2023年matlab心得9篇（完整文档）

matlab心得第2篇我从中国石油大学(北京)来到大庆油田勘探开发研究院实习，刚刚来到这里时我内心充满了激动和喜悦，对这个有着辉煌成绩的科研单位充满了期待。到了这里没多久我就参加培训中心组织的入院教育下面是小编为大家整理的matlab心得9篇,供大家参考。

matlab心得 第2篇

我从中国石油大学(北京)来到大庆油田勘探开发研究院实习，刚刚来到这里时我内心充满了激动和喜悦，对这个有着辉煌成绩的科研单位充满了期待。到了这里没多久我就参加培训中心组织的入院教育，对研究院的辉煌过去有了更深刻的了解，那时我就下定决心在研究院好好实习，多学习一些现场经验，为以后的工作打下良好的基矗

一个月的入院培训结束后，经过自己申请和中心安排我被分到了地震资料处理一室，实习期间地震一室的副主任陈志德是我的现场导师，陈主任有着丰富的理论知识和现场经验，能够成为他的学生我感到非常的高兴。最初他把我分到了高分辨率处理解释项目组，工作内容主要是跟着项目组成员用landmark做一些解释性的工作，期间我跟着张晶师傅学习到了如何加载地震数据和测井数据；
如何应用测井数据做了合成地震记录，另外我还做了一些地层解释方面的工作。landmark实习大概进行了三个多月，从中我学习到了地震解释的一些基本流程，虽然以后从事的是地震资料处理方面的工作，但有解释方面的实习经历对于提高自己的能力也是很有好处的。

十二月份研究院举行了硕士研究生开题汇报，现场导师陈志德针对大庆地区扶扬油层中浅层高频噪声干扰严重的现状给我定出了小波阈值去噪的论文题目，并且小波变换也是我学校导师的研究方向。他根据我的研究方向给我的论文制定了如下三个目标：

1. 小波分解压制单频噪音

应用matlab设计一个含有随机噪音的一维正演模型,采用小波分解的方法压制噪音，最大程度的保留有效信号。

2. 小波分解压制随机噪音

应用matlab 设计一个含有随机噪音的二维正演模型，并利用小波变换阈值方法压制噪音，然后对软、硬阈值去噪方法进行比较，最后得出结论。

3. 对实际地震记录的噪音压制

在对理论模型进行噪音压制的基础上，对实际的二维数据进行了噪音压制，对比分析噪音压制前后的结果。

经过这一年半的实习我基本上达到了上述目标，完成了论文的预期效果。论文中编制的程序加以优化后就可以在实际生产上进行应用。

下面我简单谈一下我论文的具体实现过程：

我首先做了两个正演模型：一个为楔状砂体正演模型，另外一个为砂泥岩透镜体正演模型。模型的生成均是以褶积理论为基础的，用标准雷克子波与给定反射系数进行褶积，最后得到合成记录。合成记录生成后我又在其上加上了均值为零的随机分布的高频白噪声，如何去掉这些噪声就是本次论文的重点。我采用的是小波阈值去噪的方法，该方法的理论基础为：属于besov空间的信号在小波域内其能量主要集中在有限的几个系数中，而噪声的能量却分布于整个小波小波域内，因此经过小波变换后，信号的小波变换系数大于噪声的小波变换系数，于是可以找到一个合适的数λ作为阈值。当小波变换系数w小于该阈值时，认为这是的w主要时由噪声引起的；
当w大于该阈值时，认为这是的w主要是由信号引起的，从而实现信噪分离。在论文研究过程中对于小波基的选择、尺度参数的选择和阈值的选择都是经过了反复试验确定的，目的就是使论文能达到最好的效果，我也希望这次论文的试验工作能给从事小波去噪研究的人提供一些帮助。

除了完成自己的硕士论文之外，我还参与了科室的其他项目，从最初的用蓝马做地震合成记录到后来的用双狐软件画出产能的饼状图和油气水含量的柱状图，再到后来的用matlab画出野外地表的高程图。每次这样的工作经历都让我收获很多，使我受益匪浅。

