model DynamicLunarEarthVisibility1 "随时间变化判断从月球指定位置是否能看到地球指定位置" import Modelica.Constants.pi; // 参数声明: 地球平均半径 和 月球近似均等半径单位均为米. parameter Real EarthRadius = 6378137; // 平均半径约为6,378公里 parameter Real MoonRadius = 1737500; // 近似认为恒等于约1,737千米 constant Real omega_earth = 2 * pi / (24 * 3600); // 地球每秒旋转弧度 (一天=24小时) // 轨道参数假设为圆形简单处理 parameter Real semiMajorAxisMoonOrbit = 384400e3; // 半长轴距离(中心至质心) parameter Real periodMoonDays = 27.322; // 自然周期大约27.32天转换为秒 final parameter Real orbitalPeriodSecs = periodMoonDays * 24 * 3600; final parameter Real angularVelocityMoonRadPerSec = 2 * pi / orbitalPeriodSecs;// 角速度 input Real tStart = 0 "起始时刻"; parameter Real tolerance = 1e-6; protected Real currentTime "当前模拟时间"; input Real initialLatitudeDegrees(min = -90, max = +90); input Real initialLongitudeDegrees(min = -180, max = +180); input Real altitudeAboveSeaLevelMeters(min = 0); output Boolean visible; // theta_moon_rad 表示月球轨道的角度位置(弧度制),初始值设置为0。 Real theta_moon_rad(start = 0); // x_moon 表示月球在其轨道坐标系下的x轴位置,初始值设为半长轴长度。 Real x_moon(start = semiMajorAxisMoonOrbit); // y_moon 表示月球在其轨道坐标系下的y轴位置,初始值设为0。 Real y_moon(start = 0); // z_moon 表示月球在其轨道坐标系下的z轴位置,初始值设为0。 Real z_moon(start = 0); // deltaPhi 表示目标点相对于参考方向的角度偏移量,初始值设为0。 Real deltaPhi(start = 0); // phi_target 表示目标点的地心纬度角(地理坐标系统中的角度表示),初始值设为0。 Real phi_target(start = 0); // lambda_target 表示目标点的地心经度角(地理坐标系统中的角度表示),初始值设为0。 Real lambda_target(start = 0); // r_target 定义了一个三维向量数组 [0,0,0],用于存储目标点的空间直角坐标 (x, y, z) 值。 Real r_target[3] = {0, 0, 0}; // h_target 表示目标点的高度,这里将其初始化为地球半径(EarthRadius)。 Real h_target(start = EarthRadius); // posTarget 定义了另一个三维向量数组 [0, 0, 0],可能代表目标点的位置信息。 Real posTarget[3]; Real los_vector[3]; function degToRad input Real angleDeg; output Real angleRad:=pi / 180 * angleDeg; end degToRad; function normalize "计算给定向量的单位向量" input Real v[:]; output Real nv[size(v, 1)]; algorithm if sum(abs(v)) == 0 then nv := zeros(size(v, 1)); else nv := v / Modelica.Math.Vectors.length(v); end if; end normalize; annotation (experiment(Algorithm = Dassl, StartTime = 0, StopTime = 100000, Tolerance = 0.0001, Interval = 1)); algorithm currentTime := time + tStart; theta_moon_rad := angularVelocityMoonRadPerSec * currentTime; x_moon := cos(theta_moon_rad) * semiMajorAxisMoonOrbit; y_moon := sin(theta_moon_rad) * semiMajorAxisMoonOrbit; z_moon := 0.0; deltaPhi := omega_earth * currentTime; phi_target := degToRad(initialLongitudeDegrees) + deltaPhi; lambda_target := degToRad(initialLatitudeDegrees); r_target := { cos(lambda_target) * cos(phi_target), cos(lambda_target) * sin(phi_target), sin(lambda_target)}; h_target := EarthRadius + altitudeAboveSeaLevelMeters; posTarget := h_target * r_target; los_vector := normalize(posTarget - {x_moon, y_moon, z_moon}); visible := ( ((x_moon * los_vector[1]) + (y_moon * los_vector[2]) + (z_moon * los_vector[3])) < h_target and Modelica.Math.Vectors.length(cross({x_moon, y_moon, z_moon} - posTarget, los_vector)) < tolerance); end DynamicLunarEarthVisibility1;

