
from orifice import Orifice
#Все размеры даны в мм
D = 108. #внешний диаметр трубы
h = 4. #толщина стенки трубы
D1 = D - 2 * h #внутренний диаметр трубы
l = 10 #ширина шайбы
D0 = 50. #диаметр отверстия
orif = Orifice(D1,l) #создаём объект класса Orifice
#определение коэффициента гидравлического сопротивления по значению диаметра отверстия
grc = orif.calc_grc(D0) 
grc
#коэффициент гидравлического сопротивления

28.838177719657814


#Решаем обратную задачу - по заданному коэффициенту гидравлического сопротивления
#находим значение диаметра отверстия
orif.calc_d0(grc)

50.0


from math import pi, sqrt
import numpy as np


#l/D0
lD0s = np.array([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1., 1.4, 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
#F0/F1
F0F1s = np.array([0.02, 0.04, 0.06, 0.08, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.])
#Массив результатов расчётов (sol - solution)
sols = np.zeros((lD0s.shape[0], F0F1s.shape[0]), dtype = float)


D0 = 10 #диаметр отверстия в шайбе, мм
F0 = pi * D0 * D0 / 4 #площадь отверстия, мм2


for i, lD0 in enumerate(lD0s):
    l = lD0 * D0
    for j, F0F1 in enumerate(F0F1s):
        F1 = F0 / F0F1
        D1 = sqrt(4 * F1 / pi)
        оrif = Orifice(D1, l)
        sols[i,j] = оrif.calc_grc(D0)


import pandas as pd
pd.DataFrame(sols.round(2), index=lD0s, columns=F0F1s)
#Результаты расчёта по аппроксимирующим экспериментальные данные формулам
#Заголовки строк l/D0, заголовки столбцов F0/F1


D0s = np.zeros((lD0s.shape[0], F0F1s.shape[0]), dtype = float)
for i, lD0 in enumerate(lD0s):
    l = lD0 * D0
    for j, F0F1 in enumerate(F0F1s):
        F1 = F0 / F0F1
        D1 = sqrt(4 * F1 / pi)
        оrif = Orifice(D1, l)
        d0 = оrif.calc_d0(sols[i,j])
        D0s[i,j] = d0 #(D0 - d0) / D0


pd.DataFrame(D0s, index=lD0s, columns=F0F1s)
#везде должно быть 10.0 - значение, заданное для D0
#Заголовки строк l/D0, заголовки столбцов F0/F1


#Для случая F0/F1 = 1 и l/D0 = 0 при вычислении погрешности будет происходить 
#деление ноля на ноль, о чём будет выдано предупреждение.
#Отключение выдачи предупреждений
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')


errs = np.zeros((lD0s.shape[0], F0F1s.shape[0]), dtype = float)
for i, lD0 in enumerate(lD0s):
    l = lD0 * D0
    for j, F0F1 in enumerate(F0F1s):
        F1 = F0 / F0F1
        D1 = sqrt(4 * F1 / pi)
        #Шайба с lamb = 0 (отсутствуют потери от трения)
        orif_no_friction = Orifice(D1, l, 0.)
        sols_no_friction = orif_no_friction.calc_grc(D0)
        errs[i,j] = (1 - sols_no_friction / sols[i,j]) * 100


pd.DataFrame(errs.round(2), index=lD0s, columns=F0F1s)
#Значения погрешностей от игнорирования потерь от трения, %
#Заголовки строк l/D0, заголовки столбцов F0/F1


dlambda = 0.02
for i, lD0 in enumerate(lD0s):
    l = lD0 * D0
    for j, F0F1 in enumerate(F0F1s):
        F1 = F0 / F0F1
        D1 = sqrt(4 * F1 / pi)
        sols_no_friction = sols[i,j] - lD0 * F0F1 ** -2 * dlambda
        errs[i,j] = (1 - sols_no_friction / sols[i,j]) * 100


pd.DataFrame(errs.round(2), index=lD0s, columns=F0F1s)
#Значения погрешностей от игнорирования потерь от трения, %
#Заголовки строк l/D0, заголовки столбцов F0/F1

