不同的 物料初始温度 和 环境温度 是如何影响 物料温度 随 时间 变化的曲线
  X5zJxoD00Cah 2023年11月02日 46 0
# 物料温度 随 时间 增长 而指数逼近 环境温度
# 不同的 物料初始温度 和 环境温度 是如何影响 物料温度 随 时间 变化的曲线?
# 请使用python生成模拟数据,分别绘制
#     物料初始温度 是 环境温度 的4倍时
#     物料初始温度 是 环境温度 的2倍时
#     物料初始温度 是 环境温度 的0.5倍时
#     物料初始温度 是 环境温度 的0.25倍时
# 物料温度 随 时间 变化的曲线,给出代码

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义物料温度随时间增长而指数逼近环境温度的函数
def material_temp(t, T0, Te):
    # t: 时间
    # T0: 物料初始温度
    # Te: 环境温度
    # 返回物料温度
    k = 0.1 # 定义一个常数k,表示物料与环境的热交换系数
    return Te + (T0 - Te) * np.exp(-k * t)

# 定义环境温度为20°C
Te = 20

# 定义不同的物料初始温度,分别是环境温度的4倍、2倍、0.5倍和0.25倍
T0_list = [Te * 4, Te * 2, Te * 0.5, Te * 0.25]

# 定义时间范围为0到100秒,每秒取一个点
t = np.arange(0, 100, 1)

# 创建一个空的列表,用于存储不同物料初始温度下的物料温度数据
T_list = []

# 遍历不同的物料初始温度,计算物料温度数据,并添加到列表中
for T0 in T0_list:
    T = material_temp(t, T0, Te)
    T_list.append(T)

# 创建一个新的图形窗口,设置大小为8x6英寸,分辨率为80像素/英寸
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)

# 在图形窗口中创建一个子图,网格为1行1列,当前位置为第1个
plt.subplot(1, 1, 1)

# 遍历不同物料初始温度下的物料温度数据,绘制曲线图,并设置颜色和标签
colors = ["red", "green", "blue", "orange"] # 定义颜色列表
labels = ["T0 = 4Te", "T0 = 2Te", "T0 = 0.5Te", "T0 = 0.25Te"] # 定义标签列表
for i in range(len(T_list)):
    plt.plot(t, T_list[i], color=colors[i], linewidth=2.0, linestyle="-", label=labels[i])

# 设置横轴和纵轴的范围和标签
plt.xlim(0, 100)
plt.ylim(0, 100)
plt.xlabel("时间 (秒)")
plt.ylabel("物料温度 (°C)")

# 设置横轴和纵轴的刻度和刻度标签
plt.xticks(np.linspace(0, 100, 11))
plt.yticks(np.linspace(0, 100, 11))

# 添加图例,位置为右上角
plt.legend(loc="upper right")

# 添加标题,内容为"物料温度随时间变化的曲线图"
plt.title("物料温度随时间变化的曲线图")

# 显示图形窗口
plt.show()

从图中可以看出,不同的物料初始温度和环境温度会影响物料温度随时间变化的曲线。具体来说:

  • 当物料初始温度高于环境温度时(如T0 = 4Te或T0 = 2Te),物料温度会随时间逐渐降低,趋向于环境温度。
  • 当物料初始温度低于环境温度时(如T0 = 0.5Te或T0 = 0.25Te),物料温度会随时间逐渐升高,趋向于环境温度。
  • 物料初始温度与环境温度的差距越大,物料温度随时间变化的速率越快,曲线越陡峭。
  • 物料初始温度与环境温度的差距越小,物料温度随时间变化的速率越慢,曲线越平缓。
【版权声明】本文内容来自摩杜云社区用户原创、第三方投稿、转载,内容版权归原作者所有。本网站的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@moduyun.com

  1. 分享:
最后一次编辑于 2023年11月08日 0

暂无评论

推荐阅读
  X5zJxoD00Cah   2023年12月11日   26   0   0 知乎Python迭代器
  X5zJxoD00Cah   2023年12月12日   34   0   0 Python.net
X5zJxoD00Cah