Matlab武動乾坤博客之家博主簡介985研究生Matlab領(lǐng)域科研開發(fā)者座右銘行百里者半于九十。代碼獲取方式CSDN Matlab武動乾坤—代碼獲取方式更多Matlab路徑規(guī)劃仿真內(nèi)容點擊①Matlab路徑規(guī)劃進階版??關(guān)注CSDN Matlab武動乾坤更多資源等你來?一、三維山地地形能源意識型遺傳算法優(yōu)化多無人機任務(wù)分配與基站部署風電場檢測路徑規(guī)劃該代碼是無人機風電場巡檢仿真項目的主腳本基于面向?qū)ο髮懛ê诵哪繕思虞d / 自動生成風電場場景計算無人機在風機間飛行的能量消耗構(gòu)建能量矩陣最后保存數(shù)據(jù)、導(dǎo)出表格并生成可視化圖片。運行環(huán)境MATLAB依賴自定義類ProjectConfig、SceneManager、EnergyMatrixBuilder、Visualizer。clc; clear; close all; warning off;腳本開頭清理命令行、工作區(qū)變量、關(guān)閉已有圖窗關(guān)閉警告保證干凈運行環(huán)境。初始化模塊fprintf(‘\n’);fprintf(’ UAV Wind Farm Inspection - Energy Matrix Builder\n’);fprintf(\n\n’);% 添加路徑addpath(genpath(fileparts(mfilename(‘fullpath’))));% 加載配置cfg ProjectConfig();cfg.createDirectories();cfg.printConfig();% 設(shè)置隨機種子rng(42);打印程序標題無人機風電場巡檢 - 能量矩陣構(gòu)建器addpath(genpath(…))遞歸添加當前腳本所在文件夾及其所有子文件夾到 MATLAB 搜索路徑保證自定義類、函數(shù)能被調(diào)用。ProjectConfig項目配置類實例化createDirectories()自動創(chuàng)建項目所需結(jié)果、場景等文件夾printConfig()控制臺打印當前項目配置參數(shù)。rng(42)固定隨機種子保證每次運行生成的隨機地形、風機位置完全一致實驗可復(fù)現(xiàn)。步驟 1加載風電場場景數(shù)據(jù)fprintf(‘\n【步驟1】加載場景數(shù)據(jù)…\n’);% 嘗試多個路徑scene_paths {cfg.paths.scene_file,fullfile(pwd, ‘windFarmScene.mat’),fullfile(pwd, ‘windFarmScene1.mat’),‘/mnt/user-data/uploads/windFarmScene1.mat’};scene SceneManager();loaded false;for i 1:length(scene_paths)if exist(scene_paths{i}, ‘file’)scene scene.loadScene(scene_paths{i});loaded true;break;endendif ~loadedfprintf(’ 未找到場景文件生成新場景…\n’);params struct();params.map_size [1000, 1000];params.num_turbines 25;params.terrain_type ‘hilly’;scene scene.generateScene(params);scene.saveScene(cfg.paths.scene_file);end功能讀取風電場場景文件找不到文件則自動生成新場景。定義多候選場景文件路徑兼容本地、服務(wù)器不同環(huán)境依次嘗試加載。SceneManager場景管理類負責場景加載、生成、存儲。循環(huán)逐個檢查路徑如果文件存在就加載場景標記loadedtrue并跳出循環(huán)。如果所有路徑都找不到場景文件自動生成場景地圖尺寸1000m × 1000m風機數(shù)量 25 臺地形類型為丘陵地形 (hilly)生成完成后把場景保存到配置文件指定路徑下次運行可直接讀取。場景數(shù)據(jù)內(nèi)容一般包含風機坐標、地形高程、障礙物信息等。步驟 2構(gòu)建能量矩陣fprintf(‘\n【步驟2】構(gòu)建能量矩陣…\n’);builder EnergyMatrixBuilder(scene, cfg);results builder.build();核心業(yè)務(wù)模塊EnergyMatrixBuilder能量矩陣構(gòu)建類輸入風電場場景scene和項目配置cfgbuilder.build()執(zhí)行能量矩陣計算。能量矩陣含義一個 25×25 矩陣25 臺風機矩陣元素 E(i,j) 代表無人機從第 i 臺風機飛往第 j 臺風機巡檢飛行時消耗的能量。計算時會考慮飛行距離、地形起伏、高度變化、無人機氣動損耗等輸出矩陣存入results。