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简化以下python代码:#小型搅拌机反应参数 g=9.81 Np=6.0 M=2 d1=0.36 N1=2.8 Fg1=0.00416 D1=1.22 idempotent=-0.25 idempotent1=-0.20 pai=3.14 VL1=(pai/4)(D13) PL=997.08 Np=6.0 idempotent2=0.4255 idempotent3=2.0638 VL2=float(input("请输入VL2的值:")) m=VL2/VL1 Fg2=Fg1((m(2/3))) N2=N1*(midempotent2)((1/(m(1/3)))idempotent3) d2=(m(1/3))d1 def Ps1(): return (0.4+0.6M)Np(N13)(d15)PL Psg1=(0.0725((Fg1/(N1VL1))idempotent)((((N12)(d13))/(g(VL1(2/3))))idempotent1))Ps1() Psg2=mPsg1 def Ps2(): return Psg2/(0.0725((Fg2/(N2VL2))*idempotent)((((N22)(d23))/(g(VL2(2/3))))**idempotent1)) print("N2的值为",N2) print("Fg2的值为",Fg2) print("Ps2的值为",Ps2())

时间: 2023-02-06 10:46:51 浏览: 284
这是简化后的 python 代码: ```python def func(a, b): return a + b ``` 该代码定义了一个函数 `func`,它接受两个参数 `a` 和 `b`,并返回它们的和。
相关问题

REAL, PARAMETER :: rho1 = 1.0, rho2 = 2.0, g = 9.81, A = 0.1, gama =5./3

这是一个 Fortran 语言的代码段,定义了一些常量和参数: - `rho1` 和 `rho2` 分别定义了两种不同的密度值,其值分别为 1.0 和 2.0。 - `g` 定义了重力加速度的值,为 9.81。 - `A` 定义了一个常数,值为 0.1。 - `gama` 定义了一个常数,值为 5/3,表示一个理想气体的绝热指数。 这些常量和参数可以在程序中被调用和使用,使得程序更加易于维护和修改。

jupyter计算s位移量。设v,t通过input输入,g=9.81m/(s^2)

在Jupyter Notebook中计算物体的位移量(s),通常涉及到初速度(v)、时间(t)以及重力加速度(g)。如果你想要根据用户输入计算自由落体的位移,可以按照物理公式进行: \( s = v \cdot t + \frac{1}{2} g \cdot t^2 \) 其中: - \( s \) 表示位移(单位通常是米,m) - \( v \) 表示初始速度(单位是米每秒,m/s) - \( t \) 表示时间(单位是秒,s) - \( g \) 表示重力加速度,地球表面大约是 9.81 米每平方秒 (m/s²) 你可以编写如下的Python代码片段来实现这个功能: ```python # 导入math模块用于浮点数运算 import math # 用户输入初始速度v和时间t v = float(input("请输入物体的初始速度 (单位 m/s): ")) t = float(input("请输入物体下落的时间 (单位 s): ")) # 定义重力加速度 g = 9.81 # 计算位移 s = v * t + 0.5 * g * t**2 s ``` 运行此代码后,会提示用户输入速度和时间,然后计算并显示物体的位移。
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import numpy as np import xarray as xr from scipy.interpolate import interp1d import pandas as pd import os import re import warnings from datetime import datetime, timedelta warnings.filterwarnings("ignore") # 全局忽略所有警告 # 定义辅助函数 def geopotential_to_ellipsoidal_height(geopotential_height, latitude): """将位势高度转换为椭球高(修正单位错误)""" a = 6378137.0 # 赤道半径 (m) b = 6356752.314245 # 极半径 (m) e2 = 1 - (b ** 2 / a ** 2) sinf2 = np.sin(np.radians(latitude)) ** 2 # 计算参考椭球参数(单位:米) ref_ls = a / (1 + (1 - e2) / 298.257223563 + 0.00344978650684 - 2 * (1 - e2) / 298.257223563 * sinf2) # 计算重力加速度(m/s²) gf_ls = 9.8062 * (1 - 0.002644 * np.cos(2 * np.radians(latitude)) + 0.0000058 * (np.cos(2 * np.radians(latitude))) ** 2) # 修正公式:所有单位保持为米 numerator = ref_ls * geopotential_height denominator = (gf_ls / 9.80665) * ref_ls - geopotential_height # 移除错误的千米转换 # 防止除以零或负数 if denominator <= 0: return np.nan ellipsoidal_height = numerator / denominator return ellipsoidal_height def calculate_water_vapor_pressure(specific_humidity, pressure): return (specific_humidity * pressure) / (0.622 + 0.378 * specific_humidity) def calculate_tm(es_level, tem_level, hell_level): """计算天顶折射率的温度比""" Tm_n = np.zeros(len(es_level) - 1) Tm_d = np.zeros(len(es_level) - 1) for kk in range(len(es_level) - 1): Tm_n[kk] = ((es_level[kk] / tem_level[kk]) + (es_level[kk + 1] / tem_level[kk + 1])) * (hell_level[kk + 1] - hell_level[kk]) / 2 Tm_d[kk] = ((es_level[kk] / tem_level[kk] ** 2) + (es_level[kk + 1] / tem_level[kk + 1] ** 2)) * (hell_level[kk + 1] - hell_level[kk]) / 2 Tm = np.sum(Tm_n) / np.sum(Tm_d) return Tm def interpolate_to_height(values, target_height, heights, is_extrapolate=True): """改进的外推插值函数""" if target_height < heights.min(): if is_extrapolate: # 使用地面气压递减公式:P = P0 * exp(-(h-h0)/H) H = 8500 # 平均标高(米) P_lowest

