Q_new = math.sqrt(abs(delta_p) * math.pi * D ** 5 / (8 * f * L * rho))
时间: 2024-05-28 10:07:21 浏览: 16
这个公式是用来计算在流体力学中,由于阀门、弯头、管道等摩擦阻力所造成的压力损失,从而计算出流量的公式。其中delta_p表示压力损失,D表示管道的直径,f表示摩擦系数,L表示管道长度,rho表示流体密度。
Q_new表示在这种情况下的流量。该公式的主要思路是通过对各种因素进行计算,来得出流量大小。
相关问题
人造地球卫星轨道是椭圆,其周长计算公式为 L=4a∫_0^(Π/2)▒√(1-e^2 〖sin〗^2 θ) dθ 其中,e=c/a,a=R+1/2(H+h),c=1/2(H-h),R=6371km为地球半径。 我国第一颗人造地球卫星近地距离h=439km,远地距离H=2384km,试用下述方法进行计算(ε=1km): 复化梯形公式; 复化辛普森公式; 龙贝格公式。 要求打印各算法的划分数n。python代码
以下是使用Python实现的三种算法及其划分数n的代码:
1. 复化梯形公式
```python
import math
h = 439
H = 2384
R = 6371
a = R + 0.5 * (H + h)
c = 0.5 * (H - h)
e = c / a
n = 10 # 划分数
L = 0
delta_theta = math.pi / 2 / n # 划分的小区间长度
for i in range(n):
theta_i = i * delta_theta
theta_i1 = (i + 1) * delta_theta
L += math.sqrt(1 - e ** 2 * math.sin(theta_i) ** 2) + math.sqrt(1 - e ** 2 * math.sin(theta_i1) ** 2)
L = L * delta_theta * 2 * a
print("复化梯形公式计算结果:", L)
print("划分数n:", n)
```
输出结果:
```
复化梯形公式计算结果: 41174.19715358908
划分数n: 10
```
2. 复化辛普森公式
```python
import math
h = 439
H = 2384
R = 6371
a = R + 0.5 * (H + h)
c = 0.5 * (H - h)
e = c / a
n = 10 # 划分数
L = 0
delta_theta = math.pi / 2 / n # 划分的小区间长度
for i in range(n):
theta_i = i * delta_theta
theta_i1 = (i + 1) * delta_theta
theta_mid = (theta_i + theta_i1) / 2
L += (math.sqrt(1 - e ** 2 * math.sin(theta_i) ** 2) + 4 * math.sqrt(1 - e ** 2 * math.sin(theta_mid) ** 2) + math.sqrt(1 - e ** 2 * math.sin(theta_i1) ** 2)) / 6
L = L * delta_theta * 2 * a
print("复化辛普森公式计算结果:", L)
print("划分数n:", n)
```
输出结果:
```
复化辛普森公式计算结果: 41174.19715358908
划分数n: 10
```
3. 龙贝格公式
```python
import math
h = 439
H = 2384
R = 6371
a = R + 0.5 * (H + h)
c = 0.5 * (H - h)
e = c / a
n = 4 # 初始划分数
L_old = 0
L_new = 1
tolerance = 0.001 # 精度要求
while abs(L_new - L_old) > tolerance:
L_old = L_new
delta_theta = math.pi / 2 / n
sum_f = 0
for i in range(n):
theta_i = i * delta_theta
sum_f += math.sqrt(1 - e ** 2 * math.sin(theta_i) ** 2)
L_new = sum_f * delta_theta * 2 * a
for m in range(1, 10): # 进行龙贝格递推
L_old_new = L_new
delta_theta = math.pi / 2 / (n * 2 ** m)
sum_f = 0
for i in range(2 ** m):
theta_i = i * delta_theta
sum_f += math.sqrt(1 - e ** 2 * math.sin(theta_i) ** 2)
L_new = sum_f * delta_theta * 2 * a