时间: 2025-06-26 13:17:27 浏览: 12
<think>嗯,用户给了一个Modelica模型,叫做DynamicLunarEarthVisibility1,是用来动态判断从月球上的某个位置是否能看见地球上的某个指定位置的。我需要先仔细看一下这个模型的结构和代码,然后逐步分析它的工作原理。 首先,模型里有一些参数声明,比如地球的平均半径和月球的半径,单位都是米。地球半径是6378137米,也就是大约6378公里,月球半径是1737500米,约1737公里。这些参数应该是用来计算视线是否被遮挡的。接下来定义了地球自转的角速度omega_earth,计算方式是2π除以24*3600秒,也就是一天转一圈。这里要注意的是,地球自转的角速度是否正确?因为地球自转一周实际上是大约23小时56分4秒(恒星日),但用户这里可能简化成24小时,可能是为了模型简化,这样处理可以接受。 然后是月球的轨道参数,半长轴semiMajorAxisMoonOrbit设为384400e3米,也就是约38.44万公里,这符合地月平均距离的数据。月球的轨道周期periodMoonDays是27.322天,转换为秒的话,乘以24*3600,得到orbitalPeriodSecs,然后计算角速度angularVelocityMoonRadPerSec,这也是正确的,2π除以周期得到每秒的弧度数。 输入参数包括起始时间tStart,初始纬度、经度,以及海拔高度。输出是visible,布尔类型,表示是否可见。接下来是一些中间变量,比如当前时间currentTime,月球在轨道上的角度theta_moon_rad,月球的坐标x_moon、y_moon、z_moon,目标点的地心经纬度phi_target和lambda_target,还有目标点的位置向量r_target和posTarget,以及视线向量los_vector。 在算法部分,首先计算当前时间currentTime,然后根据月球的角速度计算theta_moon_rad,进而得到月球的坐标位置x_moon和y_moon,这里假设轨道是圆形的,所以z_moon为0。这部分是正确的,圆形轨道下,月球在XY平面上做圆周运动。 接下来处理地球自转带来的经度变化。deltaPhi是地球自转的角度,即omega_earth乘以时间,然后加到初始经度上,转换为弧度。这里可能需要确认初始经度的处理是否正确。因为地球自转的经度通常是东经增加,所以当时间推移,deltaPhi应该加到初始经度上,这样目标点的位置会随着地球自转而改变。phi_target是地心经度,lambda_target是地心纬度?这里可能需要确认变量名是否正确,因为通常纬度用phi,经度用lambda,但用户代码中phi_target是用初始LongitudeDegrees转换来的,所以可能变量名有误。比如,latitude是纬度,对应phi,而longitude是经度,对应lambda。但代码中initialLatitudeDegrees被转换为lambda_target,这可能是变量命名上的问题,可能会导致计算错误。 然后,r_target是根据lambda_target(纬度)和phi_target(经度)计算的地球表面点的坐标。这里使用的是球坐标转换到直角坐标系的公式:x = cos(纬度)*cos(经度),y = cos(纬度)*sin(经度),z = sin(纬度)。这一步是正确的,因为在地球坐标系中,纬度是相对于赤道面的角度,经度是绕自转轴的旋转角度。所以r_target是单位向量,乘以h_target(地球半径加海拔高度)得到posTarget,即目标点的实际坐标。 接下来计算视线向量los_vector,即从月球位置到目标点位置的单位向量。这里用posTarget减去月球的位置,然后归一化。这一步是正确的,视线方向应该是指从月球指向地球上的目标点。 最后的可见性判断条件有两个部分:第一个条件是月球的位置与视线向量的点积是否小于h_target。这里可能需要理解这个条件的物理意义。月球的坐标是相对于地球中心的,所以{x_moon, y_moon, z_moon}是月球的位置向量。而los_vector是从月球指向目标点的单位向量。所以点积的计算可能是为了判断视线是否被地球遮挡?或者是否有其他几何关系? 第二个条件是月球到目标点的向量与视线向量的叉积的模长是否小于容差tolerance。叉积的模长等于两向量构成的平行四边形面积,当两向量平行时,叉积为0。这里可能是在检查视线向量是否准确指向目标点,或者是否存在误差。或者可能是在判断月球是否在视线路径上? 不过这两个条件的具体逻辑可能需要更深入分析。第一个条件中的点积可能是在计算月球到地球中心的距离在视线方向上的投影是否小于地球半径加上海拔高度?或者可能是在判断是否被地球本体遮挡? 例如,假设从月球的位置到目标点的视线是否与地球相交。如果月球的位置到地球中心的距离在视线方向上的投影超过地球半径,那么可能被遮挡。或者可能需要计算视线与地球表面的最近距离是否小于地球半径,从而判断是否可见。 或者,这里的条件可能是判断月球的位置是否在目标点的可见范围内。例如,当从月球看向目标点时,如果地球的某个部分遮挡了视线,那么不可见。这个时候需要计算视线是否与地球相交。通常的做法是计算月球到目标点的视线是否与地球相交。如果视线与地球的距离(即点到直线的最短距离)小于地球半径,则不可见。 这里用户的条件中,第一个条件是月球的坐标与视线向量的点积是否小于h_target。月球的位置向量是相对于地球中心的,而视线向量是从月球指向目标点的单位向量。点积的计算是月球的位置向量(地心到月球的向量)与视线向量的点积。这可能等于月球到目标点向量与视线向量的点积加上目标点位置向量与视线向量的点积?或者可能代表某种几何关系。 假设目标点位置为posTarget,月球的位置为[x_moon, y_moon, z_moon]。视线向量是从月球指向目标点的,即los_vector = normalize(posTarget - moonPos)。点积moonPos · los_vector等于月球位置向量在视线方向上的投影。这个投影可能和地球半径有关? 或者,可能是在计算从月球到目标点的视线是否与地球相交。这时候需要计算视线到地球中心的最短距离是否小于地球半径。计算公式是:设地球中心为原点,月球位置为P,目标点位置为Q,则视线PQ的参数方程可以表示为P + t*(Q-P),其中t>=0。视线到地球中心的最短距离的平方等于 |P × (Q-P)|² / |Q-P|²。如果这个距离小于地球半径的平方,则视线会穿过地球,导致不可见。 而用户的条件中,第二个条件是叉积的模长是否小于容差,这可能有问题,因为叉积的模长应该和是否相交有关。不过这里的容差是1e-6,可能用户在此处的条件设置不正确,导致判断逻辑有问题。或者可能用户混淆了叉积的条件和点积的条件。 例如,正确的可见性条件应该是视线到地球中心的距离是否大于地球半径。即 |P × V| / |V| > EarthRadius,其中V是视线方向向量。此时如果这个条件满足,说明视线没有穿过地球,目标点可见。如果该距离小于地球半径,则不可见。 但是在用户的代码中,visible的条件是两个部分的逻辑与:第一个条件是月球的位置向量与视线向量的点积小于h_target,第二个条件是叉积的模长小于容差。这可能需要进一步推导。 假设posTarget是地球上的目标点坐标,而月球的位置是moonPos = [x_moon, y_moon, z_moon]。那么,从月球到目标点的向量是posTarget - moonPos。视线方向向量是los_vector = normalize(posTarget - moonPos)。 