步驟 3保存計算結(jié)果fprintf(‘\n【步驟3】保存結(jié)果…\n’);% 創(chuàng)建帶時間戳的輸出目錄timestamp cfg.getTimestamp();output_dir fullfile(cfg.paths.results, sprintf(‘EnergyMatrix_%s’, timestamp));if ~exist(output_dir, ‘dir’)mkdir(output_dir);end% 保存MAT文件mat_file fullfile(output_dir, ‘EnergyMatrix_Results.mat’);builder.saveResults(mat_file);% 同時保存一份到固定位置用于任務(wù)規(guī)劃fixed_mat fullfile(cfg.paths.results, ‘FullEnergyMatrix_Results.mat’);builder.saveResults(fixed_mat);% 導(dǎo)出Excelexcel_file fullfile(output_dir, ‘EnergyMatrix_25x25.xlsx’);builder.exportToExcel(excel_file);獲取時間戳新建獨立結(jié)果文件夾每次運行結(jié)果單獨存放不會覆蓋舊結(jié)果保存.mat文件MATLAB 原生數(shù)據(jù)文件保存完整能量矩陣、中間參數(shù)方便后續(xù)仿真調(diào)用額外保存一份固定名稱 mat 文件專門留給后續(xù)無人機巡檢路徑規(guī)劃模塊讀取方便銜接下一段程序?qū)С?Excel 表格EnergyMatrix_25x25.xlsx把 25×25 能量矩陣導(dǎo)出方便在 Excel 查看、報表撰寫。步驟 4可視化繪圖fprintf(‘\n【步驟4】生成可視化…\n’);viz Visualizer(scene, cfg);% 3D場景圖fig_scene viz.plotScene3D();viz.saveFigure(fig_scene, fullfile(output_dir, ‘WindFarm_3D_Scene.png’));close(fig_scene);% 生成所有風機的軌跡圖fig_dir fullfile(output_dir, ‘TrajectoryFigures’);builder.saveAllTrajectoryFigures(fig_dir, cfg.output.dpi);Visualizer可視化類繪制風電場 3D 場景圖包含地形、25 臺風機空間位置保存為 PNG 圖片后關(guān)閉圖窗避免占用內(nèi)存在結(jié)果文件夾下新建TrajectoryFigures子文件夾批量生成每一對風機之間無人機飛行軌跡圖按設(shè)定 DPI 保存圖片。程序結(jié)束fprintf(‘\n’);fprintf(‘\n’);fprintf(’ 能量矩陣構(gòu)建完成!\n’);fprintf(’ 輸出目錄: %s\n’, output_dir);fprintf(\n’);控制臺打印結(jié)束提示輸出本次結(jié)果存放路徑。程序整體業(yè)務(wù)邏輯總結(jié)初始化環(huán)境 加載項目配置加載風電場場景有場景文件就讀沒有就自動生成 25 臺風機的丘陵風場能量矩陣計算計算任意兩臺風機之間無人機巡檢飛行能耗結(jié)果持久化MAT 數(shù)據(jù)文件 Excel 矩陣表可視化輸出3D 風場全景圖 各風機間飛行軌跡圖輸出文件分為時間戳版本存檔 固定版本給路徑規(guī)劃模塊使用。?二、部分源代碼和運行步驟1 部分代碼clc; clear; close all; warning off;%% 初始化fprintf(‘\n’);fprintf(’ UAV Wind Farm Inspection - Energy Matrix Builder\n’);fprintf(\n\n’);% 添加路徑addpath(genpath(fileparts(mfilename(‘fullpath’))));% 加載配置cfg ProjectConfig();cfg.createDirectories();cfg.printConfig();% 設(shè)置隨機種子rng(42);%% 加載場景fprintf(‘\n【步驟1】加載場景數(shù)據(jù)…\n’);% 嘗試多個路徑scene_paths {cfg.paths.scene_file,fullfile(pwd, ‘windFarmScene.mat’),fullfile(pwd, ‘windFarmScene1.mat’),‘/mnt/user-data/uploads/windFarmScene1.mat’};scene SceneManager();loaded false;for i 1:length(scene_paths)if exist(scene_paths{i}, ‘file’)scene scene.loadScene(scene_paths{i});loaded