【光学】基于matlab实现弹性FDTD二维波传播

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

个人主页:Matlab科研工作室

个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机 

内容介绍

摘要

本文介绍了弹性有限差分时域 (FDTD) 方法用于求解二维弹性波传播问题的理论和实现。该方法将弹性波动方程离散化为一组有限差分方程,并使用显式时间积分方案求解。本文详细介绍了 FDTD 方法的推导、边界条件的处理和计算的实现。数值算例验证了该方法的准确性和效率。

引言

弹性波传播在许多科学和工程领域中具有重要的应用,例如地震学、声学和非破坏性检测。求解弹性波传播问题需要考虑介质的弹性特性,如杨氏模量、泊松比和密度。有限差分时域 (FDTD) 方法是一种广泛用于求解波传播问题的数值方法,它将偏微分方程离散化为一组有限差分方程,并使用显式时间积分方案求解。

FDTD 方法的推导

对于二维弹性介质,弹性波动方程为:

 
  

ρ∂²u/∂t² = (λ + 2μ)∇(∇·u) - μ∇²u

其中,ρ 为密度,λ 和 μ 分别为拉梅常数,u 为位移矢量。

FDTD 方法将空间和时间离散化为网格。记网格点 (i, j) 处的位移矢量为 u(i, j, t),则有限差分方程为:

 
  

ρ(u(i, j, t+Δt) - 2u(i, j, t) + u(i, j, t-Δt)) / Δt² =
(λ + 2μ)(∂(∂u/∂x)(i, j, t) / ∂x + ∂(∂u/∂y)(i, j, t) / ∂y) -
μ(∂²u/∂x²(i, j, t) + ∂²u/∂y²(i, j, t))

其中,Δt 为时间步长。

边界条件的处理

在求解波传播问题时,需要考虑边界条件。常见的边界条件包括:

  • 吸收边界条件: 吸收入射波,防止波在边界处反射。

  • 完美匹配层 (PML): 吸收入射波,且不会产生反射。

  • 周期性边界条件: 将计算区域视为周期性,即波在边界处会继续传播。

计算的实现

FDTD 方法的计算实现主要包括以下步骤:

  1. 初始化网格和边界条件。

  2. 根据初始条件计算位移矢量。

  3. 循环时间步长,更新位移矢量。

  4. 根据位移矢量计算应力张量。

  5. 可视化或分析计算结果。

部分代码

% Simple FDTD seismic wave propagation in 2D elastic isotropic medium% %% We solve wave equation in time domain and displacement formulation% getting wavefield in terms of displacement vector [ux, uz].%% Elastic medium is parametrized by Lame parameters and density, we show% Courant condition and number of points per wavelength prior running %% loop over time steps.%% Conventional FD star-stencils deliver accuracy O(2,2)% [1 -2 1]/dx2 and [1 -1 -1 1]/4dxdz% --------------------------------------------------------------% The code is intentionally writen in a single file% to simplify start up.%% The program does not save any files, add such option manually if needed.% Drawing the wavefield is the most computationally demanding. Increase % IT_DISPLAY value to reduce output and accelerate computation.%% The goal is to provide a simple example of wave propagation% in elastic medium.%% --% --------------------------------------------------------------close all;clear all;% Output periodicity in time stepsIT_DISPLAY = 10;%% MODEL% Model dimensions, [m]nx = 401;

⛳️ 运行结果

【光学】基于matlab实现弹性FDTD二维波传播_第1张图片

本文介绍了弹性 FDTD 二维波传播的方法和实现。该方法能够准确高效地求解弹性波传播问题。数值算例验证了该方法的准确性和效率。该方法可用于研究各种弹性波传播现象,在地震学、声学和非破坏性检测等领域具有广泛的应用前景。

参考文献

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化
2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

你可能感兴趣的:(物理应用,matlab,开发语言)