基于matlab模拟直导线中电流感应的电磁场

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❤️ 内容介绍

该 GUI 提供了直线电流感应电磁场的可视化。该工具还显示了放置在电磁场内的矩形线圈感应的电流。电流是使用安培定律和毕奥-萨伐尔定律计算的。该演示是为教育演示而创建的。用户可以修改线圈的尺寸和位置以及电阻。还可以指定电流波形和幅度。

在现代科学和工程领域中,电磁场的研究和应用变得越来越重要。电磁场是由电荷和电流产生的力场和磁场的组合。在这篇博文中,我们将探讨如何使用Matlab模拟直导线中电流感应的电磁场。

直导线是一种理想化的电路元件,由一根无限长的导体组成。当通过直导线流过电流时,会在其周围产生一个电磁场。这个电磁场的强度和方向可以通过Maxwell方程组来描述。在Matlab中,我们可以使用偏微分方程的求解器来模拟这个过程。

通过运行这段代码,我们可以得到直导线中电流感应的电磁场的模拟结果。我们可以观察到电场在直导线周围的分布情况,并进一步分析电场的强度和方向。

在这篇博文中,我们介绍了如何使用Matlab模拟直导线中电流感应的电磁场。通过定义几何参数、电流强度和边界条件,并使用Matlab的偏微分方程求解器,我们可以模拟电场的分布。这种模拟可以帮助我们更好地理解电磁场的行为,并在实际应用中提供指导。

希望这篇博文对你理解和应用电磁场模拟有所帮助。如果你对这个话题有更多的兴趣,我鼓励你进一步研究Maxwell方程组的数值求解方法和电磁场模拟的其他应用。

🔥核心代码

function varargout = EMFieldLoopDemo(varargin)% EMFIELDLOOPDEMO M-file for EMFieldLoopDemo.fig% EMFIELDLOOPDEMO, by itself, creates a new EMFIELDLOOPDEMO or raises the existing% singleton*.%% H = EMFIELDLOOPDEMO returns the handle to a new EMFIELDLOOPDEMO or the handle to% the existing singleton*.%% EMFIELDLOOPDEMO('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in EMFIELDLOOPDEMO.M with the given input arguments.%% EMFIELDLOOPDEMO('Property','Value',...) creates a new EMFIELDLOOPDEMO or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before EMFieldLoopDemo_OpeningFcn gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs are passed to EMFieldLoopDemo_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one% instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES
% Edit the above text to modify the response to help EMFieldLoopDemo
% Last Modified by GUIDE v2.5 07-Oct-2008 08:05:11
% Copyright 2008 - 2013 The MathWorks, Inc.%% Auth/Revision:% The MathWorks Consulting Group% $Author: rjackey $% $Revision: 438 $ $Date: 2013-09-26 09:00:55 -0400 (Thu, 26 Sep 2013) $% -------------------------------------------------------------------------
% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @EMFieldLoopDemo_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @EMFieldLoopDemo_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});end
if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT



❤️ 运行结果

基于matlab模拟直导线中电流感应的电磁场

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

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

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

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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

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计

 

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人工智能ChatGPT,AIGC指利用人工智能技术来生成内容,其中包括文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。AIGC作为元宇宙的新方向,近几年迭代速度呈现指数级爆发,谷歌、Meta、百度等平台型巨头持续布局
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