true;break;endendif ~loadedfprintf(’ 未找到場景文件生成新場景…\n’);params struct();params.map_size [1000, 1000];params.num_turbines 25;params.terrain_type ‘hilly’;scene scene.generateScene(params);scene.saveScene(cfg.paths.scene_file);end%% 構(gòu)建能量矩陣fprintf(‘\n【步驟2】構(gòu)建能量矩陣…\n’);builder EnergyMatrixBuilder(scene, cfg);results builder.build();%% 保存結(jié)果fprintf(‘\n【步驟3】保存結(jié)果…\n’);% 創(chuàng)建帶時間戳的輸出目錄timestamp cfg.getTimestamp();output_dir fullfile(cfg.paths.results, sprintf(‘EnergyMatrix_%s’, timestamp));if ~exist(output_dir, ‘dir’)mkdir(output_dir);end% 保存MAT文件mat_file fullfile(output_dir, ‘EnergyMatrix_Results.mat’);builder.saveResults(mat_file);% 同時保存一份到固定位置用于任務(wù)規(guī)劃fixed_mat fullfile(cfg.paths.results, ‘FullEnergyMatrix_Results.mat’);builder.saveResults(fixed_mat);% 導(dǎo)出Excelexcel_file fullfile(output_dir, ‘EnergyMatrix_25x25.xlsx’);builder.exportToExcel(excel_file);%% 可視化fprintf(‘\n【步驟4】生成可視化…\n’);viz Visualizer(scene, cfg);% 3D場景圖fig_scene viz.plotScene3D();viz.saveFigure(fig_scene, fullfile(output_dir, ‘WindFarm_3D_Scene.png’));close(fig_scene);% 生成所有風機的軌跡圖fig_dir fullfile(output_dir, ‘TrajectoryFigures’);builder.saveAllTrajectoryFigures(fig_dir, cfg.output.dpi);%% 完成fprintf(‘\n’);fprintf(‘\n’);fprintf(’ 能量矩陣構(gòu)建完成!\n’);fprintf(’ 輸出目錄: %s\n’, output_dir);fprintf(\n’);2 通用運行步驟1直接運行main.m即可一鍵出圖?三、運行結(jié)果?四、matlab版本及參考文獻1 matlab版本2019b2 參考文獻[1]趙雪,王厚軍,劉惠.海域無人機監(jiān)視監(jiān)測業(yè)務(wù)流程設(shè)計[J].海洋開發(fā)與管理. 20213 備注簡介此部分摘自互聯(lián)網(wǎng)僅供參考若侵權(quán)聯(lián)系刪除?五、仿真咨詢與程序定制1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用1.1 PID優(yōu)化1.2 VMD優(yōu)化1.3 配電網(wǎng)重構(gòu)1.4 三維裝箱1.5 微電網(wǎng)優(yōu)化1.6 優(yōu)化布局1.7 優(yōu)化參數(shù)1.8 優(yōu)化成本1.9 優(yōu)化充電1.10 優(yōu)化調(diào)度1.11 優(yōu)化電價1.12 優(yōu)化發(fā)車1.13 優(yōu)化分配1.14 優(yōu)化覆蓋1.15 優(yōu)化控制1.16 優(yōu)化庫存1.17 優(yōu)化路由1.18 優(yōu)化設(shè)計1.19 優(yōu)化位置1.20 優(yōu)化吸波1.21 優(yōu)化選址1.22 優(yōu)化運行1.23 優(yōu)化指派1.24 優(yōu)化組合1.25 車間調(diào)度1.26 生產(chǎn)調(diào)度1.27 經(jīng)濟調(diào)度1.28 裝配線調(diào)度1.29 水庫調(diào)度1.30 貨位優(yōu)化1.31 公交排班優(yōu)化1.32 集裝箱船配載優(yōu)化1.33 水泵組合優(yōu)化1.34 醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.35 可視域基站和無人機選址優(yōu)化2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測2.1 