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實時模擬演算法

發布時間: 2022-05-16 17:18:08

『壹』 快速模擬演算法——增廣矩陣法

將方程左邊的數表右側添加一列方程右邊的數列(向量),此為增廣矩陣

『貳』 系統模擬演算法流程圖用那種編程語言

你想問系統模擬演算法流程圖用哪種編程語言吧。是C語言或者Fortran語言。
這兩類語言是cae模擬中最常用的編程語言,尤其是Fortran語言,在以前商用分析軟體中都是基於Fortran來進行數值計算的。
C語言應用比較廣泛,像ADAMS可以通過C語言編程來進行二次開發,定義用戶子程序等。

『叄』 怎麼用實際雷達數據模擬MUSIC演算法

(1) 不管測向天線陣列形狀如何,也不管入射來波入射角的維數如何,假定陣列由M個陣元組成,則陣列輸出模型的矩陣形式都可以表示為:Y(t)=AX(t)+N(t)
其中,Y是觀測到的陣列輸出數據復向量;X是未知的空間信號復向量;N是陣列輸出向量中的加性雜訊;A是陣列的方向矩陣;此處,A矩陣表達式由圖冊表示。

MUSIC演算法的處理任務就是設法估計出入射到陣列的空間信號的個數D以及空間信號源的強度及其來波方向。
(2) 在實際處理中,Y得到的數據是有限時間段內的有限次數的樣本(也稱快拍或快攝),在這段時間內,假定來波方向不發生變化,且雜訊為與信號不相關的白雜訊,則定義陣列輸出信號的二階矩:Ry。
(3) MUSIC演算法的核心就是對Ry進行特徵值分解,利用特徵向量構建兩個正交的子空間,即信號子空間和雜訊子空間。對Ry進行特徵分解,即是使得圖冊中的公式成立。

(4) U是非負定的厄米特矩陣,所以特徵分解得到的特徵值均為非負實數,有D個大的特徵值和M-D個小的特徵值,大特徵值對應的特徵向量組成的空間Us為信號子空間,小特徵值對應的特徵向量組成的空間Un為雜訊子空間。
(5) 將雜訊特徵向量作為列向量,組成雜訊特徵矩陣 ,並張成M-D維的雜訊子空間Un,雜訊子空間與信號子空間正交。而Us的列空間向量恰與信號子空間重合,所以Us的列向量與雜訊子空間也是正交的,由此,可以構造空間譜函數。
(6) 在空間譜域求取譜函數最大值,其譜峰對應的角度即是來波方向角的估計值。

『肆』 如何用Matlab實現演算法的模擬

可以去csdn下載
相關論壇應該也找得到啊,還可以找到相關資料
希望可以幫到你哈!

模擬、計算、研發、CAE、
廣州工|程模擬科|技有限公司

『伍』 模擬模擬的三大組成部分

對一個工程技術系統進行模擬模擬,包括了建立模型、實驗求解和結果分析三個主要步驟。
建立系統數學模型
模擬模擬是一基於模型的活動,是用模型模擬來代替真實系統進行實驗和研究。因此,首先就要對待模擬的問題進行定量描述,這就是建立系統的數學模型。
模型是對真實世界的模仿,真實世界是五彩繽紛的,因此模型也是千姿百態的;
根據模型中是否包含隨機因素,可分為隨機型和確定型模型。
根據模型是否具有時變性,可分為動態模型和靜態模型。
根據模型參數是否在空間連續變化,可分為分布參數模型和集中參數模型。
根據模型參數是否隨時間連續變化,可分為連續系統模型和離散系統模型。
根據模型的數學描述形式,又可分為常微分方程、偏微分方程、差分方程、離散事件模型等。
對於上述不同類型的模型,這里不作深入的論述,只討論建立系統數學模型中的幾個共性問題。
1)建模的過程是一個信息處理的過程,換而言之,信息是構造模型的「原材料」,根據建模所用的不同類型「原材料」可將建模方法歸為兩類:
一類是演繹法建模,即利用先驗的技術信息建模。其過程是:從某些前提、假設、原理和規則出發,通過數學邏輯推導來建立模型。因此,這是一個從一般到特殊的過程,即根據普遍的技術原理推導出被模擬對象的特殊描述。
另一類是歸納法建模,即利用對真實系統的試驗數據信息建模。其過程是:通過對真實系統的測試獲得數據,這些數據中包含著能反映真實系統本質的信息,然後通過數據處理的方法,從中得出對真實系統規律性的描述,例如大家熟知的最小二乘回歸模型等。這是一個從特殊到一般的過程。
但是實際應用中,常常是通過上述兩類方法的結合完成模型的建立,即混合法建模。
不管用哪種方法建模,其關鍵都在於真實系統的了解程度。如果對真實系統沒有充分的和正確的了解,那麼所建的模型將不能准確地模仿出真實系統的本質。
2)模型的可信度。既然模型是對真實系統的模仿,那麼就有一個模仿得像不像的問題,這就是模型的相似度、精度的可信度的問題。
模型的可信度取決於建模所用的信息「原材料」(先驗知識、試驗數據)是否正確完備,還取決於所用建模方法(演繹、歸納)是否合理、嚴密。此外,對於許多模擬 軟體來說,還要將數學模型轉化為模擬演算法所能處理的模擬模型。因此,這里還有一個模型的轉換精度問題。建模中任何一個環節的失誤,都會影響模型的可信度。
為此,在模型建立好以後,對模型進行可信度檢驗是不可缺少的重要步驟。檢驗模型呆信度的方法通常是:首先由熟悉被模擬系統的專家對模型作分析評估,然後對建模所用數據進行統計分析,最後對模型進行試運行,將初步模擬結果與估計結果相比較。
模擬計算
模擬計算是對所建立的模擬模型進行數值實驗和求解的過程,不同的模型有不同的求解方法。例如:對於連續系統,通常用常微分方程、傳遞函數,甚至偏微分方程對 其進行描述。由於要得到這些方程的解析解幾乎是不可能的,所以總是採用數值解法,如:對於常微分方程主要採用各種數值積分法,對於偏微分方程則採用有限差 分法、特徵法、蒙特卡羅法或有限元方法等。
又例如:對於離散事件系統,通常採用概率模型,其模擬過程實際上是一個數值實驗的過程,而這些參數又必須符合一定的概率分布規律。對於不同類型的離散事件系統(如隨機服務系統、隨機庫存系統、隨機網路計劃等)有不同的模擬方法。
隨著被模擬對象復雜程度的提高和對模擬實時性的迫切要求,研究新的模擬演算法一直是一項重要的任務,特別是研究各種並行的模擬演算法。
模擬結果的分析
要 想通過模擬模擬得出正確、有效地結論,必須對模擬結果進行科學的分析。早期的模擬軟體都是以大量數據的形式輸出模擬的結果,因此有必要對模擬結果數據進行 整理,進行各種統計分析,以得到科學的結論。現代模擬軟體廣泛採用了可視化技術,通過圖形、圖表,甚至動畫生動逼真地顯示出被模擬對象的各種狀態,使模擬 模擬的輸出信息更加豐富、更加詳盡、更加有利於對模擬結果的科學分析。