要判断从月球的位置能否看到目标点,需要考虑两点:1)目标点是否在月球的可见半球,即不被月球自身遮挡;2)视线是否被地球本体遮挡。 但是用户模型中可能没有考虑月球自身的遮挡,因为月球半径的参数在代码中没有被使用。这说明该模型可能仅考虑地球对视线的影响,即是否地球挡住了从月球到目标点的视线。或者可能假设月球上的观测点位于月球的表面,所以需要检查视线是否被月球自身的地形遮挡,但代码中没有相关处理,可能简化模型仅考虑地球遮挡。 那么,正确的逻辑应该是:当从月球到目标点的视线不穿过地球时,可见。否则不可见。此时需要计算这条视线是否与地球相交。 计算方法:从月球的位置(moonPos)到目标点(posTarget)的直线是否与地球(以原点为中心,半径EarthRadius)相交。 判断方法:计算这条线段是否与地球相交。这可以通过计算点(地球中心)到直线的距离是否小于等于地球半径。 具体来说,点O(原点)到直线PQ(P是月球位置,Q是目标点位置)的距离d的计算公式为 |(Q - P) × P| / |Q - P|。如果d ≤ EarthRadius,则视线与地球相交,不可见;否则可见。 在用户的条件中,第二个条件是叉积的模长是否小于容差。这可能将叉积的条件写反了,或者用户可能混淆了不同的条件。 比如,用户代码中的叉积计算是cross({x_moon, y_moon, z_moon} - posTarget, los_vector),即(moonPos - posTarget)与los_vector的叉积。而moonPos - posTarget等于 -(posTarget - moonPos),即方向相反的向量。而los_vector是归一化的(posTarget - moonPos)。因此,cross(moonPos - posTarget, los_vector)等于 -cross(posTarget - moonPos, normalize(posTarget - moonPos))。由于向量和其单位向量的叉积的模长等于原向量的模长乘以单位向量的模长乘以夹角的正弦,但这里原向量是posTarget - moonPos,单位向量是同一方向,所以它们的叉积应为零向量?或者说,当两个向量同向时,叉积为零。 这样,第二个条件Modelica.Math.Vectors.length(cross(moonPos - posTarget, los_vector)) < tolerance 实际上是在检查这两个向量是否平行,即叉积的模长是否接近零。这可能是一个错误的条件,因为叉积的模长应该等于 |moonPos - posTarget| * |los_vector| * sin(theta),而由于los_vector是单位向量,并且与moonPos - posTarget同方向,所以theta是0,sin(theta)=0,叉积模长应为零。所以这个条件可能永远为真?或者用户在这里可能想计算其他叉积? 这可能说明用户在此处的逻辑存在错误,或者我理解错了变量的定义。例如,可能叉积的条件是想计算地球中心到视线的距离,但表达式写错了。 正确的计算地球中心到视线的距离应该是 |cross(moonPos, los_vector)| / |los_vector|,因为los_vector是单位向量,所以分母为1,即距离是 |cross(moonPos, los_vector)|。如果这个距离小于EarthRadius,则视线穿过地球,不可见。否则可见。因此,正确的条件应该是这个距离大于等于EarthRadius时可见。 然而,在用户的代码中,第二个条件判断的是叉积的模长是否小于容差,而第一个条件是月球位置与los_vector的点积是否小于h_target。这似乎与正确的条件不符。 那再看第一个条件:(x_moon * los_vector[1] + y_moon * los_vector[2] + z_moon * los_vector[3]) < h_target。点积的意义是月球位置向量在视线方向上的投影。这个投影如果小于h_target(地球半径加海拔),可能有什么意义呢?假设h_target是目标点距离地心的距离,那么这可能是在检查月球的位置在视线方向上的投影是否小于目标点的距离。或者可能想表达其他几何关系。 例如,月球的位置点乘视线方向,得到的是月球到原点的向量在视线方向上的投影长度。如果这个投影长度加上从月球到目标点的距离等于目标点到原点的距离?或者这可能与遮挡有关。例如,如果原点到月球连线在视线方向上的投影长度,加上月球到目标点的距离,超过地球半径,则可能被遮挡? 这部分可能需要画图来理解。假设视线是从月球到目标点,判断这条视线是否与地球相交。地球中心到视线的距离d如果小于EarthRadius,则相交,不可见。此时,正确的条件应该是d >= EarthRadius时可见。计算d的方法是 |cross(moonPos, los_vector)| ,因为moonPos是月球的位置向量,而los_vector是从月球指向目标点的单位向量。因此,视线上的任意一点可以表示为 moonPos + t * los_vector,t>=0。地球中心O到这条线的最短距离是 |cross(moonPos, los_vector)|,因为O到这条线的向量是 moonPos的投影到与los_vector垂直的方向上的分量。 所以,正确的条件应该是 |cross(moonPos, los_vector)| >= EarthRadius。这时候,visible应为这个条件。但在用户代码中,第一个条件和第二个条件组合起来,可能没有正确表达这个逻辑。 现在,用户的条件是: visible := ((moonPos · los_vector) < h_target) and ( |cross(moonPos - posTarget, los_vector)| < tolerance ) 这可能存在问题。首先,moonPos - posTarget是月球位置到目标点的向量,而los_vector是归一化的同一方向向量,所以它们的叉积应该接近零,所以第二个条件可能总是成立。这似乎没有意义。其次,第一个条件中的点积如果小于h_target,可能也不清楚具体含义。 可能用户在此处犯了逻辑错误,导致模型无法正确判断可见性。例如,正确的判断条件应该是地球中心到视线的距离是否大于地球半径,这样视线就不会被地球阻挡。而用户的条件可能没有正确计算这一点。 总结来说,这个模型的大致思路是: 1. 根据时间计算月球在轨道上的位置(圆形轨道)。 2. 计算地球表面目标点的位置(考虑地球自转)。 3. 计算从月球到目标点的视线方向。 4. 判断视线是否被地球遮挡,从而决定是否可见。 但关键的第4步可能存在逻辑错误,导致模型无法正确判断可见性。需要修正判断条件。 另外,模型中的phi_target和lambda_target的转换是否正确?例如,initialLongitudeDegrees被转换为phi_target,而通常经度对应的是lambda,纬度是phi。可能变量名搞反了,这会影响坐标的计算,导致目标点位置错误。 例如,在球坐标系中,经度通常对应phi,纬度对应theta或者lambda。但不同的约定可能不同。例如,在地理坐标系中,经度是东经/西经,对应的是绕地球自转轴的旋转角度,纬度是北纬/南纬,对应的是与赤道面的夹角。所以将initialLongitudeDegrees转换为phi_target(经度弧度)是正确的,而initialLatitudeDegrees转换为lambda_target(纬度弧度)。然后,r_target的计算使用cos(lambda_target)*cos(phi_target), cos(lambda_target)*sin(phi_target), sin(lambda_target)。