wavelet Transform)连续小波变换是一种将信号与连续小波函数进行卷积的方法,通过在时间和尺度上对小波函数进行变化来获得时频信息。
在Matlab中,可以通过调用“cwt”函数进行连续小波变换,该函数可以选择不同的小波基函数和尺度参数来实现不同的时频分析方法。
连续小波变换由于具有变尺度的特点,可以有效地分析信号的瞬时频率变化。
三、短时自相关函数(Short-Time Autocorrelation Function)短时自相关函数是通过在时间上对信号进行平移并与自身进行相关分析的方法,可以获得信号的瞬时自相似性。
在Matlab中,可以通过调用“xcorr”函数来计算信号的自相关函数,然后进行时频分析。
短时自相关函数能够在时域上提取信号的瞬时周期性信息,对于具有明显周期性变化的信号有着较好的适用性。
四、时变高阶谱(Time-Varying Higher-Order Spectra)时变高阶谱是一种通过对信号进行高阶统计分析来获取时频信息的方法,具有较好的时频分辨能力。
在Matlab中,可以通过调用“tfrpwv”函数进行时变高阶谱的计算,该函数可以设置不同的高阶统计参数来实现不同的时频分析。
弹性时程分析——YJK盈建科软件操作弹性时程分析——YJK软件操作篇操作菜单1上部结构计算——弹性时程分析2常⽤活动菜单——计算参数+计算分析3结果菜单——WDYDA+层位移+层位移⾓+层剪⼒+层弯矩+反应谱对⽐计算参数根据《建筑抗震设计规范》(GB50011-2010)表5.1.2-2,多遇地震,⾃动对主次⽅向的峰值加速度取值1第⼀级对话框——参数输⼊-弹性时程分析信息次⽅向的峰值加速度取值取为默认值时,CQC 法结果是考虑了主次波组合情况下的计算结果。
WZQ 中CQC 法的计算结果始终是单向地震下的分量计算结果,未考虑双向地震组合。
所以两份⽂件的CQC 法计算结果只有在单向地震情况下,次⽅向的峰值加速度取值取为0时保持⼀致2只计算主⽅向地震效应:程序对结构地震波效应的计算结果分为0°与90°两种情况,每种情况⼜各⾃有主次两个⽅向分量的效应。
在后续对弹性时程结果的运⽤中,次⽅向的效应⼀般不会⽤到3第⼆级对话框——地震波选择对话框1本级菜单⼀般条件下⽆需进⾏调整2查看反应谱——PGA、EPA、加速度谱、速度谱、位移谱第三级对话框——⾃动筛选最优地震波组合1地震波组合晒选限制条件单条地震波基底剪⼒满⾜规范要求——±35%地震波组合平均基地剪⼒满⾜规范要求——±20%平台与第⼀周期领域平均值筛选——《结构时程分析法输⼊地震波的选择控制指标》——仅供参考!①⼀是同欧洲规范,对地震记录加速度反应谱值在[0.1, Tg]平台段的均值进⾏控制,要求所选地震记录加速度谱在该段的均值与设计反应谱相差不超过10%②⼆是对结构基本周期T1附近[T1-DT1,T1+DT2 ]段加速度反应谱均值进⾏控制,要求与设计反应谱在该段的均值相差不超过10%③由于实际结构在⼤震作⽤下常进⼊⾮线性状态,结构刚度发⽣退化,结构基本周期随之不断延长,在选取DT1和DT2时,可使DT2=0.5s>=DT1。
Matlab中的弹性网格变形技术引言:弹性网格变形技术(Elastic Grid Deformation)是一种常用于图像处理和计算机图形学领域的变形方法。
其核心思想是通过在图像上定义一个网格,并通过改变网格节点的位置来实现图像的变形。
在Matlab中,有许多弹性网格变形的实现方法和工具箱,为图像处理提供了丰富的功能和灵活性。
本文将介绍Matlab中的一些弹性网格变形技术,并讨论其应用和优势。
1. 弹性网格变形基本原理弹性网格变形技术的基本原理是通过在图像上定义一个二维网格,并对网格节点进行移动来实现图像的变形。
网格节点的移动由输入和输出网格之间的映射关系决定,这种映射关系可以通过计算得到。
在Matlab中,可以使用插值算法、优化算法等方法实现网格节点的移动。
