matlab绘制温度场
matlab绘制温度场
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。
Zi=interp2（x，y，z，xi，yi，‘spline’）
zi =
19.00004.517315.204816.7822 -6.7326-16.9509
7.1027-91.1872-15.4389-11.6435-191.3871-266.8890
18.94026.194518.188711.8409-29.5509-44.3035
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
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
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。
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在导热问题中的应用
分类号密级U D C 编号本科毕业论文(设计) 题目MATLAB在导热问题中的运用所在院系数学与数量经济学院专业名称信息与计算科学年级 05级学生姓名朱赤学号 **********指导教师周瑾二00九年四月文献综述1、概述MATLAB是一个为科学和工程计算而专门设计的高级交互式的软件包。
它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境。
在这个环境下，对所要求解的问题，用户只需简单的列出数学表达式，其结果便以数值或图形方式显示出来。
MATLAB中有大量的命令和事先定义的可用函数集，也可通称为MATLAB的M文件，这就使得用它来求解问题通常比传统编程快得多；另外一点，也是它最重要的特点，易于扩展。
它允许用户自行建立完成指定功能的M文件。
从而构成适合于其它领域的工具箱。
MATLAB既是一种编程环境，又是一种程序设计语言。
它与其它高级程序设计语言C、Fortran等一样，也有其内定的规则，但其规则更接近于数学表示，使用起来更为方便，避免了诸如C、Fortran语言的许多限制，比方说，变量、矩阵无须事先定义；其次，它的语句功能之强大，是其它语言所无法比拟的，再者，MATLAB提供了良好的用户界面，许多函数本身会自动绘制出图形，而且会自动选取坐标刻度。
传热学是一门研究由温差引起的热能传递规律的科学，其理论和技术在生产、科学研究等领域得到了广泛的应用。
在能源动力、建筑建材及机械等传统工业部门中，传热学理论的应用解决了这些部门生产过程的热工艺技术，而在新能源利用、军事高科技等新技术领域中，它甚至对一些关键技术起到了决定性作用。
传热过程是传热学研究最基本的过程之一，传统的数学分析解法只能解决相对简单的传热问题，而在解决复杂的实际传热问题时，数学描述和求解都很困难。
随着计算机技术的兴起，解偏微分方程组等早期不能被很好解决或模拟的部分已逐渐被人们完成。
同时，计算机技术的发展，尤其是MATLAB的出现，不但解决了很多较复杂的问题，也大大促进了传热学理论的发展。
matlab等高线算法
matlab等高线算法Matlab等高线算法引言：Matlab是一种强大的数值计算软件，广泛应用于科学研究和工程领域。
其中的等高线算法是一种常用的数据可视化方法，用于显示二维函数的等值线。
本文将介绍Matlab中的等高线算法及其应用。
一、等高线算法原理等高线算法是一种通过连接具有相同数值的点来描绘等值线的方法。
在Matlab中，等高线算法基于输入的二维数据矩阵，将其转换为等值线图。
具体步骤如下：1. 数据准备：将二维函数的自变量范围划分为一系列离散点，并计算每个点的函数值。
2. 等高线计算：根据函数值的变化规律，确定等值线的数值范围和间隔。
3. 等高线绘制：根据等值线的数值和间隔，在二维坐标系中绘制等值线。
二、等高线算法应用等高线算法在科学研究和工程领域有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 地理地形分析：等高线图常用于描述地理地形的高度分布，通过观察等高线的分布情况可以了解地形的起伏和特征。
2. 物理场分析：等高线图可用于表示电场、磁场、温度场等物理场的分布情况，通过观察等高线的形状和密度可以得到物理场的变化规律。
3. 工程优化：等高线图可用于描述工程系统的性能指标，通过观察等高线的分布情况可以找到系统的最优解或优化方向。
4. 数据拟合：等高线图可用于拟合数据模型，通过观察等高线与实际数据的吻合程度，可以评估模型的拟合效果。
三、Matlab等高线算法实现在Matlab中，使用contour函数可以实现等高线图的绘制。
该函数接受一个二维数据矩阵作为输入，并根据数据的数值范围和间隔绘制等值线。
以下是一个简单的Matlab代码示例：```matlab% 生成二维数据矩阵[X,Y] = meshgrid(-2:0.1:2);Z = X.^2 + Y.^2;% 绘制等值线图contour(X,Y,Z)```上述代码首先生成了一个二维数据矩阵，然后使用contour函数绘制了该数据的等值线图。
四、等高线图的优化和增强在Matlab中，可以通过一些选项和参数来优化和增强等高线图的可视化效果。
(完整word版)matlab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。
基于MATLAB的感应加热模型的仿真与研究
