最新matlab绘制温度场
已知坐标和坐标点温度 3维 matlab
已知坐标和坐标点温度 3维 matlab已知坐标和坐标点温度 3维 matlab1. 背景介绍在数学和计算机科学领域，已知坐标和坐标点温度是一个重要的问题。
在实际应用中，我们经常需要根据已知的坐标和相应的温度信息来进行分析和计算。
而在计算机编程中，特别是在使用Matlab进行数据处理和可视化时，对已知坐标和坐标点温度的处理也经常涉及到。
2. 已知坐标和坐标点温度的基本概念在处理已知坐标和坐标点温度时，首先我们需要了解一些基本的概念。
坐标通常由(x, y, z)三个数值来表示，分别对应空间中的三个方向。
而坐标点的温度则是该点在空间中的温度值。
在3维空间中，已知坐标和坐标点温度可以用矩阵或数组来表示，每一行对应一个坐标点，而温度值则对应该点的温度信息。
3. Matlab中的处理方法在Matlab中，我们可以利用矩阵和数组的运算来处理已知坐标和坐标点温度。
我们可以将已知的坐标点和温度值存储在两个分别对应的矩阵或数组中。
通过Matlab提供的矩阵运算和函数，我们可以进行各种操作，比如计算坐标点之间的距离，查找特定温度范围内的坐标点等。
Matlab还提供了丰富的绘图函数，可以将处理后的坐标点和温度信息直观地展示出来。
4. 深入探讨已知坐标和坐标点温度的应用除了基本的处理方法外，已知坐标和坐标点温度还有许多深层次的应用。
比如在气象学中，我们可以根据已知的气象站坐标和气温信息来绘制气温分布图，以便对气候变化进行分析。
在地理信息系统中，已知坐标和坐标点温度也被广泛应用于地图制作和空间数据分析。
另外，在工程领域中，我们可以利用已知坐标和坐标点温度来进行热传导分析和热能分布计算。
5. 总结和回顾通过对已知坐标和坐标点温度的深入探讨，我们了解了这一问题的基本概念和Matlab中的处理方法。
我们也看到了这一问题在实际应用中的广泛应用，以及与其他领域的密切联系。
在未来的学习和工作中，我们可以进一步深入研究已知坐标和坐标点温度在不同领域的应用，以及利用Matlab中更高级的技术来处理和分析相关数据。
Matlab图形绘制技巧与实例展示
Matlab图形绘制技巧与实例展示一、介绍Matlab是一种功能强大的计算机软件，常用于科学计算和数据可视化分析。
其中，图形绘制是Matlab的一项重要功能，能够直观地展示数据和结果。
本文将探讨一些Matlab图形绘制的技巧，并通过实例展示其应用。
二、基础图形绘制Matlab提供了多种基础图形绘制函数，如plot、scatter、bar等。
这些函数可以用来绘制折线图、散点图、柱状图等常见图形。
例如我们可以使用plot函数绘制一个简单的折线图：```matlabx = 1:10;y = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1, 0];plot(x, y);```运行以上代码，就可以得到一个由点连接而成的折线图。
通过修改x和y的取值，可以得到不同形状和样式的折线图。
三、图形修饰在绘制图形时，我们通常需要添加标题、坐标轴标签、图例等进行修饰。
Matlab提供了相应的函数，如title、xlabel、ylabel、legend等。
下面是一个例子：```matlabx = 1:10;y = [1, 4, 9, 16, 25, 16, 9, 4, 1, 0];plot(x, y);title('Parabolic Curve');xlabel('X-axis');ylabel('Y-axis');legend('Curve');```执行以上代码，我们得到一个带有标题、坐标轴标签和图例的折线图。
四、子图绘制有时候，我们希望在一幅图中同时显示多个子图，以便比较它们之间的关系。
Matlab提供了subplot函数来实现这个功能。
下面是一个例子：```matlabx = 1:10;y1 = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1, 0];y2 = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1];subplot(2, 1, 1);plot(x, y1);title('Subplot 1');subplot(2, 1, 2);plot(x, y2);title('Subplot 2');通过subplot函数，我们将一幅图分为两个子图，并在每个子图中绘制不同的折线图。
基于DS18B20的温度场可视化测绘系统毕业论文
基于DS18B20的温度场可视化测绘系统专业班级：电气工程与其自动化3班姓名：黄锦指导教师：啸轮机工程学院摘要本文介绍了基于DS18B20和STC89C52RC单片机的多点温度测量的方法和原理，以与利用matlab软件运用插值法对数据进行处理，实现温度的可视化。
首先，利用DSI8B20温度传感器和单片机与其它外围硬件结合在一起，实现温度的测量和显示；然后，通过MATLAB对数据进行处理绘图，模拟温度场的可视。
该设计主要分为以下几个部分：硬件设计、软件设计、系统的调试与实现以与matlab对温度场的模拟测绘。
其中硬件设计主要是由Proteus软件进行电路的设计和仿真，软件设计采用C语言编写实现，绘图通过matlab进行。
采用这种解决方案，实现了基于DS18B20进行的各项软硬件软件的设计，实现了多点温度测量和显示以与温度场的模拟可视化。
关键词：温度测量；温度传感器DS18B20；STC89C52RC单片机；MATLABAbstractThis article describes the multi-point temperature measurement method and principle based on DS18B20 and STC89C52RC，To make the temperature field visual ,interpolation method and matlab software are used for data processing．First,combine DS18B20 and the MCU and other peripheral equiphments to make the measuring temperature is displayed. Then using matlab plot it.The design is mainly divided into the several parts as follows：the hardware design，the software design and the debugging and implementation of the entire system and the matlab plotting．Among the design，the hardware design and circuits drawing by means of Proteus software and the software design is realized by using C language programming,picture drawing by matlab．The DS18B20 based design，debugging and dispose of the all software and hardware items and even the multi-point temperature measuring and displaying have been realized by adopting the solution．Keywords: Temperature Measurement;TemperaturesensorDS18B20; STC89C52RC;MATLAB目录第1章绪论01.1概述01.1.1选题背景与意义01.1.2温度检测技术的研究现状与发展趋势01.2 系统方案论证1第2章硬件基础介绍22.1 DS18B20温度传感器介绍22.1.1 DS18B20温度传感器概述22.1.2 DS18B20接口电路42.1.3 DS18B20工作原理52.1.4 DS18B20工作时序62.2 STC89C52RC单片机简介82.3 LCD1602液晶显示屏简介8第3章硬件电路设计103.1单片机驱动电路设计103.2 温度测量模块电路设计113.3 温度显示模块电路设计 (11)3.4温度报警电路设计123.5系统硬件电路设计123.6小结13第4章软件程序设计13主要讨论温度显示、测量、与报警子程序的设计和调试134.1 DS18B20的测量温度程序设计134.2 LCD1602的显示程序设计164.3 报警控制电路软件设计174.4系统软件程序设计194.5本章小结19第5章利用matlab实现温度场数据可视化205.1可视化的方法205.2 数据的采集和处理205.3 本章小结26结论 (27)参考文献27致 28附录0附录1 测温系统实物图0附录2 本设计测温系统电路图（基于proteus）0附录3 本设计的系统总程序源代码（基于Keil μVison4）1第1章绪论1.1概述本章讨论的主要是本课题的选题背景意义，还有研究现状和发展趋势以与测温系统方案设计。
