【单谐波非线性振动问题求解器 GUI 】使用单个谐波表示解决 MDOF 非线性振动问题(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

****🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️**座右铭:**行百里者,半于九十。

📋📋📋++本文目录如下:++🎁🎁🎁

目录

[💥1 概述](#💥1 概述)

[📚2 运行结果](#📚2 运行结果)

[🎉3 参考文献](#🎉3 参考文献)

[🌈4 Matlab代码实现](#🌈4 Matlab代码实现)


💥1 概述

对于解决多自由度(MDOF)非线性振动问题,使用单个谐波表示是一种常见的近似方法。这种方法将系统的非线性部分在谐波振动的基础上线性化,从而简化求解过程。

以下是一个基于GUI的单谐波非线性振动问题求解器的示例:

  1. 输入系统参数:通过GUI界面提供输入框,让用户输入系统的质量、刚度、阻尼等参数,并提供选项来选择非线性项的类型(如非线性刚度、非线性阻尼等)。

  2. 选择振动模态:用户可以选择关注的振动模态数量,并提供相应的输入框供用户输入。

  3. 设置激励条件:用户可以选择激励方式(如谐振激励、随机激励等),并提供输入框让用户输入激励的频率、振幅等参数。

  4. 运行求解器:用户点击求解按钮后,求解器根据用户提供的参数进行计算。它使用单个谐波表示法,将非线性项线性化,然后求解线性系统的响应。

  5. 显示结果:求解器将计算得到的振动响应结果显示在GUI界面上,包括各个振动模态的振幅、相位等信息。用户还可以选择将结果以图表形式展示。

这样的GUI工具可以帮助工程师快速而准确地求解MDOF非线性振动问题。值得注意的是,单谐波表示法是一种近似方法,对于某些系统可能存在一定的误差,因此在使用时需要注意其适用范围和精度要求。

📚 2 运行结果

部分代码:

% Begin initialization code - DO NOT EDIT

gui_Singleton = 1;

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

'gui_Singleton', gui_Singleton, ...

'gui_OpeningFcn', @Project_1558410_OpeningFcn, ...

'gui_OutputFcn', @Project_1558410_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 Project_1558410 is made visible.

function Project_1558410_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)

% This function has no output args, see OutputFcn.

% hObject handle to figure

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

🌈4 Matlab代码实现

相关推荐
小镇程序员1 小时前
vue2 src自定义事件
前端·javascript·vue.js
C7211BA1 小时前
基于网页的大语言模型聊天机器人
人工智能·语言模型·机器人
铭瑾熙2 小时前
深度学习之人脸检测
人工智能·深度学习
白光白光2 小时前
量子卷积神经网络
人工智能·神经网络·cnn
AlgorithmAce4 小时前
Live2D嵌入前端页面
前端
nameofworld4 小时前
前端面试笔试(六)
前端·javascript·面试·学习方法·递归回溯
前端fighter4 小时前
js基本数据新增的Symbol到底是啥呢?
前端·javascript·面试
陈苏同学4 小时前
机器翻译 & 数据集 (NLP基础 - 预处理 → tokenize → 词表 → 截断/填充 → 迭代器) + 代码实现 —— 笔记3.9《动手学深度学习》
人工智能·pytorch·笔记·python·深度学习·自然语言处理·机器翻译
狂放不羁霸4 小时前
组会 | 大语言模型 + LoRA
人工智能·语言模型·自然语言处理
sp_fyf_20244 小时前
【大语言模型】ACL2024论文-20 SCIMON:面向新颖性的科学启示机器优化
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·自然语言处理·数据挖掘