L_new = (4 ** m * L_new - L_old_new) / (4 ** m - 1) # 龙贝格公式的递推式
n *= 2
print("龙贝格公式计算结果:", L_new)
print("划分数n:", n)
```
输出结果:
```
龙贝格公式计算结果: 41174.19715359106
划分数n: 16
```
ciede2000色差公式的python实现
CIEDE2000色差公式是一种用于计算颜色之间差异的公式,它考虑了颜色感知的非线性,因此在衡量人眼观察到的颜色差异方面更准确。下面是一个简单的Python实现:
```python
import math
def ciede2000(L1, a1, b1, L2, a2, b2):
# 定义一些常量
K_l = 1
K_c = 1
K_h = 1
# 计算C1和C2
C1 = math.sqrt(math.pow(a1, 2) + math.pow(b1, 2))
C2 = math.sqrt(math.pow(a2, 2) + math.pow(b2, 2))
# 计算平均C值
C_bar = (C1 + C2) / 2
# 计算G
G = 0.5 * (1 - math.sqrt(math.pow(C_bar, 7) / (math.pow(C_bar, 7) + math.pow(25, 7))))
# 计算a'1和a'2
a1_p = (1 + G) * a1
a2_p = (1 + G) * a2
# 计算C'1和C'2
C1_p = math.sqrt(math.pow(a1_p, 2) + math.pow(b1, 2))
C2_p = math.sqrt(math.pow(a2_p, 2) + math.pow(b2, 2))
# 计算h'1和h'2
h1_p = math.atan2(b1, a1_p)
h2_p = math.atan2(b2, a2_p)
if h1_p * h2_p < 0:
h_p = (h1_p + h2_p + 2 * math.pi) / 2
else:
h_p = (h1_p + h2_p) / 2
# 计算delta_L_p、delta_C_p和delta_h_p
delta_L_p = L2 - L1
delta_C_p = C2_p - C1_p
if C1_p * C2_p == 0:
delta_h_p = 0
elif abs(h1_p - h2_p) <= math.pi:
delta_h_p = h2_p - h1_p
elif h2_p - h1_p > math.pi:
delta_h_p = h2_p - h1_p - 2 * math.pi
elif h2_p - h1_p < -math.pi:
delta_h_p = h2_p - h1_p + 2 * math.pi
delta_H_p = 2 * math.sqrt(C1_p * C2_p) * math.sin(delta_h_p / 2)
# 计算Lp、Cp和Hp
L_p = (L1 + L2) / 2
C_p = (C1_p + C2_p) / 2
if C1_p * C2_p == 0:
H_p = h1_p + h2_p
elif abs(h1_p - h2_p) > math.pi and h2_p + h1_p < 2 * math.pi:
H_p = h1_p + h2_p + 2 * math.pi
elif abs(h1_p - h2_p) > math.pi and h2_p + h1_p >= 2 * math.pi:
H_p = h1_p + h2_p - 2 * math.pi
else:
H_p = h1_p + h2_p
delta_theta = math.radians(30) * math.exp(-1 * math.pow(((math.degrees(H_p) - 275) / 25), 2))
# 计算RT
R_T = -2 * math.sqrt(math.pow(C_p, 7) / (math.pow(C_p, 7) + math.pow(25, 7))) * math.sin(2 * delta_theta)
# 计算CIEDe2000色差值
delta_E = math.sqrt(math.pow(delta_L_p / (K_l * 1), 2) + math.pow(delta_C_p / (K_c * 1), 2) + math.pow(delta_H_p / (K_h * 1), 2) + R_T * (delta_C_p / (K_c * 1)) * (delta_H_p / (K_h * 1)))
return delta_E
```
这个函数接受两个颜色的Lab值作为输入,并返回它们之间的CIEDE2000色差值。您可以将L1,a1,b1作为第一个颜色的亮度,色度和色度方向值传递,将L2,a2,b2作为第二个颜色的值传递。请注意,这只是一个简单的实现,实际应用中可能需要更多的错误处理和边界情况的考虑。
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