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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 计算模拟 » 求教origin拟合简单的渗流方程（又称逾渗方程），做复合材料的应该会遇到吧
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glazio

铁虫 (小有名气)

[求助] 求教origin拟合简单的渗流方程（又称逾渗方程），做复合材料的应该会遇到吧

自己试了好多次，origin还是给出无法拟合的结果，因此在此求教高人们。

1. 公式
渗流公式为y=A*(x-xc)^p
其中x为自变量，y为因变量，A、xc和p均为常数。

2. 数据
为了测试模拟，设定A=18.5，xc=0.095，p=-2.3，得到以下数据

x                y
------------------------------
0.1001        3.5E+06
0.1002        3.3E+06
0.11        2.9E+05
0.12        9.0E+04
0.15        1.5E+04
0.2        3.3E+03
0.3        7.1E+02
0.4        2.8E+02
0.5        1.5E+02
0.6        8.9E+01

3. 我的origin（Pro V8.5）拟合过程
选取Nonlinear Curve Fit，Category选取Power，Function选取Power1，该方程形式为y=A|x-xc|^p。
在参数bounds中设定p<0，0
考虑到y值变动较大，又在NLCF-Settings-Data Selection中将y值权重设为“Variance~y^2”后，显示Chi-Square为1.42513，现在执行“1 Iteration”，但系统仍然显示“Fit did not converge - reason unknown.”



以上为问题和步骤陈述，请问我的拟合问题在哪里，如何解决呢？

[ Last edited by glazio on 2011-11-25 at 09:33 ]
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1楼 2011-11-25 09:32:17
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dingd

铁杆木虫 (职业作家)
共享参数拟合问题，1stOpt应该是目前最高效也最易使用的工具了，建议试试！
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15楼2011-12-04 21:50:39
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seaharrier

铁杆木虫 (知名作家)

帝国空军中将

【答案】应助回帖

我也不会，
试了一下，选择Power2可以拟合，但是系数跟你给的不一样，
可以参考一下看看是否可行。
赞一下 回复此楼
Patienceisbitter,butitsfruitissweet.
2楼2011-11-25 13:02:45
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★
cenwanglai(金币+3): ~~ 2011-12-22 20:07:18
origin不常用，matlab可以拟合出较好的结果
代码如下
CODE:
A=[0.1001       3.5e06
0.1002       3.3e06
0.11         2.9e05
0.12        9.0e04
0.15        1.5e04
0.2        3.3e03
0.3        7.1e02
0.4        2.8e02
0.5        1.5e02
0.6        8.9e01];
x=A(:,1);y=A(:,2);
st_ = [18.5 0.095 -2.3];
ft_ = fittype('A*(x-xc).^p','dependent',{'y'},'independent',{'x'},'coefficients',{'A', 'xc','p'});
[cf_,good]= fit(x,y,ft_ ,'Startpoint',st_)
h_ = plot(cf_,'fit',0.95);
legend off;  % turn off legend from plot method call
set(h_(1),'Color',[1 0 0],...
     'LineStyle','-', 'LineWidth',2,...
     'Marker','none', 'MarkerSize',6);
hold on,plot(x,y,'*')

cf_ =

     General model:
     cf_(x) = A*(x-xc).^p
     Coefficients (with 95% confidence bounds):
       A =       111.5  (11.4, 211.6)
       xc =     0.09683  (0.09604, 0.09762)
       p =      -1.809  (-2.04, -1.578)

good =

           sse: 3.8499e+008
       rsquare: 1.0000
           dfe: 7
    adjrsquare: 1.0000
          rmse: 7.4161e+003
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The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
3楼2011-11-25 20:14:26
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)

【答案】应助回帖

图如下
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The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
4楼2011-11-25 20:18:15
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