请写一段关于球形装药在无界空气中爆炸的代码

由于球形装药在无界空气中爆炸的模拟涉及到复杂的物理过程，需要使用数值计算方法进行求解。以下是一段基于有限元方法的简单示例代码：

import numpy as np
from scipy.sparse import diags
from scipy.sparse.linalg import spsolve

# 定义初始参数
r = 0.05  # 装药半径
rho = 1000  # 装药密度
p0 = 100000  # 爆炸前空气压强
gamma = 1.4  # 空气比热比
T0 = 300  # 爆炸前空气温度
dt = 1e-8  # 时间步长
t_end = 1e-6  # 模拟结束时间

# 空气参数
R = 287.058  # 空气气体常数
c_v = R / (gamma - 1)  # 比热容
c_p = gamma * c_v  # 比热容
a0 = np.sqrt(gamma * R * T0)  # 爆炸前空气声速

# 离散化参数
dr = r / 10
dt_cfl = r / a0 / 10
N_r = int(r / dr) + 1
N_t = int(t_end / dt_cfl) + 1

# 建立有限元网格
r_nodes = np.linspace(0, r, N_r)
t_nodes = np.linspace(0, t_end, N_t)
R_nodes, T_nodes = np.meshgrid(r_nodes, t_nodes)
R_nodes = R_nodes.flatten()
T_nodes = T_nodes.flatten()
N = N_r * N_t

# 建立方程组系数矩阵
A = diags([1, -2, 1], [-1, 0, 1], shape=(N, N)).toarray()
A[0, 0] = -2
A[0, 1] = 2
A[-1, -1] = -2
A[-1, -2] = 2
for i in range(1, N_t):
    A[i*N_r, i*N_r+1] = 0
    A[i*N_r+1, i*N_r] = 0

# 定义初始条件
u0 = np.zeros(N)
u0[0:N_r] = p0 / (c_v * T0) * np.exp(-R_nodes[0:N_r] / (a0 * T0))
u0[N_r:] = rho * a0

# 循环求解方程组
u = u0
for i in range(1, N_t):
    # 计算下一个时间步长的初始条件
    u_next = np.zeros(N)
    u_next[0:N_r] = p0 / (c_v * T0) * np.exp(-R_nodes[i*N_r:(i+1)*N_r] / (a0 * T0))
    u_next[N_r:] = rho * a0
    # 计算当前时间步长的解
    u = spsolve(A / dt, u / dt + u_next)
    # 输出当前时间步长的结果
    if i % 100 == 0:
        p = u[0:N_r] * c_v * T_nodes[i*N_r:(i+1)*N_r] * 1e-5
        print('Time = {:.2e} s, Max pressure = {:.2f} kPa'.format(t_nodes[i], np.max(p)))

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，真实的模拟需要考虑更多的物理过程和数值方法。同时，球形装药在无界空气中爆炸也可能会产生较大的后果，需要在安全的环境下进行模拟。