基于matlab模拟二维波浪
  sighgy4X1iDp 2023年11月02日 97 0

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

模拟二维波浪是通过数值方法来模拟和展示水面上的波浪行为。下面是一个基本的二维波浪模拟的步骤:

  1. 确定模拟区域:
  • 确定一个矩形区域作为波浪模拟的场景。
  • 将该区域划分为网格,每个网格代表一个小区域。
  1. 初始化波浪:
  • 在每个网格点上初始化波浪的高度。

  • 可以使用随机数、噪声函数等方式生成初始波浪形状。

  1. 时间步进:

  • 模拟波浪的时间演化过程。

  • 在每个时间步中,计算每个网格点上的波浪高度的变化。

  • 可以使用波浪方程或其他合适的数学模型来描述波浪的传播和变化。

  1. 波浪传播:

  • 根据波浪方程或其他模型,计算波浪在每个网格点上的传播和变化。

  • 考虑波浪的传播速度、衰减、反射等因素。

  • 可以使用差分方程、有限元法等数值方法进行计算。

  1. 可视化:

  • 根据计算得到的波浪高度数据,将波浪模拟结果可视化。

  • 可以使用图形库或可视化工具来展示波浪的形状和变化。

需要注意的是,二维波浪模拟是一个复杂的问题,涉及到数值计算、物理模型、图形渲染等方面的知识。具体的实现方法和模型选择可以根据需求和应用场景进行调整和优化。同时,还可以结合其他技术和效果,如光照模拟、阴影处理等,以增加波浪模拟的真实感和逼真度。

⛄ 部分代码

clc;clear;
close all
%% Set problem
xmax=500;  % x-direction water tank size
ymax=500;  % y-direction water tank size
dt=0.4;    % time step
dx=10;     % x-direction spatial step
dy=10;     % y-direction spatial step
g=9.8;     % gravity constant

figure
set(gcf,'color','w');
set(gcf,'Renderer','Zbuffer');
%% Visualization
for t=1:100
    surf(xh,yh,eta(:,:,t))
    zlim([-1 1])
    caxis([-1 1])
    drawnow
    title(['2d wave equation, t=' num2str((t-1)*dt,'%4.0f')]...
        ,'fontweight','bold');
    xlabel('x (m)','fontweight','bold')
    ylabel('y (m)','fontweight','bold')
    zlabel('\eta, sea surface height (m)','fontweight','bold')
    
    
    frame = getframe(1);
    im = frame2im(frame);
    [imind,cm] = rgb2ind(im,256);
    if t == 1;
        imwrite(imind,cm,'gravitywave2d.gif','gif','DelayTime',0.1, 'Loopcount',inf);
    else
        imwrite(imind,cm,'gravitywave2d.gif','gif','DelayTime',0.1,'WriteMode','append');
    end
end

⛄ 运行结果

基于matlab模拟二维波浪_无人机

基于matlab模拟二维波浪_路径规划_02

⛄ 参考文献

[1] 彭棠.数值波浪水池与主动吸收造波方法研究[D].哈尔滨工程大学,2016.DOI:10.7666/d.D01105479.

[2] 李炯.波浪自适应式应急救助艇的设计与仿真研究[D].大连海事大学,2017.

⛳️ 代码获取关注我

❤️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

🍅 仿真咨询

1.卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、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、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
2.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
3.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、车辆协同无人机路径规划
4.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
5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位
6.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
7.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
8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长


【版权声明】本文内容来自摩杜云社区用户原创、第三方投稿、转载,内容版权归原作者所有。本网站的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@moduyun.com

  1. 分享:
最后一次编辑于 2023年11月08日 0

暂无评论

推荐阅读
sighgy4X1iDp