MATLAB与VB接口编程实现磨削温度场的仿真
第28卷 第11期2006年11月武 汉 理 工 大 学 学 报JOURNA L OF WUHAN UNIVERSIT Y OF TECHN OLOG Y Vol.28 No.11 Nov.2006MA T LAB 与VB 接口编程实现磨削温度场的仿真汪心立,张建华,任升峰,段彩云,董春杰(山东大学机械工程学院,济南250061)摘 要: 将MA TLAB 的强大数学运算功能和图形绘制功能与VB 在用户界面开发方面的优势结合起来,通过混合编程实现了磨削温度场的仿真研究。
在仿真系统的前端界面输入计算温度场的命令语句或者是直接输入磨削用量后经过调用MA TLAB 软件计算可以得到相应条件下的温度场模型,同时该仿真系统除了应用温度场仿真外还可扩充到其他物理量如磨削力,表面粗糙度等的仿真研究。
关键词: 磨削; 温度场; MA TLAB ; VB ; 计算机仿真中图分类号: TP 391.9文献标志码: A 文章编号:167124431(2006)1120111203Simulation of G rinding T emperature Field B ased on the Applicationof MAT LAB and VBW A N G Xi n 2li ,ZHA N G Jian 2hua ,R EN S heng 2f eng ,DUA N Cai 2yun ,DON G Chun 2jie(School of Mechanical Engineering ,Shandong University ,Jinan 250061,China )Abstract : This paper introduced the research of simulation in grinding temperature field based on the hybrid programming between MA TLAB and VB.The simulation integrates their advantages ,which were powerful mathematic calculation capacity and graphic capacity of MA TLAB ,and VB ’s friendly visual interface.When inputting programmed command of temperature pattern or grinding parameters directly ,the temperature distribution could be gained through calculating by MA TLAB ,and be 2sides ,it could also be applied to other physical quantity simulation ,for example grinding force ,surface roughness and so on.K ey w ords : grinding ; temperature fields ; MA TLAB ; VB ; computer simulation 收稿日期:2006205220.基金项目:国家自然科学基金(50275087).作者简介:汪心立(19802),男,硕士.E 2mail :wangxinli @在磨削温度场的仿真研究中,应用数学模型和计算机仿真技术能够得出比较准确的温度分布图,可以分析磨削用量对温度场的影响,进而发现磨削温度场的变化规律,通过优化磨削用量,使温度场的温度变化趋向于合理[1],最终能够达到在磨削过程中减少磨削烧伤发生的效果。
焊接热过程仿真实验
焊接热过程仿真实验一、实验目的1、通过实验加强对瞬时点热源焊接温度场和焊接热循环的概念、影响因素、解析解和数值解的特点等的感性认识。
2、Matlab,Ansys软件的使用。
二、实验内容1、使用Matlab计算绘制瞬时点热源焊接温度分布曲线。
2、使用Aansys软件对瞬时点热源焊接温度场进行仿真计算，观察温度分布云图，绘制指定点的焊接热循环曲线，对瞬时点热源焊接温度场的影响因素进行定量定性的探讨。
三、实验步骤1、使用Matlab计算绘制瞬时点热源焊接温度分布曲线。
(1)启动Matlab软件；(2)打开新文件(3)编写程序（4）运行程序（5）记录指定时间的温度，绘制温度分布曲线。
2、使用Aansys软件对瞬时点热源焊接温度场进行仿真计算。
ANSYS软件采用有限元方法进行稳态、瞬态热分析，计算各种热载荷引起的温度、热梯度、热流率、热流密度等参数。
这些热载荷包括：对流，辐射，热流率，热流密度（单位面积热流），热生成率（单位体积热流），固定温度的边界条件。
采用ANSYS软件进行热过程分析可以用菜单交互操作和编程两种方式。
由于本次实验仅有两学时，学生又无该软件的使用经验，所以主要以程序调试为主，将重点放在参数影响因素的探讨。
（1）使用文本文件编辑器编写程序（2）以.mac为扩展名存盘（3）运行Ansys软件(4) 设置文件夹到程序所在文件夹（4）运行程序（5）使用General Postproc/Read Results读取指定时间的数据（6）使用General Postproc/Plot Results绘制温度场云图(7) 使用TimeHist Postproc/V ariable Viewer绘制指定点的热循环曲线，获取热循环曲线数据。
(8) 获取分析讨论所需的数据和依据改变网格密度对计算精度的影响（提示：改变程序中an、bn值）模型尺寸对精度的影响（提示：改变程序中a值）焊接件尺寸多大可以作为无穷大处理有限元数值解与解析解的比较（提示：选择若干个时间的数据比较）预热对焊接温度场、热循环曲线的影响（提示：改变程序中工件初始温度）焊接件与大气环境对流传热对焊接温度场、热循环曲线的影响（提示：增加对流传热条件）当材料性能不为常数对流传热对焊接温度场、热循环曲线的影响（提示：材料特性数据随温度变化）四、实验报告1、实验目的2、实验内容3、实验步骤4、实验结果与讨论温度场分布、变化规律热循环曲线及特点为何将模型分为网格尺寸不同的两个区改变网格密度对计算精度的影响模型尺寸对精度的影响，有限元数值解与解析解的比较焊接件尺寸多大可以作为无穷大处理预热对焊接温度场、热循环曲线的影响焊接件与大气环境对流传热对焊接温度场、热循环曲线的影响当材料性能不为常数对流传热对焊接温度场、热循环曲线的影响5、实验体会五、实验程序1、Matlab程序：pointheat2D.m%Instant point heatr= -4:.01:4;Q=3600;lan=0.4;c=0.65;p=7.8;cp=c*p;a=lan/cpfor t=1:1:10temp =2*Q/cp/(4*pi*a*t)^1.5*exp(-r.^2 /4/a/t);plot(r,temp)hold onendylabel('温度(C)')xlabel('距离r (cm)')grid on2、Ansys程序：pointh.mac! 