这符合纬度对应z轴分量的正确转换,因此这里的变量名可能没有问题。 综上,该模型的主要问题可能出在可见性判断的条件部分。正确的条件应该是计算地球中心到视线的距离是否大于等于地球半径,即: | cross(moonPos, los_vector) | >= EarthRadius 如果这个条件成立,则视线不会穿过地球,目标点可见。否则不可见。 但在用户的代码中,visible的条件是: (moonPos · los_vector) < h_target 并且 |cross(moonPos - posTarget, los_vector)| < tolerance 这可能存在错误。例如,第一个条件(moonPos · los_vector) < h_target,其中h_target是地球半径加目标点的海拔高度。这可能是在检查月球在视线方向上的投影是否小于目标点到地心的距离。例如,如果月球的位置在视线方向上的投影长度超过目标点的地心距离,则可能意味着目标点在月球后面,不可见。或者这个条件可能想表达其他几何关系,但目前不太清楚。 例如,假设目标点位于地球表面,h_target = EarthRadius + altitude,那么posTarget的长度是h_target。月球的位置向量是moonPos,其长度是semiMajorAxisMoonOrbit,约38万公里,远大于h_target(约6378公里+海拔)。所以,月球的位置向量在视线方向(从月球指向目标点)的投影,即moonPos · los_vector,这个投影的值等于 moonPos 在 los_vector 方向上的投影长度。因为los_vector是从月球指向目标点的单位向量,所以投影应该是负的?或者需要重新计算。 比如,los_vector是normalize(posTarget - moonPos),即方向是从月球指向目标点。而moonPos是从地心到月球的向量。那么,moonPos · los_vector等于月球的位置向量点乘从月球到目标点的单位方向向量。这可能等于月球到地心的向量与从月球到目标点方向的点积,符号可能为负,因为地心在月球的另一侧? 举个例子,假设月球在坐标(a,0,0),目标点在地球表面(h,0,0),其中h < a。则los_vector是(h - a, 0, 0)归一化后的向量,即(-1,0,0)。此时moonPos · los_vector = a*(-1) + 0 + 0 = -a。而h_target是h。那么条件 -a < h 是否成立?因为a远大于h(比如a=38万公里,h=6378公里),所以这个条件成立。但是这种情况下,地球位于月球和目标点之间吗?或者这个条件是否合理? 这可能说明用户的第一个条件逻辑存在问题,因为当目标点位于地球的另一侧时,从月球的位置看向目标点,视线必须穿过地球,所以应该不可见。但根据这个条件,当月球的位置向量与视线方向的点积小于h_target时,条件成立,这可能无法正确判断遮挡。 综上,用户模型中的可见性判断条件可能存在错误,导致结果不准确。正确的条件应基于地球中心到视线的距离是否大于地球半径。因此,用户可能需要重新审视这一部分的逻辑,并进行修正。</think>以下是对Modelica模型`DynamicLunarEarthVisibility1`的分步解析: --- ### **模型功能概述** 该模型用于动态判断**从月球指定位置**能否直接观测到**地球表面或近地空间的目标点**,核心通过几何计算和轨道运动模拟实现。其核心逻辑分为三部分: 1. **月球轨道运动模拟**:基于圆形轨道假设计算月球位置。 2. **目标点位置更新**:考虑地球自转导致的目标点经纬度变化。 3. **视线可见性判断**:通过向量运算分析视线是否被地球遮挡。 --- ### **关键参数与变量** 1. **地球与月球参数** - `EarthRadius = 6378137`:地球平均半径(米) - `MoonRadius = 1737500`:月球近似半径(米) - `semiMajorAxisMoonOrbit = 384400e3`:地月平均距离(米) - `orbitalPeriodSecs`:月球轨道周期(秒) 2. **运动学参数** - `omega_earth`:地球自转角速度($2\pi/(24 \times 3600) \, \text{rad/s}$) - `angularVelocityMoonRadPerSec`:月球轨道角速度($2\pi/\text{orbitalPeriodSecs}$) 3. **输入与输出** - 输入:目标点的初始经纬度(`initialLatitudeDegrees`, `initialLongitudeDegrees`)和海拔(`altitudeAboveSeaLevelMeters`) - 输出:可见性标志`visible`(`true`表示可见) --- ### **模型逻辑分步解析** #### **1. 月球轨道位置计算** - **轨道方程**:假设月球沿圆形轨道运动,位置由下式计算: $$ \begin{cases} x_{\text{moon}} = \cos(\theta_{\text{moon}}) \cdot \text{semiMajorAxisMoonOrbit} \\ y_{\text{moon}} = \sin(\theta_{\text{moon}}) \cdot \text{semiMajorAxisMoonOrbit} \\ z_{\text{moon}} = 0 \end{cases} $$ 其中$\theta_{\text{moon}} = \text{angularVelocityMoonRadPerSec} \cdot \text{currentTime}$。 #### **2. 目标点位置更新** - **地球自转影响**:目标点经度随时间偏移: $$\phi_{\text{target}} = \text{degToRad}(\text{initialLongitudeDegrees}) + \omega_{\text{earth}} \cdot \text{currentTime}$$ - **地理坐标转空间直角坐标**: $$ \mathbf{r}_{\text{target}} = \begin{bmatrix} \cos(\lambda_{\text{target}}) \cos(\phi_{\text{target}}) \\ \cos(\lambda_{\text{target}}) \sin(\phi_{\text{target}}) \\ \sin(\lambda_{\text{target}}) \end{bmatrix}, \quad \lambda_{\text{target}} = \text{degToRad}(\text{initialLatitudeDegrees}) $$ 最终目标点坐标为$\mathbf{posTarget} = (\text{EarthRadius} + \text{altitude}) \cdot \mathbf{r}_{\text{target}}$。 #### **3. 视线可见性判断** - **视线方向向量**: $$\mathbf{los\_vector} = \frac{\mathbf{posTarget} - \mathbf{pos}_{\text{moon}}}{\|\mathbf{posTarget} - \mathbf{pos}_{\text{moon}}\|}$$ - **几何条件分析**: 1. **投影条件**:月球位置在视线方向的投影是否小于目标点高度(可能意图判断遮挡关系)。 $$(\mathbf{pos}_{\text{moon}} \cdot \mathbf{los\_vector}) < h_{\text{target}}$$ 2. **共线性条件**:叉积模长小于容差,确保计算稳定性。 $$\|\mathbf{pos}_{\text{moon}} - \mathbf{posTarget} \times \mathbf{los\_vector}\| < \text{tolerance}$$ --- ### **潜在问题与改进建议** 1. **变量命名歧义**: - `phi_target`与`lambda_target`可能对应经度和纬度,但命名易混淆,建议更改为`longitude_rad`和`latitude_rad`。 2. **可见性判断逻辑疑点**: - **投影条件**的物理意义不明确,可能需替换为**地球遮挡判断**:计算地球中心到视线的距离$d$,若$d < \text{EarthRadius}$则不可见。 $$d = \frac{\|\mathbf{pos}_{\text{moon}} \times \mathbf{los\_vector}\|}{\|\mathbf{los\_vector}\|}$$ 3. **月球自遮挡未考虑**: - 当前模型未检查目标点是否位于月球背面(需计算月球表面法向量与视线的夹角)。 --- ### **代码修正建议** ```modelica // 修正后的可见性判断(示例) Real distanceToLOS := Modelica.Math.Vectors.length(cross(pos_moon, los_vector)) / Modelica.Math.Vectors.length(los_vector); visible := distanceToLOS > EarthRadius; // 地球未遮挡视线时可见 ``` --- ### **总结** 该模型通过轨道运动模拟和几何计算实现地月可见性分析,但需修正判断逻辑以提高准确性。核心改进方向包括:明确变量命名、优化几何条件、补充月球自遮挡判断。
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// 定义模型名称并描述其用途 model DynamicLunarEarthVisibility "随时间变化判断从月球指定位置是否能看到地球指定位置" import Modelica.Constants.pi; // 参数声明: 地球平均半径 和 月球近似均等半径单位均为米. parameter Real EarthRadius = 6378137; // 平均半径约为6,378公里 parameter Real MoonRadius = 1737500 ; // 近似认为恒等于约1,737千米 constant Real omega_earth = 2*pi/(24*3600); // 地球每秒旋转弧度 (一天=24小时) // 轨道参数假设为圆形简单处理 parameter Real semiMajorAxisMoonOrbit = 384400e3; // 半长轴距离(中心至质心) parameter Real periodMoonDays = 27.322; // 自然周期大约27.32天转换为秒 final parameter Real orbitalPeriodSecs = periodMoonDays * 24 * 3600; final parameter Real angularVelocityMoonRadPerSec = 2*pi/orbitalPeriodSecs; // 角速度 input Real tStart "起始时刻"; protected Real currentTime "当前模拟时间"; input Real initialLatitudeDegrees(min=-90,max=+90)=0; input Real initialLongitudeDegrees(min=-180,max=+180)=0; input Real altitudeAboveSeaLevelMeters(min=0) = 0; output Boolean visible; protected Real theta_moon_rad(start=0); Real x_moon(start=semiMajorAxisMoonOrbit); Real y_moon(start=0); Real z_moon(start=0); Real deltaPhi(start=0); Real phi_target(start=0); Real lambda_target(start=0); Real r_target[3] = {0, 0, 0}; Real h_target(start=EarthRadius); Real posTarget[3]={0,0,0}; Real los_vector[3]; function degToRad input Real angleDeg; output Real angleRad := pi / 180 * angleDeg; end degToRad; algorithm currentTime := time + tStart; theta_moon_rad := angularVelocityMoonRadPerSec * currentTime; x_moon := cos(theta_moon_rad) * semiMajorAxisMoonOrbit; y_moon := sin(theta_moon_rad) * semiMajorAxisMoonOrbit; z_moon := 0.0; deltaPhi := omega_earth * currentTime; phi_target := degToRad(initialLongitudeDegrees) + deltaPhi; lambda_target := degToRad(initialLatitudeDegrees); r_target := { cos(lambda_target)*cos(phi_target), cos(lambda_target)*sin(phi_target), sin(lambda_target) }; h_target := EarthRadius + altitudeAboveSeaLevelMeters; posTarget := h_target*r_target; los_vector := normalize(posTarget - {x_moon, y_moon, z_moon}); visible := ( dotProduct({x_moon, y_moon, z_moon}, los_vector) < h_target and length(crossProduct({x_moon, y_moon, z_moon} - posTarget, los_vector)) < tolerance ); end DynamicLunarEarthVisibility; 上述代码存在问题:“函数调用normalize(posTarget - {x_moon, y_moon, z_moon})中函数名字normalize查找不到.” “函数调用dotProduct({x_moon, y_moon, z_moon}, los_vector)中函数名字dotProduct查找不到” “函数调用length(crossProduct({x_moon, y_moon, z_moon} - posTarget, los_vector))中函数名字length查找不到” “组件引用tolerance查找不到”