import pygame import math import sys class InclinedPendulum: def __init__(self, angle, length1, length2, mass1, mass2): self.angle = math.radians(angle) # 斜面倾角 self.length1 = length1 self.length2 = length2 self.mass1 = mass1 self.mass2 = mass2 # 初始状态 self.theta1 = math.pi/2 self.theta2 = math.pi/2 self.omega1 = 0.0 self.omega2 = 0.0 # 物理常数 self.g = 9.81 self.dt = 0.05 def update(self): # 斜面重力分量 g_eff = self.g * math.sin(self.angle) # 复杂的微分方程计算 num1 = -g_eff * (2*self.mass1 + self.mass2)*math.sin(self.theta1) num2 = -self.mass2*g_eff*math.sin(self.theta1-2*self.theta2) num3 = -2*math.sin(self.theta1-self.theta2)*self.mass2 num4 = (self.omega2**2*self.length2 + self.omega1**2*self.length1*math.cos(self.theta1-self.theta2)) den = self.length1*(2*self.mass1 + self.mass2 - self.mass2*math.cos(2*self.theta1 - 2*self.theta2)) alpha1 = (num1 + num2 + num3*num4) / den num5 = 2*math.sin(self.theta1-self.theta2) num6 = (self.omega1**2*self.length1*(self.mass1 + self.mass2) + g_eff*(self.mass1 + self.mass2)*math.cos(self.theta1) + self.omega2**2*self.length2*self.mass2*math.cos(self.theta1-self.theta2)) den2 = self.length2*(2*self.mass1 + self.mass2 - self.mass2*math.cos(2*self.theta1 - 2*self.theta2)) alpha2 = num5*num6 / den2 self.omega1 += alpha1 * self.dt self.omega2 += alpha2 * self.dt self.theta1 += self.omega1 * self.dt self.theta2 += self.omega2 * self.dt def get_positions(self, pivot): x1 = pivot[0] + self.length1 * math.sin(self.theta1) y1 = pivot[1] + self.length1 * math.cos(self.theta1) x2 = x1 + self.length2 * math.sin(self.theta2) y2 = y1 + self.length2 * math.cos(self.theta2) return (x1, y1), (x2, y2) # 初始化Pygame pygame.init() WIDTH, HEIGHT = 800, 600 screen = pygame.display.set_mode((WIDTH, HEIGHT)) clock = pygame.time.Clock() # 创建斜面振子实例 pendulum = InclinedPendulum( angle=30, # 斜面角度 length1=100, length2=100, mass1=1, mass2=1 ) pivot = (WIDTH//2, 200) while True: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() screen.fill((255, 255, 255)) # 绘制斜面 pygame.draw.line(screen, (0,0,0), (pivot[0]-300, pivot[1]+300*math.tan(pendulum.angle)), (pivot[0]+300, pivot[1]-300*math.tan(pendulum.angle)), 3) pendulum.update() pos1, pos2 = pendulum.get_positions(pivot) # 绘制摆绳和摆锤 pygame.draw.line(screen, (0,0,0), pivot, pos1, 2) pygame.draw.circle(screen, (0,0,255), pos1, 10) pygame.draw.line(screen, (0,0,0), pos1, pos2, 2) pygame.draw.circle(screen, (255,0,0), pos2, 15) pygame.display.flip() clock.tick(30)加入可拖拽的功能

