experiment-data-process/test_20171019.py at master · kun0523/experiment-data-process · GitHub

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#coding:utf-8
#2017/10/15 实现颗粒与筛网数据的预处理

from data_preprocess import dataParticle,dataScreen
from functions import *

path = 'F:\data\\test_data1\\'
x_name = 'bj03_x.csv'
y_name = 'bj03_y.csv'
z_name = 'bj03_z.csv'
mass_name = 'bj03_mass.csv'
x_max_name = 'bj03_screen_x_max.csv'
x_min_name = 'bj03_screen_x_min.csv'
z_max_name = 'bj03_screen_z_max.csv'
z_min_name = 'bj03_screen_z_min.csv'

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

ptc_tim = dataParticle(path,x_name,y_name,z_name,mass_name) #返回的数据是list 以各个时刻保存 其下为数组元素
# ptc_tim[0] 第一个时刻的颗粒数据
scn_tim,tim_ls = dataScreen(path,x_max_name,x_min_name,z_max_name,z_min_name)
# scn_tim[0,0:2] 第一个时刻的左侧点  scn_time[0,2:] 第一个时刻的右侧点

# id_edtim = getEndTime(ptc_tim,scn_tim,tim_ls) #返回筛分结束的时刻标号

# plt.plot(ptc_tim[id_edtim][:,0],ptc_tim[id_edtim][:,1],'.',c='k') #画出颗粒分布
# plt.plot(scn_tim[id_edtim,[0,2]],scn_tim[id_edtim,[1,3]],c='r') #画出筛网位置
# plt.show()

# eff = calScrEff(ptc_tim[id_edtim],scn_tim[id_edtim]) #结束时刻的筛分效率

# tim = timEff98(tim_ls,ptc_tim,scn_tim) #可计算出达到98%最大筛分效率的时间

id_stab_tims = stabTim(ptc_tim,scn_tim) #可计算稳定筛分阶段的起止时刻 标号

ti = 40
ptc_bed,scn_z_min,bed_z_label = getBedPtc(ti,ptc_tim[ti],scn_tim[ti]) #返回指定时刻的料层颗粒 转换坐标后的颗粒

por = calPorosity(ptc_bed)

#给出稳定筛分阶段 多个时刻下的 松散系数
# times = np.arange(id_stab_tims[0],id_stab_tims[1],4)
# por = np.empty(len(times))
# for i,ti in enumerate(times):
# 	ptc_bed,scn_z_min,bed_z_label = getBedPtc(ti,ptc_tim[ti],scn_tim[ti]) #返回指定时刻的料层颗粒 转换坐标后的颗粒
# 	por[i] = calPorosity(ptc_bed)

def calStratification():
#计算分层状态
    pass

#############计算沉降差##############
#1、分别计算大小颗粒分层沉降系数  2、相减得到沉降差

diam = 0.9 #指定分类粒径
dns = 2678  #密度2678千克每立方米
diam = diam/1000 #将 毫米 单位化成 米
mass_std = ((np.pi/6)*dns*dim**3)*1000 #把质量的kg单位变成g单位 分离粒径颗粒质量
bool_sml = ptc_bed[:,3]<mass_std


# plt.scatter(ptc_up[:,0],ptc_up[:,1],marker='.');plt.show()