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類2.1.1 BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.3 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.4 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類2.1.5 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機分類2.1.6 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.7 ELM極限學(xué)習(xí)機分類2.1.8 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.9 GRU門控循環(huán)單元分類2.1.10 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機分類2.1.11 KNN分類2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量機分類2.1.13 LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)分類2.1.14 MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.15 PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.16 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機分類2.1.17 RF隨機森林分類2.1.18 SCN隨機配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.19 SVM支持向量機分類2.1.20 XGBOOST分類2.2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測2.2.1 ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.2 ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.3 ARMA自回歸滑動平均模型預(yù)測2.2.4 BF粒子濾波預(yù)測2.2.5 BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.6 BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.8 CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.9 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.10 DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機預(yù)測2.2.11 DKELM回歸預(yù)測2.2.12 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.13 ELM極限學(xué)習(xí)機預(yù)測2.2.14 ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.15 FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.16 GMDN預(yù)測2.2.17 GMM高斯混合模型預(yù)測2.2.18 GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.19 GRU門控循環(huán)單元預(yù)測2.2.20 KELM混合核極限學(xué)習(xí)機預(yù)測2.2.21 LMS最小均方算法預(yù)測2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量機預(yù)測2.2.23 LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.24 RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.25 RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機預(yù)測2.2.26 RF隨機森林預(yù)測2.2.27 RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.28 RVM相關(guān)向量機預(yù)測2.2.29 