	0.02	0.04	0.06	0.08	0.10	0.15	0.20	0.25	0.30	0.40	0.50	0.60	0.70	0.80	0.90	1.00
0.0	6913.81	1676.55	722.35	393.67	243.96	99.75	51.40	29.99	18.88	8.56	4.27	2.21	1.12	0.53	0.19	0.00
0.2	6650.16	1612.55	694.75	378.62	234.62	95.93	49.43	28.84	18.16	8.24	4.11	2.13	1.09	0.51	0.19	0.00
0.4	6344.46	1538.33	662.74	361.15	223.79	91.49	47.14	27.50	17.32	7.86	3.93	2.04	1.05	0.50	0.19	0.01
0.6	5549.91	1345.31	579.43	315.68	195.57	79.91	41.15	24.00	15.11	6.86	3.43	1.79	0.92	0.45	0.18	0.01
0.8	4659.38	1128.97	486.06	264.70	163.92	66.93	34.44	20.08	12.64	5.74	2.88	1.51	0.79	0.39	0.16	0.02
1.0	4274.42	1035.49	445.73	242.70	150.27	61.33	31.55	18.39	11.58	5.26	2.64	1.39	0.73	0.37	0.16	0.02
1.4	3947.91	956.29	411.59	224.09	138.74	56.62	29.13	16.98	10.69	4.87	2.46	1.30	0.69	0.36	0.16	0.03
2.0	3778.80	915.40	394.04	214.56	132.86	54.24	27.93	16.29	10.27	4.69	2.38	1.27	0.69	0.36	0.17	0.04
3.0	3761.83	911.63	392.56	213.85	132.48	54.15	27.92	16.32	10.31	4.73	2.42	1.30	0.72	0.39	0.20	0.06
4.0	3816.35	925.23	398.59	217.23	134.64	55.11	28.45	16.66	10.54	4.86	2.50	1.36	0.76	0.42	0.22	0.08
5.0	3874.69	939.75	405.02	220.83	136.93	56.12	29.02	17.01	10.79	5.00	2.58	1.42	0.80	0.45	0.25	0.10
6.0	3929.17	953.34	411.05	224.22	139.09	57.07	29.55	17.35	11.02	5.13	2.67	1.48	0.84	0.48	0.27	0.12
7.0	3981.07	966.30	416.81	227.45	141.16	57.99	30.07	17.68	11.25	5.25	2.75	1.53	0.88	0.51	0.29	0.14
8.0	4031.80	978.98	422.44	230.62	143.19	58.89	30.57	18.01	11.47	5.38	2.83	1.59	0.92	0.55	0.32	0.16
9.0	4082.06	991.54	428.02	233.76	145.20	59.78	31.07	18.33	11.70	5.51	2.91	1.64	0.96	0.58	0.34	0.18
10.0	4132.16	1004.07	433.59	236.89	147.20	60.67	31.57	18.65	11.92	5.63	2.99	1.70	1.01	0.61	0.37	0.20

	0.02	0.04	0.06	0.08	0.10	0.15	0.20	0.25	0.30	0.40	0.50	0.60	0.70	0.80	0.90	1.00
0.0	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	NaN
0.2	0.15	0.16	0.16	0.17	0.17	0.19	0.20	0.22	0.24	0.30	0.39	0.52	0.75	1.22	2.58	100.0
0.4	0.32	0.33	0.34	0.35	0.36	0.39	0.42	0.47	0.51	0.64	0.81	1.09	1.56	2.51	5.21	100.0
0.6	0.54	0.56	0.58	0.59	0.61	0.67	0.73	0.80	0.88	1.09	1.40	1.86	2.65	4.19	8.35	100.0
0.8	0.86	0.89	0.91	0.94	0.98	1.06	1.16	1.28	1.41	1.74	2.22	2.95	4.14	6.40	12.12	100.0
1.0	1.17	1.21	1.25	1.29	1.33	1.45	1.58	1.74	1.92	2.38	3.02	4.00	5.57	8.47	15.48	100.0
1.4	1.77	1.83	1.89	1.95	2.02	2.20	2.40	2.64	2.91	3.59	4.56	5.98	8.24	12.25	21.35	100.0
2.0	2.65	2.73	2.82	2.91	3.01	3.28	3.58	3.93	4.33	5.33	6.73	8.75	11.89	17.27	28.63	100.0
3.0	3.99	4.11	4.25	4.38	4.53	4.92	5.37	5.88	6.47	7.93	9.93	12.79	17.09	24.13	37.84	100.0
4.0	5.24	5.40	5.58	5.75	5.94	6.45	7.03	7.68	8.43	10.29	12.80	16.34	21.54	29.76	44.78	100.0
5.0	6.45	6.65	6.86	7.08	7.30	7.92	8.62	9.40	10.30	12.51	15.48	19.58	25.50	34.58	50.31	100.0
6.0	7.64	7.87	8.11	8.36	8.63	9.34	10.15	11.06	12.10	14.63	18.00	22.59	29.10	38.78	54.83	100.0
7.0	8.79	9.06	9.33	9.62	9.92	10.73	11.64	12.67	13.83	16.65	20.37	25.39	32.36	42.49	58.60	100.0
8.0	9.92	10.21	10.52	10.84	11.17	12.08	13.08	14.22	15.50	18.59	22.62	28.00	35.35	45.78	61.80	100.0
9.0	11.02	11.35	11.68	12.03	12.40	13.38	14.48	15.71	17.10	20.44	24.75	30.43	38.08	48.71	64.54	100.0
10.0	12.10	12.45	12.81	13.19	13.59	14.65	15.84	17.16	18.65	22.20	26.76	32.71	40.59	51.34	66.91	100.0

