matlab在汽车设计上的应用

也不是全是，其实MATLAB在汽车方面的应用很多。

MATLAB 有两种基本的数据运算量：数组和矩阵，单从形式上，它们之间是不好区分 的。每一个量可能被当作数组，也可能被当作矩阵，这要依所采用的运算法则或运算函数 来定。在 MATLAB 中，数组与矩阵的运算法则和运算函数是有区别的。但不论是 MATLAB 的数组还是 MATLAB 的矩阵，都已经改变了一般高级语言中使用数组的方式和解决矩阵 问题的方法。

在 MATLAB 中，矩阵运算是把矩阵视为一个整体来进行，基本上与线性代数的处理 方法一致。矩阵的加减乘除、乘方开方、指数对数等运算，都有一套专门的运算符或运算 函数。而对于数组，不论是算术的运算，还是关系或逻辑的运辩碧算，甚至于调用函数的运算， 形式上可以当作整体，有一套有别于矩阵的、完整的运算符和运算函数，但实质上却是针 对数组的每个元素施行的。

当 MATLAB 把矩阵(或数组)独立地当作一个运算量来对待后，向下可以兼容向量和标 量。不仅汪灶老如此，矩阵和数组中的元素可以用复数作基本单元，向下可以包含实数集。这些 是 MATLAB 区别于其他高级语言的根本特点。以此为基础，还可以概括出如下一些 MATLAB 的特色。

1. 语言简洁，编程效率高

因为 MATLAB 定义了专门用于矩阵运算的运算符，使得矩阵运算就像列出算式执行 标量运算一样简单，而且这些运算符本身就能执行向量和标量的多种运算。利用这些运算 符可使一般高级语言中的循环结构变成一个简单的 MATLAB 语句，再结合 MATLAB 丰富 的库函数可使程序变得相当简短，几条语句即可代替数十行 C 语言或 Fortran 语言程序语句 的功能。

2. 交互性好，使用方便

在 MATLAB 的命令窗口中，输入一条命令，立即就能看到该命令的执行结果，体现 了良好的交互性。交互方式减少了编程和调试程序的工作量，给使用者带来了极大的方便。 因为不用像使用 C 语言和 Fortran 语言那样，首先编写源程序，然后对其进行编译、连接， 待形成可执行文件后，方可运行程序得出结果。

3. 强大的绘图能力，便于数据可视化

MATLAB 不仅能绘制多种不同坐标系中的二维曲线，还能绘制三维曲面，体现了强大 的绘图能力。正是这种能力为数据的图形化表示(即数据可视化)提供了有力工具，使数据 的展示更加形象生动，有利于揭示数据间的内在关系。

4. 学科众多、领域广泛的工具箱

MATLAB 工具箱(函数库)可分为两类：功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱 主要用来扩充其符号计算功能、图示建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互的 功能。而学科性工具箱是专业性比较强的，如优化工具箱、统计工具箱、控制工具箱、通 信工具箱、图像处理工具箱、小波工具箱等。

5. 开放性好，易于扩充

除内部函数 外， MATLAB 的其他文件都是公开 的、可读可 改的源文件 ，体现了

MATLAB 的开放性特点。用户可修改源文件和加入自己的文件，甚至构造自己的工具箱。

6. 与 C 语言和 Fortran 语言有良好的接口

通过 MEX 文件，可以方便地调用 C 语言和 Fortran 语言编写的函数或程序，完成

MATLAB 与它们的混合编程，充分利用已有的 C 语言和 Fortran 语言资源。

MATLAB 的应用领域十分广阔，典型的应用举例如下：

(1) 数据分析；

(2) 数值与符号计算； (3) 工程与科学绘图； (4) 控制系统设计；

(5) 航天工业；

(6) 汽车工业；

(7) 生物医学工程；

(8) 语音处理；

(9) 图像与数字信号处理；

(10) 财务、金融分析；困升

(11) 建模、仿真及样机开发；

(12) 新算法研究开发；

(13) 图形用户界面设计。

以上是一些MATLAB的主要应用。

我来说说MATLAB在汽车方面的应用吧！

如上所说的大部分功能都在汽车方面有应用。你是本科生吧，如果你以后是在企业工作做零部件设计工作的话，MATLAB的应用不大，但是如果你是从事技术分析和数据分析，抑或是从事研究开发方面的工作，那么其强大的计算功能和简便的图形分析和数值分析功能就很有效！

