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
代码山河7 小时前
Python就业方向全解析:后端、爬虫、数据分析、AI你选哪个?
python·学习·架构·教程·面向对象·项目
在世修行7 小时前
智学文枢:题目流水线
python·多线程·状态机·pyside
梯度下降者8 小时前
零基础入门Python 爬虫
爬虫·python·数据分析·入门指南·webcrawler
“AI国潮设计-小江”9 小时前
【AIGC实战】Python+Stable Diffusion打造“英歌舞财神”IP,解锁“马到成功”等爆款情绪营销文案设计
开发语言·人工智能·python·prompt·aigc
benchmark_cc10 小时前
用 Python 拉 A 股全市场实时快照:Notebook 请求、结果校验与易错点
python·数据分析·pandas·量化交易·股票数据·quantdash
伞伞悦读10 小时前
【第70期】Adam二阶矩不是方差:偏差校正、动量与AdamW完整实验
python
外收内放11 小时前
Python基础语法练习题(73)
java·前端·python
锋行天下11 小时前
Langgraph HITL 中断运行,用户输入后输出打字效果
人工智能·python
时早玖沐12 小时前
给 AstrBot 写一个天气推送插件:12 次提交、6 个坑
python·开源·ai编程
触底反弹12 小时前
🚀 FastAPI 五大重难点深度剖析:从 500 报错到彻底搞懂 Depends、Pydantic 与 SQLAlchemy
python·fastapi