2. Matlab中的弹性网格变形工具箱Matlab提供了多个工具箱用于实现弹性网格变形,其中包括Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox等。
这些工具箱中包含了丰富的函数和工具,可用于实现各种图像变形操作,如旋转、缩放、形变等。
3. 弹性网格变形的应用弹性网格变形技术在图像处理和计算机图形学中有广泛的应用。
例如,在人脸识别领域,可以使用弹性网格变形来对人脸图像进行变形,提取出人脸的关键特征点,并进行人脸匹配和识别。
此外,弹性网格变形还可以用于图像编辑、图像重建和形状分析等领域。
4. Matlab中的示例应用为了演示Matlab中弹性网格变形技术的应用,我们可以通过一个简单的图像编辑例子来说明。
首先,通过读取一幅图像,并选择一些感兴趣区域,我们可以在Matlab中定义一个输入网格。
然后,通过调用Matlab中的弹性网格变形函数,我们可以对输入网格进行变形,并得到输出网格。
最后,通过对输出网格的映射关系进行计算,我们可以将输入图像中的感兴趣区域变形为我们想要的形状。
5. 弹性网格变形技术的优势和限制弹性网格变形技术具有灵活性和高效性的优势。
自动控制原理与系统课程实验报告实验题目:利用MATLAB进行时域分析班级:机电1131班姓名:刘润学号:38号一、实验目的及内容时域分析法是一种直接在时间域中对系统进行分析的方法,具有直观、准确的优点,并且可以提供系统时间响应的全部信息。
在此实验中,主要介绍时域法进行系统分析,包括一阶系统、二阶系统以及高阶系统,以及系统的性能指标。
通过实验,能够快速掌握、并利用MATLAB及控制系统箱对各种复杂控制系统进行时域分析。
二、实验设备三、实验原理典型的二阶系统在不同的阻尼比的情况下,它们的阶跃响应输出特性的差异是很大的。
若阻尼比过小,则系统的振荡加剧,超调量大幅度增加;若阻尼比过大,则系统的响应过慢,又大大增加了调整时间,下面通过此实验课题分析输出响应变化规律:已知二阶振荡环节的传递函数为:G(s)=ωn*ωn/(s*s+2*ζ*ωn*s+ωn*ωn),其中ωn=0.4,ζ从0变化到2,求此系统的单位阶跃响应曲线,并分析当ζ发生变化时,二阶系统的响应有什么样的变化规律。
四、实验步骤编出程序如下图:五、实验结果画出图表如下图:六、结果分析(1)当ξ=0(无阻尼)(零阻尼)时:无阻尼时的阶跃响应为等幅振荡曲线。
如图ξ=0曲线。
(2)当0<ξ<1(欠阻尼)时:对应不同的ξ,可画出一系列阻尼振荡曲线,且ξ越小,振荡的最大振幅愈大。
如图ξ=0.4曲线。
(3)当ξ=1(临界阻尼)时:临界阻尼时的阶跃响应为单调上升曲线。
如图ξ=1曲线。
(4)当ξ>1(过阻尼)时:过阻尼时的阶跃响应也为单调上升曲线。
不过其上升的斜率较临界阻尼更慢。
如图ξ=1.6曲线七、教师评语。
MATLAB编程和数据分析教程第一章:MATLAB简介与基础知识1.1 MATLAB的起源和应用领域- MATLAB的起源和发展历程- MATLAB在科学计算、工程设计和数据分析中的广泛应用 1.2 MATLAB的安装与配置- MATLAB的下载与安装步骤- MATLAB的环境配置与界面介绍1.3 MATLAB基本操作与入门语法- MATLAB的基本操作指南- MATLAB的数据类型、变量与操作符- MATLAB的控制语句与循环结构第二章:数据的创建与处理2.1 数据的创建与变量- MATLAB中的基本数据类型- 数据的创建与初始化- 变量的命名与赋值2.2 数据的操作与处理- 数据的访问与修改- 数据的运算与计算- 数据的保存与读取第三章:MATLAB编程高级技巧3.1 函数与脚本文件- 函数和脚本文件的定义与调用- 函数与脚本文件之间的区别与联系3.2 流程控制与调试技巧- 条件判断与循环结构的灵活应用- 调试技巧与常见错误的排查方法3.3 面向对象编程- MATLAB中的面向对象编程概念与原则 - 类、对象的定义与使用- 