added all files reserch

This commit is contained in:
Danamir
2025-12-03 08:59:14 +03:00
parent a592701a3c
commit bdcf20478e
15 changed files with 1051 additions and 0 deletions

179
12g.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,179 @@
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import h5py
# --- 1. Параметры и сетка (2D) ---
DX = 0.1
DZ = 0.1
Z_MAX = 2.0
X_MAX = 10.0
N_Z = int(Z_MAX / DZ) + 1
N_X = int(X_MAX / DX) + 1
# Время и теплофизические параметры
N_DAYS = 365
DT = 1800 # 30 минут (сек).
ALPHA = 7.5e-7
R = ALPHA * DT / (DX**2)
N_STEPS = int(N_DAYS * 24 * 3600 / DT)
# Параметры сохранения данных
HDF5_FILENAME = 'temperature_simulation_results.hdf5'
RECORD_INTERVAL_STEPS = int(24 * 3600 / DT)
print(f"2D-сетка: {N_Z}x{N_X} узлов.")
print(f"Устойчивость соблюдена: R = {R:.4f} <= 0.25.")
# --- 2. Инициализация и геометрическая маска (Трапеция) ---
T_INITIAL = 5.0 # °C
Temperature = np.full((N_Z, N_X), T_INITIAL, dtype=float)
# Создание маски для области ТРАПЕЦИИ:
mask = np.full((N_Z, N_X), False)
# Параметры трапеции (ширина на дне 10м, на поверхности 5м)
W_bottom = X_MAX
W_top = 5.0
for i in range(N_Z):
depth_i = i * DZ
W_z = W_bottom - (W_bottom - W_top) * (1 - depth_i / Z_MAX)
offset_x = (X_MAX - W_z) / 2
start_j = int(offset_x / DX)
end_j = int((X_MAX - offset_x) / DX)
start_j = max(0, start_j)
end_j = min(N_X, end_j)
mask[i, start_j:end_j] = True
# Обнуляем температуру вне маски (заполняем NaN)
Temperature[~mask] = np.nan
# --- 3. Граничные условия (Упрощенные) ---
def surface_temp(step):
"""Температура поверхности (Z=0) - синусоида 1 год."""
time_in_seconds = step * DT
time_in_years = time_in_seconds / (N_DAYS * 24.0 * 3600.0)
T_avg = 0.0
T_amp = 20.0
return T_avg + T_amp * np.sin(2 * np.pi * time_in_years + np.pi/2)
T_BOTTOM = T_INITIAL
# --- 4. Цикл моделирования и сохранение в HDF5 (Без изменений) ---
print(f"Начало моделирования ({N_STEPS} шагов). Результаты будут сохранены в {HDF5_FILENAME}...")
with h5py.File(HDF5_FILENAME, 'w') as f:
f.attrs['DZ'] = DZ
f.attrs['DX'] = DX
f.attrs['N_DAYS'] = N_DAYS
f.attrs['DT_seconds'] = DT
f.create_dataset('mask', data=mask, dtype='bool')
temp_dset = f.create_dataset('temperature_profiles',
shape=(0, N_Z, N_X),
maxshape=(N_DAYS + 1, N_Z, N_X),
dtype='f4',
chunks=(1, N_Z, N_X),
compression="gzip")
record_counter = 0
for n in range(N_STEPS):
T_old = Temperature.copy()
T_surface = surface_temp(n)
Temperature[0, mask[0, :]] = T_surface
Temperature[N_Z - 1, mask[N_Z - 1, :]] = T_BOTTOM
for i in range(1, N_Z - 1):
for j in range(1, N_X - 1):
if mask[i, j]:
T_i_minus_1 = T_old[i-1, j] if mask[i-1, j] else T_old[i, j]
T_i_plus_1 = T_old[i+1, j] if mask[i+1, j] else T_old[i, j]
T_j_minus_1 = T_old[i, j-1] if mask[i, j-1] else T_old[i, j]
T_j_plus_1 = T_old[i, j+1] if mask[i, j+1] else T_old[i, j]
T_new = T_old[i, j] * (1 - 4 * R) + R * (T_i_minus_1 + T_i_plus_1 + T_j_minus_1 + T_j_plus_1)
Temperature[i, j] = T_new
if n % RECORD_INTERVAL_STEPS == 0:
temp_dset.resize(record_counter + 1, axis=0)
temp_dset[record_counter, :, :] = Temperature
record_counter += 1
if record_counter % 50 == 0:
print(f"Записан профиль за день {record_counter}.")
print(f"Моделирование завершено. Сохранено {record_counter} профилей температуры в файле {HDF5_FILENAME}.")
# --- 5. Пример визуализации (Чтение из HDF5 с исправлениями) ---
try:
with h5py.File(HDF5_FILENAME, 'r') as f:
temp_dset_read = f['temperature_profiles']
mask_read = f['mask'][:]
days_to_plot = [0, 90, 180, 270, N_DAYS - 1] # N_DAYS - 1, так как 365-й день это индекс 364
indices_to_plot = [day for day in days_to_plot if day < temp_dset_read.shape[0]]
if not indices_to_plot:
print("Нет сохраненных данных для визуализации.")
else:
X_COORD = np.linspace(0, X_MAX, N_X)
Z_COORD = np.linspace(-Z_MAX, 0, N_Z)
fig, axes = plt.subplots(1, len(indices_to_plot), figsize=(18, 5))
fig.suptitle(f'2D Теплоперенос (Чтение из {HDF5_FILENAME})', fontsize=14)
T_all = temp_dset_read[:].flatten()
T_min = np.nanmin(T_all)
T_max = np.nanmax(T_all)
# ИСПРАВЛЕНИЕ 1: Использование plt.colormaps
cmap_base = plt.colormaps['RdYlBu']
# Создаем копию для изменения "плохих" значений
cmap_custom = cmap_base.copy()
cmap_custom.set_bad('lightgray')
for idx, day_index in enumerate(indices_to_plot):
T_profile = temp_dset_read[day_index, :, :]
# Проверяем, что оси - это массив, если только одна ось
ax = axes[idx] if len(indices_to_plot) > 1 else axes
im = ax.imshow(T_profile,
extent=[0, X_MAX, -Z_MAX, 0],
origin='upper',
cmap=cmap_custom,
aspect='auto',
vmin=T_min,
vmax=T_max)
ax.contour(X_COORD, Z_COORD, mask_read.astype(int), levels=[0.5], colors='k', linewidths=1.5, linestyles='--')
ax.set_title(f'День: {day_index}')
ax.set_xlabel('Длина, м')
ax.set_ylabel('Глубина, м')
# ИСПРАВЛЕНИЕ 2: Удаление rect=[0, 0, 0.98, 1] и let axes handle spacing
plt.tight_layout()
# Добавление цветовой шкалы
# Убедимся, что cbar создается корректно, используя массив осей
cbar = fig.colorbar(im, ax=axes.ravel().tolist() if len(indices_to_plot) > 1 else axes, orientation='vertical', fraction=0.02, pad=0.04)
cbar.set_label('Температура, °C')
plt.show()
except Exception as e:
print(f"Ошибка при чтении или визуализации HDF5: {e}")