matlab有限元结构动力学分析与工程应用的源程序怎么用

ADAMS与Matlab的联合仿真不是单一的输入输出，ADAMS/Controls和控制程序Matlab/Simulink通过相互传递状态变量进行数据交换。\x0d\x0a所以关联的是机械动力学模型的输入/输出变量和Adams中定义的一组状态变量，\x0d\x0a也就是说输入Adams模型中的力是变化的，动态的，然后Adams再将处理的速度加速度等反馈给Matlab进行调整，类似于一个闭环的控制过程。\x0d\x0a要说仿真的原理应该是Adams有强大的建模，仿真环境，而且能进行动力学和运动学分析，而Matlab具有强大的计算功能，极高的编程效率及模块化的建模方式，把这两个软件结合起来仿真，可以发挥二者的优势，实现机电一体化的联合仿真。

1、数据

x=[。。。]y=[。。。]

2、自定义模型函数（如动力学方程的一般表达式）

func=@(x) 函数表达式

3、初定x0的初值，如x0=[0,0]

4、对于拟合函数是非线性函数，一般用lsqcurvefit（）或 nlinfit（）函数来拟合其方程的系数，对于拟合函数是线性函数，一般用regress（）函数来拟合其方程的系数

5、当原数据与拟合数据的相关系数R²≈1时，你可以认为得到的拟合方程是合理的。

如你具体的数据和动力学的一般方程，最好能贴出来，可以帮你分析。也可以通过私信交流。

clcclear allclose all

t = linspace(0, 2*pi)

y1 = cos(t)

y2 = abs(fft(y1))

figure

subplot(1, 2, 1)plot(t, y1)title('时域曲线')

subplot(1, 2, 2)plot(t, y2)title('频域曲线')

R为rectangle（矩形），R5（N）就是为长度是5的矩形序列，当N=0，1，2，3，4时，R5（N）=1，N为其他情况是R5（N）=0

数字信号处理，英文:Digital Signal Processing,缩写为DSP，是面向电子信息学科的专业基础课，它的基本概念、基本分析方法已经渗透到了信息与通信工程，电路与系统，集成电路工程，生物医学工程，物理电子学，导航、制导与控制，电磁场与微波技术，水声工程，电气工程，动力工程，航空工程，环境工程等领域。

数字信号处理问题无处不在，信息科学已渗透到所有现代自然科学和社会科学领域。学生应熟练地掌握本课程所讲述的基本概念、基本理论和基本分析方法，并利用这些经典理论分析、解释和计算信号、系统及其相互之间约束关系的问题。

信号(signal)是信息的物理体现形式，或是传递信息的函数，而信息则是信号的具体内容。

模拟信号(analog signal):指时间连续、幅度连续的信号。

数字信号(digital signal):时间和幅度上都是离散(量化)的信号。

数字信号可用一序列的数表示，而每个数又可表示为二制码的形式，适合计算机处理。

一维(1-D)信号: 一个自变量的函数。

二维(2-D)信号: 两个自变量的函数。

多维(M-D)信号: 多个自变量的函数。

系统:处理信号的物理设备。或者说，凡是能将信号加以变换以达到人们要求的各种设备。模拟系统与数字系统。

信号处理的内容:滤波、变换、检测、谱分析、估计、压缩、识别等一系列的加工处理。

多数科学和工程中遇到的是模拟信号。以前都是研究模拟信号处理的理论和实现。

模拟信号处理缺点:难以做到高精度，受环境影响较大，可靠性差，且不灵活等。

数字系统的优点:体积小、功耗低、精度高、可靠性高、灵活性大、易于大规模集成、可进行二维与多维处理

随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展，加之从60年代末以来数字信号处理理论和技术的成熟和完善，用数字方法来处理信号，即数字信号处理，已逐渐取代模拟信号处理。

随着信息时代、数字世界的到来，数字信号处理已成为一门极其重要的学科和技术领域。

说几点看法，供参考：

1、楼主最好把相关条件说的明确一点，包括：

（1）问题的规模：系统阵A的阶次，系统的输入、输出个数（不可能也都是几千上万吧）？

（2）楼主用的MATLAB版本以及操作系统（尤其是否64位？），硬件配置如何（尤其内存）？

2、楼上有人建议自己编，个人认为不是很可行。在涉及矩阵基础算法方面，个人编写的代码无论效率还是可靠性，恐怕都会差很远。

3、问题的规模影响肯定很大。例如，矩阵A阶次大10倍，需要的内存就会大100倍。一个10000x10000的矩阵就需要大约800M内存，而描述一个系统需要多个矩阵，计算过程中存储中间变量也需要额外的内存。除了存储需求，计算时间也随着问题规模的增大而大幅度增加。你确定自己电脑的配置足以应付那么大规模的问题吗？

4、就我在自己电脑上实测的情况看，取系统阵A为500x500，2输入，3输出（矩阵均为随机生成），计算并没有问题。取n=1000时，转换为tf模型失败，但转换为zpk模型却可以成功：

elapsed_time =

   29.2500

>> tic,n=1000p=2q=3A=rand(n,n)B=rand(n,p)C=rand(q,n)D=0sys=ss(A,B,C,D)systf=tf(sys)toc

??? Error using ==> ss/tf

Overflow in conversion to transfer function (TF) form.

>> tic,n=1000p=2q=3A=rand(n,n)B=rand(n,p)C=rand(q,n)D=0sys=ss(A,B,C,D)systf=zpk(sys)toc

elapsed_time =

  322.0830

这也许不能说明什么问题，但可供参考。

你好

如果你想求时域内的结果推荐用状态空间的方法求解，当然也可以采用龙哥库塔法求解。

如果是频域，则需要通过傅里叶变换，则需要有这方面的基础知识。

用状态空间方法求解时域响应，请看实例文章“基于Matlab_Simulink的多自由度机械振动系统仿真”，百度一下就能下载找到，介绍很详细。

例如这个例子，如下图：

启动Matlab／Simulink之后，新建一模型文件打开一空白的编辑窗口．采用Continuous库中的State—Space模块进行建模，选择信号源模块组中的正弦信号模块为输入信号。搭建模型如下：

状态方程系数ABCD参数如下：

m1=100m2=100m3=100m4=100

k1=50k2=50k3=50k4=50

C1=100C2=150C3=100C4=150

M=[m1 0 0 00 m2 0 00 0 m3 00 0 0 m4]

C=[C1+C2 -C2 0 0-C2 C2+C3 -C3 00 -C3 C3+C4 -C40 0 -C4 C4]

K=[k1+k2 -k2 0 0-k2 k2+k3 -k3 00 -k3 k3+k4 -k40 0 -k4 k4]

A=cat(1,cat(2,zeros(4,4),eye(4)),cat(2,-inv(M)*K,-inv(M)*C))

G=eye(4)B=cat(1,zeros(4,4),-inv(M)*G)

C0=cat(2,eye(4),zeros(4,4))D=zeros(4,4)

双击正弦输入模块，在弹出的对话框中输入：振幅设置为向量[10 15 20 25]，输入频率为10，其余采用默认值．双击State—space模块，设置参数：A为A、B为B、C为Co、D为D．初始条件设为0．

仿真就可以得到x1至x4

希望对你有帮助