SVM支持向量機預(yù)測2.2.30 TCN時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.31 XGBoost回歸預(yù)測2.2.32 模糊預(yù)測2.2.33 奇異譜分析方法SSA時間序列預(yù)測2.3 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實際應(yīng)用預(yù)測CPI指數(shù)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、SOC預(yù)測、財務(wù)預(yù)警預(yù)測、產(chǎn)量預(yù)測、車位預(yù)測、蟲情預(yù)測、帶鋼厚度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、電力負荷預(yù)測、房價預(yù)測、腐蝕率預(yù)測、故障診斷預(yù)測、光伏功率預(yù)測、軌跡預(yù)測、航空發(fā)動機壽命預(yù)測、匯率預(yù)測、混凝土強度預(yù)測、加熱爐爐溫預(yù)測、價格預(yù)測、交通流預(yù)測、居民消費指數(shù)預(yù)測、空氣質(zhì)量預(yù)測、糧食溫度預(yù)測、氣溫預(yù)測、清水值預(yù)測、失業(yè)率預(yù)測、用電量預(yù)測、運輸量預(yù)測、制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預(yù)測3 圖像處理方面3.1 圖像邊緣檢測3.2 圖像處理3.3 圖像分割3.4 圖像分類3.5 圖像跟蹤3.6 圖像加密解密3.7 圖像檢索3.8 圖像配準3.9 圖像拼接3.10 圖像評價3.11 圖像去噪3.12 圖像融合3.13 圖像識別3.13.1 表盤識別3.13.2 車道線識別3.13.3 車輛計數(shù)3.13.4 車輛識別3.13.5 車牌識別3.13.6 車位識別3.13.7 尺寸檢測3.13.8 答題卡識別3.13.9 電器識別3.13.10 跌倒檢測3.13.11 動物識別3.13.12 二維碼識別3.13.13 發(fā)票識別3.13.14 服裝識別3.13.15 漢字識別3.13.16 紅綠燈識別3.13.17 虹膜識別3.13.18 火災(zāi)檢測3.13.19 疾病分類3.13.20 交通標志識別3.13.21 卡號識別3.13.22 口罩識別3.13.23 裂縫識別3.13.24 目標跟蹤3.13.25 疲勞檢測3.13.26 旗幟識別3.13.27 青草識別3.13.28 人臉識別3.13.29 人民幣識別3.13.30 身份證識別3.13.31 手勢識別3.13.32 數(shù)字字母識別3.13.33 手掌識別3.13.34 樹葉識別3.13.35 水果識別3.13.36 條形碼識別3.13.37 溫度檢測3.13.38 瑕疵檢測3.13.39 芯片檢測3.13.40 行為識別3.13.41 驗證碼識別3.13.42 藥材識別3.13.43 硬幣識別3.13.44 郵政編碼識別3.13.45 紙牌識別3.13.46 指紋識別3.14 圖像修復(fù)3.15 圖像壓縮3.16 圖像隱寫3.17 圖像增強3.18 圖像重建4 路徑規(guī)劃方面4.1 旅行商問題TSP4.1.1 單旅行商問題TSP4.1.2 多旅行商問題MTSP4.2 車輛路徑問題VRP4.2.1 車輛路徑問題VRP4.2.2 帶容量的車輛路徑問題CVRP4.2.3 帶容量時間窗距離車輛路徑問題DCTWVRP4.2.4 帶容量距離車輛路徑問題DCVRP4.2.5 帶距離的車輛路徑問題DVRP4.2.6 帶充電站時間窗車輛路徑問題ETWVRP4.2.7 帶多種容量的車輛路徑問題MCVRP4.2.8 帶距離的多車輛路徑問題MDVRP4.2.9 同時取送貨的車輛路徑問題SDVRP4.2.10 帶時間窗容量的車輛路徑問題TWCVRP4.2.11 帶時間窗的車輛路徑問題TWVRP4.3 多式聯(lián)運運輸問題4.4 機器人路徑規(guī)劃4.4.1 避障路徑規(guī)劃4.4.2 機器人軌跡跟蹤4.4.3 機器人編隊4.4.4 機器人導(dǎo)航4.4.5 機器人定位4.4.6 機器人控制4.4.7 機器人路徑規(guī)劃4.4.8 機器人任務(wù)分配4.4.9 機器人搜索4.4.10 機器人運輸4.4.11 迷宮路徑規(guī)劃4.4.12 水下機器人路徑規(guī)劃4.4.13 柵格地圖路徑規(guī)劃4.5 配送路徑規(guī)劃4.5.1 冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2 外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3 口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4 藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5 