代入公式计算可得混合气体分子的平均速率为: v_avg = sqrt[(3 * 8.31 * 400.15) / 3.01] ≈ 940.8 m/s,这里怎么算的
时间: 2024-02-16 15:02:11 浏览: 29
这个公式是根据麦克斯韦-泊尔兹曼分布定律推导出来的。在这个公式中,v_avg 表示气体分子的平均速率,3 表示气体分子的自由度(对于单原子分子,自由度为 3),8.31 表示理想气体常数,400.15 是气体的温度(单位为开尔文),3.01 表示气体分子的摩尔质量。
具体计算步骤如下:
1. 计算气体分子的平均动能: E_avg = (3/2) * k * T,其中 k 为玻尔兹曼常数,T 为气体的温度。
2. 将平均动能转化为平均速率: E_avg = (1/2) * m * v_avg^2,其中 m 表示气体分子的质量,v_avg 表示气体分子的平均速率。
3. 将上述两个公式联立,解出平均速率 v_avg: v_avg = sqrt[(3 * k * T) / m]。
代入具体数值,可得: v_avg = sqrt[(3 * 8.31 * 400.15) / 3.01] ≈ 940.8 m/s。
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f = 1e6:1e5:100e6; r=3.9904e-3; D=15.8e-3; delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c); R_solid = 1./pi./r./delta./sigma_c; R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1).*R_solid; Ls = R./2./pi./f; Lm = mu_c/pi*acosh(D/2/r); L = Ls+Lm; C = pi*epslon/acosh(D/2/r); G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta; temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp_b = complex(G, 2.*pi.*f.*C); gama = sqrt(temp_a.*temp_b);翻译每一句
1. `f = 1e6:1e5:100e6;` - 定义向量 `f`,包含从 1 MHz 到 100 MHz,步长为 0.1 MHz 的一系列频率值。
2. `r=3.9904e-3; D=15.8e-3;` - 定义导体的半径 `r` 和直径 `D`。
3. `delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c);` - 计算电磁波在导体内部的衰减深度 `delta`。
4. `R_solid = 1./pi./r./delta./sigma_c;` - 计算导体的电阻率 `R_solid`。
5. `R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1).*R_solid;` - 计算线圈的电阻 `R`。
6. `Ls = R./2./pi./f;` - 计算线圈的自感 `Ls`。
7. `Lm = mu_c/pi*acosh(D/2/r);` - 计算线圈的互感 `Lm`。
8. `L = Ls+Lm;` - 计算线圈总的电感 `L`。
9. `C = pi*epslon/acosh(D/2/r);` - 计算线圈的电容 `C`。
10. `G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta;` - 计算线圈的电导 `G`。
11. `temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp_b = complex(G, 2.*pi.*f.*C);` - 计算两个复数,用于计算传播常数。
12. `gama = sqrt(temp_a.*temp_b);` - 计算传播常数 `gama`。
因此,这段代码主要是在计算线圈的一些电学参数,包括电阻、自感、互感、电容、电导和传播常数等。
def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop 转Eigen
#include <Eigen/Core>
#include <cmath>
Eigen::ArrayXXd crop_pointcloud(Eigen::ArrayXXd data_crop, double x_o, double y_o, double x_i, double y_i, double R_o, double R_i, int range_z, int z_critical) {
double K_o = R_o * R_o / range_z;
double K_i = R_i * R_i / range_z;
for (int z = 0; z < range_z; z++) {
double r_o = std::sqrt(z * K_o);
Eigen::ArrayXXd data_layer = data_crop.block(0, 0, data_crop.rows(), data_crop.cols()).col(z);
double d_o = std::sqrt(x_o * x_o + y_o * y_o);
double d_i = std::sqrt(x_i * x_i + y_i * y_i);
double r_i = (z < z_critical) ? 0 : std::sqrt(z * K_i);
data_crop.block(0, 0, data_crop.rows(), data_crop.cols()).col(z) = (d_o > r_o).select(0, (d_i <= r_i).select(0, data_layer));
}
return data_crop;
}