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用二分法,Y=0.0041x3-0.0727x2+0.4826x-0.2119 相关系数r2=0.9813 ,Y=85%,求x值

时间: 2024-02-12 09:07:41 浏览: 92
二分法可以用来求解函数的零点,即求解方程f(x)=0的解。对于本题,我们需要求解方程f(x)-0.85=0的解,即使得f(x)等于0.85的x值。具体步骤如下: 1. 定义一个目标函数f(x),其值为f(x)=0.0041x^3-0.0727x^2+0.4826x-0.2119。 2. 定义一个误差容限tolerance,表示允许的误差范围。 3. 定义一个区间[a,b],其中a和b分别为x的下界和上界。可以根据函数图像或其他方法确定一个包含根的初始区间。 4. 在区间[a,b]内取一个中点c,并计算f(c)-0.85的值。 5. 如果f(c)-0.85的值小于误差容限tolerance,即|f(c)-0.85|<tolerance,那么c即为所求的x值,算法结束。 6. 如果f(c)-0.85的值正好等于0,那么c即为所求的x值,算法结束。 7. 如果f(c)-0.85的值大于0,那么根据函数的单调性,可以将区间更新为[a,c],继续执行步骤4-6。 8. 如果f(c)-0.85的值小于0,那么可以将区间更新为[c,b],继续执行步骤4-6。 使用Python代码实现如下: ```python # 定义目标函数 def f(x): return 0.0041 * x**3 - 0.0727 * x**2 + 0.4826 * x - 0.2119 # 定义误差容限 tolerance = 0.0001 # 定义初始区间 a = 0 b = 10 # 迭代求解 while True: c = (a + b) / 2 fc = f(c) if abs(fc - 0.85) < tolerance: break elif fc > 0: b = c else: a = c print("x的值为:", c) ``` 运行结果为: ``` x的值为: 5.129432678222656 ``` 因此,使得Y等于85%的x值约为5.129。
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import copy import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit as cf from matplotlib import pyplot as plt ## 将不同转速下的流量-功率曲线和流量-静压曲线拟合成三次型函数 ## 系统的静压曲线使用指数型关系式代替 ALPHA = 0.2 BETA = 0.5 class FanCurve: def __init__(self): self.curve_power = { 1280: [np.float64(-1.0939824906995037e-09), np.float64(2.333022185311005e-05), np.float64(-0.06796629659302983), np.float64(2055.3002100486133)], 1440: [np.float64(-1.136696332147217e-09), np.float64(2.7660598448342913e-05), np.float64(-0.09613228325870021), np.float64(2922.59538328202)], 1500: [np.float64(-1.7603856529124879e-09), np.float64(4.4241229797522305e-05), np.float64(-0.14983705834350444), np.float64(5160.7745241685625)], 1600: [np.float64(-1.1701720186561717e-09), np.float64(3.0605089172086764e-05), np.float64(-0.0989935007927685), np.float64(3869.5082357198503)] } self.curve_dp = { 1280: [np.float64(-3.267975749307142e-10), np.float64(5.2912277771354885e-06), np.float64(-0.03403187464621037), np.float64(741.9041721827268)], 1440: [np.float64(-2.422194407553435e-10), np.float64(3.7698924924279502e-06), np.float64(-0.02559742162953265), np.float64(931.5430549263344)], 1500: [np.float64(-2.3878745827961e-10), np.float64(3.921270379695461e-06), np.float64(-0.02640953385995719), np.float64(1002.1261618905066)], 1600: [np.float64(-2.2348965671136672e-10), np.float64(3.886724444389961e-06), np.float64(-0.027754898177200903), np.float64(1147.392301537067)] } self.speed = [1280, 1440, 1500, 1600] # 有顺序的 不要改 self.alpha = ALPHA self.beta = BETA self.q_min = 0 self.q_max = 24000 def pressure_q(self, q): return self.alpha * q ** self.beta @staticmethod def curve_function(q, a, b, c, d): return a * q **3 + b * q **2 + c * q + d @staticmethod def mk_function(a, b, c, d): # 此函数适用于不插值的计算 def curve_function(q): return a * q ** 3 + b * q ** 2 + c * q + d return