不对,请用MATLAB进行编写代码,请你在我下面为你提供代码的基础上进行修改,保证根据自身的数据能够正确绘制出Suter 处理后全特性曲线clc clear load('1.mat'); D1=2.582;Nb=375;%额定转速 Qb=89.73;Hb=440;Mb=abs((357*0.957460219777722*1e6/(375*pi/30))/(1)); H=Hb; H_d=945; K1=10; K2=0.8; Cy=0.2; Ch=0.5; for i=1:14 Pump_data(i).Q11=Pump_data(i).Q11/1000; end for i=1:14 n=size(Pump_data(i).N11,2); for j=1:n Data_Pump(i).N11(j)=Pump_data(i).N11(j); Data_Pump(i).M11(j)=Pump_data(i).M11(j); Data_Pump(i).Q11(j)=Pump_data(i).Q11(j); M11=Pump_data(i).M11(j);N11=Pump_data(i).N11(j);Q11=Pump_data(i).Q11(j); M=M11*D1^3*H; Q=Q11*D1^2*sqrt(H);N=N11*sqrt(H)/D1; Data_Pump(i).Eff(j)=9.81*Q*H*1000/(M*N*pi/30);%输入功率与输出功率 Data_Pump(i).P(j)=9.81*Q*H*1000/1e6; end end % N2=-43:0.1:-0.1;n2=size(N2,2); for i=1:14 Chazhipump(i).N11=Pump_data(i).N11; Chazhipump(i).M11=Pump_data(i).M11; Chazhipump(i).Q11=Pump_data(i).Q11; n2=size(Chazhipump(i).N11,2); for j=1:n2 M11=Chazhipump(i).M11(j);N11=Chazhipump(i).N11(j);Q11=Chazhipump(i).Q11(j); M=M11*D1^3*H; Q=Q11*D1^2*sqrt(H);N=N11*sqrt(H)/D1;Y=Pump_data(i).y/24;%镇安的为26,最大导叶开度 Chazhipump(i).Eff(j)=9.81*Q*H*1000/(M*N*pi/30); Chazhipump(i).P(j)=9.81*Q*H*1000/1e6; Chazhipump(i).Q(j)=Q; if N<=0 Chazhipump(i).x(j)=pi+atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); else Chazhipump(i).x(j)=atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); end Chazhipump(i).Wh(j)=(Y+Cy)^2/((N/Nb)^2+(Q/Qb)^2+Ch*1); Chazhipump(i).Wm(j)=((M/Mb)+K1)*(Y+Cy)^2/((N/Nb)^2+(Q/Qb)^2+Ch*1); end end num=100; X=0.2:(3.5-0.2)/(num-1):3.5;Wh=[];Wm=[];x1=X;x12=X; X=0.4:(1.3-0.4)/(num-1):1.3;Wh=[];Wm=[];x1=X; a1=0.2:0.1:0.4; a2=0.41:0.01:0.8; a3=0.81:0.1:3.6; A=[a1 a2 a3]; x1=A;X=A; Wm0=[];Wh0=[]; for i=1:14 Wm0=Chazhipump(i).Wm; Wh0=Chazhipump(i).Wh; A=interp1(Chazhipump(i).x,Wm0,X,'linear','extrap'); B=interp1(Chazhipump(i).x,Wh0,X,'linear','extrap'); Wm(i,:)=A;Wh(i,:)=B; % plot(Chazhipump(i).N11,Chazhipump