时间过的真快，做为一名进站的实习研究生，我来到研究院实习也快圆满地结束了，在这里我学到了很多实际生产上的东西，但学到最多是研究员人身上那种对科研的一丝不苟和执着追求。这段实习经历是我一生中最宝贵的财富，无论今后我走到哪里，我都不会忘了在研究院的这段经历。在这里我非常感谢大庆油田勘探开发研究院能给我这次实习机会，另外我也要感谢培训中心易老师和陈老师的真诚付出，你们为我们组织了很多活动，进行了很多培训，使我们在这里实习感觉就像生活在一个大集体中。我还要感谢我的实习单位地震一室，地震一室的领导为我们的实习创造了很好的条件。刚刚来到科室，科室领导就为我们提供了电脑，给我们的论文工作提供了硬件支持。不仅如此，科室领导还对我们的生活方面予以关心，经常给我们发一些生活上的补助，使我的内心充满了温暖。最后我要真诚地感谢在我实习期间所有帮助过我的人，谢谢你们。同时我也要祝研究院的明天更加美好。

matlab心得 第3篇

MATLAB中有丰富的图形处理能力，提供了绘制各种图形、图像数据的函数。他提供了一组绘制二维和三维曲线的"函数，他们还可以对图形进行旋转、缩放等操作。MATLAB内部还包含丰富的数学函数和数据类型，使用方便且功能非常强大。

本学期通过对MATLAB的系统环境，数据的各种运算，矩阵的分析和处理，程序设计，绘图，数值计算及符号运算的学习，初步掌握了MATLAB的实用方法。通过理论课的讲解与实验课的操作，使我在短时间内学会使用MATLAB，同时，通过上机实验，对理论知识的复习巩固实践，可以自己根据例题编写设计简单的程序来实现不同的功能，绘制出比较满意的二维三维图形，在实践中找到乐趣。

MATLAB是一个实用性很强，操作相对容易，比较完善的工具软件，使用起来比较方便，通过操作可以很快看到结果，能够清晰的感觉到成功与失败，虽然课程中也会出现一些小问题，但是很喜欢这门课程。

matlab心得 第4篇

自己刚刚接触matlab有半个学期的时间，说实话我现在对MATLAB还是摸不着头脑，一方面是自己接触的时间太短，另一方面，就是自己在上机方面投入的时间有限，实践比较少。现在，我对MATLAB的"印象仅仅在解决习题和绘制图形上，但是我很喜欢MATLAB的简单的语法,易于绘制图形,编程也非常容易, 并且具有功能强大的开放式的toolbox。

因此,尽管我一直没有这方面的应用,但是我还是对 它非常感兴趣，自己正打算暑假好好研究研究MATLAB。下面是我学习MATLAB在理论和实践方面的一点心得与体会，可能有些地方自己理解的不是很正确，但是随着学习的深入，我想我可以发现自己的错误所在。

首先我想说的是，在理论方面，在学习MATLAB过程中，我感觉到它和c语言有许多相似之处，他有c语言的特征，但是比c语言编程计算更加简单，适合于复杂的数学运算。但是MATLAB跟其他语言也有着很大的不同。现在用的比较多的编程语言，除了MATLAB就应该是c、c＋＋、VHDL，VB和Delphi也接触过，如果自己抱着“把其他语言的思想运用在MATLAB里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握MATLAB的精髓，也就很难发挥MATLAB的作用了。

众所周知MATLAB是一个基于矩阵运算的软件，但是，真正在运用的时候，特别是在编程的时候，许多人往往没有注意到这个问题。在使用MATLAB时，受到了其他编程习惯的影响，特别是经常使用的C语言。因此，在MATLAB编程时，for循环（包括while循环）到处都是。.这不仅是没有发挥MATLAB所长，还浪费了宝贵的时间。我这里想说的一点是，往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋、C的思想。