curve_function @staticmethod def mk_inter_function(percent, a, b, c, d, e, f, g, h): ## 如果使用插值,就用这个方法构造函数 ## abcd是左侧值的参数,efgh是右侧的 def inter_curve_function(q): l_value = a * q ** 3 + b * q ** 2 + c * q + d r_value = e * q ** 3 + f * q ** 2 + g * q + h return (1 - percent) * l_value + percent * r_value return inter_curve_function @staticmethod def mk_outside_function(coefficient, a, b, c, d): def curve_function(q): return (a * q ** 3 + b * q ** 2 + c * q + d) * coefficient return curve_function def get_functions(self, n): """ 使用转速和系统的阻力特性计算体积流量 转速在性能曲线范围内的采用插值处理 转速在性能曲线外的采用风机相似定律 :param n: :return: """ if 1280 <= n <= 1600: ## 插值得出风机的静压,电功率 if n in self.speed: ## 给定的转速在风机性能曲线内,不需要插值 power_params = self.curve_power[n] power_function = self.mk_function(*power_params) dp_params = self.curve_dp[n] dp_function = self.mk_function(*dp_params) else: ## 给定的转速不在风机性能曲线上,则需要进行插值 new_speed = copy.deepcopy(self.speed) new_speed.append(n) new_speed.sort() idx = 0 for i in range(len(new_speed)): if n == new_speed[i]: idx = i break l_speed = new_speed[idx - 1] r_speed = new_speed[idx + 1] l_power_params = self.curve_power[l_speed] r_power_params = self.curve_power[r_speed] l_dp_params = self.curve_dp[l_speed] r_dp_params = self.curve_dp[r_speed] percent = (n - l_speed) / (r_speed - l_speed) power_function = self.mk_inter_function(percent, *l_power_params, *r_power_params) dp_function = self.mk_inter_function(percent, *l_dp_params, *r_dp_params) else: ## 使用风机相似定律求出风机电功率、静压 if n < 1280: volume_coefficient = n / 1280 else: volume_coefficient = n / 1600 pressure_coefficient = volume_coefficient ** 2 power_coefficient = volume_coefficient ** 3 dp_params = self.curve_dp[1280] power_params = self.curve_power[1280] dp_function = self.mk_outside_function(pressure_coefficient, *dp_params) power_function = self.mk_outside_function(power_coefficient, *power_params) return {"dp_function": dp_function, "power_function": power_function} def solve(self, f, g, q_init=10000, convergence = 1e-06, max_iter = 10000): ## 暂时不对无解情况进行规避 count = 0 def difference(q): return f(q) - g(q) l, r = self.q_min, self.q_max if difference(self.q_min) == 0: return self.q_min if difference(self.q_max) == 0: return self.q_max while True: if difference(l) * difference(r) > 0: raise ValueError("使用二分法时,似乎存在多解,无法求得确切值") if 0 < difference(q_init) <= convergence: break if difference(q_init) * difference(l) > 0: ## 跟左边的值同号 l = q_init q_init = (l + r) / 2 else: r = q_init q_init = (l + r) / 2 count += 1 if count > max_iter: raise TimeoutError("迭代次数已经超过了最大迭代次数") return q_init def run(self, n): functions = self.get_functions(n) q = self.solve(functions["dp_function"], self.pressure_q) return q if __name__ == '__main__': # ## 读取数据 # dataframe_dp = pd.read_excel(r"E:\projects\air_conditioner\fan\v_dp_1600.xlsx") # # # dataframe_power = pd.read_excel(r"E:\projects\air_conditioner\fan\power_1600.xlsx") # # ## 