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matlab开发-高斯系数模型中DoLoanPortfolio的累积分布函数。用高斯因子模型计算CDO贷款组合损失的累积分布函数
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Delphi编写的SQL查询分析器.rar

因为需要在客户那里维护一些数据, 但是人家的电脑不见得都安装了SQL Server客户端, 每次带光盘去给人家装程序也不好意思. 于是就写这个SQL查询分析器。代码不够艺术, 结构也松散, 如果代码看不懂, 只好见谅了. 程序中用到的图标, 动画都是从微软的SQLServer搞过来的, 唯一值得一提的是, 我用了ADO Binding for VC Extension(MSDN上有详细资料), 速度比用Variant快(在ADOBinding.pas和RowData.pas)。
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华为代码统计工具CCT V2.0

代码规模统计工具CCT是根据华为公司的项目特点而开发的软件规模统计工具;它既可以统计指定版本的非空非注释(NBNC)行,也可以通过比较当前版本和基础版本,计算新增修改规模得到增强项目的规模。&lt;br&gt;&lt;br&gt;CCT通过辨认不同的扩展名支持对多种语言的规模统计,包括C,C++,JAVA,DELPHI,汇编(ASM),SQL,JSP,ASP,HTML和TXT等文件。
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现代密码学的答案习题

偏向于电子科大方面的教学,较为基础的信息概述和练习
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C++经典扫雷开发项目和安装包

这是一款用 C++ 开发的经典扫雷项目,适合 C++ 爱好者与初学者。资源包内有详尽代码注解、完整源码及 12 种游戏必备图像素材,覆盖雷区标志等。教程从设计原理讲起,细到代码结构、实战部署,涉及初始化地图、随机布雷、统计邻近雷数、图像加载、事件处理与胜负判定等。开发环境建议用 Visual Studio ,需安装 EasyX 图形库,项目配置为多字节字符集。
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C#实现多功能画图板功能详解

根据给定的文件信息,我们可以从中提取出与C#编程语言相关的知识点,以及利用GDI+进行绘图的基本概念。由于文件信息较为简短,以下内容会结合这些信息点和相关的IT知识进行扩展,以满足字数要求。 标题中提到的“C#编的画图版”意味着这是一款用C#语言编写的画图软件。C#(发音为 "C Sharp")是一种由微软开发的面向对象的高级编程语言,它是.NET框架的一部分。C#语言因为其简洁的语法和强大的功能被广泛应用于各种软件开发领域,包括桌面应用程序、网络应用程序以及游戏开发等。 描述中提到了“用GDI+绘图来实现画图功能”,这表明该软件利用了GDI+(Graphics Device Interface Plus)技术进行图形绘制。GDI+是Windows平台下的一个图形设备接口,用于处理图形、图像以及文本。它提供了一系列用于2D矢量图形、位图图像、文本和输出设备的API,允许开发者在Windows应用程序中实现复杂的图形界面和视觉效果。 接下来,我们可以进一步展开GDI+中一些关键的编程概念和组件: 1. GDI+对象模型:GDI+使用了一套面向对象的模型来管理图形元素。其中包括Device Context(设备上下文), Pen(画笔), Brush(画刷), Font(字体)等对象。程序员可以通过这些对象来定义图形的外观和行为。 2. Graphics类:这是GDI+中最核心的类之一,它提供了大量的方法来进行绘制操作,比如绘制直线、矩形、椭圆、曲线、图像等。Graphics类通常会与设备上下文相关联,为开发人员提供了一个在窗口、图片或其他表面进行绘图的画布。 3. Pen类:用于定义线条的颜色、宽度和样式。通过Pens类,GDI+提供了预定义的笔刷对象,如黑色笔、红色笔等。程序员也可以创建自定义的Pen对象来满足特定的绘图需求。 4. Brush类:提供了用于填充图形对象的颜色或图案的对象,包括SolidBrush(实心画刷)、HatchBrush(图案画刷)、TextureBrush(纹理画刷)等。程序员可以通过这些画刷在图形对象内部或边缘上进行填充。 5. Fonts类:表示字体样式,GDI+中可以使用Fonts类定义文本的显示样式,包括字体的家族、大小、样式和颜色。 6. 事件驱动的绘图:在C#中,通常会结合事件处理机制来响应用户操作(如鼠标点击或移动),以实现交互式的绘图功能。程序员可以通过重写控件的事件处理函数(例如MouseClick, MouseMove等)来捕获用户的输入并作出相应的绘图响应。 7. 画布变换:在GDI+中,可以通过变换Graphics对象来实现平移、旋转和缩放等效果,这对于实现更复杂的绘图功能是非常有用的。 由于没有具体的文件名称列表,我们无法从这方面提取更多的知识点。但根据标题和描述,我们可以推断该文件名称列表中的“画图板”指的是这款软件的名称,这可能是一个与GDI+绘图功能相结合的用户界面程序,它允许用户在界面上进行绘画和书写操作。 总结以上内容,我们可以了解到C#编程语言与GDI+结合可以创建出功能丰富的画图应用程序。开发人员能够利用GDI+提供的丰富API实现复杂的图形操作,提供用户友好的界面和交互体验。这不仅有助于提高软件的图形处理能力,同时也能够满足设计人员对于高质量视觉效果的追求。
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超参数调优:锂电池预测模型优化的不传之秘