MATLAB博大精深，涉及的内容很多，所以，我认为不要试图掌握MATLAB的每一个功能，熟悉和你专业最相关的部分就可以了，这也是老师在课堂上经常说的。学MATLAB并不难，难的是学会怎么用，所以经常上机实践是很必要的。我自己感觉学习MATLAB和以前的编程能力没有太多的关系，所以不要担心自己编程能力差，自己一定用不好MATLAB，只要自己肯在这上面花费时间和精力，就一定能有所收获。在学习MATLAB的过程中，不要只问不学，并且学MATLAB要有耐心，要大胆的去试，哪怕只有一丁点儿可能，只有自己动手去实践了才能发现错误的所在，利用这个解决问题的方法要试着解决类似的问题，要举一反三，要学会变通。多读MATLAB高手写的程序，找到一个高手多向他请教这方面的问题，在几个大的论坛可以搜索出一大堆的帖子，然后慢慢去看吧，从中可以学到很多东西。善于总结，学习过的知识，看过好的经验介绍可以收藏起来，过段时间再复习一下，一段时间的积累，你会发现你的水平在慢慢提高（这属于实践方面的体会）还有一点比较重要多用help，see also， lookfor， get, set 等常用命令，尽量摆脱c编程的习惯，总爱用循环，能不用的循环的尽量不用，掌握矢量化的精髓。

（1） help: 最有效的命令。其实,可以这样说吧，一遇 到什么问题,通常可以从 help 中找到答案。就先说说对help的一些常用方法。

1）命令窗口直接敲“help”，你就可以得到本地机器上matlab的基本的帮助信息。

2）对于某些不是很明确的命令，只知道大体所属范围，譬如说某个工具箱，直接在命令窗口中敲入 help toolboxname，一帮可以得到本工具箱有关的信息：版本号，函数名等。

3）知道函数名，直接用help funname就可以得到相应的帮助信息。

在用help命令的时候，可能因为我们开始估计的方向不一定完全正确，在列出的帮助信息中没有直接给出我们要找的东西，但是我们一定不要忽略了在帮助的最后列出的see also。譬如：曾经遇到一个画椭球的问题。刚开始我以为这个命令函数应该在graph3d中给出的。只用help的时候我们就可以看到matlabgraph3d - Three dimensional graphs. 没有这个函数。

但是我发现在see also中有SPECGRAPH.，这次在 Solid modeling

中找到了ellipsoid - Generate ellipsoid。

（2） lookfor:可以说是 matlab中的google

当我们很多什么头绪都没有的时候,我们可以求助于它，往往会收到意想不到的效果。譬如：曾经在gui编程的时候，遇到过这样一个问题：想拖动鼠标时，要出现一个方框，就像你在桌面上拖动鼠标，会出现虚线框一样。

当初我也刚开始一定都不知道该查找什么东西，后来想起用它了。于是，

>> lookfor Rectangle。这样一条信息：GETRECT Select rectangle with mouse. get,set: GUI object 属性的帮手在GUI编程中，我们可能有时候想改变某些object的属性，或者想让它安装自己的想法实现，但是我们又不记得这些object的属性，更别提怎么设置他们的值了。这时，可以用 get（handles得到此对象的所有的属性及其当前值。用set（handles）可以得到对象所有可以设置的属性及其可能的取值找到我们需要的属性名字和可能的取值之后，就意义用 get（handles，‘propertyname’）取得此属性的值， 用set（handles，‘propertyname’，values）设置此对象此属性的值。

Edit：
查看m源文件的助手在应用matlab过程中，可能我们想看看它的m源文件，当然用editor定位打开也行，但是我经常采用的式直接在command窗口中用edit funname.m，就省去了定位的麻烦。