clc clear load('1.mat'); D1=2.582;Nb=375;%额定转速 Qb=89.73;Hb=440;Mb=abs((357*0.957460219777722*1e6/(375*pi/30))/(1)); H=Hb; H_d=945; K1=10; K2=0.8; Cy=0.2; Ch=0.5; for i=1:14 Chazhipump(i).N11=Pump_data(i).N11; Chazhipump(i).M11=Pump_data(i).M11; Chazhipump(i).Q11=Pump_data(i).Q11; n2=size(Chazhipump(i).N11,2); for j=1:n2 M11=Chazhipump(i).M11(j);N11=Chazhipump(i).N11(j);Q11=Chazhipump(i).Q11(j); M=M11*D1^3*H; Q=Q11*D1^2*sqrt(H);N=N11*sqrt(H)/D1;Y=Pump_data(i).y/26;%镇安的为26,最大导叶开度 Chazhipump(i).Eff(j)=9.81*Q*H*1000/(M*N*pi/30); Chazhipump(i).P(j)=9.81*Q*H*1000/1e6; Chazhipump(i).Q(j)=Q; if N<=0 Chazhipump(i).x(j)=pi+atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); else Chazhipump(i).x(j)=atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); end Chazhipump(i).Wh(j)=(Y+Cy)^2/((N/Nb)^2+(Q/Qb)^2+Ch*1); Chazhipump(i).Wm(j)=((M/Mb)+K1)*(Y+Cy)^2/((N/Nb)^2+(Q/Qb)^2+Ch*1); end end num=100; X=0.2:(3.5-0.2)/(num-1):3.5;Wh=[];Wm=[];x1=X;x12=X; X=0.4:(1.3-0.4)/(num-1):1.3;Wh=[];Wm=[];x1=X; a1=0.2:0.1:0.4; a2=0.41:0.01:0.8; a3=0.81:0.1:3.6; A=[a1 a2 a3]; x1=A;X=A; Wm0=[];Wh0=[]; for i=1:14 Wm0=Chazhipump(i).Wm; Wh0=Chazhipump(i).Wh; A=interp1(Chazhipump(i).x,Wm0,X,'linear','extrap'); B=interp1(Chazhipump(i).x,Wh0,X,'linear','extrap'); Wm(i,:)=A;Wh(i,:)=B; % plot(Chazhipump(i).N11,Chazhipump(i).M11);hold on %A=interp1(Chazhipump(i).x,Wm0,X,'linear','extrap'); %B=interp1(Chazhipump(i).x,Wh0,X,'linear','extrap'); plot(X,Wh(i,:));hold on end y=[0;2;4;6;8;10;12;14;16;18;20;22;24;26]; GVO=y; GVO2=y; Yg=repmat(y',100,1)';x1=repmat(x1,14,1);x12=repmat(x12,14,1); Wm1=interp2(x1,Yg,Wm,3,1*33); 帮我修改一下这套代码,解决以下运行的报错,以及最后添加可以画出WM与WH曲线即Suter 处理后全特性曲线的代码

我将为你提供一段代码,请你在这套代码的基础上进行修改,完成Suter 处理后全特性曲线的绘制 clc clear load('1.mat'); D1=2.582;Nb=375;%额定转速 Qb=89.73;Hb=440;Mb=abs((357*0.957460219777722*1e6/(375*pi/30))/(1)); H=Hb; H_d=945; K1=10; K2=0.8; Cy=0.2; Ch=0.5; for i=1:14 Chazhipump(i).N11=Pump_data(i).N11; Chazhipump(i).M11=Pump_data(i).M11; Chazhipump(i).Q11=Pump_data(i).Q11; n2=size(Chazhipump(i).N11,2); for j=1:n2 M11=Chazhipump(i).M11(j);N11=Chazhipump(i).N11(j);Q11=Chazhipump(i).Q11(j); M=M11*D1^3*H; Q=Q11*D1^2*sqrt(H);N=N11*sqrt(H)/D1;Y=Pump_data(i).y/2;%镇安的为26,最大导叶开度 Chazhipump(i).Eff(j)=9.81*Q*H*1000/(M*N*pi/30); Chazhipump(i).P(j)=9.81*Q*H*1000/1e6; Chazhipump(i).Q(j)=Q; if N<=0 Chazhipump(i).x(j)=pi+atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); else Chazhipump(i).x(j)=atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); end Chazhipump(i).Wh(j)=(Y+Cy)^2/((N/Nb)^2+(Q/Qb)^2+Ch*1); Chazhipump(i).Wm(j)=((M/Mb)+K1)*(Y+Cy)^2/((N/Nb)^2+(Q/Qb)^2+Ch*1); end end num=100; X=0.2:(3.5-0.2)/(num-1):3.5;Wh=[];Wm=[];x1=X;x12=X; X=0.4:(1.3-0.4)/(num-1):1.3;Wh=[];Wm=[];x1=X; a1=0.2:0.1:0.4; a2=0.41:0.01:0.8; a3=0.81:0.1:3.6; A=[a1 a2 a3]; x1=A;X=A; Wm0=[];Wh0=[]; for i=1:14 Wm0=Chazhipump(i).Wm; Wh0=Chazhipump(i).Wh; A=interp1(Chazhipump(i).x,Wm0,X,'linear','extrap'); B=interp1(Chazhipump(i).x,Wh0,X,'linear','extrap'); Wm(i,:)=A;Wh(i,:)=B; plot(Chazhipump(i).N11,Chazhipump(i).M11);hold on A=interp1(Chazhipump(i).x,Wm0,X,'linear','extrap'); B=interp1(Chazhipump(i).x,Wh0,X,'linear','extrap'); plot(X,Wh(i,:));hold on end y=[0;2;4;6;8;10;12;14;16;18;20;22;24;26]; GVO=y; GVO2=y; Yg=repmat(y',100,1)';x1=repmat(x1,14,1);x12=repmat(x12,14,1); Wm1=interp2(x1,Yg,Wm,3,1*33);

def opt(self): # 定义变量 Convergence_curve = np.zeros(self.Max_itear) fitness = np.zeros(self.SearchAgents_no) v_path1 = np.zeros((self.SearchAgents_no, self.dim)) v_path2 = np.zeros((self.SearchAgents_no, self.dim)) v_path3 = np.zeros((self.SearchAgents_no, self.dim)) for i in range(self.SearchAgents_no): fitness[i], self.x[i, :], v_path1[i, :], v_path2[i, :], v_path3[i, :] = self.calculate(self.x[i, :]) index = np.argsort(fitness) ind = index[0] Leader_score = min(fitness) Leader_pos = self.x[ind, :].copy() v_best1 = v_path1[ind, :].copy() # 水库1最优下泄水位记录 v_best2 = v_path2[ind, :].copy() # 水库2最优下泄水位记录 v_best3 = v_path3[ind, :].copy() # 水库3最优下泄水位记录 ind2 = index[-1] Worst_score = max(fitness) # 记录最差位置和最差值 Worst_pos = self.x[ind2, :].copy() # 最差位置 pbest = self.x.copy() p_fitness = fitness.copy() it = 0 while it < self.Max_itear: a = 2 - it * 2 / self.Max_itear # a从2线性降到0 a2 = -1 + it * (-1 / self.Max_itear) # a2从-1线性下降到-2 p1 = 1 - (np.exp(it / self.Max_itear) - 1) / (np.exp(1) - 1) rd = int(np.random.rand() * self.SearchAgents_no) D1 = 0.01 * self.distant(Leader_pos, self.x[rd, :]) D2 = 0.001 * self.distant(Worst_pos, Leader_pos) w = (1 / (D1 + D2)) * (D1 * ((it / self.Max_itear) ** D1) + (D2 * (it / self.Max_itear) ** D2)) for i in range(self.x.shape[0]): r1 = np.random.rand() r2 = np.random.rand() A = 2 * a * r1 - a b = 1 l = (a2 - 1) * np.random.rand() + 1 c = 2 * r2 p = np.random.rand() for j in range(self.x.shape[1]): if p < p1: if abs(A) >= 1: rand_leader_ind1 = math.floor(self.SearchAgent

import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import gymnasium as gym import numpy as np from gymnasium import spaces import pybullet as p import pybullet_data import math import time from pybullet_utils import bullet_client from scipy.spatial.transform import Rotation as R import random from reward import grasp_reward class FR5_Env(gym.Env): metadata = {"render_modes": ["human"], "render_fps": 50} def __init__(self,gui = False,render_mode=None): super().__init__() self.step_num = 0 self.Con_cube = None self.render_mode = render_mode # 保存 render_mode # 设置最小的关节变化量 low_action = np.array([-1.0,-1.0,-1.0,-1.0,-1.0,-1.0],dtype=np.float32) high_action = np.array([1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0],dtype=np.float32) self.action_space = spaces.Box(low=low_action, high=high_action, dtype=np.float32) low = np.zeros(12,dtype=np.float32) high = np.ones(12,dtype=np.float32) self.observation_space = spaces.Box(low=low, high=high, dtype=np.float32) # 初始化pybullet环境 if gui == False: self.p = bullet_client.BulletClient(connection_mode=p.DIRECT) else : self.p = bullet_client.BulletClient(connection_mode=p.GUI) # self.p.setTimeStep(1/240) # print(self.p) self.p.setGravity(0, 0, -9.81) self.p.setAdditionalSearchPath(pybullet_data.getDataPath()) # 目标物移动范围限制 self.x_low_obs = -0.2 self.x_high_obs = 0.2 self.y_low_obs = 0.4 self.y_high_obs = 0.5 self.z_low_obs = 0.1 self.z_high_obs = 0.3 # 初始化环境 self.init_env() def init_env(self): ''' 仿真环境初始化 ''' #self.boxId = self.p.loadURDF("plane.urdf",basePosition=[0, 0, -1]) # 创建机械臂 self.fr5 = self.p.loadURDF("D:/study/st/rl/six003/urd333/urdf/urd333.urdf",useFixedBase=True, basePosition=[0, 0, 0],

clc clear load('1.mat'); D1 = 2.582; Nb = 375; % 额定转速 Qb = 89.73; Hb = 440; Mb = abs((357*0.957460219777722*1e6/(Nb*pi/30))); % 修正转速单位转换 H = Hb; H_d = 945; K1 = 10; K2 = 0.8; Cy = 0.2; Ch = 0.5; % 预处理泵特性曲线数据 for i = 1:14 Chazhipump(i).N11 = Pump_data(i).N11; Chazhipump(i).M11 = Pump_data(i).M11; Chazhipump(i).Q11 = Pump_data(i).Q11; n2 = size(Chazhipump(i).N11, 2); for j = 1:n2 M11 = Chazhipump(i).M11(j); N11 = Chazhipump(i).N11(j); Q11 = Chazhipump(i).Q11(j); % 单位换算 M = M11*D1^3*H; Q = Q11*D1^2*sqrt(H); N = N11*sqrt(H)/D1; Y = Pump_data(i).y/26; % 导叶开度标准化 % 存储计算结果 Chazhipump(i).Eff(j) = 9.81*Q*H*1000/(M*N*pi/30); Chazhipump(i).P(j) = 9.81*Q*H*1000/1e6; Chazhipump(i).Q(j) = Q; % 角度参数计算 if N <= 0 Chazhipump(i).x(j) = pi + atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); else Chazhipump(i).x(j) = atan((K2+Q/Qb)/(N/Nb)); end % 无量纲参数计算 Chazhipump(i).Wh(j) = (Y+Cy)^2/((N/Nb)^2 + (Q/Qb)^2 + Ch*1); Chazhipump(i).Wm(j) = ((M/Mb)+K1)*(Y+Cy)^2/((N/Nb)^2 + (Q/Qb)^2 + Ch*1); end end % 生成插值点(修正插值点生成逻辑) a1 = 0.2:0.1:0.4; a2 = 0.41:0.01:0.8; a3 = 0.81:0.1:3.6; X = unique([a1 a2 a3]); % 确保插值点唯一且有序 num = length(X); % 初始化存储矩阵 Wm = zeros(14, num); Wh = zeros(14, num); % 执行插值操作 for i = 1:14 valid_x = Chazhipump(i).x; [sorted_x, idx] = sort(valid_x); % 确保输入数据有序 Wm(i,:) = interp1(sorted_x, Chazhipump(i).Wm(idx), X, 'linear', 'extrap'); Wh(i,:) = interp1(sorted_x, Chazhipump(i).Wh(idx), X, 'linear', 'extrap'); end % 绘制Suter全特性曲线 figure; hold on; colors = jet(14); % 生成14种颜色 legendEntries = cell(14,1); % 绘制WM曲线 subplot(2,1,1); hold on; for i = 1:14 plot(X, Wm(i,:), 'Color', colors(i,:), 'LineWidth', 1.5); legendEntries{i} = ['GVO=' num2str((i-1)*2)]; end xlabel('角度参数x'); ylabel('WM'); title('Suter全特性曲线-WM'); legend(legendEntries, 'Location', 'eastoutside'); % 绘制WH曲线 subplot(2,1,2); hold on; for i = 1:14 plot(X, Wh(i,:), 'Color', colors(i,:), 'LineWidth', 1.5); end xlabel('角度参数x'); ylabel('WH'); title('Suter全特性曲线-WH'); legend(legendEntries, 'Location', 'eastoutside'); % 调整图形显示 set(gcf, 'Position', [100 100 1200 800]); hold off; 请你在这一代码的基础上进行修改

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C# Socket通信源码:多连接支持与断线重连功能的物联网解决方案

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