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基于龍格庫(kù)塔和力模型來(lái)模擬衛(wèi)星的擾動(dòng)運(yùn)動(dòng)附matlab代碼

2023-10-26 07:00 作者:Matlab工程師  | 我要投稿

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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無(wú)線(xiàn)傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無(wú)人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

摘要: 衛(wèi)星的擾動(dòng)運(yùn)動(dòng)模擬是航天領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向。本文介紹了一種基于龍格庫(kù)塔和力模型的算法步驟,用于模擬衛(wèi)星在擾動(dòng)環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)。通過(guò)該算法,可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)衛(wèi)星的軌道和姿態(tài),并為衛(wèi)星的控制和導(dǎo)航提供重要的參考。

引言: 隨著航天技術(shù)的不斷發(fā)展,衛(wèi)星在地球軌道上的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。然而,衛(wèi)星在軌道上受到多種擾動(dòng)的影響,如引力、大氣阻力、太陽(yáng)輻射壓力等,這些擾動(dòng)會(huì)導(dǎo)致衛(wèi)星軌道和姿態(tài)的變化。因此,準(zhǔn)確地模擬衛(wèi)星的擾動(dòng)運(yùn)動(dòng)對(duì)于衛(wèi)星的控制和導(dǎo)航至關(guān)重要。

龍格庫(kù)塔算法: 龍格庫(kù)塔算法是一種常用的數(shù)值積分方法,用于求解常微分方程。該算法通過(guò)將時(shí)間連續(xù)的問(wèn)題離散化為時(shí)間離散的問(wèn)題,以逼近真實(shí)解。在模擬衛(wèi)星的擾動(dòng)運(yùn)動(dòng)中,龍格庫(kù)塔算法可以用來(lái)求解衛(wèi)星的位置和速度。

力模型: 衛(wèi)星在軌道上受到多種力的作用,如引力、大氣阻力、太陽(yáng)輻射壓力等。為了準(zhǔn)確地模擬衛(wèi)星的擾動(dòng)運(yùn)動(dòng),需要建立相應(yīng)的力模型。力模型可以根據(jù)衛(wèi)星的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)計(jì)算出各種力的大小和方向。

算法步驟: 基于龍格庫(kù)塔和力模型的衛(wèi)星擾動(dòng)運(yùn)動(dòng)算法可以分為以下步驟:

  1. 初始化:設(shè)置衛(wèi)星的初始位置、速度和姿態(tài),以及其他相關(guān)參數(shù)。

  2. 計(jì)算力:根據(jù)衛(wèi)星的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和環(huán)境參數(shù),計(jì)算各種力的大小和方向。這些力包括引力、大氣阻力、太陽(yáng)輻射壓力等。

  3. 更新?tīng)顟B(tài):使用龍格庫(kù)塔算法,根據(jù)當(dāng)前的位置、速度和力,計(jì)算出下一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)的位置和速度。

  4. 更新姿態(tài):根據(jù)衛(wèi)星的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和力的作用,計(jì)算出下一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)的姿態(tài)。

  5. 重復(fù)步驟3和步驟4,直到模擬結(jié)束。

結(jié)果分析: 通過(guò)基于龍格庫(kù)塔和力模型的衛(wèi)星擾動(dòng)運(yùn)動(dòng)算法,可以更準(zhǔn)確地模擬衛(wèi)星在擾動(dòng)環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)。通過(guò)該算法,可以預(yù)測(cè)衛(wèi)星的軌道和姿態(tài)的變化,并為衛(wèi)星的控制和導(dǎo)航提供重要的參考。然而,該算法也存在一些限制,如對(duì)力模型的準(zhǔn)確性要求較高,以及計(jì)算復(fù)雜度較高等。

結(jié)論: 衛(wèi)星的擾動(dòng)運(yùn)動(dòng)模擬是航天領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向。本文介紹了一種基于龍格庫(kù)塔和力模型的算法步驟,用于模擬衛(wèi)星在擾動(dòng)環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)。通過(guò)該算法,可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)衛(wèi)星的軌道和姿態(tài),并為衛(wèi)星的控制和導(dǎo)航提供重要的參考。然而,該算法也存在一些限制,需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)。