以上就是我学习MATLAB几个月以来的心得与体会，我自己感觉在理论方面自己理解的还是可以的，但是在实践中会经常遇到一些问题，而恰恰自己又束手无策。但是我经常上一些贴吧，那里有不少是使用MATLAB的高手，可以帮我解决不少问题，同时自己也学到了不少东西。

matlab心得 第5篇

这是我在学习的过程中的一些技巧，或许对你有帮助，可能字数不你能满足你的要求，但是绝对是精华。

1，如果你要是不是计算机转业的，只是为了方便自己的工作或学习，那么你没有必要把matlab教程全部学会，只需要学你需要的那部分即可，比如，绘图，矩阵运算，等等，根据你个人的需要而定，但是基本命令、数据类型、基本的程序结构（条件语句，循环语句，嵌套）、文件的IO是必须看的，因为任何一个程序都需要这几个基本的块。

2，你最好找一个熟悉编程的人来辅助你的学习，这就包括很多编程的技巧问题，程序的结构设计问题，对于程序的运行效率非常有帮助。有的时候，你编出来的程序，能够运行，但是耗时太长，也就是说你的程序没有错，但是不适合实际。或者说，对于规模小的问题能够解决，但是规模大一点的问题就需要很长很长的时间，这就需要对程序的结构和算法问题进行改进（亲身体会，编完一个程序，小的例子可以运行出结果，但是大例子需要很长时间，所以必须要改进一下）。

3，你需要找一本matlab的函数工具词典，就像汉语词典一样，你要尽量多的熟悉matlab自带的函数，及其作用，因为matlab的自带函数特别多，基本上能够满足一般的数据和矩阵的计算，所以基本上不用你自己编函数（如vb中，大部分的函数都需要自己编）。这一点对你的程序非常有帮助，可以使你的程序简单，运行效率高，可以节省很多时间（亲身体会）。切记！！！

4，你把基本的知识看过之后，就需要找一个实际的程序来动手编一下，不要等所有的知识都学好之后再去编程，你要在编程的过程中学习，程序需要什么知识再去补充（这一条是别人教我的，很管用），编程是一点一点积累的，所以你要需做一些随手笔记什么的。

5，编程问题最头疼的不是编程序，而是调程序，所以在你的程序编完之后，一定要进行验证其正确性，你要尽量多的设想你的问题的"复杂性，当然，要一步一步复杂，这样才能保证你的程序的适用性很强。

随笔写了这么多，可能不全，希望对你有帮助！！

matlab心得 第6篇

学习matlab是听说它是一个功能强大的数学软件，但是正被微积分的计算缠身，听说有一个高级的计算器当然高兴，以后可以偷懒了，当然现在不能偷懒。听说关于自动化的计算特别复杂，如果有一种软件能帮忙解题，那是一种极大的解脱，有益于缩短研究时间。目前我只知道有三种数学软件，都是国外的，没有国内的，差距挺大的。matlab学起来挺顺手的，比C语言简单。但是深入学习的时候却困难重重，因为很多知识都没有学习，就算知道那些函数，也没有什么用处。老师布置的作业难度大，写一篇实验，大一什么都不会，写一篇这种论文谈何容易。最多也就会一些数值计算、符号计算、简单绘图，根本不会什么实验。

学习matlab体会最多的是这个软件的功能强大，好多数学题都被轻易的解出。但是有一点遗憾，不知是我不会用，还是它没个功能，已知空间的电荷分布，求空间的电场分布。其中电场分布是无法用函数表达式表示。我知道计算机肯定可以实现，但是这个软件能不能实现就不知道了，我看过许多资料，但是在这方面没有提到相关信息。

总之，这个软件功能强大，不知什么时候国内才有类似的软件。

matlab心得 第7篇

这是我在学习的过程中的一些技巧，或许对你有帮助，可能字数不你能满足你的要求，但是绝对是精华。

1，如果你要是不是计算机转业的，只是为了方便自己的工作或学习，那么你没有必要把matlab教程全部学会，只需要学你需要的那部分即可，比如，绘图，矩阵运算，等等，根据你个人的需要而定，但是基本命令、数据类型、基本的程序结构(条件语句，循环语句，嵌套)、文件的IO是必须看的，因为任何一个程序都需要这几个基本的块。