步骤1：项目设置FINISH/CLEAR/FILNAME, Point heating!Give the analysis a title/TITLE,Point Heat! 步骤2：设置单元、材料特性参数/PREP7/UNITS,SIET,1,SOLID70 !单元类型选择MP,DENS,1,7800 !密度MP,KXX,1,40 !导热系数MP,C,1,650 !比热容!MPTEMP,1,0,227,727,1727,2727!MPDA TA,KXX,1,1,83.5,61.5,32.5,42.5,46!MPDA TA,C,1,1,430,540,980,847,400!MPTEMP,1,0,1533,1595,1670!MPDA TA,ENTH,1,1,0,7.5E9,9.6E9,1.05E10 !步骤3：建模a=0.04 !模型边长an=5 !边长上的单元数b=0.01 !网格密集区边长bn=10 !网格密集区边长上的单元数block,0,b,0,b,0,b !建模block,0,a,0,a,0,avovlap,all/pnum,volu,1vplot!步骤4：网格划分vsel,s,loc,z,0,bvatt,1,,1,0mshkey,1LESIZE,11, , ,bn, , , , ,1LESIZE,6, , ,bn, , , , ,1LESIZE,7, , ,bn, , , , ,1vmesh,allvsel,invevatt,1,,1,0esize,a/ansmrtsize,6mshape,1,3dmshkey,0vmesh,allvsel,all/VIEW,1,0.5,-1,0.5/TRIAD,OFF !Turn triad symbol off/REPLOT!步骤5：求解/SOLUANTYPE,TRANSIENT,NEW TRNOPT,FULLLUMPM,ONTOFFST,273TUNIF,20 ! 工件初始温度。
大气物理参数matlab -回复
大气物理参数matlab -回复搜索关键词："大气物理参数Matlab"。
标题：使用Matlab 进行大气物理参数计算与分析引言：大气物理参数是研究大气现象和气象变化的重要工具。
通过对大气物理参数进行计算和分析，可以更好地理解大气循环、气候变化以及天气预报等气象现象。
Matlab 是一种强大的数学计算和可视化环境，非常适合用于大气物理参数的计算和分析。
本文将介绍如何使用Matlab 进行大气物理参数的计算和分析，并以一步一步的方式进行详细解答。
第一步：安装和配置Matlab在开始使用Matlab 进行大气物理参数的计算和分析之前，首先需要安装并配置Matlab 软件。
从MathWorks 官方网站上下载并安装最新版本的Matlab 软件。
安装完成后，还需要配置Matlab 的环境变量，以便能够在命令行中直接调用Matlab。
第二步：加载大气物理参数数据在进行大气物理参数的计算和分析之前，我们首先需要加载大气物理参数的数据。
这些数据可以是从气象观测站获取的实时观测数据，也可以是已经提前处理好的历史气象数据。
将数据存储为适合Matlab 加载的格式，例如文本文件（csv 或txt）或者二进制文件（mat 或hdf）。
使用Matlab 的数据导入工具（如`readtable`、`load` 等函数）可以加载并解析大气物理参数数据。
根据数据的格式，选择合适的函数进行载入操作，并将数据存储在Matlab 的变量中，方便后续的计算和分析。
第三步：计算大气物理参数在加载大气物理参数数据之后，我们可以基于这些数据进行各种大气物理参数的计算。
根据具体的研究需要，可以计算大气物理参数如温度、湿度、气压、风速、云量等。
这些参数的计算可根据气象学的定义和公式进行。
以计算温度为例，假设已经载入了温度观测数据。
可以使用Matlab 中的数值处理函数，例如`mean`、`std`、`min`、`max` 来计算温度的平均值、标准差、最小值和最大值等统计量。
24 MATLAB求温度场
理数学模型形式如下 :
椭圆型 PDE
- ·( c u) + ɑu = f
(1)
非线性 PDE
- ·( c ( u) u) + ɑ( u) u = f ( u)
(2)
本征型问题
- ·( c u) + ɑu = ε·d u
(3)
抛物线型 PDE
d ( 9u/ 9t) - ·( c u) + ɑu = f
式 (6) 适用一般非稳态导热的数学模型 ,应用于 平壁点热源导热模型的 Parabolic 方程为 : rho ×C × T′- div ( k ×grɑd ( T) ) = Q + h ×( Text - T ) , El2 liptic 方程为 - div ( k ×grɑd ( T) ) = Q + h ×( Text T) ,图 3 为网格精化图 ,图 4 为采用 Elliptic 模型得 到的平壁点热源导热温度分布三维图 ,即为稳定时 的温度场 。采用 Parabolic 模型可以得到动态的温 度分布 ,图 5～8 分别为点热源模型在几个不同时刻 的温度分布情况 ,其中热源的一边都是绝热 。
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《工 业 炉》 第 27 卷 第 3 期 2005 年 5 月
流换热时其温升规律和绝热的温升规律是一致的 。
关键词 :温度场 ; PDE 工具箱 ;非稳态导热 ;点热源 中图分类号 : T K124 文献标识码 : A
Application of MATLAB in Solving Temperature Field
基于MATLAB的室温分布监测可视化技术
基于MATLAB的室温分布监测可视化技术摘要：为了使空调的负荷端（恒温恒湿室）温度分布均匀，送风末端设计为全面孔板单向流的送风方式。
通过计算来确定送风量和孔板的规格，并实际测量来获取恒温恒湿室内的温度分布情况，借助MATLAB软件对测取的数据进行二维、三维插值，绘制出温度分布的等高线图、三维图和四维图，最后对温度分布情况进行分析和总结。
关键词：送风末端；温度分布；MATLAB；可视化；三维插值1概述当前空调系统送风末端领域鲜有准确测量温度分布的测试方法，对于温度分布监测的可视化技术更加少见，主要难点集中在温度测取点布置、温度精确测试仪器选取、测量数据的多维度插值和四维可视化的实现。
最难点位于四维可视化技术的实现，目前温度分布主要通过固定点位测温实现，最多能实现平面温度场分布可视化，无法进行空间内温度云图呈现，主要技术难点在于三维插值计算和思维插值计算的融合，以及四维云图的呈现。
若要解决此问题，需要重点对插值算法进行深入研究，并借助MATLAB强大的插值计算模型，求解温度场分布。
恒温恒湿室作为本次实验对象，总面积为25，围护结构采用双面隔热彩钢库板制作，库板厚度为150mm，长宽高尺寸分别为6000mm、3500mm、3080mm。
恒温恒湿室内设有静压室，位于室内最顶部，高度为470mm。
室温20℃时，设计最大冷负荷为12kW，围护结构负荷为3.25kW，温度调节范围-25~55℃。
恒温恒湿室墙壁处挂有冷风机组，主要用于-25℃~10℃的低温需求。
在本文中不作使用，但是其存在会影响恒温恒湿室的温度分布情况。
温度传感器全部采用四线制热电阻，分度号PT100（A），测量精度0.2℃。
在实际测量中，信号传输线的长度普遍在10米以上，线路的阻值对二线制热电阻测温会产生较大的影响，测量误差波动较大。
四线制热电阻不仅可以消除引出线电阻的影响，还可以消除连接导线间接触电阻及其阻值变化的影响，主要用在高精度温度测量方面。
Matlab中的图形绘制技巧
MATLAB中的图形绘制技巧概述：MATLAB是一种用于科学计算和数据可视化的强大工具，它提供了丰富的图形绘制功能，使用户能够清晰地展示和分析数据。
本文将介绍一些MATLAB中的图形绘制技巧，帮助读者更加熟悉和灵活运用这些功能。
一、基本图形绘制1.折线图(Line Plot)：折线图是用于显示随时间、变量或其他条件变化而变化的数据的理想选择。
例如，假设我们想要展示一段时间内气温的变化趋势，可以使用MATLAB中的plot 函数来生成折线图。
通过在X轴上放置时间（日期）或变量，将温度值绘制在Y 轴上，我们可以清晰地看到气温的变化。
2.散点图(Scatter Plot)：散点图用于观察两个连续变量之间的关系。