『陸』 學會模擬演算法要多久

全日制,每天學8個小時,也需要學習1~1.5個月。
學習模擬,一步到位的立刻精通也是不現實的。不可能通過看幾本書,做幾個練習案例,或者找幾個大牛指點下,就能立刻從完全毫無頭緒到和實驗數據一致。這中間需要努力探索與嘗試,循序漸進,從能夠做出看起來合理的結果,逐步成長到做出精確的結果。
演算法層次來說,模擬就是模擬實際環境,對演算法代碼進行測試。推而廣之,在嵌入式驅動甚至業務邏輯層次的代碼,也可以在虛擬環境中進行模擬,從而測試驗證准確性。

『柒』 電磁模擬 常用的演算法有哪些哪一種最好用

電磁學中的演算法有很多種,常見的有時域有限差分法(FDTD)、時域有限積分法(FITD)、矩量法(MoM)、有限元法(FE)、邊界元法(BEM)、 譜域法(SM)、傳輸線法(TLM)、模式匹配法(MM)、橫向諧振法(TRM)、線方法(ML)和解析法等等。最近,又多了一種EIT演算法,這是一種基於FDTD演算法的革新技術。EIT演算法克服了傳統FDTD演算法在模擬彎曲金屬界面和介質界面時的梯形誤差,避免精度損失,保持演算法精度和效率;解決了共形FDTD演算法穩定性要求導致時間步長降低的效率問題,無需減少時間步長,保持計算速度。簡單來說,在確保同等精度的情況下,EIT的計算速度更快。目前,EIT演算法主要代表性CAE軟體是中望電磁模擬軟體,適合求解天線/天線陣列,雷達,微波器件,電磁兼容/電磁干擾,高速互聯SI,電磁傳播和散射等,以及任意結構電大寬頻的電磁問題。

『捌』 什麼是分布式實時模擬技術

隨著科技的不斷創新,新的復雜的航空、航天及武器系統不斷出現,由於模擬各子系統模型的復雜性,使得模擬演算法的計算負荷非常高,單一的系統平台已經不能滿足此類大型復雜系統模型的模擬,由此帶來了分布模擬技術的快速發展。大量的計算機通過網路被連接在一起,可以獲得極高的運算能力及廣泛的數據共享,這種系統被稱作分布式系統。

『玖』 Runge--kutta演算法

龍格-庫塔(Runge-Kutta)方法是一種在工程上應用廣泛的高精度單步演算法。由於此演算法精度高,採取措施對誤差進行抑制,所以其實現原理也較復雜。該演算法是構建在數學支持的基礎之上的。

對於一階精度的歐拉公式有: yi+1=yi+hki

其中h為步長,則yi+1的表達式與y(xi+1)的Taylor展開式的前兩項完全相同,即局部截斷誤差為O(h2)。 當用點xi處的斜率近似值k1與右端點xi+1處的斜率k2的算術平均值作為平均斜率k∗的近似值,那麼就會得到二階精度的改進歐拉公式: yi+1=yi+h(k1+k2)