2，你最好找一个熟悉编程的人来辅助你的学习，这就包括很多编程的技巧问题，程序的结构设计问题，对于程序的运行效率非常有帮助。有的时候，你编出来的程序，能够运行，但是耗时太长，也就是说你的程序没有错，但是不适合实际。或者说，对于规模小的问题能够解决，但是规模大一点的问题就需要很长很长的时间，这就需要对程序的结构和算法问题进行改进(亲身体会，编完一个程序，小的例子可以运行出结果，但是大例子需要很长时间，所以必须要改进一下)。

3，你需要找一本matlab的函数工具词典，就像汉语词典一样，你要尽量多的熟悉matlab自带的函数，及其作用，因为matlab的自带函数特别多，基本上能够满足一般的数据和矩阵的计算，所以基本上不用你自己编函数(如vb中，大部分的函数都需要自己编)。这一点对你的程序非常有帮助，可以使你的程序简单，运行效率高，可以节省很多时间(亲身体会)。切记!!!

4，你把基本的知识看过之后，就需要找一个实际的程序来动手编一下，不要等所有的知识都学好之后再去编程，你要在编程的过程中学习，程序需要什么知识再去补充(这一条是别人教我的，很管用)，编程是一点一点积累的，所以你要需做一些随手笔记什么的。

5，编程问题最头疼的不是编程序，而是调程序，所以在你的程序编完之后，一定要进行验证其正确性，你要尽量多的设想你的问题的复杂性，当然，要一步一步复杂，这样才能保证你的程序的适用性很强。

随笔写了这么多，可能不全，希望对你有帮助!!

matlab心得 第8篇

Matlab与Simulink系统仿真学习心得

班级：07610

学号：0720xx

姓名：马楠

第一部分：Matlab学习心得以及实践

Matlab是迄今为止我所见到过的功能最为强大实用范围宽广的软件。的确Matlab适用于教学，航天，网络仿真等等。而且提供了很多功能强大的工具箱，并且最为突出的是它自带的很全面细致的帮助文档，无论你是初学者还是老手都会惊叹于此，你也不必去花很多时间去熟悉那些繁杂的命令，并且很容易通过这些帮助文档得到关于这些函数最精准的用法。

Matlab是一个建立在矩阵操作上的软件，我想要想真正懂得并理解Matlab与一般的语言比如C或者java的区别，那么你就应该真正理解矩阵的思想。而且要熟悉Matlab对矩阵存储的方式（在下文中我会详细解释与之相关的内容），这样对提高你的代码执行效率与易懂性都有很大的帮助。

但是Matlab究竟应该怎么定位呢？一个编程软件，一个数学工具，一个工具箱，一个开发引擎，一个仿真工具，一个虚拟现实软件…… 的确要精准的说出Matlab的作用很难，或许去定义这个东西到底是用来干什么的并不重要，It is just a tool。

关于Matlab的学习方法，我想与别的语言有很大不同，对于汇编或者C，我们应当很注重底层的一些操作，比如栈或者队列存储数据的方式，int或者double类型转换的时候产生的数据丢失，或者指针方面很头疼的一些东西，但是对于Matlab你根本不必去注重这些东西，也不必去清除的记得那个函数的具体调用方式，那个函数的内容与结构等等。你需要的只是相当用一个笔记本写下你一步一步实现目标的步骤而已。一种草稿纸式的语言。你所学的东西很大部分都是为你要做的目标来服务的，也许这就是当初面向对象式语言产生的原因，但是Matlab就是这种语言的一个代表。

好了，就说到这里了，接下来是我自己学习中对Matlab的一些应用中所遇到的问题以及思考方式和解决办法。离散信号卷积：

N1=input("N1=");%输入N1 N2=input("N2=");%输入N2 k1=0:(N1-1);%定义序列f1的对应序号向量 k2=0:(N2-1);% 序列f2的对应序号向量 f1=ones(1,N1);%f1为阶跃序列 *k2;%f2为斜坡序列

[f,k]=dconv(f1,f2,k1,k2)%求离散卷积

其中dconv函数的代码为：

function [f,k]=dconv(f1,f2,k1,k2)