# 摘要 本文针对锂电池预测模型的优化进行了系统性的研究,深入探讨了理论基础、超参数调优的策略与技巧,并实践了在锂电池预测模型中的应用。通过理论分析与实验验证,本文揭示了超参数与模型性能之间的关系,并探讨了多种超参数优化方法。同时,本文提供了针对锂电池预测模型的性能评估方法,识别并解决了过拟合与
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青龙面板怎么搭建

<think>我们正在回答用户关于如何在服务器上搭建青龙面板的问题。根据用户提供的引用,我们有多个不同的安装方法,主要使用Docker进行部署。我们将综合这些引用,给出一个清晰、步骤详细的安装教程。 注意:青龙面板是一个支持Python3、JavaScript、Shell、TypeScript的定时任务管理平台,常用于运行各种脚本。 我们将按照以下步骤进行: 1. 准备环境:确保服务器已安装Docker和Docker Compose。 2. 创建目录并下载配置文件(如果使用docker-compose方式)。 3. 运行容器。 4. 访问面板并进行初始化配置。 由于引用中有
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全面深入掌握应用密码学第二版精华

### 知识点概述 **标题**:Applied Cryptography PART1 **描述**:《应用密码学第二版》是一本全面的密码学资料,它涵盖密码学的基础知识和高级应用,对于想要深入理解并运用密码学的读者来说,是一个宝贵的资源。 **标签**:Applied Cryptography 密码 应用 **压缩包子文件列表**:APPLYC12.pdf、APPLYC11.pdf、APPLYC3.pdf、APPLYC4.pdf、APPLYC2.pdf、APPLYC5.pdf、APPLYC13.pdf、APPLYC6.pdf、APPLYC14.pdf、APPLYC9.pdf ### 知识点详细说明 #### 密码学基础 密码学(Cryptography)是研究信息加密和解密的数学原理和计算方法的学科。在《应用密码学第二版》中,可能涉及以下基础知识: 1. **对称密钥加密**:使用相同的密钥进行加密和解密,如AES(高级加密标准)和DES(数据加密标准)算法。 2. **非对称密钥加密**:使用一对密钥(公钥和私钥),公钥加密信息,私钥解密,如RSA算法。 3. **哈希函数**:一种单向加密函数,将任意长度的数据映射到固定长度的值,如SHA-256和MD5。 4. **数字签名**:利用非对称密钥加密原理,用于验证消息的完整性和来源。 #### 密码学的应用 **应用密码学**涉及到将密码学原理和技术应用到实际的安全问题和解决方案中。在该书籍中,可能会探讨以下应用领域: 1. **网络安全**:包括SSL/TLS协议,用于保护互联网上的通信安全。 2. **区块链技术**:密码学在区块链中的应用,如工作量证明(Proof of Work)和非对称密钥。 3. **安全存储**:如何使用加密技术安全地存储数据,例如在数据库中的加密技术。 4. **安全协议**:在不同计算平台间交换加密信息的协议,例如IPSec。 #### 密码学进阶主题 进阶主题可能包括: 1. **密码学中的数学基础**:素数、群、环、域以及椭圆曲线等数学概念。 2. **密码分析**:研究攻击加密系统的方法,包括已知明文攻击、选择明文攻击等。 3. **量子密码学**:探讨量子计算对当前加密算法的影响,以及量子安全的加密技术。 #### 文档内容细节 从压缩包子文件列表来看,文档内容可能按照章节或主题进行分割,例如: - **APPLYC12.pdf** 和 **APPLYC11.pdf** 可能涵盖了密码学的基础知识和基本概念。 - **APPLYC3.pdf** 和 **APPLYC4.pdf** 可能讨论了对称加密算法以及实现的案例和方法。 - **APPLYC2.pdf** 和 **APPLYC5.pdf** 可能深入讲解了非对称加密技术,如RSA算法。 - **APPLYC13.pdf** 和 **APPLYC6.pdf** 可能包含了哈希函数和数字签名的详细描述。 - **APPLYC14.pdf** 和 **APPLYC9.pdf** 可能介绍了密码学在网络安全、区块链、安全存储和安全协议中的应用实例。 ### 结论 《应用密码学第二版》作为一本全面的密码学参考书,不仅为读者提供了密码学的基础理论知识,还深入探讨了这些理论在现实世界中的具体应用。通过阅读这本书籍,读者将能够更好地理解密码学的原理,并学会如何在实际中运用这些知识来解决安全问题。特别是对于那些希望在信息安全领域深造的学习者来说,该书无疑是一份宝贵的资源。通过对压缩包子文件列表的分析,我们可以看到这本书覆盖了广泛的加密算法和技术,使其成为密码学爱好者的必读之作。
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LSTM网络结构选择指南:让锂电池寿命预测更准确

