为此写一个可以计算的Python代码

当然，我们可以创建一个简单的Python脚本来处理这个问题。我们将使用`numpy`库来进行向量运算，`pandas`库来处理表格数据，以及`math`库来进行圆周率相关的计算。下面是一个基本的框架：

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义常数
radius = 5.5 / 2  # 孔径半径
distance_between_holes = 27.5  # 孔中心距离
handle_length = 30  # 手把长度
螺距 = 55  # 螺线间距
start_circle = 16  # 龙头初始圈数
speed = 1  # 龙头速度 (单位：米/秒)
time_limit = 300  # 总时间限制 (单位：秒)

def calculate_position(circle, speed, time):
    return (circle * 2 * np.pi * radius) + (speed * time)

def check_collision(handles_positions, handle_radii):
    min_distance = handles_positions[:, None, :] - handles_positions[None, :, :]
    for i in range(len(handles_positions)):
        if min_distance[i] < (handle_radii * 2 + distance_between_holes):
            return False
    return True

# 初始化数据
handles_positions = [calculate_position(start_circle, speed, time) for time in np.arange(0, time_limit, 1)]
initial_positions = {f"龙头{i}": handles_positions[0], "龙尾": handles_positions[-1]}
hand_number_positions = {f"龙身前把手{i}": handles_positions[1:i+2] for i in range(1, len(handles_positions)-1)}

# 更新数据，考虑把手长度
positions_with_handles = {}
for key, value in initial_positions.items():
    positions_with_handles[key] = value + np.array([0, handle_length])

# 检查碰撞并更新终止时刻
collision_free_time = time_limit
while not check_collision(positions_with_handles["龙头前面的手把"], [radius]):
    collision_free_time -= 1

# 结果存储
data = {"时间": np.arange(collision_free_time, step=1), **positions_with_handles}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel("result2.xlsx", index=False)

# 论文中的关键位置和速度
selected_handles = ["龙头前面的手把", "龙身前把手1", "龙身前把手51", "龙身前把手101",
                    "龙身前把手151", "龙身前把手201", "龙尾后面的手把"]
for handle in selected_handles:
    paper_data = {
        "位置": df.loc[df["位置"].index == positions_with_handles[handle][1], "位置"],
        "速度": df.loc[df["位置"].index == positions_with_handles[handle][1], "速度"]
    }
    print(f"{handle}: {paper_data}")

这段代码首先定义了必要的常量和函数，然后根据给定的参数生成舞龙队每个把手和龙头尾部的位置列表。接下来，它检查是否会发生碰撞，如果没有，则持续计算直到碰撞发生。最后，结果存储在Excel文件中，并提取论文所需的特定把手位置和速度。

请注意，这个代码只是一个基础版本，实际应用中可能需要优化，例如通过并行计算提高碰撞检测效率，或者添加更精细的边界条件处理。运行此代码之前，请确保已安装`numpy`, `pandas`和`openpyxl`库。