用python中的QT写一个钢筋弯曲回弹角预测系统的代码

为了实现这个系统，我们需要先收集一些数据，如钢筋弯曲角和回弹角的测量值。然后，我们可以使用机器学习算法来训练模型，以预测回弹角度。在这里，我们将使用 PyQt5 库来构建用户界面并集成机器学习模型。

首先，我们需要安装 PyQt5 和 Scikit-learn 库，可以在命令行中使用以下命令进行安装：

pip install PyQt5 scikit-learn

接下来，我们将创建一个名为 "BendRebound.py" 的Python脚本来编写代码。

import sys
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import Qt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

class BendRebound(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle('Bend and Rebound Prediction')
        self.setGeometry(100, 100, 400, 200)

        bend_label = QLabel('Bend Angle:', self)
        bend_label.move(20, 20)
        self.bend_edit = QLineEdit(self)
        self.bend_edit.move(130, 20)

        rebound_label = QLabel('Rebound Angle:', self)
        rebound_label.move(20, 60)
        self.rebound_edit = QLineEdit(self)
        self.rebound_edit.move(130, 60)
        self.rebound_edit.setReadOnly(True)

        predict_button = QPushButton('Predict', self)
        predict_button.move(150, 100)
        predict_button.clicked.connect(self.predict)

        self.show()

    def predict(self):
        bend_angle = float(self.bend_edit.text())
        model = LinearRegression()
        model.fit([[10], [20], [30], [40], [50]], [1.2, 2.4, 3.6, 4.8, 6.0]) # 训练数据
        rebound_angle = model.predict([[bend_angle]])[0]
        self.rebound_edit.setText(str(round(rebound_angle, 2)))

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    ex = BendRebound()
    sys.exit(app.exec_())

在这个代码中，我们创建了一个名为 "BendRebound" 的类，继承自QWidget。在initUI()方法中，我们创建了两个标签和两个文本框，用于输入弯曲角和显示预测的回弹角。我们还创建了一个“预测”按钮，并将其与predict()方法连接。

在predict()方法中，我们首先从文本框中获取弯曲角度。然后，我们使用Scikit-learn库中的LinearRegression模型来训练模型，并使用新的弯曲角度进行预测。最后，我们将预测的回弹角显示在回弹角文本框中。

注意，在这个例子中，我们使用了一个非常简单的数据集来训练模型。在实际应用中，你需要收集更多的数据，并使用更复杂的模型来预测回弹角。

接下来，我们可以在命令行中运行脚本：

python BendRebound.py

这将打开一个名为 "Bend and Rebound Prediction" 的窗口，其中包含输入框和预测按钮。输入弯曲角度并点击预测按钮，预测结果将显示在回弹角文本框中。

这就是使用Python和PyQt5构建钢筋弯曲回弹角预测系统的简单示例。