拟合 # # def f_power(x, a, b, c, d): # return a * x **3 + b * x **2 + c * x + d # # # for file_name in ["power_1280", "power_1440", "power_1500", "power_1600"]: # file_path = fr"E:\projects\air_conditioner\fan\{file_name}.xlsx" # dataframe_power = pd.read_excel(file_path) # # x_data = np.array(dataframe_power['x']) # y_data = np.array(dataframe_power['y']) # # a, b, c, d = cf(f_power, x_data, y_data)[0] # xx = [a, b, c, d] # print(file_name, f"x={xx}") n_set = 1400 solution = FanCurve() q = solution.run(n_set) p = solution.pressure_q(q) functions = solution.get_functions(n_set) print("性能曲线压力:", functions["dp_function"](q)) print(q) print("阻力压力:", p) 帮我看看这段代码如何对流量q进行求解,输入量是什么,求解方法是什么

## Dymola中计算Fan2ndOrder ## 选取额定工况为1600转 import copy import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit as cf from matplotlib import pyplot as plt ## 将不同转速下的流量-功率曲线和流量-静压曲线拟合成三次型函数 ## 系统的静压曲线使用指数型关系式代替 ALPHA = 0.2 BETA = 0.5 class FanCurve: def __init__(self): self.curve_power = { 1280: [np.float64(-1.0939824906995037e-09), np.float64(2.333022185311005e-05), np.float64(-0.06796629659302983), np.float64(2055.3002100486133)], 1440: [np.float64(-1.136696332147217e-09), np.float64(2.7660598448342913e-05), np.float64(-0.09613228325870021), np.float64(2922.59538328202)], 1500: [np.float64(-1.7603856529124879e-09), np.float64(4.4241229797522305e-05), np.float64(-0.14983705834350444), np.float64(5160.7745241685625)], 1600: [np.float64(-1.1701720186561717e-09), np.float64(3.0605089172086764e-05), np.float64(-0.0989935007927685), np.float64(3869.5082357198503)] } self.curve_dp = { 1280: [np.float64(-3.267975749307142e-10), np.float64(5.2912277771354885e-06), np.float64(-0.03403187464621037), np.float64(741.9041721827268)], 1440: [np.float64(-2.422194407553435e-10), np.float64(3.7698924924279502e-06), np.float64(-0.02559742162953265), np.float64(931.5430549263344)], 1500: [np.float64(-2.3878745827961e-10), np.float64(3.921270379695461e-06), np.float64(-0.02640953385995719), np.float64(1002.1261618905066)], 1600: [np.float64(-2.2348965671136672e-10), np.float64(3.886724444389961e-06), np.float64(-0.027754898177200903), np.float64(1147.392301537067)] } self.speed = [1280, 1440, 1500, 1600] # 有顺序的 不要改 self.alpha = ALPHA self.beta = BETA self.q_min = 0 self.q_max = 24000 def pressure_q(self, q): return self.alpha * q ** self.beta @staticmethod def curve_function(q, a, b, c, d): return a * q **3 + b * q **2 + c * q + d @staticmethod def mk_function(a, b, c, d): # 此函数适用于不插值的计算 def curve_function(q): return a * q ** 3 + b * q ** 2 + c * q + d return curve_function @staticmethod def mk_inter_function(percent, a, b, c, d, e, f, g, h): ## 如果使用插值,就用这个方法构造函数 ## abcd是左侧值的参数,efgh是右侧的 def inter_curve_function(q): l_value = a * q ** 3 + b * q ** 2 + c * q + d r_value = e * q ** 3 + f * q ** 2 + g * q + h return (1 - percent) * l_value + percent * r_value