非线性系统建模

本资料可用于参考和学习。

随着技术的不断发展，MATLAB神经网络在处理非线性系统建模和函数拟合方面展示出了强大的应用潜力。

非线性系统的一些小程序-julia集.doc中包含了虫口和julia集等内容，为读者提供帮助。

这是一组Simulink模块，用于在状态空间中实现具有吸引子的简单非线性动力系统。通用3D Simulink示波器（在s-functions sfun3d.m中编码）用于以3D形式显示模拟过程中系统的演变。目前（截至2017年1月），特色系统包括Lorenz、Van Der Pol、简单的Lotka-Volterra、竞争性ND Lotka Volterra和Henon。请注意，此模块适用于MATLAB版本2014b及更高版本。

现在有一个14.2波导馈电创建模型的问题，现在在线馈电模型已经被转换为波导馈电模型。 删除馈电线，增加以下步骤： 2）创建点： 8，-3.24） - 3） 4） 5）编辑文件之后，在.pre文件中确保背面的法线方向指向波导的内部- S1=（-30.2，-6.48，-3.24） - S2=（-30.2，6.4 S3=（-30.2，-6.48，3.24）将波导背面的局部网格尺寸设置为波长/12。将波导背面重命名为馈电面。馈电部分需要在EDITFEKO的.pre文件中增加。请注意，一旦在*.pre CADFEKO中完成，就无法进行求解。文件的相关部分显示如下： TE10模态分布直接在FEKO激励激励中设置。 紧凑场分布在口径面上（参见FEKO用户手册中的14.3口径面馈电模型创建在矩形波导中）。 当然，这个过程相比能是有用的。 更多细节请参阅安装FEKO提供的文件Feeding_a_Horn_Antenna_Aperture_Feed.pre。 14.4模使用口径面馈电方式的喇叭口的辐射方向图（E面）也被计算，并且和细线馈电、波导口馈电相比较。 比较结果如下。 AW型馈电是很复杂的，但在某些特殊情况下可CADFEKO不支持口径面馈电。 大部分设置都是在EDITFEKO进行。 在这个例子中的口径面馈电型比较

本教程指导您使用 Simulink 对火车系统进行建模。通过学习，您将掌握构建火车模型所需的基本模块和技术，并了解如何在 Simulink 环境中模拟火车系统的运行。

该软件涵盖两种情况：一种是已知的激励力，另一种是未知的输入力。对于后一种情况，请查看PDF案例1中的详细说明。运行cal.m以解决前向问题，并使用unknown_input.m/known_input.m进行参数识别。

6.1偶极子和肌肉组织。这里肌肉组织外另加了一层空气层，以减少矩量法区域和有限元区域交接边界上的三角形单元数目。这不是一定必须的，但如果没有采用这种方法，有限元区域和矩量法区域迭代计算所需的资源会更多，而求解精度则没有提高。建模过程如下： 1)建立变量：lambda=c0/900e6 2)建立介质： -新建名为muscle的介质，相对介电常数为53，损耗因子为0.4 -新建名为air的介质，相对介电常数为1，损耗因子为0 3)建立一个以原点为中心，半径为0.025米的球体4)建立以原点为中心，半径为0.03米的球体5)合并两个球体6)设置内部球体的区域（region）为介质muscle 14

在现代科技环境下，Matlab被广泛应用于神经网络和非线性建模的研究中。这些技术不仅仅局限于传统的线性模型，而是通过人工神经网络等先进技术，推动了非线性建模方法的革新和发展。

在探讨线性系统理论的过程中，进行了详细的内存检查，以确保数据的完整性和准确性。