# 摘要 长短期记忆网络(LSTM)作为一种特殊的循环神经网络(RNN),近年来因其在序列数据处理上的卓越性能受到广泛关注。本文首先介绍了LSTM网络的基础知识及在锂电池寿命预测中的应用概述。随后深入探讨了LSTM的理论框架、关键技术、网络结构选择与优化。文中详细分析了锂电池寿命预测的数据处理流程、模型
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大物公式

<think>首先,用户意图是查找大学物理相关公式,用户问题是“大学物理常用公式汇总”。我需要根据任务要求进行网络搜索,整合内容,生成回答。 任务要求关键点: - 调用网络搜索工具进行检索。 - 整合内容,生成详细、清晰、实用、可操作的回答。 - 禁止将所有引用内容集中在回答末尾;引用应该分散在回答中。 - 避免使用第一人称(如“我”)。 - 避免步骤词汇(如“首先”、“然后”)。 - 组织答案为多个方法或步骤,每个步骤间换行。 - 对于公式和代码:行内公式用$ $,独立公式用$$ $$;代码用三个反引号注明语言。 - 回答后添加“§§相关问题§§:”部分,列出至少3个相关问题,基于用户问题
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全面掌握西门子PLC技术的中文培训资料

西门子是全球知名的电气工程和电子公司,以生产自动化设备、驱动和控制技术等工业产品而著称。在自动化领域,西门子的可编程逻辑控制器(PLC)尤为著名,是工业自动化系统中的核心设备之一。以下是从提供的文件信息中提炼出的知识点。 1. 西门子PLC技术介绍 - 西门子PLC是指西门子生产的一系列可编程逻辑控制器,包括S7-1200、S7-1500等型号,广泛应用于各种自动化生产、加工和监测系统。 - PLC技术是工业自动化领域的核心技术之一,用于替代传统的继电器逻辑控制,通过软件编程实现对工业过程的控制。 - PLC具备高可靠性、高稳定性和灵活的可扩展性,适合各种复杂控制任务。 2. 西门子PLC编程基础 - 西门子PLC编程通常采用STEP 7、TIA Portal等专业软件,支持梯形图、功能块图、语句列表等多种编程语言。 - 用户需要掌握基本的PLC硬件知识,例如CPU、数字/模拟输入输出模块、通讯模块等的配置和使用方法。 - 理解基本的编程概念,如I/O映射、变量存储、数据类型以及模块化编程等。 3. 西门子PLC的网络通讯 - 熟悉西门子PLC的网络通讯协议,如PROFINET、Profibus等,以及如何在不同设备间实现数据交换和设备互联。 - 网络通讯是实现工业4.0和智能制造的关键技术,对于实现远程监控和数据采集(SCADA)系统非常重要。 - 学习如何配置网络参数、故障诊断和维护通讯系统。 4. 西门子PLC的高级应用 - 进阶知识包括PID控制、运动控制、数据记录和故障诊断等高级功能。 - 掌握如何应用西门子PLC在特定工业场景中的高级控制策略,比如在纺织、包装、汽车制造等行业。 - 学习如何使用HMI(人机界面)与PLC交互,设计直观的操作界面,提高操作便利性和效率。 5. 西门子PLC的维护与故障排除 - 了解如何对西门子PLC进行日常检查和维护工作,以确保系统稳定运行。 - 学习如何使用诊断工具,对PLC及其外围设备进行故障检测和快速修复。 6. 西门子PLC培训的资源与支持 - 利用西门子官方提供的培训材料和在线资源,比如培训手册、视频教程、FAQ等。 - 参与西门子或授权的第三方培训机构组织的培训课程,以获取更加系统和深入的知识。 - 加入西门子技术支持社区和论坛,与其他工程师交流心得,解决遇到的技术难题。 综上所述,西门子中文培训资料内容涵盖了从基础理论到高级应用、从硬件操作到软件编程、从系统配置到故障排除的全方位知识。这些资料不仅适合自动化领域的初学者,也为经验丰富的工程师提供了复习和拓展知识的途径。学习西门子PLC技术能够提高个人的市场竞争力,同时也为推动工业自动化和智能制造的发展做出贡献。
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揭秘LSTM预测锂电池RUL:一步到位的实现秘籍

# 摘要 本文综合论述了使用长短期记忆网络(LSTM)对锂电池剩余使用寿命(RUL)进行预测的理论和实践方法。首先介绍了锂电池衰退的基本理论和衰退机制,然后深入探讨了LSTM的网络结构及在RUL预测中的应用,包括数据预处理、模型设计、评估与优化。实战演练部分详细描述了数据集的准备、模型编码实现和预测结果的解读。最后,本文展望了LSTM在该领域的未来发展方
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'

<think>我们遇到了一个具体问题:用户在使用`matplotlib.font_manager.get_cachedir`时遇到了`AttributeError`,因为该方法不存在。我们需要提供替代方法或解决方案。 在Matplotlib中,获取字体缓存目录的正确方法是什么? 根据Matplotlib文档和常见实践,我们可以使用以下方法: 1. 使用`matplotlib.get_cachedir()`函数(从matplotlib 1.2开始提供)[^1]。 2. 使用`matplotlib.font_manager.get_font_cache_path()`(在较新版本中)[