%The function of compute f=f1*f2 % f: 卷积和序列f(k)对应的非零样值向量 % k：

序列f(k)的对应序号向量 % f1: 序列f1(k)非零样值向量 % f2: 序列f2(k)的非零样值向量 % k1: 序列f1(k)的对应序号向量 % k2: 序列f2(k)的对应序号向量 f=conv(f1,f2)

%计算序列f1与f2的卷积和f k0=k1(1)+k2(1);

%计算序列f非零样值的起点位置 k3=length(f1)+length(f2)-2;

%计算卷积和f的非零样值的宽度

k=k0:k0+k3

%确定卷积和f非零样值的序号向量 subplot(2,2,1)stem(k1,f1)title("f1(k)")xlabel("k")ylabel("f1(k)")subplot(2,2,2)

%在子图1绘序列f1(k)时域波形图

stem(k2,f2)

%在图2绘序列f2(k)时波形图 title("f2(k)")xlabel("k")ylabel("f2(k)")subplot(2,2,3)stem(k,f);

%在子图3绘序列f(k)的波形图 title("f(k)f1(k)与f2(k)的卷积和f(k)")xlabel("k")ylabel("f(k)")h=get(gca,"position");

h(3)*h(3);set(gca,"position",h)%将第三个子图的横坐标范围扩为原来的倍一次物理实验中的数据处理，关于非线性电阻。

x=[ 0 ];y=[ ]

p1=polyfit(x(1:11),y(1:11),1);p2=polyfit(x(11:31),y(11:31),1);p3=polyfit(x(31:end),y(31:end),1);Y1=vpa(poly2sym(p1,"x"),6)Y2=vpa(poly2sym(p2,"x"),6)Y3=vpa(poly2sym(p3,"x"),6)

x1=min(x(1:11))(x(1:11));x2=min(x(11:31))(x(11:31));x3=min(x(31:end))(x(31:end));y1=polyval(p1,x1);y2=polyval(p2,x2);y3=polyval(p3,x3);

plot(x,y,"o",x1,y1,x2,y2,x3,y3);xlabel("电压值U/v");ylabel("电流值I/mA");title("非线性电阻伏安特性曲线");grid on

3：三维立体图形灯光效果 [x,y]=meshgrid();R=sqrt(^2+^2)+eps;z=sin(R)./R;surf(x,y,z,"FaceColor","interp","EdgeColor","none","FaceLighting","phong");axis tight;daspect([5 5 1]);camlight left view(-50,30)

4：地形模拟：

A=[ 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 20 19 18 1 17 1 16 1 1 1 15 1 1 1 1 14 1 1 13 1 12 1 11 1 1 10 1 1 1 1 9 1 1 1 8 1 1 1 1 1 7 1 1 6 1 1 5 1 4 3 2 1 0 ];z=A(2:end,2:end)[x,y]=meshgrid(0:20,20:-1:0);surf(x,y,z)xlabel("x")[X,Y]=meshgrid(,);Z=interp2(x,y,z,X,Y,"spline")figure surf(X,Y,Z)******161820x

******161820

第二部分：Simulink学习心得以及实践

Simulink是Matlab最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。在该环境中，无需大量书写程序，而只需要通过简单直观的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点，并基于以上优点Simulink已被广泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。同时有大量的第三方软件和硬件可应用于或被要求应用于Simulink。

最开始的仿真是没有图形化输入的，所谓模型化图形输入是指SIMULINK提供了一些按功能分类的基本的系统模块，用户只需要知道这些模块的输入输出及模块的功能，而不必考察模块内部是如何实现的，通过对这些基本模块的调用，再将它们连接起来就可以构成所需要的系统模型（以.mdl文件进行存取），进而进行仿真与分析。

