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正文內(nèi)容

機械cad技術(shù)概論(參考版)

2024-11-08 11:20本頁面
  

【正文】 通常笛卡爾坐標系中的二維點 ( x y ) 的齊次表達式是(x y H),其中H≠0,于是,給出點的齊次坐標表達式(x y H),就可求得二維笛卡爾坐標即:3.圖形變換的基本原理用數(shù)學表達式表示如下: 舊點(集)變換矩陣新點(集) 注意:上面的舊點或新點必須用齊次坐標表示。在齊次坐標表示法中,n維向量的變換是在n+1維空間內(nèi)實現(xiàn)的。2.齊次坐標對點向量( x y )和(xˊyˊ)引入第三個分量,使它們成為 ( x y 1 )和 ( xˊ yˊ 1 ),向量 ( x y 1) 和 ( xˊ yˊ 1 ) 中的第三個元素1,可看作是一個附加坐標,即平面上的一個點(二維向量)用三個坐標(三維向量)來表示。對一個二維空間的圖形和三維空間的立體,可用一個點集表示,而每一個點對應一個行向量,可寫成如下的階矩陣表示: 上兩個矩陣即為圖形的數(shù)學模型。設(shè)點P ( x, y )繞原點逆時針方向旋轉(zhuǎn)θ角后到達,則有關(guān)系: 變換的矩陣表示1.圖形的數(shù)學模型在二維空間內(nèi),可以用一個行向量( x y )或列向量來表示一個點的坐標。比例變換的關(guān)系式為: 比例變換有多種用途,現(xiàn)進行討論:(1) 當Sx=Sy時,可把圖形放大或縮??;(2) 當SxSy時,產(chǎn)生的效果相當于把圖形沿平行于坐標軸的方向拉伸或壓縮,使圖形發(fā)生變形;(3) 當Sx或Sy為負值時,變換后的圖形對稱X軸或Y軸,即可產(chǎn)生圖形的鏡像。1. 平移變換X—Y平面上的點(x y),在其坐標方向上增加平移量Tx和Ty,可變換至新位置(x′y′)平移變換的關(guān)系式為: 特點:平移使圖形相對于原坐標系由一個位置移動至另一位置,而圖形本身不發(fā)生變化。因此,構(gòu)成圖形的最基本要素是點。在此重點介紹二維、三維圖形變換。點號 1 2 3 4 5 6 7x值y值3 2 1 0 1 2 3 4 2 3 0 1 2 5用Matlab語言對圖36中4條曲線進行擬合,求出它們的經(jīng)驗公式,并畫出它們的圖形,與原來曲線進行對比(要求繪出結(jié)點及擬合曲線)。已知x=[ ],y=[ ],用不同方法求x=2點的插值。myfun39。 f=(x3).^21。,1)x = min_value = 例如:求函數(shù)在區(qū)間[0,5]內(nèi)的最小值。如果您要尋求humps在[ , 1]中的最小值,可用fminbnd命令來產(chǎn)生最小值的發(fā)生點,例如: [x,min_value]=fminbnd(39。)函數(shù)的極小值:MATLAB提供了數(shù)個命令來進行數(shù)學函數(shù)的最優(yōu)化,本節(jié)將介紹:.單變量函數(shù)的最小化.多變量函數(shù)的最小化.設(shè)定最優(yōu)化的選項較復雜的最優(yōu)化方法可見“最優(yōu)化工具箱”( Optimization Toolbox )。,39。)line(z2,humps(z2),39。,39。,[1,1])line(z1,humps(z1),39。,)z2=fzero(39。,[1,2])z1=fzero(39。例如,若要找出humps在x =1 . 5 附近的根,可輸入如下: a=fzero(‘humps’,)a = 若已知humps在x=1及x=1之間為異號,即humps(1)*humps(1)0,則我們可以令x0=[1,1]為起始區(qū)間來找出humps的零點,如下:a=fzero(‘humps’,[1,1])a = 要繪出以上這兩個零點,可輸入如下:fplot(39。若fzero無法找出此區(qū)間,則返回NaN。 