含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6 連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7 車輛協(xié)同無人機配送路徑規(guī)劃4.6 無人機路徑規(guī)劃4.6.1 飛行器仿真4.6.2 無人機飛行作業(yè)4.6.3 無人機軌跡跟蹤4.6.4 無人機集群仿真4.6.5 卡車無人機4.6.6 目標搜索4.6.7 三維路徑規(guī)劃4.6.8 無人機編隊4.6.9 無人機導(dǎo)航4.6.10 無人機吊運4.6.11 無人機對抗4.6.12 無人機覆蓋4.6.13 無人機檢測4.6.14 無人機控制4.6.15 無人機求援4.6.16 無人機位姿估計4.6.17 無人機系統(tǒng)4.6.18 無人機偵查4.6.19 無人機聯(lián)盟4.6.20 無人機協(xié)同任務(wù)4.6.21 異構(gòu)無人機4.7 水下飛行器4.8 無人車路徑規(guī)劃4.9 無人艇路徑規(guī)劃4.10 物流選址4.11 車輛控制4.12 多智能體路徑規(guī)劃4.12.1 多智能體編隊4.12.2 多智能體控制4.12.3 多智能體路徑規(guī)劃4.12.4 多智能體協(xié)同5 語音處理5.1 語音情感識別5.2 聲源定位5.3 特征提取5.4 語音編碼5.5 語音處理5.6 語音分離5.7 語音分析5.8 語音合成5.9 語音加密5.10 語音去噪5.11 語音識別5.12 語音壓縮5.13 語音隱藏6 元胞自動機方面6.1 元胞自動機病毒仿真6.2 元胞自動機城市規(guī)劃6.3 元胞自動機交通流6.4 元胞自動機氣體6.5 元胞自動機人員疏散6.6 元胞自動機森林火災(zāi)6.7 元胞自動機生命游戲7 信號處理7.1 機械振動信號處理7.1.1 故障信號7.1.1.1 齒輪損傷識別7.1.1.2 異步電機轉(zhuǎn)子斷條故障診斷7.1.1.3 滾動體內(nèi)外圈故障診斷分析7.1.1.4 電機故障診斷分析7.1.1.5 軸承故障診斷分析7.1.1.6 齒輪箱故障診斷分析7.1.1.7 三相逆變器故障診斷分析7.1.1.8 柴油機故障診斷7.1.2 管道泄漏7.1.3 振動信號7.2 生物醫(yī)學(xué)信號處理7.2.1 肌電信號EMG7.2.2 腦電信號EEG7.2.3 乳腺癌診斷7.2.4 生物電信號7.2.5 心電信號ECG7.2.6 心血管7.2.7 心臟仿真7.2.8 血壓7.3 聲吶探測信號處理7.3.1 聲吶7.3.2 水聲通信7.4 通信工程信號處理7.4.1 超聲波信號處理7.4.2 導(dǎo)航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空間識別7.4.5 雷達通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干擾7.4.5.3 雷達LFM7.4.5.4 雷達MIMO7.4.5.5 雷達測角7.4.5.6 雷達成像7.4.5.7 雷達定位7.4.5.8 雷達回波7.4.5.9 雷達檢測7.4.5.10 雷達數(shù)字信號處理7.4.5.11 雷達通信7.4.5.12 雷達相控陣7.4.5.13 雷達信號分析7.4.5.14 雷達預(yù)警7.4.5.15 雷達脈沖壓縮7.4.5.16 天線方向圖7.4.5.17 雷達雜波仿真7.4.6 模擬信號處理7.4.7 時差繪制7.4.8 數(shù)字信道處理7.4.9 數(shù)字信號處理7.4.10 無線通信7.4.11 姿態(tài)解算**7.4.12 資源分配 **7.5 自動測量信號處理**7.5.1 參數(shù)估計 ****7.5.2 電動汽車動力電池管理 ****7.5.3 高度預(yù)估 **8 物理應(yīng)用8.1 物理學(xué)分支力學(xué)8.1.1 材料力學(xué)8.1.2 彈性力學(xué)8.1.3 動力學(xué)8.1.4 分析力學(xué)8.1.5 固體力學(xué)8.1.6 結(jié)構(gòu)力學(xué)8.1.7 靜力學(xué)8.1.8 空氣動力學(xué)8.1.9 流體力學(xué)8.1.10 塑性力學(xué)8.1.11 運動學(xué)8.2 物理學(xué)其他分支8.2.1 表面物理學(xué)8.2.2 超聲學(xué)8.2.3 次聲學(xué)8.2.4 電磁學(xué)8.2.5 電動力學(xué)8.2.6 電學(xué)8.2.7 高壓物理學(xué)8.2.8 金屬物理學(xué)8.2.9 光學(xué)8.2.10 核物理學(xué)8.2.11 金屬物理學(xué)8.2.12 量子力學(xué)8.2.13 熱力學(xué)8.2.14 熱學(xué)8.2.15 聲學(xué)8.2.16 水聲學(xué)8.3 物理應(yīng)用8.3.1 地理學(xué)8.3.2 化學(xué)化工8.3.3 生物8.3.4 其他