基于Matlab的表面变形和模拟干涉图_利用matlab将模拟出干涉图样-程序员宅基地

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内容介绍

引言

表面变形是材料或结构在外部载荷或环境条件下形状或尺寸发生变化的现象。了解表面变形对于评估材料性能、结构完整性和产品质量至关重要。模拟干涉图是一种强大的工具,可用于定量测量和可视化表面变形。

表面变形

表面变形可以由各种因素引起,包括:

  • 机械载荷(例如拉伸、压缩、弯曲)

  • 热载荷(例如加热、冷却)

  • 环境载荷(例如湿度、腐蚀)

变形可以是弹性的(可逆的)或塑性的(不可逆的)。弹性变形在载荷去除后消失,而塑性变形会永久改变材料的形状。

模拟干涉图

模拟干涉图是一种光学技术,用于测量表面变形。它基于干涉原理,其中两束相干光波叠加产生干涉条纹。当光波照射到变形表面时,条纹会发生变形,其图案与表面变形直接相关。

模拟干涉图系统通常包括以下组件:

  • 激光器:产生相干光波

  • 分束器:将光波分成两束

  • 参考镜:反射参考光波

  • 物镜:将参考光波和变形光波聚焦到表面上

  • 相机:记录干涉条纹图案

定量测量表面变形

模拟干涉图可用于定量测量表面变形。通过分析干涉条纹图案,可以确定以下信息:

  • 位移场:表面上的每个点的位移矢量

  • 应变场:表面上的应变分量

  • 曲率:曲面的局部弯曲度

可视化表面变形

模拟干涉图还可用于可视化表面变形。干涉条纹图案提供了一个直观的表示,显示了表面上变形区域的位置和程度。这对于识别缺陷、评估结构完整性和优化设计非常有用。

应用

模拟干涉图在广泛的领域中具有应用,包括:

  • 材料表征:测量材料的机械和热性能

  • 结构分析:评估桥梁、建筑物和其他结构的载荷响应

  • 产品测试:验证产品的质量和可靠性

  • 生物力学:研究骨骼、肌肉和组织的变形

部分代码

function modulator = getModulator(modType, sps, fs)%getModulator Modulation function selector%   MOD = getModulator(TYPE,SPS,FS) returns the modulator function handle%   MOD based on TYPE. SPS is the number of samples per symbol and FS is%   the sample rate.switch modType  case "BPSK"    modulator = @(x)bpskModulator(x,sps);  case "QPSK"    modulator = @(x)qpskModulator(x,sps);  case "8PSK"    modulator = @(x)psk8Modulator(x,sps);  case "16QAM"    modulator = @(x)qam16Modulator(x,sps);  case "64QAM"    modulator = @(x)qam64Modulator(x,sps);  case "GFSK"    modulator = @(x)gfskModulator(x,sps);  case "CPFSK"    modulator = @(x)cpfskModulator(x,sps);  case "PAM4"    modulator = @(x)pam4Modulator(x,sps);  case "B-FM"    modulator = @(x)bfmModulator(x, fs);  case "DSB-AM"    modulator = @(x)dsbamModulator(x, fs);  case "SSB-AM"    modulator = @(x)ssbamModulator(x, fs);endendfunction src = getSource(modType, sps, spf, fs)%getSource Source selector for modulation types%    SRC = getSource(TYPE,SPS,SPF,FS) returns the data source%    for the modulation type TYPE, with the number of samples%    per symbol SPS, the number of samples per frame SPF, and%    the sampling frequency FS.switch modType  case {"BPSK","GFSK","CPFSK"}    M = 2;    src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);  case {"QPSK","PAM4"}    M = 4;    src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);  case "8PSK"    M = 8;    src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);  case "16QAM"    M = 16;    src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);  case "64QAM"    M = 64;    src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);  case {"B-FM","DSB-AM","SSB-AM"}    src = @()getAudio(spf,fs);endend

️ 运行结果

结论

模拟干涉图是一种强大的工具,可用于定量测量和可视化表面变形。它在材料表征、结构分析、产品测试和生物力学等领域具有广泛的应用。通过提供对表面变形的深入了解,模拟干涉图有助于提高材料性能、确保结构完整性和优化产品设计。

参考文献

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2 机器学习和深度学习方面

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
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
2.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
3 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
4 无人机应用方面
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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
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
6 信号处理方面
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、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 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
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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