其中k1=f(xi,yi),k2=f(xi+h,yi+hk1) 依次類推,如果在區間[xi,xi+1]內多預估幾個店上的斜率值k1,k2,…,km,並用他們的加權平均數作為平均斜率k∗的近似值,顯然能夠構造出具有很高精度的高階計數公式。 上述兩組公式在形式刪過的共同點:都是用f(x,y)在某些點上值得線性組合得出y(xi+1)的近似值yi+1,且增加計算的次數,可以提高截斷誤差的階,他們的誤差估計可以用f(x,y)在xi處的Taylor展開來估計。

於是可考慮用函數f(x,y)在若干點上的函數值的線性組合老構造金斯公式,構造時要求近似公式在f(xi,yi)處的Taylor展開式與解y(x)在xi處的Taylor展開式的前面幾項重合,從而使金斯公式達到所需要的階數。既避免求高階導數,又提高了計算方法精度的階數。或者說,在[xi,xi+1]這一步內計算多個點的斜率值,若夠將其進行加權平均作為平均斜率,則可構造出更高精度的計算格式,這就是龍格-庫塔(Runge-Kutta)方法。
一般的龍格-庫塔法的形式為

#include"stdio.h"
#include"stdlib.h"
voidRKT(t,y,n,h,k,z)
intn;/*微分方程組中方程的個數,也是未知函數的個數*/
intk;/*積分的步數(包括起始點這一步)*/
doublet;/*積分的起始點t0*/
doubleh;/*積分的步長*/
doubley[];/*存放n個未知函數在起始點t處的函數值,返回時,其初值在二維數組z的第零列中*/
doublez[];/*二維數組,體積為nxk.返回k個積分點上的n個未知函數值*/
{
externvoidFunc();/*聲明要求解的微分方程組*/
inti,j,l;
doublea[4],*b,*d;
b=malloc(n*sizeof(double));/*分配存儲空間*/
if(b==NULL)
{
printf("內存分配失敗 ");
exit(1);
}
d=malloc(n*sizeof(double));/*分配存儲空間*/
if(d==NULL)
{
printf("內存分配失敗 ");
exit(1);
}
/*後面應用RK4公式中用到的系數*/
a[0]=h/2.0;
a[1]=h/2.0;
a[2]=h;
a[3]=h;
for(i=0;i<=n-1;i++)
z[i*k]=y[i];/*將初值賦給數組z的相應位置*/
for(l=1;l<=k-1;l++)
{
Func(y,d);
for(i=0;i<=n-1;i++)
b[i]=y[i];
for(j=0;j<=2;j++)
{
for(i=0;i<=n-1;i++)
{
y[i]=z[i*k+l-1]+a[j]*d[i];
b[i]=b[i]+a[j+1]*d[i]/3.0;
}
Func(y,d);
}
for(i=0;i<=n-1;i++)
y[i]=b[i]+h*d[i]/6.0;
for(i=0;i<=n-1;i++)
z[i*k+l]=y[i];
t=t+h;
}
free(b);/*釋放存儲空間*/
free(d);/*釋放存儲空間*/
return;
}
main()
{
inti,j;
doublet,h,y[3],z[3][11];
y[0]=-1.0;
y[1]=0.0;
y[2]=1.0;
t=0.0;
h=0.01;
RKT(t,y,3,h,11,z);
printf(" ");
for(i=0;i<=10;i++)/*列印輸出結果*/
{
t=i*h;
printf("t=%5.2f ",t);
for(j=0;j<=2;j++)
printf("y(%d)=%e",j,z[j][i]);
printf(" ");
}
}voidFunc(y,d)doubley[],d[];
{
d[0]=y[1];/*y0'=y1*/
d[1]=-y[0];/*y1'=y0*/
d[2]=-y[2];/*y2'=y2*/
return;
}

『拾』 什麼叫超實時模擬與實時模擬,欠實時模擬的區別。

超實時模擬的定義是:系統模擬模型的時間過程快於實際系統的時間過程的模擬研究。
實時模擬的定義是:通過模擬器設備輸入操縱量,通過實時計算機中對已編譯的動力學模擬模型進行計算的過程。
欠實時模擬的定義是:系統模擬模型的時間過程慢於實際系統的時間過程的模擬研究。

實時模擬 :

實時模擬是指模擬模型的時間比例尺等於系統原模型的時間比例尺的一類模擬。對系統進行模擬試驗時,如果模擬系統有實物(包括人)處在模擬系統中,由於實物和人是按真實時間變化和運動的,因此就需要進行實時模擬。實時模擬要求模擬系統接收實時動態輸入,並產生實時動態輸出,輸入和輸出通常為具有固定采樣時間間隔的數列。實現實時模擬固然首先依賴於計算機的運行速度,但模擬演算法的實時性同樣也是必須保證的,必須採用實時模擬演算法,因此在演算法上實時模擬要求能採用較大的模擬步長,並能實時地取得計算所需的外部輸入信號。前面介紹的各種演算法中只有一部分可以用於實時模擬,它們是實時的龍格-庫塔方法、顯式亞當姆斯方法、亞當姆斯預估-校正方法和離散相似法等等。

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