现在来想其实要用Simulink去仿真一个系统不是很麻烦，只是实现一些拖拽或者参数设置什么的，但是要真正的去设计完善一个系统的确需要很多知识以及精力。我们必须了解这个系统的每一个步骤以及需要什么样的组件与之匹配。而且在仿真出现错误之后去分析也是很麻烦的一件事情，我们必须有对系统详细的分析和充分了解以及对Simulink每个组件充分的了解才能真正找到错误所在并且修正。所以学好计算机仿真重在理论知识。

接下来是一些自己做的Simulink仿真。

1：阶跃信号的积分 仿真图

仿真结果：

房屋产热的一个实例

该问题是模拟一个户外条件下一所房屋能够产生的热量的例子

这是仿真结果图

matlab心得 第9篇

基于MATLAB

Simulink的平面四连杆机构仿真

基于MATLAB/Simulink的平面四连杆机构仿真

一、题目及自由度分析

如图1所示，该平面四杆机构中有三根运动的均质钢杆，其中有两根钢杆的一端与接地点连接，第三根杆就与这两根杆剩下的端点连接起来，两个接地点就可认为是第四杆，机构中相关尺寸如图2所示。

计算结构自由度，三个运动杆被限制到平面内运动，因此每个杆都有两个移动和一个转动，即在考虑约束之前，自由度为：

3×(2+1)=9

但是由于每个杆都受到约束，所以并不是每个自由度都是独立的。在二维状态下，刚体间的连接或者刚体与接地点的连接就会增加两个约束。这样就会使得刚体其中一端不能够作为独立的自由运动点，而是要受到邻近刚体的约束。该题中有四个刚体--刚体或刚体—接地点的连接，这就隐含8个约束。

那么最后的自由度为虽然有四个转动自由度，但是，其中三个都是非独立的，只要确定其中一个，就可确定其余三个。

二、模型建立及参数设置

1应用MATLAB/Simulink建立初始模型

2在初始模型的基础上添加Joint

Sensor模块

3依题意设置相关参数

⑴配置Ground模块

由图2可得系统的基本尺寸为：

①固定构件长厘米

②Ground_1表示接地点，在World

CS坐标轴原点右边处

③Ground_2表示接地点，在World

CS坐标轴原点左边处

④最下端的铰处于X-Z平面内原点以上4cm

图5Ground_1模块参数设置图6Ground_2模块参数设置

4配置Joint模块

三个没有接地的联杆都是在X-Y平面内的，所以Revolute轴必须是Z轴。

⑴依次打开Revolute参数对话框，保持默认值，即Axis

of

rotation[x

y

z]默认设置为[001]，Reference

csys都是WORLD。

图7Revolute坐标设置

⑵根据连接情况依次设置Revolute参数对话框中的Connection

parameters参数

图8Revolute模块参数对话框Connection

parameters参数

图9Revolute模块参数对话框Connection

parameters参数

图10Revolute模块参数对话框Connection

parameters参数

图11Revolute模块参数对话框Connection

parameters参数5配置Body模块

本题中Body模块（即Bar）定位方式不是直接相对于WORLD坐标系统，而是采用相对坐标形式，Bar1的CS1相对于Ground_1，Bar2的CS1相对于Bar1，以此类推。

以下为每个Body模块的详细参数设置，其中包括质量（Mass）、惯性矩（Inertia）、重心坐标原点、CS1坐标原点、CS2坐标原点和重心的方向。

图12Bar1的模块参数设置

图13Bar2的模块参数设置

图14Bar3的模块参数设置三、检测运动，运行模型

图15仿真结果动画显示

图16Revolute2和Revolute3的转角时程曲线

三、小结

目前较为主流的动力学仿真软件是Adams，但鉴于本人对该软件接触较少，且MATLAB也具有该功能，故本题采用Simulink中的SimMechanics工具箱对平面四杆机构进行建模仿真，并利用其可视化窗口进行系统运动可视化。

通过仿真结果可以看到，使用已有的计算机仿真软件包Matlab／Simulink来建立机构的仿真模型，仿真求解机构力学和运动参数，可以把用户从复杂烦琐的数学计算中解放出来，提高了求解速度，保证了求解精度。

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