我需要获得某一时刻的位置速度曲线图像

时间: 2024-03-04 14:49:07 浏览: 29
好的,你可以在代码中添加一些绘图部分,来获得某一时刻的位置速度曲线图像。具体来说,你需要在时间循环中添加一个绘图部分,来绘制某一时刻的速度场和位置速度曲线。以下是修改后的代码: ```python import numpy as np from scipy.linalg import solve_banded import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 nx = 101 # x方向网格数 ny = 101 # y方向网格数 Lx = 1.0 # 区域长度 Ly = 1.0 # 区域宽度 dx = Lx / (nx - 1) # x方向网格间距 dy = Ly / (ny - 1) # y方向网格间距 dt = 0.001 # 时间步长 T = 0.1 # 计算总时间 nu = 1.0 / 5000 # 动力粘性系数 alpha = dt * nu / dx**2 # 离散化参数 # 初始化网格 x = np.linspace(0, Lx, nx) y = np.linspace(0, Ly, ny) X, Y = np.meshgrid(x, y) u = np.zeros((ny, nx)) v = np.zeros((ny, nx)) p = np.zeros((ny, nx)) # 设定边界条件 u[:, 0] = 0 # 左边界 u[:, -1] = 1 # 右边界 # 设置带状矩阵 a = np.zeros(nx * ny) # 下带 b = np.zeros(nx * ny) # 中带 c = np.zeros(nx * ny) # 上带 d = np.zeros(nx * ny) # 右侧向量 for i in range(ny): for j in range(nx): k = i * nx + j if i == 0 or i == ny - 1 or j == 0 or j == nx - 1: a[k] = 0 b[k] = 1 c[k] = 0 d[k] = 0 if i == 0 else 1 else: a[k] = -alpha b[k] = 1 + 2 * alpha c[k] = -alpha d[k] = u[i, j] + dt * ( -0.25 / dx * (u[i, j+1]**2 - u[i, j-1]**2) -0.25 / dy * (u[i+1, j]*v[i+1, j] - u[i-1, j]*v[i-1, j]) + nu / dx**2 * (u[i, j+1] - 2*u[i, j] + u[i, j-1]) + nu / dy**2 * (u[i+1, j] - 2*u[i, j] + u[i-1, j]) ) # 时间循环 t = 0 t_plot = 0.05 # 绘图时刻 u_plot = np.zeros(nx) while t < T: # 使用托马斯算法求解带状线性方程组 u_new = np.zeros((ny, nx)) for i in range(ny): d_new = d[i*nx : (i+1)*nx] u_new[i] = solve_banded((1, 1), np.vstack((a[i*nx : (i+1)*nx], b[i*nx : (i+1)*nx], c[i*nx : (i+1)*nx])), d_new) u = u_new # 更新速度场和压力场 v[1:-1, 1:-1] = v[1:-1, 1:-1] + dt * ( -0.25 / dx * (u[1:-1, 2:] + u[1:-1, 1:-1])**2 +0.25 / dx * (u[1:-1, 1:-1] + u[1:-1, :-2])**2 -0.25 / dy * (u[2:, 1:-1] + u[1:-1, 1:-1])*(v[2:, 1:-1] + v[1:-1, 1:-1]) +0.25 / dy * (u[1:-1, 1:-1] + u[:-2, 1:-1])*(v[1:-1, 1:-1] + v[:-2, 1:-1]) + nu / dx**2 * (v[1:-1, 2:] - 2*v[1:-1, 1:-1] + v[1:-1, :-2]) + nu / dy**2 * (v[2:, 1:-1] - 2*v[1:-1, 1:-1] + v[:-2, 1:-1]) ) p[1:-1, 1:-1] = p[1:-1, 1:-1] + dt * ( -0.5 / dx * (u[1:-1, 2:] - u[1:-1, :-2]) -0.5 / dy * (v[2:, 1:-1] - v[:-2, 1:-1]) ) p[0, :] = p[1, :] p[:, 0] = p[:, 1] p[-1, :] = p[-2, :] p[:, -1] = 0 # 更新时间 t = t + dt # 绘制速度场和位置速度曲线 if t >= t_plot: plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(121) plt.contourf(X, Y, u, cmap='coolwarm') plt.colorbar() plt.title('Velocity Field t={}'.format(t)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.gca().set_aspect('equal') u_plot = u[int(ny/2), :] # 取中心线的速度 x_plot = x plt.subplot(122) plt.plot(x_plot, u_plot) plt.title('Velocity Profile t={}'.format(t)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('u') plt.show() t_plot = t_plot + 0.05 # 每隔0.05秒绘制一次 # 绘制最终的速度场和位置速度曲线 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(121) plt.contourf(X, Y, u, cmap='coolwarm') plt.colorbar() plt.title('Velocity Field t={}'.format(t)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.gca().set_aspect('equal') plt.subplot(122) plt.plot(x_plot, u_plot) plt.title('Velocity Profile t={}'.format(t)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('u') plt.show() ``` 在上面的代码中,我添加了一个 `t_plot` 变量,用来控制绘图的时间。在每次循环中,当时间 `t` 大于等于 `t_plot` 时,就会绘制速度场和位置速度曲线,并将 `t_plot` 增加0.05秒,以便下次绘制。最后,我们再绘制一次最终的速度场和位置速度曲线。 希望这个代码能够帮到你!如果还有其他问题,请继续提问。

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