	0.02	0.04	0.06	0.08	0.10	0.15	0.20	0.25	0.30	0.40	0.50	0.60	0.70	0.80	0.90	1.00
0.0	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00	NaN
0.2	0.15	0.16	0.16	0.17	0.17	0.19	0.20	0.22	0.24	0.30	0.39	0.52	0.75	1.22	2.58	100.0
0.4	0.32	0.33	0.34	0.35	0.36	0.39	0.42	0.47	0.51	0.64	0.81	1.09	1.56	2.51	5.21	100.0
0.6	0.54	0.56	0.58	0.59	0.61	0.67	0.73	0.80	0.88	1.09	1.40	1.86	2.65	4.19	8.35	100.0
0.8	0.86	0.89	0.91	0.94	0.98	1.06	1.16	1.28	1.41	1.74	2.22	2.95	4.14	6.40	12.12	100.0
1.0	1.17	1.21	1.25	1.29	1.33	1.45	1.58	1.74	1.92	2.38	3.02	4.00	5.57	8.47	15.48	100.0
1.4	1.77	1.83	1.89	1.95	2.02	2.20	2.40	2.64	2.91	3.59	4.56	5.98	8.24	12.25	21.35	100.0
2.0	2.65	2.73	2.82	2.91	3.01	3.28	3.58	3.93	4.33	5.33	6.73	8.75	11.89	17.27	28.63	100.0
3.0	3.99	4.11	4.25	4.38	4.53	4.92	5.37	5.88	6.47	7.93	9.93	12.79	17.09	24.13	37.84	100.0
4.0	5.24	5.40	5.58	5.75	5.94	6.45	7.03	7.68	8.43	10.29	12.80	16.34	21.54	29.76	44.78	100.0
5.0	6.45	6.65	6.86	7.08	7.30	7.92	8.62	9.40	10.30	12.51	15.48	19.58	25.50	34.58	50.31	100.0
6.0	7.64	7.87	8.11	8.36	8.63	9.34	10.15	11.06	12.10	14.63	18.00	22.59	29.10	38.78	54.83	100.0
7.0	8.79	9.06	9.33	9.62	9.92	10.73	11.64	12.67	13.83	16.65	20.37	25.39	32.36	42.49	58.60	100.0
8.0	9.92	10.21	10.52	10.84	11.17	12.08	13.08	14.22	15.50	18.59	22.62	28.00	35.35	45.78	61.80	100.0
9.0	11.02	11.35	11.68	12.03	12.40	13.38	14.48	15.71	17.10	20.44	24.75	30.43	38.08	48.71	64.54	100.0
10.0	12.10	12.45	12.81	13.19	13.59	14.65	15.84	17.16	18.65	22.20	26.76	32.71	40.59	51.34	66.91	100.0

Расчёт дроссельной шайбы. Часть 1.¶

Пример использования класса `Orifice`¶

Формирование таблицы результатов расчёта по формулам аппроксимации экспериментальных данных¶

Проверка метода calc_d0¶

Оценка погрешности от игнорирования потерь от трения¶

Ссылки¶

Расчёт дроссельной шайбы. Часть 1.¶

Пример использования класса Orifice¶

Формирование таблицы результатов расчёта по формулам аппроксимации экспериментальных данных¶

Проверка метода calc_d0¶

Оценка погрешности от игнорирования потерь от трения¶

Ссылки¶

Пример использования класса `Orifice`¶