类的继承与多态第四章:数据分析方法与应用4.1 统计分析与数据可视化- 基本统计分析方法的使用- 数据可视化工具与技巧4.2 信号处理与图像处理- 信号处理方法与应用示例- 图像处理方法与应用示例4.3 机器学习与深度学习- 机器学习方法的介绍与应用- 深度学习方法的介绍与应用第五章:MATLAB在工程与科学领域的应用 5.1 电子工程与通信- 电路设计与仿真- 信号处理与通信系统设计5.2 机械工程与自动化- 机械设计与动力系统建模- 控制系统设计与优化5.3 生物医学工程与生命科学- 生物信号处理与医学图像识别- 生物信息学与基因组分析第六章:MATLAB编程最佳实践6.1 代码性能优化技巧- 合理的内存管理与算法优化- 向量化与并行计算的应用6.2 软件工程与代码管理- 代码规范与文档撰写- 版本控制与代码测试技术第七章:MATLAB与其他编程语言的集成7.1 MATLAB与C/C++- MATLAB与C/C++的接口与调用方法- C/C++的编译与链接7.2 MATLAB与Python- MATLAB与Python的比较与选择- MATLAB与Python之间的数据交互与调用 7.3 MATLAB与Java- MATLAB与Java的集成与调用方法- Java与MATLAB之间的数据交互与通信结语与展望:MATLAB的未来发展与应用前景- MATLAB在科学计算、工程设计和数据分析领域的核心地位- MATLAB与人工智能、大数据分析等领域的结合与前景展望- 对MATLAB编程与数据分析教程的总结与建议。
使用MATLAB进行时频分析的步骤与技巧时频分析是一种将信号在时间和频率上进行联合分析的方法,它可以帮助我们深入了解信号的时域变化和频域特征。
而MATLAB作为一种功能强大、易于使用的数学软件,具备了丰富的工具箱,可以帮助我们进行时频分析。
本文将详细介绍使用MATLAB进行时频分析的步骤与技巧。
一、数据导入首先,我们需要将要分析的数据导入MATLAB中。
MATLAB支持多种常见数据格式的导入,如文本文件、Excel文件、MAT文件等。
可以使用readtable函数导入文本文件,也可以使用readmatrix函数导入Excel文件。
如果数据是以MAT 文件形式存储的,可以使用load函数进行导入。
导入后的数据将被存储为MATLAB中的矩阵或表格,方便后续的处理和分析。
二、预处理在进行时频分析前,我们需要对数据进行预处理,以保证结果的准确性和可靠性。
预处理包括数据清洗、去噪和滤波等操作。
对于有缺失值的数据,可以使用interpolate函数进行插补,或者使用deleteMissing函数删除含有缺失值的样本。
对于存在噪声的数据,可以使用滑动平均法、中值滤波法等方法进行去噪。
如果需要对信号进行滤波,可以使用MATLAB中的滤波函数,如butter、cheby1等。
三、时频转换时频转换是时频分析的核心步骤之一,它将信号从时域转换到时频域,以展现信号在不同时间和频率上的变化。
常用的时频转换方法有短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)和高分辨率时频分析(High-Resolution Time-Frequency Analysis, HRTFA)等。
MATLAB中提供了丰富的工具箱来实现不同的时频转换方法。
例如,可以使用spectrogram函数进行STFT的计算,使用cwt函数进行CWT的计算。
这些函数会将信号划分为若干个时间窗口,并计算每个窗口上的频谱。
对于CWT,可以选择不同的小波函数和尺度参数来调整分辨率。
计算书:
课程设计计算书(题一)
根据加速度调幅公式:miataaa/)(max,00
)/(29002902smmGalam
得:58/)(72900/)(3500iitataa
)(ita
=[0 600 1100 150021002500 2900350 2050