16软件开发与应用Software Development And Application电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering国内外孔轴配合件的拆卸方法中，采用温差法的工艺主要有火焰加热法、油浴加热法、物理制冷法、感应加热法等。
感应加热方法因其速度快、功率消耗小、温度易于控制，可以实现孔轴类零件节能、安全、无损、高效的原则，但感应加热中包括对温度的控制、频率的调节等对电磁场参数的设计具有一定的影响，其模型的搭建有利于感应加热实验的进行[1]。
1 感应加热原理感应加热的工作原理：向多匝线圈通入交变电流，此时线圈中就会产生交变磁通，在磁场的作用下，使得感应圈中的金属材料产生涡流[2]，从而工件内部产生热量，以此来实现实验的目的。
2 电磁场计算模型2.1 电磁场基本定律电磁感应加热的整个过程通过以下几个基本定律来加以叙述，其中包括安培环路电律、法拉第电磁感应电律、高斯电通定律、高斯磁通定律。
安培环路定律：磁场强度通过闭合路径的积分，等于穿过此闭合路径形成曲面的电流的代数和。
积分形式（1）式中：-磁场强度矢量（A/m ）-电流密度矢量（A/m 2）-电通密度（电位移）矢量（C/m 2）-闭合路径矢量S-闭合曲面的界限。
法拉第电磁感应定律：导体回路中的感应电动势与穿过此路径的磁通量随时间的变化率成正比。
积分形式（2）式中：-电场强度矢量（V/m ）-磁感应强度矢量（Wb/m 2）。
高斯电通定律：介质中穿过任一闭合曲面的电位移矢量D 的通基于MATLAB 的感应加热模型的仿真与研究李城磊 张瑞平（山西大同大学机电工程学院 山西省大同市 037003）量等于该闭合面包围的电荷量。
积分形式（3）式中：ρ-电荷体密度（C/m 3）V-闭合曲面S 围成的体积区域。
高斯磁通定律：传出一个闭合路径的磁通量恒等于0，这里的磁通量指的是磁感应强度矢量对闭合路径的有向积分。
MATLAB中绘图命令介绍
MATLAB中绘图命令介绍本节将介绍MATLAB基本xy平面及xyz空间的各项绘图命令，包含一维曲线及二维曲面的绘制。
plot是绘制一维曲线的基本函数，但在使用此函数之前，我们需先定义曲线上每一点的x 及y座标。
下例可画出一条正弦曲线：close all;x=linspace(0, 2*pi, 100); % 100个点的x坐标y=sin(x); % 对应的y坐标plot(x,y);小整理：MATLAB基本绘图函数plot: x轴和y轴均为线性刻度（Linear scale）loglog: x轴和y轴均为对数刻度（Logarithmic scale）semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度semilogy: x轴为线性刻度，y轴为对数刻度若要画出多条曲线，只需将座标对依次放入plot函数即可：hold on 保持当前图形，以便继续画图到当前坐标窗口hold off 释放当前图形窗口title（’图形名称’）（都放在单引号内）xlabel（’x轴说明’）ylabel（’y轴说明’）text（x，y，’图形说明’）legend（’图例1’，’图例2’，…）plot(x, sin(x), x, cos(x));若要改变颜色，在座标对後面加上相关字串即可：plot(x, sin(x), 'c', x, cos(x), 'g');若要同时改变颜色及图线型态，也是在座标对後面加上相关字串即可：plot(x, sin(x), 'co', x, cos(x), 'g*');小整理：plot绘图函数的叁数字元、颜色元、图线型态，y 黄色 .点k 黑色o 圆w 白色x xb 蓝色+ +g 绿色* *r 红色- 实线c 亮青色: 点线m 锰紫色-. 点虚线-- 虚线 plot3三维曲线作图图形完成后，我们可用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围：axis([0, 6, -1.2, 1.2]);axis函数的功能丰富，其常用的用法有：axis equal ：纵横坐标轴采用等长刻度axis square：产生正方形坐标系（默认为矩形）axis auto：使用默认设置axis off：取消坐标轴axis on ：显示坐标轴此外，MATLAB也可对图形加上各种注解与处理：xlabel('Input Value'); % x轴注解ylabel('Function Value'); % y轴注解title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解grid on; % 显示格线我们可用subplot来同时画出数个小图形於同一个视窗之中：subplot(2,2,1); plot(x,sin(x));subplot(2,2,2); plot(x,cos(x));subplot(2,2,3); plot(x,sinh(x));subplot(2,2,4); plot(x, cosh(x));MATLAB还有其他各种二维绘图函数，以适合不同的应用，详见下表。
matlab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。
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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：。