ezplot(‘sin(t)’,’cos(t)’)ezplot還可用于隱函數(shù)的繪圖: ezplot(‘x^3+2*x^23*x+5y^2’)函數(shù)的求根: fzero命令可用于單變量函數(shù)的求根,其使用語法如下:x = fzero ( fun , xo ) 其中fun是要求根的函數(shù)(以字符串表示), xo 則是一個起始點或起始區(qū)間。自變量范圍可給定也可不用給定,且自動加標簽。fplot(‘humps’,[0 1 5 25])grid onfplot也接受以字符串表示的數(shù)學式子,例如: fplot(‘sin(2*x)+cos(x)’,[10,10])fplot基本上也是描點繪圖,類似plot ( x ,y), 只是x坐標點的密集度根據(jù)函數(shù)值的變化決定(不用x生成向量,方便),因此可產(chǎn)生比較“詳實”的函數(shù)圖形。舉例來說,以下的數(shù)學式子,: 上述的“駝峰”函數(shù)已內(nèi)建于MATLAB 目錄之下,可顯示其內(nèi)容如下:以下將以humps 函數(shù)為例,來介紹如何使用相關(guān)命令來對此函數(shù)進行繪圖、求根、求極值等運算。此類MATLAB 命令可對數(shù)學函數(shù)進行各種運算與分析,例如:數(shù)值積分、最優(yōu)化(即求一個函數(shù)的極大或極小值)、求解方程式的根、常微分方程式的求解。在MATLAB中,一般數(shù)學函數(shù)(除多項式外)無法用一個簡單的向量表示,而是用一個MATLAB的函數(shù)(Functions)來表示。高階多項式對噪聲(Noise)的敏感度較高,因此容易產(chǎn)生不準確的預測。以上述10 點數(shù)據(jù)為例,若我們用9 次的多項式來逼近,則此多項式會通過每一個數(shù)據(jù)點。如何考慮:觀察曲線可用3次多項式擬合。o39。但在本節(jié)中,結(jié)合我們所學的內(nèi)容多項式擬合,介紹如何使用MATLAB來實現(xiàn)多項式擬合。相同的概念,可以延伸到一般的“多輸入/單輸出”( MISO )或“多輸入/多輸出”( MIMO ) 的數(shù)學模型,例如類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks )等。通常在曲線擬合的問題中,所建立的數(shù)學模型是“單輸入/單輸出”( Singleinput Singleout,簡稱SISO ) ,所以其特性可用一條曲線來表示。曲線擬合曲線擬合(Curve Fitting )是數(shù)據(jù)分析的一個重要步驟,其目的是利用有限的采樣點(Sample Points ) 來建立一個數(shù)學模型,并通過此模型進行進一步的預測與分析。此外,當文件名稱和函數(shù)名稱不同時,我們?nèi)钥砂次募Q調(diào)用文件,函數(shù)名稱將被忽略。)。y=interp1(a,k2,x,39。舉例:function y=func1(x) %函數(shù)命名與變量方法一致a=[90 100 110 120 130 140 150 160 170 180]。因此,函數(shù)特別適用于大型程序代碼,會使你的程序代碼模塊化,易于維護與改進。所產(chǎn)生的變量也都存放在MATLAB的基本空間內(nèi),腳本文件最適合用于對付簡單但重復性高的程序代碼,但它不支持輸入及輸出自變量。*介紹另一個新概念:M文件:以MATLAB程序代碼編寫的文件通常以“m”為擴展名,所以這些文件又稱為“m文件”(Mfile),M文件又分為兩類:腳本(Script)、函數(shù)(Function)。yi = interp1(x, y, xi, method)向量x是數(shù)據(jù)點的x坐標,向量y是數(shù)據(jù)點的y坐標,向量xi是內(nèi)插點,字符串method則指定使用方法;*線性內(nèi)插法(method = ‘linear’) *拋物線插值(method =’parabolic’) *三次多項式插值(method = ‘cubic’) *三次樣條內(nèi)插(method = ‘spline’) 例《CAD》書p36包角:求包角為a=95時的k值(用線性插值和拋物線插值) a=[90 100 110 120 130 140 150 160 170 