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我有以下代码比较值 Cd
和 Cdd
:
# use Python 3 print function and division
from __future__ import print_function
from __future__ import division
# libraries
import numpy as np
#--- INPUTS
rhog = 1.17 # density (kg/m^3)
ug = 1.85e-5 # dynamic viscosity (kg/ms)
g = 9.81 # gravity (m/s^2)
dp = 0.000207 # diameter of particle (m)
rhos = 2500 # density of particle (kg/m^3)
sp = 0.8 # sphericity of the particle, perfect sphere = 1.0
#--- OUTPUTS
# acceptable difference between Cd and Cdd
dn = 0.02
# determine ut when abs(Cd-Cdd) is a minimum
for ut in np.arange(0, 20, 0.001):
Re = (dp*rhog*ut)/ug
Cd = (24/Re)*(1+(8.1716*np.exp(-4.0655*sp))*Re**(0.0964+0.5565*sp)) + (73.69*np.exp(-5.0748*sp)*Re)/(Re+5.378*np.exp(6.2122*sp))
Cdd = (4*g*dp*(rhos-rhog))/(3*(ut**2)*rhog)
delta = abs(Cd-Cdd)
if delta < dn:
break
print('ut =', ut)
print('Re =', Re)
print('Cd =', Cd)
print('Cdd =', Cdd)
print('delta =', delta)
一切正常,除非代码是针对 sp
的低值运行的例如 sp=0.2
这会导致 delta < dn
的标准永远不会发生。
是否有更好的方法来比较 Cd
和 Cdd
条款?
最佳答案
矢量化方法是计算所有值,然后寻找最小值:
ut = np.arange(0, 20, 0.001)
Re = (dp*rhog*ut)/ug
Cd = ((24/Re)*(1+(8.1716*np.exp(-4.0655*sp))*Re**(0.0964+0.5565*sp)) +
73.69*np.exp(-5.0748*sp)*Re)/(Re+5.378*np.exp(6.2122*sp)))
Cdd = (4*g*dp*(rhos-rhog))/(3*(ut**2)*rhog)
delta = np.abs(Cd-Cdd)
idx = np.argmin(delta)
print('ut =', ut[idx])
print('Re =', Re[idx])
print('Cd =', Cd[idx])
print('Cdd =', Cdd[idx])
print('delta =', delta[idx])
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