python代码物理_利用python求解物理学中的双弹簧质能系统详解

前言

本文主要给大家介绍了关于利用python求解物理学中双弹簧质能系统的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。

物理的模型如下：

在这个系统里有两个物体，它们的质量分别是m1和m2，被两个弹簧连接在一起，伸缩系统为k1和k2，左端固定。假定没有外力时，两个弹簧的长度为L1和L2。

由于两物体有重力，那么在平面上形成摩擦力，那么摩擦系数分别为b1和b2。所以可以把微分方程写成这样：

这是一个二阶的微分方程，为了使用python来求解，需要把它转换为一阶微分方程。所以引入下面两个变量：

这两个相当于运动的速度。通过运算可以改为这样：

这时可以线性方程改为向量数组的方式，就可以使用python定义了

代码如下：

# Use ODEINT to solve the differential equations defined by the vector field

from scipy.integrate import odeint

def vectorfield(w, t, p):

"""

Defines the differential equations for the coupled spring-mass system.

Arguments:

w : vector of the state variables:

w = [x1,y1,x2,y2]

t : time

p : vector of the parameters:

p = [m1,m2,k1,k2,L1,L2,b1,b2]

"""

x1, y1, x2, y2 = w

m1, m2, k1, k2, L1, L2, b1, b2 = p

# Create f = (x1',y1',x2',y2'):

f = [y1,

(-b1 * y1 - k1 * (x1 - L1) + k2 * (x2 - x1 - L2)) / m1,

y2,

(-b2 * y2 - k2 * (x2 - x1 - L2)) / m2]

return f

# Parameter values

# Masses:

m1 = 1.0

m2 = 1.5

# Spring constants

k1 = 8.0

k2 = 40.0

# Natural lengths

L1 = 0.5

L2 = 1.0

# Friction coefficients

b1 = 0.8

b2 = 0.5

# Initial conditions

# x1 and x2 are the initial displacements; y1 and y2 are the initial velocities

x1 = 0.5

y1 = 0.0

x2 = 2.25

y2 = 0.0

# ODE solver parameters

abserr = 1.0e-8

relerr = 1.0e-6

stoptime = 10.0

numpoints = 250

# Create the time samples for the output of the ODE solver.

# I use a large number of points, only because I want to make

# a plot of the solution that looks nice.

t = [stoptime * float(i) / (numpoints - 1) for i in range(numpoints)]

# Pack up the parameters and initial conditions:

p = [m1, m2, k1, k2, L1, L2, b1, b2]

w0 = [x1, y1, x2, y2]

# Call the ODE solver.

wsol = odeint(vectorfield, w0, t, args=(p,),

atol=abserr, rtol=relerr)

with open('two_springs.dat', 'w') as f:

# Print & save the solution.

for t1, w1 in zip(t, wsol):

out = '{0} {1} {2} {3} {4}\n'.format(t1, w1[0], w1[1], w1[2], w1[3]);

print(out)

f.write(out);

在这里把结果输出到文件two_springs.dat，接着写一个程序来把数据显示成图片，就可以发表论文了，代码如下：

# Plot the solution that was generated

from numpy import loadtxt

from pylab import figure, plot, xlabel, grid, hold, legend, title, savefig

from matplotlib.font_manager import FontProperties

t, x1, xy, x2, y2 = loadtxt('two_springs.dat', unpack=True)

figure(1, figsize=(6, 4.5))

xlabel('t')

grid(True)

lw = 1

plot(t, x1, 'b', linewidth=lw)

plot(t, x2, 'g', linewidth=lw)

legend((r'$x_1$', r'$x_2$'), prop=FontProperties(size=16))

title('Mass Displacements for the\nCoupled Spring-Mass System')

savefig('two_springs.png', dpi=100)

最后来查看一下输出的png图片如下：

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。

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