给你打几个比方吧！

你作为汽车方面的本科生，肯定会学汽车理论吧！我们就从汽车理论方面开始，在确定汽车的动力性能方面，绘制骑车去洞里与行驶阻力的平衡图，计算其最高车速以及在最高车速时相应的附着率，甚至是计算汽车用2档起步加速行驶直某一速度的加速时间。这些方面都可以利用MATLAB的计算和绘图功能，具体问题一下子就可以从图中看出来。当然也许有的人可以通过其他编程来实现，但是无疑MATLAB是最简便的！

再举个有关 *** 纵稳定性的解决方案。利用其数据分析功能可以解决汽车制动性能，（包括分析abs，esp之类的部分性能参数），在汽车分析线性二自由度的前轮输入的响应问题和轮胎侧偏特性方面解决5~6个复杂方程组连立的解很方便，如果用其它软件，计算量比较大。而用MATLAB的矩阵解决方案很快就可以解决！

还有就是汽车平顺性方面的分析，由于地面的随机输入和车轮，车身，以及车架的共同作用。最后要计算人体感受到的振动波形和频率，而通过设计悬架和车身的固有频率来改善舒适性！

而随机振动的计算需要不断的进行傅里叶变换，计算方便也比较复杂，而MATLAB也能通过其函数库对其波形进行计算和分析，给出比较清楚的波形图！相当有用！

由于我目前也是本科生，对他的应用知道的范围也有局限，不过对于研究汽车领域的应用，我听到很多地方都用到MATLAB，我们教授也是告诉我们以后做研究工作的同学必备的一项功能。

我想其在分析发动机的各种特性方面也有独特的用处。应该还算强大吧！

不过你是从事零件设计方面的可能用得就少多了，主要是catia 和ug之类的吧，因为你很少在企业做这些研究和分析。

若信帆衫号生成时采样率选择合适，结果反映链仿了态唤腔各频率分量的功率分布。看一下下面的代码，你比较一下吧 fs=100f1=10f2=5t=0:1/fs:5x=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)[Pxx,w] = pwelch(x)plot(w/pi*fs/2,Pxx)

clear all

k=600

m=65

x(2)=110

x(1)=2.0944*pi/180%%x(1)要计算它的三角函数值，转化为弧度

I=1:360%%I的取值应该是角度歼差袭吧，那把范围扩大

h=75

I1=I*pi/180%%i换成别的变量，庆戚避免和虚数的i混淆

%%

r=atan(m/(2*h))

V=k-m/2-x(2)*cos(x(1))

C=h-x(2)*sin(x(1))

l2=sqrt(V^2+C^2)

%%

D=I1-x(1)%%换i为I1

B=sqrt(h^2+m^2)

M=x(2)^2+(k^2)/4+B^2-l2^2

E=k*B-(2*x(2)*B)*cos(D)

F=((-2)*x(2)*B)*sin(D)

X=(M-(x(2)*k)*cos(D))./sqrt(E.^2+F.^2)

Y=atan(F./E)

a=r-asin(X)+Y

P=r+a

H=x(2)*k-(2*x(2)*B).*sin(P)

G=(-2)*x(2)*B.*cos(P)

T=(M-(k*B)*sin(P))./sqrt(H.^2+G.^2)

Z=atan(H./G)

J1=-x(1)-asin(T)+Z%%同样把j换成别的符号表氏兄示

J=J1*180/pi

beta=acot(cot(I1)-600/1500)

betae=beta*180/pi

plot(I,J,'r-',I,betae,'g',I,I,'b')%%画到一幅图上

grid on

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%结果如图

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