?? 部分代碼

%--------------------------------------------------------------------------%% Chebyshev approximation of 3-dimensional vectors%% Inputs:% ? ? N ? ? ? Number of coefficients% ? ? Ta ? ? ?Begin interval% ? ? Tb ? ? ?End interval% ? ? Cx ? ? ?Coefficients of Chebyshev polyomial (x-coordinate)% ? ? Cy ? ? ?Coefficients of Chebyshev polyomial (y-coordinate)% ? ? Cz ? ? ?Coefficients of Chebyshev polyomial (z-coordinate)%% Last modified: ? 2018/01/27 ? Meysam Mahooti% %--------------------------------------------------------------------------function ChebApp = Cheb3D(t, N, Ta, Tb, Cx, Cy, Cz)% Check validityif ( (t<Ta) || (Tb<t) ) ? ?error('ERROR: Time out of range in Cheb3D::Value\n');end% Clenshaw algorithmtau = (2*t-Ta-Tb)/(Tb-Ta); ?f1 = zeros(1,3);f2 = zeros(1,3);for i=N:-1:2 ? ?old_f1 = f1; ? ?f1 = 2*tau*f1-f2+[Cx(i),Cy(i),Cz(i)]; ? ?f2 = old_f1;endChebApp = tau*f1-f2+[Cx(1),Cy(1),Cz(1)];% ------------------------------------------------------------------------------%% ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? function finddays%% ?this function finds the fractional days through a year given the year,% ? ?month, day, hour, minute and second.%% ?revisions% ? ? ? ? ? ? ? ?-%% ?inputs ? ? ? ? ?description ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?range / units% ? ?year ? ? ? ?- year ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1900 .. 2100% ? ?mon ? ? ? ? - month ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1 .. 12% ? ?day ? ? ? ? - day ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1 .. 28,29,30,31% ? ?hr ? ? ? ? ?- hour ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0 .. 23% ? ?min ? ? ? ? - minute ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0 .. 59% ? ?sec ? ? ? ? - second ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 0.0 .. 59.999%% ?outputs ? ? ? :% ? ?days ? ? ? ?- day of year plus fraction of a% ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?day ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?days%% ?locals ? ? ? ?:% ? ?lmonth ? ? ?- length of months of year% ? ?i ? ? ? ? ? - index%% ?coupling ? ? ?:% ? ?none.%% ?references ? ?:% ? ?vallado ? ? ? 2007, 207, ex 3-12%% [days] = finddays ( year,month,day,hr,min,sec);% -----------------------------------------------------------------------------function [days] = finddays ( year,month,day,hr,min,sec)for i= 1:12 ? ?lmonth(i) = 31; ? ?if i == 2 ? ? ? ?lmonth(i)= 28; ? ?end ? ?if i == 4 | i == 6 | i == 9 | i == 11 ? ? ? ?lmonth(i)= 30; ? ?endendif (rem(year,4) == 0) ? ?lmonth(2)= 29; ? ?if (rem(year,100) == 0) & (rem(year,400) ~= 0) ? ? ? ?lmonth(2)= 28; ? ?endendi ? = 1;days= 0.0;while (i < month) & ( i < 12 ) ? ?days= days + lmonth(i); ? ?i= i + 1;enddays= days + day + hr/24.0 + min/1440.0 + sec/86400.0;

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

Montenbruck O., Gill E.; Satellite Orbits: Models, Methods and Applications; Springer Verlag, Heidelberg; Corrected 3rd Printing (2005).

Montenbruck O., Pfleger T.; Astronomy on the Personal Computer; Springer Verlag, Heidelberg; 4th edition (2000).

Seeber G.; Satellite Geodesy; Walter de Gruyter, Berlin, New York; 2nd completely revised and extended edition (2003).

Vallado D. A; Fundamentals of Astrodynamics and Applications; McGraw-Hill, New York; 4th edition (2013).

尼瑪。2000 年。國(guó)防部世界大地測(cè)量系統(tǒng) 1984 年。NIMA-TR 8350.2,第 3 版,修正案 1。華盛頓特區(qū):總部、國(guó)家影像和測(cè)繪局。國(guó)家影像和測(cè)繪局。

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1 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線(xiàn)調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、LSTM、支持向量機(jī)(SVM)、最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)、核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題(TSP)、車(chē)輛路徑問(wèn)題(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線(xiàn)線(xiàn)性陣列分布優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線(xiàn)優(yōu)化

5 無(wú)線(xiàn)傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合





基于龍格庫(kù)塔和力模型來(lái)模擬衛(wèi)星的擾動(dòng)運(yùn)動(dòng)附matlab代碼的評(píng)論 (共 條)

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