在MATLAB中，可以使用scatter 函数生成散点图。
例如，我们可以绘制一个散点图来观察身高和体重之间的关系，每个点代表一个人，x轴表示身高，y轴表示体重。
通过观察图形，我们可以直观地看到身高和体重之间是否存在某种关联。
3.柱状图(Bar Plot)：柱状图适用于对各个组或类别之间的数值进行比较。
使用bar函数可以在MATLAB中绘制柱状图。
例如，如果我们想要比较不同地区的人口数量，可以使用柱状图将不同地区的人口数量以柱状图的形式展示出来。
不同地区的柱状图高度不同，可以直观地看到不同地区的人口数量差异。
4.饼图(Pie Chart)：饼图用于表示不同类别之间的比例关系，MATLAB中的pie函数可以用来生成饼图。
例如，我们可以使用饼图展示一份问卷调查中各个选项的比例，饼图的每个扇区表示一个选项，扇区的面积大小代表该选项占总数的比例。
通过观察饼图，我们可以更加直观地了解各个选项之间的比例关系。
二、高级图形绘制技巧1.子图(Subplot)：在MATLAB中，我们可以使用subplot函数创建一个包含多个子图的大图。
通过在subplot函数中指定行数和列数，可以将图形划分为不同的区域，并在每个区域中绘制不同的图形。
matlab绘制温度场复习过程
m a t l a b绘制温度场通过在室内的某些位置布置适当的节点，采集回来室内的温湿度以及空气质量等实际参数。
首先对室内空间建模，用一个无限细化的三维矩阵来模拟出室内的温度分布情况，针对采集回来的数据，采用插值法和适当次数的拟合函数的拟合，得出三维矩阵的实际值的分布，最后结合matlab软件绘制出计算出的温度场的三维图像。
一．数据的采集与处理因为影响人的舒适感的温度层只是室内的某一高度范围内的温度，而温度传感器虽然是布置在一个平面内，但是采用插值法和拟合函数法是可以大致再现出影响人的舒适感的温度层的温度变化的。
同时，在构建出的三维模型中，用第三维表示传感器层面的温度。
在传感器层面，传感器分布矩阵如下：X=【7.5 36.5 65.5】（模型内单位为cm）Y=【5.5 32.5 59.5】Z=【z1 z2 z3；z4 z5 z6；z7 z8 z9；】（传感器采集到的实时参数）采用meshgrid（xi，yi，zi，…）产生网格矩阵；首先按照人的最小温度分辨值，将室内的分布矩阵按照同样的比例细化，均分，使取值点在坐标一定程度上也是接近于连续变化的，从而才能最大程度上使处理数据得来的分布值按最小分辨值连续变化！根据人体散热量计算公式：C=hc（tb-Ta）其中hc为对流交换系数；结合Gagge教授提出的TSENS热感觉指标可以计算出不同环境下人的对环境温度变化时人体温度感知分辨率，作为插值法的一个参考量，能使绘制出的温度场更加的符合人体的温度变化模式。
例如按照10cm的均差产生网格矩阵（实际上人对温度的分辨率是远远10cm 大于这个值的，但是那样产生的网格矩阵也是异常庞大的，例如以0.5cm为例，那么就可以获得116*108=12528个元素，为方便说明现已10cm为例）： [xi yi]=meshgrid(7.5:10:65.5,5.5:10:59.5)xi =7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.50007.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.50007.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.50007.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.50007.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.50007.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000yi =5.5000 5.5000 5.5000 5.5000 5.5000 5.500015.5000 15.5000 15.5000 15.5000 15.5000 15.500025.5000 25.5000 25.5000 25.5000 25.5000 25.500035.5000 35.5000 35.5000 35.5000 35.5000 35.500045.5000 45.5000 45.5000 45.5000 45.5000 45.500055.5000 55.5000 55.5000 55.5000 55.5000 55.5000产生网格矩阵之后，就可以在测得的实时数据的基础上，通过相关的温度场的专业的估算函数，以及相关的数值处理函数来估计整个分布面（有最小的分辨率）上的温度了。
温度场三维模拟,附matlab程序
Other uses, including reproduction and distribution, or selling or licensing copies, or posting to personal, institutional or model
Since the fiber length is much larger than the fiber cross section, the capability of heat dissipation from the fiber end facet is a lot lower than that from the fiber side. Therefore the transverse temperature distributions in the DCF at room temperature are gov-
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1. Introduction
high-power fiber lasers are now mature products and have numerous applications in medical, military, industrial processing and modern telecommunication because of some unique advantages including high conversion efficiency, excellent beam quality, less thermal effect, small volume and weight, etc. [1–3]. In the continuous-wave (cw) regim, Yb-doped double-clad fiber laser (DCFL) with an output power of 1.36 kW has been reported by using large mode area (LMA) fibers [3]. Although the thermal effects can be ignored in low-power fiber lasers, the heat dissipation is an important feature and affects laser performance in kilowatt power domain [4,5]. So the thermal effect in high-power fiber laser attracted much attention recently [6,7]. However, few investigations focus on the evolution of the temperature and the influence of the inner-clad shape. In this paper, a theoretical and numerical analysis of 3D temperature field is investigated by solving the transient heat conduction equation.
