有40个物料,每个物料测量10次温度,每次间隔6小时物料温度随时间增长而指数衰减物料的宽度,厚度,重量,车间温度,退火类型(O态,H2态),冷却类型(自然冷却,单面风机,双面风机)都会对物料温度的衰减速度产生影响请使用python模拟生成实验数据面风机)都会对物料温度的衰减速度产生影响请使用python模拟生成实验数据成实验数据
# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置随机种子
np.random.seed(2023)
# 定义物料数量,测量次数,时间间隔
n_materials = 40
n_measurements = 10
time_interval = 6 # hours
# 定义物料的宽度,厚度,重量,车间温度,退火类型,冷却类型的范围和可能的值
width_range = (10, 20) # cm
thickness_range = (0.5, 1.5) # cm
weight_range = (100, 200) # g
workshop_temp_range = (20, 30) # C
annealing_types = ["O", "H2"]
cooling_types = ["自然冷却", "单面风机", "双面风机"]
# 定义物料温度随时间指数衰减的函数
def decay_temp(t, t0, k):
# t: 当前时间,单位小时
# t0: 初始时间,单位小时
# k: 衰减系数,单位1/小时
return np.exp(-k * (t - t0))
# 定义物料温度的初始值和衰减系数的函数,根据物料的属性和环境因素进行计算
def calc_temp_params(width, thickness, weig服务器托管网ht, workshop_temp, annealing_type, cooling_type):
# width: 物料的宽度,单位cm
# thickness: 物料的厚度,单位cm
# weight: 物料的重量,单位g
# workshop_temp: 车间温度,单位C
# annealing_type: 退火类型,O或H2
# cooling_type: 冷却类型,自然冷却,单面风机或双面风机
# 计算物料温度的初始值,假设与退火类型有关,O态为800C,H2态为600C
if annealing_type == "O":
init_temp = 800
elif annealing_type == "H2":
init_temp = 600
# 计算物料温度的衰减系数,假设与物料的宽度,厚度,重量,车间温度和冷却类型有关
# 使用一个简单的线性模型:k = a + b * width + c * thickness + d * weight + e * workshop_temp + f * cooling_type
# 其中a, b, c, d, e是随机生成的系数,f是根据冷却类型确定的系数,自然冷却为0.01,单面风机为0.02,双面风机为0.03
# 随机生成a, b, c, d, e的值,范围在[0, 0.01]之间
a = np.random.uniform(0, 0.01)
b = np.random.uniform(0, 0.01)
c = np.random.uniform(0, 0.01)
d = np.random.uniform(0, 0.01)
e = np.random.uniform(0, 0.01)
# 根据冷却类型确定f的值
if cooling_type == "自然冷却":
f = 0.01
elif cooling_type == "单面风机":
f = 0.02
elif cooling_type == "双面风机":
f = 0.03
# 计算k的值
k = a + b * width + c * thickness + d * weight + e * workshop_temp + f * cooling_type
return init_temp, k
# 创建一个空的数据框来存储模拟数据
columns = ["物料编号", "宽度(cm)", "厚度(cm)", "重量(g)", "车间温度(C)", "退火类型", "冷却类型"]
for i in range(n_measurements):
columns.append(f"温度(C)_{i+1}")
df = pd.DataFrame(columns=columns)
# 对每个物料进行模拟
for i in range(n_materials):
# 随机生成物料的宽度,厚度,重量,车间温度,退火类型,冷却类型
width = np.random.uniform(*width_range)
thickness = np.random.uniform(*thickness_range)
weight = np.random.uniform(*weight_range)
workshop_temp = np.random.uniform(*workshop_temp_range)
annealing_type = np.random.choice(annealing_types)
cooling_type = np.random.choice(cooling_types)
# 计算物料温度的初始值和衰减系数
init_temp, k = calc_temp_params(width, thickness, weight, workshop_temp, annealing_type, cooling_type)
# 创建一个空的列表来存储物料的数据
data = [i+1, width, thickness, weight, workshop_temp, annealing_type, cooling_type]
# 对每次测量进行模拟
for j in range(n_measurements):
# 计算当前时间
t = j * time_interval
# 计算服务器托管网物料温度,并加上一些随机噪声
temp = decay_temp(t, 0, k) * (init_temp - workshop_temp) + workshop_temp + np.random.normal(0, 1)
# 将温度数据添加到列表中
data.append(temp)
# 将列表转换为数据框的一行,并添加到数据框中
row = pd.Series(data, index=columns)
df = df.append(row, ignore_index=True)
# 显示数据框的前五行
print(df.head())
# 绘制物料温度随时间的变化曲线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i in range(n_materials):
plt.plot(np.arange(n_measurements) * time_interval, df.iloc[i, 7:], label=f"物料{i+1}")
plt.xlabel("时间(小时)")
plt.ylabel("温度(C)")
plt.title("物料温度随时间的变化曲线图")
plt.legend()
plt.show()
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作者:任仲禹 爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析和性能优化,文章相关技术问题,欢迎大家一起讨论。 本文来源:原创投稿 * 爱可生开源社区出品,原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源。 本文汇总了项目实践中前辈的经验和笔者的理解,旨在帮助初学…