用示波器测动态滞回线

大学物理(下)实验-中南民族大学通信工程2022级

手动逐个处理数据较为麻烦且还要绘图,故想到用python+matplotlib来计算结果并数据可视化。


代码实现

python 复制代码
import matplotlib.pyplot as plt

# 样品一磁化曲线
X = [0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 4.0]
N1 = 100
Sx = 0.144
L = 0.13
R1 = 4.4
H = []
for x in X:
    h = (N1 * Sx * x) / (L * R1)
    H.append(h)
    # print(f'H={h:.2f}')

Y = [0, 0.6, 1.0, 1.7, 2.0, 2.2, 2.8, 3.0, 3.4, 3.4, 4.0]
R2 = 44000
C = 0.000001
N2 = 100
S = 1.24 * (10 ** (-4))
Sy = 23
B = []
for y in Y:
    b = (R2 * C * Sy * y) / (N2 * S)
    B.append(b)
    # print(f'B={b:.2f}')

plt.figure()
plt.plot(H, B, '-o', )
for i, b in enumerate(B):
    plt.text(H[i], b + 4, f'{b:.2f}', ha='center', va='bottom')
plt.xlabel('magnetic field H(A/m)')
plt.ylabel('magnetic induction B(mT)')
plt.title('Sample 1 Magnetization Curve')
plt.grid(True)
plt.show()

# 样品一磁滞回线
X1 = [4, 3, 2, 1, 0, 2.7, 2, 1.7, 1.4, 1, 0.3, -1, -3, -4]
X2 = [-4, -3, -2, -1, 0, -2.5, -2, -1.7, -1.4, -1, -0.3, 1, 3, 4]
N1 = 100
Sx = 0.144
L = 0.13
R1 = 4.4

# H
H1, H2 = [], []
for x in X1:
    h = (N1 * Sx * x) / (L * R1)
    H1.append(h)
for x in X2:
    h = (N1 * Sx * x) / (L * R1)
    H2.append(h)

# B
Y1 = [3.8, 3.4, 2.1, -1, -2.3, 3, 2, 1, 0, -1, -2, -3, -3.8, -4]
Y2 = [-3.9, -3.5, -2, 1, 2.3, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 3.6, 4]
R2 = 44000
C = 10 ** (-6)
N2 = 100
S = 1.24 * (10 ** (-4))
Sy = 23

B1, B2 = [], []
for y in Y1:
    b = (R2 * C * Sy * y) / (N2 * S)
    B1.append(b)
for y in Y2:
    b = (R2 * C * Sy * y) / (N2 * S)
    B2.append(b)

# 绘图
plt.figure()
H1.sort()
B1.sort()
plt.plot(H1, B1, '-o', )
H2.sort()
B2.sort()
plt.plot(H2, B2, '-o', )
for i, b in enumerate(B1):
    plt.text(H1[i], b + 4, f'{b:.2f}', ha='left', va='bottom')
for i, b in enumerate(B2):
    plt.text(H2[i], b - 4, f'{b:.2f}', ha='right', va='bottom')

plt.xlabel('magnetic field H(A/m)')
plt.ylabel('magnetic induction B(mT)')
plt.title('The magnetic hysteresis loop of Sample One')
plt.grid(True)
plt.show()

# 样品二磁滞回线
X1 = [4, 0, 1.25, -4]
X2 = [-4, 0, -1.5, 3.8]

N1 = 100
Sx = 0.052
L = 0.13
R1 = 4.4
# H
H1, H2 = [], []
for x in X1:
    h = (N1 * Sx * x) / (L * R1)
    H1.append(h)
for x in X2:
    h = (N1 * Sx * x) / (L * R1)
    H2.append(h)

# B
Y1 = [4, -2.2, 0, -4]
Y2 = [-4, 2.2, 0, 4]
R2 = 44000
C = 10 ** (-6)
N2 = 100
S = 1.24 * (10 ** (-4))
Sy = 21.2
B1, B2 = [], []
for y in Y1:
    b = (R2 * C * Sy * y) / (N2 * S)
    B1.append(b)
for y in Y2:
    b = (R2 * C * Sy * y) / (N2 * S)
    B2.append(b)

# 绘图
plt.figure()
H1.sort()
B1.sort()
plt.plot(H1, B1, '-o', )
H2.sort()
B2.sort()
plt.plot(H2, B2, '-o', )
for i, b in enumerate(B1):
    plt.text(H1[i], b + 4, f'{b:.2f}', ha='left', va='bottom')
for i, b in enumerate(B2):
    plt.text(H2[i], b - 4, f'{b:.2f}', ha='right', va='bottom')

plt.xlabel('magnetic field H(A/m)')
plt.ylabel('magnetic induction B(mT)')
plt.title('The magnetic hysteresis loop of Sample Two')
plt.grid(True)
plt.show()

结果显示

相关推荐
basketball6161 小时前
Python torchvision.transforms 下常用图像处理方法
开发语言·图像处理·python
兔子蟹子1 小时前
Java集合框架解析
java·windows·python
宁酱醇1 小时前
各种各样的bug合集
开发语言·笔记·python·gitlab·bug
CodeJourney.1 小时前
DeepSeek与WPS的动态数据可视化图表构建
数据库·人工智能·信息可视化
谷晓光1 小时前
Python 中 `r` 前缀:字符串处理的“防转义利器”
开发语言·python
姚毛毛1 小时前
Windows上,10分钟构建一个本地知识库
python·ai·rag
站大爷IP1 小时前
Python ZIP文件操作全解析:从基础压缩到高级技巧
python
纪元A梦2 小时前
华为OD机试真题——通过软盘拷贝文件(2025A卷:200分)Java/python/JavaScript/C++/C语言/GO六种最佳实现
java·javascript·c++·python·华为od·go·华为od机试题
用户867132495742 小时前
97% 的 Python 项目可以使用 partial() 更简洁
python
灏瀚星空2 小时前
从单机工具到协同平台:开源交互式模拟环境的技术演进之路
经验分享·笔记·python·开源·oneapi