matlab一维非稳态导热 -回复
matlab一维非稳态导热-回复Matlab是一种常用的科学计算软件，广泛应用于工程、物理、数学等领域。
在热传导研究中，非稳态导热问题是一个重要课题。
本文将以Matlab 为工具，介绍一维非稳态导热问题的求解方法。
首先，我们需要了解非稳态导热问题的基本概念。
非稳态导热问题是指热传导过程中温度场随时间的变化，即瞬态问题。
一维非稳态导热问题可以用下面的热传导方程描述：∂T/∂t = α∂²T/∂x²其中，T是温度，t是时间，x是空间坐标，α是热扩散系数。
为了求解上面的偏微分方程，我们需要确定边界条件和初始条件。
假设热导体的两端为x=0和x=L，边界条件可以是温度固定、热流固定或边界绝热（无热量流入或流出）。
初始条件是指在t=0时刻的温度场分布。
首先，我们需要定义问题的参数，包括热扩散系数α、热导体的长度L、时间范围tspan等等。
在Matlab中，可以使用类似下面的语句进行定义：alpha = 0.1; 热扩散系数L = 1; 热导体长度tspan = [0 10]; 时间范围接下来，我们需要定义初始条件和边界条件。
假设在t=0时刻，热导体的温度分布是一个高斯函数，可以使用下面的语句定义初始条件：x = linspace(0, L, 100); 在空间范围内生成100个均匀分布的点T0 = exp(-(x-L/2).^2); 初始温度分布对于边界条件，我们可以选择温度固定的情况，即热导体的两端温度为固定值T1和T2。
可以使用下面的语句定义边界条件：T1 = 1; 左端温度T2 = 0; 右端温度然后，我们可以使用Matlab的pdepe函数来求解一维非稳态导热问题。
pdepe函数是用于求解偏微分方程组的函数，其中包含了默认的边界条件和初始条件设置。
可以使用下面的语句进行求解：sol = pdepe(0,pdefun,icfun,bcfun,x,tspan);在上面的语句中，pdefun是一个用于计算偏微分方程右端项的函数句柄，icfun是一个用于计算初始条件的函数句柄，bcfun是一个用于计算边界条件的函数句柄。
基于MATLAB的温度检测系统设计
基于MATLAB的温度检测系统设计成人教育学院毕业设计论文2012 年 6 月目录前言 (3)1 系统总体结构 (4)2 系统硬件 (4)2.1 系统的硬件设计 (4)2.2 AT89S52单片机实验开发板 (5)2.2.1 AT89S52单片机介绍 (6)2.2.2 串行接口介绍 (8)2.3 DS18B20传感器简介…………………………………………………………102.3.1 DS18B20内部结构 (10)2.3.2 DS18B20的工作原理 (11)2.3.3 DS18B20的指令系统 (12)2.3.4 DS18B20的通信协议 (13)2.3.5 DS18B20使用中注意事项 (14)2.3.6 DS18B20与单片机的典型接口设计 (15)3 系统的软件设计 (16)3.1下位机程序设计……………………………………………………………163.2 MATLAB程序设计 (17)3.2.1 MATLAB串口通信技术 (18)3.2.2 MATLAB GUI介绍 (20)3.2.3 GUI界面设计 (21)4 系统调试………………………………………………………………………234.1 下位机调试 (23)4.2 串口调试 (23)4.3 系统联调 (24)基于MATLAB的温度检测系统设计前言温度是工业控制中主要的被控参数之一，特别是在冶金、化工、建材、食品、机械、石油等工业中，具有举足重轻的作用。
传统靠人工控制的温度、湿度、液位等信号的测压力控系统，外围电路比较复杂，测量精度较低，分辨率不高，需进行温度校准非线性校准、温度补偿、传感器标定等；且它们的体积较大、使用不够方便，更重要的是参数的设定需要有其它仪表的参与，外界设备多，成本高，因而越来越适应不了社会的要求。
在对多类型、多通道信号同时进行检测和控制中，传统的测控系统能力有限。
如何将计算机与各种设施、设备结合，简化人工操作并实现自动控制，满足社会的需求，成为一个很迫切的问题。
第5章MATLAB基本绘图功能
plot(x,y)
plot(x,y, ' r-' )
（10）
（11）
plot函数最简单的调用格式是只包含一个输入 参数plot(x)
在这种情况下，当x是实向量时，以该向量的 下标为横坐标，元素值为纵坐标画出一条连续曲 线，这实际上是绘制折现图。
（12）
对给定数据绘制图形
3.1.2 绘制多根二维曲线
（41）
（42）
3.2.2 二维统计分析图 在Matlab中，二维统计分析图形很多，常见的有 条形图、阶梯图、杆图和填充图等
所采用的函数分别是： bar（x,y,选项） stairs（x,y,选项） stem（x,y,选项） fill（x1,y1,选项, x2,y2,选项,…）
（43）
例3-14 分别以条形图、阶梯图、杆图和填 充图形式绘制曲线y=2sin(x).