15001000600200 -700 -1300-1700 -2000 -1800-1500
-700-250200 -100 0 0 0];
所以经调幅后为0a=[0 72.6 133.1 181.5 254.1 302.5 350.9
42.4 248.1 181.5 121 72.6 24.2 -84.7 -157.3 -205.7 -242 -217.8
-181.5 -84.7 -30.3 24.2-12.1 0 0 0 ]
6.7206.72''1''2UU
5.606.721.133''2''3UU
依次类推可以求出地面运动加速度的差值。
因为kmc2,08.0 ,
mkNk/9000
, mskNm/2502
代入可以算得mskNc/240
一、表格第一行数据计算:
tctmkKii/3/62
, t=0.05s
代入得mNKi/623400
)△△2/3()3/6(''''''''tUUcUtUUmPiigi
N18150-6.72250-
iiPUK△△
mmKPUii03.0623400/18150/△△
起始时刻时:0U0'U0''U
因为'''2''3/6/6iiUtUtUU△△
所以7205.0/)03.0(62''1U△
2/'''''tUtUUi△△
所以8.12/05.072'1U△
相对加速度=)/(0002''''smmUUg
层间剪力=NUUmg0)(''''
二、表格第二行数据计算:
03.012UU△
72''1''2UU△
8.1'1'2UU△
)/(5.606.721.1332''smmUg△
)2/3()3/6(''''''''tUUcUtUUmPiiiigi△△
=-250[60.5-6*(-1.8)/0.05-3*(-72)]+240*[3*(-1.8)+(-72)*0.05/2]
=-124853N
mmKPUii2.0623400/124853/2△△
因为'''2''3/6/6iiUtUtUU△△
所以)72(305.0/)8.1(605.0/620.02''2U
=-48)/(2smm
2/'''''2tUtUUi△△
=-72*0.05-48*0.05/2=-4.8)/(smm
相对加速度=''''UUg
=72.6-72=0.6)/(2smm
层间剪力=)(''''UUmg
=250*0.6=150N
依次类推,每次以上一行的数据作为起始值来计算下一行的
数值。可以得出所有数据。
MATLAB编程“
format short g;
F(21,14)=0;
xg=[0 600 1100 1500 2100 2500 2900 350 2050 1500 1000 600 200 -700 -1300 -1700 -2000 -1800
-1500 -700 -250 200 -100 0 0 0];
xg1=xg*350/max(xg);
xg2=diff(xg1);
f(14)=0;f(4)=9000;t=0.05;m=250;c=240;
for i =1:21
f(3)=xg2(i);f(1)=0.05*i-0.05;f(2)=xg1(i);
f(6)=-m*(f(3)-6*f(12)/t-3*f(11))+c*(3*f(12)+f(11)/2*t);
f(5)=f(4)+6*m/t^2+3*c/t;
f(7)=f(6)/f(5);
f(9)=3/t*f(7)-3*f(12)-0.5*f(11)*t;
f(8)=6/0.05^2*f(7)-6/0.05*f(12)-3*f(11);
f(13)=f(2)+f(11);
f(14)=f(13)*m;
F(i,:)=f(1,:);
f(10)=f(10)+f(7);f(12)=f(12)+f(9);f(11)=f(11)+f(8);
end
a=max(abs(F(:,13)));
b=max(abs(F(:,14)));
F
a
b
xlswrite('表格1.xls',F)
输出结果: