Mô hình và hệ thống kỹ thuật mô phỏng là những công việc thiết yếu trong việc phân tích kỹ thuật. Dùng thư viện Python như NumPy và SciPy mô phỏng những quá trình này bằng cách cung cấp những công cụ mạnh mẽ để tính toán và phân tích hệ thống. Bài này giới thiệu các phương pháp cơ bản để mô phỏng hệ thống kỹ thuật với các thư viện này.

Thiết lập môi trường

Để bắt đầu, hãy cài đặt các thư viện cần thiết nếu chúng không sẵn sàng. Hãy dùng lệnh ống để cài đặt NumPy và SciPy:

pp cài đặt numpy scip

Hệ thống kỹ thuật mô hình

Hệ thống kỹ thuật thường có thể được đại diện bằng cách sử dụng các mô hình toán học như phương trình vi phân hoặc chức năng chuyển giao. gGPy cung cấp công cụ để tạo ma trận và véc tơ, trong khi SciPy cung cấp các chức năng để giải các phương trình và mô phỏng các phản ứng hệ thống.

Ví dụ, một hệ thống đại trà có thể được mô hình hóa với phương trình vi phân:

m * x ' + c * x' + k * x = 0

Hệ thống đồng dạng

Mô- đun tích hợp của SciP cho phép giải phương trình vi phân. Chức năng « Giải quyết » thường được dùng cho mục đích này. Đây là ví dụ về việc mô phỏng hệ thống đa thức dòng chảy:

Định nghĩa hệ thống là một chức năng:

import numpy as np

từ các giải pháp. intigrate ivp )

khối lượng conver dapper(t, y, c, k)

trở về [y[1], - (c / m) * y [1] - (k / m) * y [0]

Đặt điều kiện và tham số ban đầu:

Điều chỉnh chân thực = [x0, v] )

t span = [0, 10]

Gọi bộ giải mã:

Giải quyết = giải quyết evp (mass spamper, t pan, ban đầu c/c)[FLT: 1]

Phân tích kết quả

Sau khi mô phỏng, hãy phân tích kết quả bằng cách lập kế hoạch phản ứng của hệ thống theo thời gian. Dùng thư viện như Matplotlib để hình dung dữ liệu:

Dịch vụ đánh máy.

plt.pt (sosoltion.t, giải pháp.y[0] )

plt.x label ('Time))

plt.y label ('Displacement'] )

plt.show())