（13）
对给定数据绘制图形
3.1.2 绘制多根二维曲线
若plot函数只有一个输入：plot(x) 当输入参数x为矩阵，且为实矩阵，则按列绘制每
列元素值相对其下标的曲线，曲线条数等于输 入参数矩阵的列数。 当输入参数x是复数矩阵时，则按列分别以元素实 部和虚部为横、纵坐标绘制多条曲线。 。
（14）
（31）
plot(y)
gird on; % 加网格线 box on; % 加坐标边框 axis equal % 坐标轴采用等刻度
（32）
（33）
（34）
3.1.7 图形窗口的分割 subplot函数的调用格式 subplot(m,n,p)
该函数将当前图形窗口分成m*n个绘图区，即每 行n个，共m行，区号按行优先编号，且选择 第p个绘图区作为当前活动区。在每一个绘图 区允许以不同的坐标系单独绘制图形。
热力图(Heatmap)绘制(含 Matlab 源代码)
热力图（Heatmap）绘制（含Matlab源代码）作者：晚熟的小熊（WX）一、热力简介热力图（Heatmap）是一种数据可视化技术，根据需要用热力图显示的矩阵，可以用来显示区域内数据的相对密集程度或分布情况。
它通常通过使用色彩映射来表示数据的密度或值大小。
热力图是一种通过对色块(Color block)着色来显示数据的统计图表。
绘图时，需指定颜色映射的规则(Colormap)，该颜色值反映了该位置上的数据密集程度或数值大小。
例如，较大的值由较深的颜色表示，较小的值由较浅的颜色表示；较大的值由偏暖的颜色表示，较小的值由较冷的颜色表示，等等。
二、热力图绘图完整Matlab代码%%清空环境变量clear;close all;clc;warning off;%读取数据X=xlsread('数据.xlsx');%8*8%%定义X轴名字定义Y轴名字load colormap2;b=bar3(X,1);for i=1:length(b)zdata=b(i).ZData;b(i).CData=zdata;b(i).FaceColor='interp';endcolormap(mycolor);view(0,90);c=colorbar;axis tight;set(gcf,'color',[111]);hold on;plot3([0.58.5],[0.50.5],[00],'k','Linewidth',3);hold on;%%调整坐标区参数Xlabel_name={'1','2','3','4','5','6','7','8'};Ylabel_name={'一','二','三','四','五','六','七','八'};set(gca,'ygrid','on','color',[250227225]/255,'Gridalpha',1);set(gca,'xgrid','on','color',[250227225]/255,'Gridalpha',0.4);set(gca,'zgrid','off');set(gca,'Box','off');set(gca,'TickDir','out','Ticklength',[0.01,0.01]);set(gca,'Linewidth',3);set(gca,'Xticklabel',Xlabel_name,'XTickLabelRotation',90,'fontsize',17); set(gca,'Yticklabel',Ylabel_name,'YTickLabelRotation',0,'fontsize',17); title('cell-states','Fontsize',25,'position',[-2,4.45],'Rotation',90);%%设置colorbar的刻度与标签显示参数caxis([0,1]);set(c,'tickdir','out');set(c,'Ytick',0.0:0.2:1.2);set(c,'YtickLabel',{'0.0','0.2','0.4','0.6','0.8','1.0'});set(c,'Linewidth',1.5);set(c,'FontSize',20);set(c,'Box','on');三、热力图效果展示。
二维稳态热传导matlab
二维稳态热传导matlab“二维稳态热传导”是热传导理论中最基本的模型之一。
它描述物体表面温度的变化，以不同的温度、导热系数和方向为基础，通过解决二维热传导方程，可以解决边界条件和热阻之间的复杂关系问题。
MATLAB是一门多功能的编程语言，可以用来分析和解决复杂的数学问题，因此可以用它来解决“二维稳态热传导”问题。
首先，我们来了解一下二维热传导方程，它是一种有限差分方法，利用有限元素法来获得热应力场，并将每个有限元素的热应力和温度求解到下一个元素中，形成一个温度场。
其次，我们来了解MATLAB中如何求解二维稳态热传导问题。
MATLAB中具有一系列函数，可以分析二维热传导问题，如稳态热传导函数、热量传输函数、温度场函数等。
这些函数可以解决不同区域的温度场，以及多种边界条件的热传导问题。
其中，“plotfem2d”函数可以提供稳态热传导问题的图形可视化，“heatflux”函数可以求解热量守恒方程，“steadystate”函数可以求解稳态温度场，“heatflux2d”函数可以计算温度场的热流分布。
接下来，我们就可以使用MATLAB来解决具体的热传导问题了。
首先，我们需要输入边界条件，这包括物体表面的温度、表面的导热系数、表面的温度对称性、对温度的限制，以及边界表面的高度等。
其次，我们可以使用“plotfem2d”函数来绘制热传导方程的温度场图。
第三，我们可以使用“heatflux2d”函数来计算温度场的热流分布情况。
最后，我们可以使用“steadystate”函数来求解稳态温度场。
通过上述步骤，我们就可以使用MATLAB解决“二维稳态热传导”问题。
MATLAB的编程语言可以帮助我们快速而准确地解决热传导问题，因此它在工程领域的应用非常广泛。
它的优势在于可以快速计算温度场的热流分布情况，可以节省大量的时间和经费，从而更好地实现工程项目的目标。
综上所述，MATLAB是解决“二维稳态热传导”问题的有效工具。
matlab画等温线[新版]
![matlab画等温线[新版]](https://img.taocdn.com/s3/m/6dc2251bbb1aa8114431b90d6c85ec3a87c28b7f.png)
测量到不同坐标点的高度值,如何用matlab画三维图附上部分数据：A=[-210.6627 -33391.1192 5.0273-221.3052 -33387.7415 4.5969-210.9391 -33393.0068 5.5647-221.8901 -33390.7396 5.0077-211.384 -33394.7093 5.6505-222.6117 -33392.778 5.0554-212.7074 -33397.5459 5.7381-225.8973 -33397.5869 5.5587];解：代码在matlab2009a版以上均可运行。
A=[-210.6627 -33391.1192 5.0273-221.3052 -33387.7415 4.5969-210.9391 -33393.0068 5.5647-221.8901 -33390.7396 5.0077-211.384 -33394.7093 5.6505-222.6117 -33392.778 5.0554-212.7074 -33397.5459 5.7381-225.8973 -33397.5869 5.5587];xData = A(:,1);yData = A(:,2);zData = A(:,3);fitresult = fit( [xData, yData], zData, 'linearinterp');figure( 'Name', '三维图' );plot( fitresult, [xData, yData], zData );xlabel( 'x' );ylabel( 'y' );zlabel( 'z' );grid onview( -53, 50 );试一试：A=[-210.6627 -33391.1192 5.0273-221.3052 -33387.7415 4.5969-210.9391 -33393.0068 5.5647-221.8901 -33390.7396 5.0077 -211.384 -33394.7093 5.6505-222.6117 -33392.778 5.0554-212.7074 -33397.5459 5.7381 -225.8973 -33397.5869 5.5587];xData = A(:,1);yData = A(:,2);zData = A(:,3);minx = min(xData);maxx = max(xData);miny = min(yData);maxy = max(yData);tx = linspace(minx,maxx)';ty = linspace(miny,maxy);[XI,YI] = meshgrid(tx,ty);ZI = griddata(xData,yData,zData,XI,YI); mesh(XI,YI,ZI), holdplot3(xData,yData,zData,'o'), hold offxlabel( 'x' );ylabel( 'y' );zlabel( 'z' );grid onview( -53, 50 );.................x=[7392 7392 7392 7392 5608 5608 5608 5608 80 00 5000 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500];y=[476 404 476 404 476 404 476 404 440 440 440 440 500 380 440 440 440 440 440 44 0];z=[17.06 16.93 17.8 17.4 17.17 16.89 17.28 17.26 17.04 16.94 16.92 17.3 17.37 17.17 17.34 17.11 17.22 17.24 17.11 17.2];minx = min(x);maxx = max(x);miny = min(y);maxy = max(y);[X,Y,Z]=griddata(x,y,z,linspace(minx,maxx)',linspace(miny,maxy),'v4') ; %插值figure,surf(X,Y,Z) %三维曲面...%% Initialization.% Convert all inputs to column vectors.x = x(:);y = y(:);z = z(:);%% Fit: ' fit 1'.ft = 'linearinterp';opts = fitoptions( ft );opts.Weights = zeros(1,0);opts.Normalize = 'on';[fitresult, gof] = fit( [x, y], z, ft, opts );% Plot fit with data.figure( 'Name', 'untitled fit 1' );h = plot( fitresult, [x, y], z );% legend( h, ' fit 1', 'z vs. x, y', 'Location', 'NorthEast' );% Label axesxlabel( 'x' );ylabel( 'y' );zlabel( 'z' );grid on.......................x=[7392 7392 7392 7392 5608 5608 5608 5608 80 00 5000 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500];y=[476 404 476 404 476 404 476 404 440 440440 440 500 380 440 440 440 440 440 44 0];z=[17.06 16.93 17.8 17.4 17.17 16.89 17.28 17.26 17.04 16.94 16.92 17.3 17.37 17.17 17.34 17.11 17.22 17.24 17.11 17.2];% Convert all inputs to column vectors.x = x(:);y = y(:);z = z(:);%% Fit: ' fit 1'.ft = fittype( 'poly22' );opts = fitoptions( ft );opts.Lower = [-Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf];opts.Upper = [Inf Inf Inf Inf Inf Inf];opts.Weights = zeros(1,0);[fitresult, gof] = fit( [x, y], z, ft, opts );fitresult% Plot fit with data.figure( 'Name', 'z' );h = plot( fitresult, [x, y], z );% legend( h, 'z fit 1', 'z vs. x, y', 'Location', 'NorthEast' );% Label axesxlabel( 'x' );ylabel( 'y' );zlabel( 'z' );grid onview( -57.5, 42 );.................A=[18467 17001 308 20177 17642 276 26852 16114 225 23785 17643 194 27823 14737 189 18906 16346 173 25981 18051 173 22046 17634 171 23238 6502 169 27696 11621 169 27700 11609 16516607 17365 155 23146 15382 153 14405 18032 152 27232 14482 150 27380 18202 136 26591 13715 126 14074 16516 124 15801 3966 115 21684 13101 114 15255 5110 110 24580 13319 107 23325 16701 105 24065 7353 104 25021 16290 104 15952 18397 103 27346 13331 100 24685 14278 98 17414 15476 97 12778 5799 93 17044 10691 93 17981 18449 93 20983 15862 93 22605 14301 93 5451 2757 92 19041 15769 90 24003 15286 90 7100 2449 89 18413 11721 88 21475 8540 85 19007 11488 84 17008 4775 82 17079 5894 81 138****4579 139****5479 22193 12185 79 16569 6055 78 18993 12371 78 22965 13535 78 15517 17034 77 24631 9422 76 4153 2299 73 11702 4480 71 24153 12450 71 150****357019569 7348 70150****126922846 9149 6925461 9834 6816823 4207 6721766 12348 6712625 16259 66];x=A(:,1);y=A(:,2);z=A(:,3);minx = min(x);maxx = max(x);miny = min(y);maxy = max(y);[X,Y,Z]=griddata(x,y,z,linspace(minx,maxx)',linspace(miny,maxy),'v4') ; %插值figure,surf(X,Y,Z) %三维曲面...%% Initialization.% Convert all inputs to column vectors.x = x(:);y = y(:);z = z(:);%% Fit: 'untitled fit 1'.ft = 'linearinterp';opts = fitoptions( ft );opts.Weights = zeros(1,0);opts.Normalize = 'on';[fitresult, gof] = fit( [x, y], z, ft, opts ); % Plot fit with data.figure( 'Name', ' fit 1' );h = plot( fitresult, [x, y], z );% legend( h, ' fit 1', 'z vs. x, y', 'Location', 'NorthEast' ); % Label axesxlabel( 'x' );ylabel( 'y' );zlabel( 'z' );grid on。
