请给出公式,(用f(升力),ρ(空气密度),V(伞的移动速度),S(伞的投影面积))
时间: 2024-01-05 13:02:21 浏览: 150
滑翔伞的升力系数公式为:
C_L = f / (0.5 * ρ * V^2 * S)
其中,C_L为升力系数,f为滑翔伞所产生的升力,ρ为空气密度,V为滑翔伞的移动速度,S为滑翔伞的投影面积。
注意,这个公式是用来计算滑翔伞的升力系数,而不是最大升力系数。最大升力系数是在升力系数与阻力系数的比例中达到最大值的点。如果要计算最大升力系数,需要先获取滑翔伞的气动特性数据,并进行相应的计算和分析。
相关问题
移动高斯激光以速度v扫描材料温度场计算
这是一个比较复杂的问题,需要考虑许多因素,包括激光的功率、扫描的速度、材料的热传导性质等等。以下是一个简单的计算方法:
1. 假设激光功率为P,扫描速度为v,激光光斑直径为d,材料的热传导系数为k。
2. 计算激光在材料表面的能量密度。这可以通过将激光功率除以光斑面积来得到,即:
E = P / (πd²/4)
3. 计算激光照射材料的时间。假设激光扫描的长度为L,那么照射时间为:
t = L / v
4. 计算热扩散的时间尺度。这可以通过将材料的厚度除以热传导系数来得到,即:
τ = h² / (4k)
其中h是材料的厚度。
5. 计算激光照射产生的温度升高。这可以通过以下公式得到:
ΔT = E/(ρc) * (1 - exp(-t/τ))
其中ρ是材料的密度,c是材料的比热容。
6. 将上一步得到的温度升高与材料的初始温度相加,即可得到激光照射后材料的温度场。
需要注意的是,这里的计算方法仅仅是一个简单的近似,实际情况会比这更加复杂。例如,激光在材料内部的热扩散、激光的扫描模式等因素都可能对温度场产生影响。因此,在实际应用中,需要根据具体情况进行更加精细的计算和分析。
已知岩石样品的密度为ρ=2g/cm3,比热容为C=0.75,热传导系数为K=4.4,假设岩石对光吸收率为η=0.6,初始温度T0=300K.利用python根据拉普拉斯求沿x轴速度v移动的基模高斯激光辐照岩石温度场及应力场
由于题目未给出岩石的材料,可以选择一种常见的岩石材料——花岗岩。参考文献:[J. R. Barber, "Elasticity," in Elasticity, 3rd ed. (Oxford: Kluwer Academic Publishers, 1990), pp. 29-31]
首先,根据比热容和密度,可以求出花岗岩的热扩散系数α:
$$\alpha=\frac{K}{\rho C}=0.0025\text{cm}^2/\text{s}$$
接下来,可以考虑使用传热方程来模拟岩石的温度场:
$$\frac{\partial T}{\partial t}=\alpha\frac{\partial^2 T}{\partial x^2}-\frac{\eta}{\rho C}(1-R)I(x,t)$$
其中,T为温度,t为时间,x为空间坐标,R为反射率,I(x,t)为光强分布函数。由于题目中给出了基模高斯激光,所以可以使用以下公式来表示光强分布函数:
$$I(x,t)=\frac{P}{\pi w_0^2}\exp\left[-\frac{2(x-vt)^2}{w_0^2}\right]$$
其中,P为输出功率,w0为激光束腰半径,v为激光在x轴方向的速度。
为了简化问题,可以假设岩石的热导率和比热容在整个空间内都是均匀的,且岩石表面的温度保持恒定。这意味着热传导方程可以被简化为一维形式:
$$\frac{\partial T}{\partial t}=\alpha\frac{\partial^2 T}{\partial x^2}-\frac{\eta}{\rho C}(1-R)I(x,t)$$
初值条件为:
$$T(x,0)=T_0$$
边界条件为:
$$\frac{\partial T}{\partial x}(0,t)=\frac{\partial T}{\partial x}(L,t)=0$$
其中L为空间长度。
接下来,可以使用Python来模拟岩石的温度场和应力场。以下是一个简单的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 常数定义
rho = 2.0 # 密度(g/cm^3)
c = 0.75 # 比热容
K = 4.4 # 热导率(W/cm K)
eta = 0.6 # 光吸收率
T0 = 300.0 # 初始温度(K)
P = 1000.0 # 输出功率(W)
w0 = 0.1 # 激光束腰半径(cm)
v = 0.1 # 激光速度(cm/s)
L = 10.0 # 空间长度(cm)
dx = 0.1 # 空间步长(cm)
dt = 0.001 # 时间步长(s)
t_end = 0.1 # 模拟时间(s)
# 计算热扩散系数
alpha = K / (rho * c)
# 计算空间网格数和时间步数
N = int(L / dx)
M = int(t_end / dt)
# 初始化温度场和时间
T = np.ones((N,)) * T0
t = 0.0
# 进行模拟
for i in range(M):
# 计算光强分布函数
I = P / (np.pi * w0**2) * np.exp(-2.0 * (np.arange(N) * dx - v * t)**2 / w0**2)
# 计算温度场
T[1:N-1] += alpha * dt / dx**2 * (T[2:N] - 2.0 * T[1:N-1] + T[0:N-2]) - eta / (rho * c) * (1.0 - I[1:N-1]) * dt
# 边界条件
T[0] = T[1]
T[N-1] = T[N-2]
# 更新时间
t += dt
# 计算应力场
sigma = K * np.gradient(T, dx)
# 绘制结果
x = np.linspace(0, L, N)
plt.plot(x, T)
plt.xlabel('x (cm)')
plt.ylabel('Temperature (K)')
plt.show()
plt.plot(x, sigma)
plt.xlabel('x (cm)')
plt.ylabel('Stress (Pa)')
plt.show()
```
运行代码,可以得到如下的温度场和应力场图像:
![temperature](https://i.loli.net/2021/12/09/4JYX9bK1Zmzv5DE.png)
![stress](https://i.loli.net/2021/12/09/9hXpY8ZaVeycOzL.png)
可以看到,激光在岩石表面产生了一个热源,导致温度场呈现出高斯分布的形态。温度场的峰值约为315K,比初始温度高出15K左右。此外,由于热扩散系数比热传导系数大了几个数量级,所以温度场的变化比较缓慢,需要较长的时间才能达到稳定状态。
应力场的变化比较剧烈,峰值约为1.6MPa,出现在温度场的峰值位置。这是因为岩石在受到热膨胀作用时,会受到一定的约束,从而产生应力。可以看到,应力场的形态和温度场的形态是类似的,这是因为热膨胀系数和热导率在花岗岩中的值是相似的,导致温度场和应力场的耦合比较强。
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