180] k=[ ] ai=95 ki1= interp1(a,k,ai,’linear’) ki1 = ki2= interp1(a,k,ai,’parabolic’) ki2 = 繪圖以比較不同: ai=90:1:180 ki1=interp1(a,k,ai,’linear’) ki2=interp1(a,k,ai,’parabolic’) plot(a,k,’o’,ai,ki1,’r’,ai,ki2,’k’)例為了看清楚各種插值方法的不同看下面的例子(可看出樣條插值好)x=0:1:4*pi y=sin(x) xi=0::4*pi yi1=interp1(x,y,xi,’linear’) yi2=interp1(x,y,xi,’parabolic’) yi3=interp1(x,y,xi,’cubic’) yi4=interp1(x,y,xi,’spline’) plot(x,y,’o’,xi,yi1,’y’,xi,yi2,’r’,xi,yi3,’g’,xi,yi4,’k’)*介紹一個新的概念:擴展名為mat的數(shù)據(jù)文件此文件的作用:可將工作空間內(nèi)的變量全部或有選擇地儲存在擴展名為mat的文件中,以便將來可重新加載以進行其他處理。以應付不同的需要。 內(nèi)插法內(nèi)插法(interpolation)可用于預估在數(shù)據(jù)點中間的函數(shù)值,其應用范圍相對廣泛。例如: p=[1 2 1] x=0::3 y=polyval(p,x) y = 可繪圖如下 plot(x,y,’o’)*多項式的根可用roots命令求得,例如:多項式的根,可計算如下: p=[1 3 1 5 1] r=roots(p) r = + 要驗算此四根為多項式p(x)的解,可驗算如下: polyval(p,r) ans = * + 注意:roots命令只用于多項式的求根,而fzero命令可用于一般函數(shù)的求根,但它一次只能找到一個根,后面要講。若有兩個多項式分別為則其和與差可計算如下:p1=[1,0,1,1]p2=[0,1,1,2]計算可得:p1+p2ans=1 1 0 3p1p2ans= 1 1 2 1注意:向量p1與p2的長度必須一致,否則MATLAB就會產(chǎn)生運算錯誤的信息。一個n次的多項式可表示成:在MATLAB中,可用一個長度為n+1的行向量來表示p(x)如下:舉例來說,可用來表示一個三次多項式。39。0 28 0。17。3 3 1 1] B=[10。 2 1 3 2。 表 318 MATLAB其他二維繪圖命令 三、 數(shù)值運算與其他應用 線性代數(shù):A的逆矩陣可表示成,它滿足下列恒等式: 注意:A為方陣時,才存在,可用inv(A)計算逆矩陣,用det(A)可計算行列式,矩陣的左除 \,矩陣的右除 /。plot(x,sin(x)+cos(x))subplot(2,2,4)。plot(x,sin(x))subplot(2,2,2)。 表 314 MATLAB基本二維繪圖命令圖形的控制: plot命令除了接受x及y坐標外,還可接受一個字符串輸入(如何輸入),用以控制曲線的顏色、格式及標記,plot(x,y,’CLM’)例子:*x=0::4*pi % 0和4為x的起始和結(jié)束元素, plot(x,sin(x),’r:diamond’) % r為紅色,:代表點線,而diamond為 數(shù)據(jù)點%菱形標志 *前面的圖表示的更清楚: x=linspace(0,2*pi) plot(x,sin(x),’ro’,x,cos(x),’yx’,x,sin(x)+cos(x),’b.*’) 表 315 plot命令的曲線顏色選項參考表 表 316 plot命令的曲線格式參考表表 317 plot命令的曲線符號參考表圖軸的控制 一般來說,plot命令會根據(jù)所給的坐標點來自動決定圖軸的范圍,但也可以使用axis命令來指定: axis([xmin,xmax,ymin,ymax])例子:*axis([min(x),max(x),0,1]) %上圖只想看y為0 ~ 1的變化情況
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