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通过在室内的某些位置布置适当的节点，采集回来室内的温湿度以及空气质量等实际参数。
首先对室内空间建模，用一个无限细化的三维矩阵来模拟出室内的温度分布情况，针对采集回来的数据，采用插值法和适当次数的拟合函数的拟合，得出三维矩阵的实际值的分布，最后结合matlab软件绘制出计算出的温度场的三维图像。
一．数据的采集与处理
因为影响人的舒适感的温度层只是室内的某一高度范围内的温度，而温度传感器虽然是布置在一个平面内，但是采用插值法和拟合函数法是可以大致再现出影响人的舒适感的温度层的温度变化的。
同时，在构建出的三维模型中，用第三维表示传感器层面的温度。
在传感器层面，传感器分布矩阵如下：
X=【7.5 36.5 65.5】（模型内单位为cm）
Y=【5.5 32.5 59.5】
Z=【z1 z2 z3；
z4 z5 z6；
z7 z8 z9；】（传感器采集到的实时参数）
采用meshgrid（xi，yi，zi，…）产生网格矩阵；
首先按照人的最小温度分辨值，将室内的分布矩阵按照同样的比例细化，均分，使取值点在坐标一定程度上也是接近于连续变化的，从而才能最大程度上使处理数据得来的分布值按最小分辨值连续变化！
根据人体散热量计算公式：C=hc（tb-Ta）
其中hc为对流交换系数；
结合Gagge教授提出的TSENS热感觉指标可以计算出不同环境下人的对环境温度变化时人体温度感知分辨率，作为插值法的一个参考量，能使绘制出的温度场更加的符合人体的温度变化模式。
例如按照10cm的均差产生网格矩阵（实际上人对温度的分辨率是远远10cm大于这个值的，但是那样产生的网格矩阵也是异常庞大的，例如以0.5cm为例，那么就可以获得116*108=12528个元素，为方便说明现已10cm为例）：
[xi yi]=meshgrid(7.5:10:65.5,5.5:10:59.5)
xi =
7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000
7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000
7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000
7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000
7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000
7.5000 17.5000 27.5000 37.5000 47.5000 57.5000
yi =
5.5000 5.5000 5.5000 5.5000 5.5000 5.5000
15.5000 15.5000 15.5000 15.5000 15.5000 15.5000
25.5000 25.5000 25.5000 25.5000 25.5000 25.5000
35.5000 35.5000 35.5000 35.5000 35.5000 35.5000
45.5000 45.5000 45.5000 45.5000 45.5000 45.5000
55.5000 55.5000 55.5000 55.5000 55.5000 55.5000
产生网格矩阵之后，就可以在测得的实时数据的基础上，通过相关的温度场的专业的估算函数，以及相关的数值处理函数来估计整个分布面（有最小的分辨率）上的温度了。
即在这些函数的基础之上，对参数进行一些必要的处理。
然后，加上室内的预设温度，扩大温度数值矩阵，例如预设温度为21℃，采用一组试验中测得的温度值，如下：
z =
21 21 21 21 21
21 19 18 17 21
21 18 16 19 21
21 16 15 14 21
21 21 21 21 21
此时再结合matlab中定义的spline（三次样条差值法）和interp2（二维插值法）这两个函数来估算预定分辨率上的温度场的分布。
因为在实际中温度的变化必然是连续的，故而得到的温度场中通过任意点的截面截出的曲线必然是连续可导的，故而必须使用spline（三次样条插值法）得到光滑的插值分布曲线。
同时又因为该温度场现实的是传感器分布面上的温度分布，故而必须采用interp2（二维插值法），同时用第三维的高度值的变化和连续变化的颜色来显示温度的连续变化。
Zi=interp2（x，y，z，xi，yi，‘spline’）
zi =
19.0000 4.5173 15.2048 16.7822 -6.7326 -16.9509
7.1027 -91.1872 -15.4389 -11.6435 -191.3871 -266.8890
18.9402 6.1945 18.1887 11.8409 -29.5509 -44.3035
11.4135 -68.5455 -25.7034 8.1347 -40.1338 -69.1854
-19.6972 -344.0942 -148.6804 -37.1340 -325.8118 -477.3336
-12.7095 -278.7121 -114.6136 -28.6166 -283.7157 -414.3010
由此得出网格矩阵的元素值之后，采用matlab自定义的三维曲面绘制函数，绘制出得到的温度场。
Surf（xi，yi，zi）
经过一定的图像处理之后可得到温度场的分布如下：
从图中坐标也可以看出，分辨率设置的过大之后，插值法会出现较大的误差甚至是错误。
然而当分辨率设置的较为合理之后，二维插值结合三次线条插值能较好地吻合实际的温度场
的分布。
在上图中可以看出温度场变化很突兀，设置较高的人体温度感知分辨率之后图像如下：
下图为温度场分布曲面在传感器分布面上的投影的等高线图，可以比较直观的反映室内
的温度变化情况。
【c，h】=contour（x，y，z）；
Clabel（c，h）；
参考文献：
中国传统文化中英文翻译
1.元宵节：Lantern Festival
2.刺绣：embroidery
3.重阳节：Double-Ninth Festival
4.清明节：Tomb sweeping day
5.剪纸：Paper Cutting
6.书法：Calligraphy
7.对联：(Spring Festival) Couplets
8.象形文字：Pictograms/Pictographic Characters
9.人才流动：Brain Drain/Brain Flow
10.四合院：Siheyuan/Quadrangle
11.战国：Warring States
12.风水：Fengshui/Geomantic Omen
13.铁饭碗：Iron Bowl
14.函授部：The Correspondence Department
15.集体舞：Group Dance
16.黄土高原：Loess Plateau
17.红白喜事：Weddings and Funerals
18.中秋节：Mid-Autumn Day
19.结婚证：Marriage Certificate
20.儒家文化：Confucian Culture
21.附属学校：Affiliated school
22.古装片：Costume Drama
23.武打片：Chinese Swordplay Movie
24.元宵：Tangyuan/Sweet Rice Dumpling (Soup)
25.一国两制：One Country, Two Systems。