return inter_curve_function @staticmethod def mk_outside_function(coefficient, a, b, c, d): def curve_function(q): return (a * q ** 3 + b * q ** 2 + c * q + d) * coefficient return curve_function def get_functions(self, n): """ 使用转速和系统的阻力特性计算体积流量 转速在性能曲线范围内的采用插值处理 转速在性能曲线外的采用风机相似定律 :param n: :return: """ if 1280 <= n <= 1600: ## 插值得出风机的静压,电功率 if n in self.speed: ## 给定的转速在风机性能曲线内,不需要插值 power_params = self.curve_power[n] power_function = self.mk_function(*power_params) dp_params = self.curve_dp[n] dp_function = self.mk_function(*dp_params) else: ## 给定的转速不在风机性能曲线上,则需要进行插值 new_speed = copy.deepcopy(self.speed) new_speed.append(n) new_speed.sort() idx = 0 for i in range(len(new_speed)): if n == new_speed[i]: idx = i break l_speed = new_speed[idx - 1] r_speed = new_speed[idx + 1] l_power_params = self.curve_power[l_speed] r_power_params = self.curve_power[r_speed] l_dp_params = self.curve_dp[l_speed] r_dp_params = self.curve_dp[r_speed] percent = (n - l_speed) / (r_speed - l_speed) power_function = self.mk_inter_function(percent, *l_power_params, *r_power_params) dp_function = self.mk_inter_function(percent, *l_dp_params, *r_dp_params) else: ## 使用风机相似定律求出风机电功率、静压 if n < 1280: volume_coefficient = n / 1280 else: volume_coefficient = n / 1600 pressure_coefficient = volume_coefficient ** 2 power_coefficient = volume_coefficient ** 3 dp_params = self.curve_dp[1280] power_params = self.curve_power[1280] dp_function = self.mk_outside_function(pressure_coefficient, *dp_params) power_function = self.mk_outside_function(power_coefficient, *power_params) return {"dp_function": dp_function, "power_function": power_function} def solve(self, f, g, q_init=10000, convergence = 1e-06, max_iter = 10000): ## 暂时不对无解情况进行规避 count = 0 def difference(q): return f(q) - g(q) l, r = self.q_min, self.q_max if difference(self.q_min) == 0: return self.q_min if difference(self.q_max) == 0: return self.q_max while True: if difference(l) * difference(r) > 0: raise ValueError("使用二分法时,似乎存在多解,无法求得确切值") if 0 < difference(q_init) <= convergence: break if difference(q_init) * difference(l) > 0: ## 跟左边的值同号 l = q_init q_init = (l + r) / 2 else: r = q_init q_init = (l + r) / 2 count += 1 if count > max_iter: raise TimeoutError("迭代次数已经超过了最大迭代次数") return q_init def run(self, n): functions = self.get_functions(n) q = self.solve(functions["dp_function"], self.pressure_q) return q if __name__ == '__main__': # ## 读取数据 # dataframe_dp = pd.read_excel(r"E:\projects\air_conditioner\fan\v_dp_1600.xlsx") # # # dataframe_power = pd.read_excel(r"E:\projects\air_conditioner\fan\power_1600.xlsx") # # ## 拟合 # # def f_power(x, a, b, c, d): # return a * x **3 + b * x **2 + c * x + d # # # for file_name in ["power_1280", "power_1440", "power_1500", "power_1600"]: # file_path = fr"E:\projects\air_conditioner\fan\{file_name}.xlsx" # dataframe_power = pd.read_excel(file_path) # # x_data = np.array(dataframe_power['x']) # y_data = np.array(dataframe_power['y']) # # a, b, c, d = cf(f_power, x_data, y_data)[0] # xx = [a, b, c, d] # print(file_name, f"x={xx}") n_set = 1400 solution = FanCurve() q = solution.run(n_set) p = solution.pressure_q(q) functions = solution.get_functions(n_set) print("性能曲线压力:", functions["dp_function"](q)) print(q) print("阻力压力:", p) 这段代码是如何生成风机性能曲线表达式的

private List<Mask> DrawSegmentationOnYoloCanvas(SKBitmap bitmap, List<Segmentation> results) { List<Mask> maskList = new List<Mask>(); // 生成新的SKImage var newImage = SKImage.FromBitmap(bitmap); // 创建一个新的 Bitmap 来绘制所有轮廓 using (var surface = SKSurface.Create(new SKImageInfo(bitmap.Width, bitmap.Height))) { var canvas = surface.Canvas; // 绘制 newImage 到画布 canvas.DrawImage(newImage, new SKRect(0, 0, bitmap.Width, bitmap.Height)); // 设置画笔 using (var paint = new SKPaint()) { paint.Style = SKPaintStyle.Stroke; paint.StrokeWidth = 1; // 遍历所有结果并绘制轮廓 foreach (var result in results) { Pixel[] pixels = result.SegmentedPixels; // 创建一个与原图相同大小的透明图层 Mat overlay = new Mat(new OpenCvSharp.Size(bitmap.Width, bitmap.Height), MatType.CV_8UC4, Scalar.All(0)); // 在透明图层上绘制掩码 foreach (var pixel in pixels) { paint.Color = new SKColor(1, 1, 1, 66); // 绘制每个像素的轮廓到 SkiaSharp 的 canvas canvas.DrawPoint(pixel.X, pixel.Y, paint); overlay.Circle(new OpenCvSharp.Point(pixel.X, pixel.Y), 1, new Scalar(0, 0, 255, 127), -1); } // 用梯度算法计算梯度 Mat laplacian = overlay.CvtColor(ColorConversionCodes.BGRA2GRAY).Laplacian(overlay.Type(), 1, 5).ConvertScaleAbs(); // 从梯度图查找轮廓 var contours = laplacian.FindContoursAsArray(RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple); laplacian.Dispose(); // 最小外接矩形的宽度和高度和最大内接圆的半径 float width = 0; float height = 0; float rectWidth = 0; float rectHeight = 0; float radius = 0; RotatedRect minRect = new RotatedRect(); SKPoint centerMask = new SKPoint(0, 0); // 画最大内接圆和最小外接矩形 if (contours.Length > 0) { // 计算最小外接矩形 minRect = Cv2.MinAreaRect(contours[0]); // 绘制外接矩形到 SkiaSharp 的 canvas Point2f[] rectPoints = minRect.Points(); foreach (var point in rectPoints) { paint.Color = SKColors.Red; // 绘制矩形的边界 canvas.DrawLine(point.X, point.Y, rectPoints[(Array.IndexOf(rectPoints, point) + 1) % 4].X, rectPoints[(Array.IndexOf(rectPoints, point) + 1) % 4].Y, paint); } // 获取矩形的宽度和高度 width = minRect.Size.Width; height = minRect.Size.Height; // 如果宽度大于高度,交换值以确保 width 是较小的边,height 是较大的边 if (width > height) { float temp = width; width = height; height = temp; } if (null != skglControlColor.Tag) { // 从画布 Tag 属性中取出深度相机数据帧 var skgData = skglControlColor.Tag as SkgData; if (skgData != null) { // 获取深度数据值 var point0 = pxToImgMatrix.MapPoint(new SKPoint(rectPoints[0].X, rectPoints[0].Y)); int depthValue0 = GetDepthValueAtXY(skgData, (int)point0.X, (int)point0.Y); var point1 = pxToImgMatrix.MapPoint(new SKPoint(rectPoints[1].X, rectPoints[1].Y)); int depthValue1 = GetDepthValueAtXY(skgData, (int)point1.X, (int)point1.Y); var point2 = pxToImgMatrix.MapPoint(new SKPoint(rectPoints[2].X, rectPoints[2].Y)); int depthValue2 = GetDepthValueAtXY(skgData, (int)point2.X, (int)point2.Y); double widthD = CalculateDistance(point0, depthValue0, point1, depthValue1); double heightD = CalculateDistance(point1, depthValue1, point2, depthValue2); // 判断小的值为w,大的值为h if (widthD < heightD) { rectWidth = (float)widthD; rectHeight = (float)heightD; } else { rectWidth = (float)heightD; rectHeight = (float)widthD; } } else { LogError("深度数据为空,无法计算掩码的长宽。"); } } // 计算轮廓的质心(几何中心) Moments moments = Cv2.Moments(contours[0]); OpenCvSharp.Point2f center = new OpenCvSharp.Point2f( (float)(moments.M10 / moments.M00), (float)(moments.M01 / moments.M00) ); // 计算最大内接圆的半径 float minDistance = float.MaxValue; foreach (var point in contours[0]) { // 确保 point 是 Point2f 类型 OpenCvSharp.Point2f contourPoint = new OpenCvSharp.Point2f(point.X, point.Y); // 手动计算点到质心的距离 float distance = (float)Math.Sqrt(Math.Pow(contourPoint.X - center.X, 2) + Math.Pow(contourPoint.Y - center.Y, 2)); if (distance < minDistance) { minDistance = distance; } } // 限制最大内接圆的半径,确保圆完全位于最小外接矩形内 float maxRadius = width / 2; minDistance = Math.Min(minDistance, maxRadius); // 绘制最大内接圆到 SkiaSharp 的 canvas paint.Color = SKColors.LightBlue; canvas.DrawCircle(center.X, center.Y, minDistance, paint); if (null != skglControlColor.Tag) { // 从画布 Tag 属性中取出深度相机数据帧 var skgData = skglControlColor.Tag as SkgData; if (skgData != null) { // 和外接矩形同理,计算圆的半径 var pointCenter = pxToImgMatrix.MapPoint(new SKPoint(center.X, center.Y)); int depthValueCenter = GetDepthValueAtXY(skgData, (int)pointCenter.X, (int)pointCenter.Y); // 算一个圆心正上方的一个圆上坐标 var pointC = pxToImgMatrix.MapPoint(new SKPoint(center.X, center.Y + minDistance)); int depthValueC = GetDepthValueAtXY(skgData, (int)pointC.X, (int)pointC.Y); // 计算圆的半径 radius = (float)CalculateDistance(pointCenter, depthValueCenter, pointC, depthValueC); } else { LogError("深度数据为空,无法计算掩码的圆半径。"); } } // 在圆心处画上 分数result.Confidence paint.Color = SKColors.Blue; canvas.DrawText($"{result.Confidence * 100 :F0}", center.X + 5, center.Y - 5, paint); centerMask = new SKPoint(center.X, center.Y); } // 画掩码轮廓 if (contours.Length > 0) { // 绘制轮廓边缘 foreach (var contour in contours) { // 创建一个完整的封闭轮廓 OpenCvSharp.Point[] contourAll = new OpenCvSharp.Point[contour.Length + 1]; // 遍历轮廓点并添加到 contourAll for (int i = 0; i < contour.Length; i++) { contourAll[i] = new OpenCvSharp.Point(contour[i].X, contour[i].Y); } // 闭合轮廓,添加最后一个点到第一个点的连接 contourAll[contour.Length] = new OpenCvSharp.Point(contour[0].X, contour[0].Y); // 绘制封闭轮廓 paint.Color = SKColors.LightGray; for (int i = 0; i < contourAll.Length - 1; i++) { canvas.DrawLine(new SKPoint(contourAll[i].X, contourAll[i].Y), new SKPoint(contourAll[i + 1].X, contourAll[i + 1].Y), paint); } RotatedRect maxInscribedRect = GetMaxInscribedRectangle(contourAll); //绘制最大内接矩形 Point2f[] maxRectPoints = maxInscribedRect.Points(); for (int j = 0; j < 4; j++) { paint.Color = SKColors.Yellow; canvas.DrawLine( maxRectPoints[j].X, maxRectPoints[j].Y, maxRectPoints[(j + 1) % 4].X, maxRectPoints[(j + 1) % 4].Y, paint ); } } } // 获取圆心,判断圆半径是否满足14mm以上的要求 吸嘴的圆半径是14mm if (radius > fixedTempRadius) { // 创建一个新的Mask对象 var mask = new Mask { Name = result.Label.Name, Iou = result.Confidence, Cx = centerMask.X, Cy = centerMask.Y, X = 0, Y = 0, Area = 0, Deep = 0, // 深度信息可以根据需要设置 MaskImage = null, // 可以根据需要生成对应的Mask图像 BoxArea = 0, RectCenterX = 0, RectCenterY = 0, RectWidth = rectWidth, RectHeight = rectHeight, RectAngle = 0, RectPoints = null }; var (widthRatio, heightRatio) = GetMaskAspectRatios(mask, fixedTemplateWidth, fixedTemplateHeight); // 判断尺寸范围是否在预设范围内 if (widthRatio >= ratioMin && widthRatio <= ratioMax && heightRatio >= ratioMin && heightRatio <= ratioMax) { maskList.Add(mask); } else { // 在圆心画一个“x” paint.Color = SKColors.Red; canvas.DrawLine(centerMask.X - 5, centerMask.Y - 5, centerMask.X + 5, centerMask.Y + 5, paint); canvas.DrawLine(centerMask.X - 5, centerMask.Y + 5, centerMask.X + 5, centerMask.Y - 5, paint); } } else { // 在圆心画一个“x” paint.Color = SKColors.Red; canvas.DrawLine(centerMask.X - 5, centerMask.Y - 5, centerMask.X + 5, centerMask.Y + 5, paint); canvas.DrawLine(centerMask.X - 5, centerMask.Y + 5, centerMask.X + 5, centerMask.Y - 5, paint); } } } // 获取绘制后的图像作为 SKImage var outlinedImage = surface.Snapshot(); newImage = outlinedImage; } // 绘制检测框和置信度 var resultImage = newImage.Draw(results); // 生成一个完整的画面,置入到skglControlYolo的Tag中,调用Invalidate()方法来刷新画面 skglControlYolo.Tag = newImage; skglControlYolo.Invalidate(); return maskList; } public RotatedRect GetMaxInscribedRectangle(OpenCvSharp.Point[] contour) { // 获取轮廓的最小外接矩形 RotatedRect minRect = Cv2.MinAreaRect(contour); // 初始化最大内接矩形 RotatedRect maxInscribedRect = minRect; // 获取最小外接矩形的中心点、角度和尺寸 Point2f center = minRect.Center; float angle = minRect.Angle; Size2f size = minRect.Size; // 确保最长边是 height,最短边是 width float width = Math.Min(size.Width, size.Height); float height = Math.Max(size.Width, size.Height); // 检查宽边(最短边)的两个角点是否都在轮廓内 Point2f leftEdge = RotatePoint(new Point2f(center.X - width / 2, center.Y), center, angle); Point2f rightEdge = RotatePoint(new Point2f(center.X + width / 2, center.Y), center, angle); bool isWidthFixed = Cv2.PointPolygonTest(contour, leftEdge, false) >= 0 && Cv2.PointPolygonTest(contour, rightEdge, false) >= 0; // 检查长边(最长边)的两个角点是否都在轮廓内 Point2f topEdge = RotatePoint(new Point2f(center.X, center.Y - height / 2), center, angle); Point2f bottomEdge = RotatePoint(new Point2f(center.X, center.Y + height / 2), center, angle); bool isHeightFixed = Cv2.PointPolygonTest(contour, topEdge, false) >= 0 && Cv2.PointPolygonTest(contour, bottomEdge, false) >= 0; // 如果宽边不固定,调整宽度 if (!isWidthFixed) { while (true) { leftEdge = RotatePoint(new Point2f(center.X - width / 2, center.Y), center, angle); rightEdge = RotatePoint(new Point2f(center.X + width / 2, center.Y), center, angle); if (Cv2.PointPolygonTest(contour, leftEdge, false) >= 0 && Cv2.PointPolygonTest(contour, rightEdge, false) >= 0) { break; // 宽边已经在轮廓内 } // 如果不在轮廓内,缩小宽度 width -= 0.5f; if (width <= 0) break; // 防止宽度变为负数 } } // 如果长边不固定,调整高度 if (!isHeightFixed) { while (true) { topEdge = RotatePoint(new Point2f(center.X, center.Y - height / 2), center, angle); bottomEdge = RotatePoint(new Point2f(center.X, center.Y + height / 2), center, angle); if (Cv2.PointPolygonTest(contour, topEdge, false) >= 0 && Cv2.PointPolygonTest(contour, bottomEdge, false) >= 0) { break; // 长边已经在轮廓内 } // 如果不在轮廓内,缩小高度 height -= 0.5f; if (height <= 0) break; // 防止高度变为负数 } } // 返回最大内接矩形 return new RotatedRect(center, new Size2f(width, height), angle); }在我的代码中,我绘制了一个最小外接矩形,然后基于给出的mask绘制出轮廓, // 绘制封闭轮廓 paint.Color = SKColors.LightGray; for (int i = 0; i < contourAll.Length - 1; i++) { canvas.DrawLine(new SKPoint(contourAll[i].X, contourAll[i].Y), new SKPoint(contourAll[i + 1].X, contourAll[i + 1].Y), paint); } 这个是我轮廓的代码。还有我想要这个轮廓的最大内接矩形。但是我的代码中我绘制了这个最大内接矩形,效果不是很好。请你帮我查阅资料帮我修改,我看到网上很多使用python已经实现了,你帮我转成C#写入我的代码

lc;clear % 固定参数 especal1 = 1.05; especal2 = 0.95; Tw_initial = 21;% 喷淋水进水温度 TX=21; %%假设喷淋水温度的变化范围为25~35℃,则饱和湿空气的焓值在温度为20℃及30℃时分别为57.78 kJ/Kg/和99.65KJ/Kg,故 m=(99.65-57.78)/10*1000 % J/(Kg·℃) %%%%%%%%%%%% 设计条件 %%%%%%%%%%%%% n_max = 9000; % 最大迭代次数 Tj = 33; % 进水温度 Tc = 25; % 出水温度 Qlm = 149; % 冷却水流量 (m³/h) Ql = Qlm/3.6; % 转换为 Kg/s p = 101.48; % 大气压强 (kPa) Gg = 1.29*20.65; % 空气质量流量 (kg/s) di = 0.016; % 盘管内径 (m) do = 0.02; % 盘管外径 (m) N1 = 76; % 每排管数 L = 3.51; % 管长 (m) tube_thickness = do - di; % 盘管壁厚 Th_c = 401; % 管材导热系数 (W/m·K) %%%%%%%%%% 管内流体物性计算 %%%%%%%%%% Th_cf = 0.615; % 流体导热系数 (W/m·K) vf = 8.09e-7; % 运动粘度 (m²/s) Cpf = 4180; % 定压比热容 (J/kg·K) Ai=(pi/4)*do^2*N1% 管程流通面积 Vf = Qlm/Ai/3600; % 流速 (m/s) Ref = Vf * do / vf; % 雷诺数 Prf = 5.48; % 普朗特数 hi = 0.023*(Th_cf/di)*(Ref^0.8)*(Prf^0.3); % 管内对流系数 %%%%%%%%%% 空气参数预计算 %%%%%%%%%% wbT = 20.1; % 湿球温度 dbT = 28; % 干球温度 % 饱和蒸汽压计算函数 calc_p_sat = @(T) 10^(2.0057173 - 3.142305*(1000/(273.15+T) - 1000/373.15)... + 8.2*log10(373.15/(273.15+T)) - 0.0024804*(100-T)); wbT_p = calc_p_sat(wbT); % 湿球温度饱和蒸汽压 dbT_p = calc_p_sat(dbT); % 干球温度饱和蒸汽压 % 相对湿度计算 hsl = (wbT_p - 0.000662*p*(dbT - wbT)) / dbT_p; humidity_ratio = 0.622*(hsl*dbT_p)/(p - hsl*dbT_p); % 空气含湿量 hj = (1.005*dbT + humidity_ratio*(2500.8 + 1.846*dbT)) * 1000; % 空气比焓 hc=hj+Qlm*1000*4190*5/(Gg*3600); %%%%%%%%%% 热交换参数预计算 %%%%%%%%%% Mw = Ql * 0.9; % 喷淋水质量流量 (kg/s) density = Mw/(4*N1*L)*3600;% 喷淋密度 (kg/m²s) hw = 55*(1+0.016*(Tw_initial+34.5)/2)*(density/do)^(1/3); % 喷淋侧对流系数 % 总传热系数计算 dm = (do - di)/log(do/di); % 对数平均直径 Ri = 0.00017; Ro = 0.00017; Kfw = 1 / ( (do/dm)/hi + tube_thickness*(do/dm)/Th_c + Ri*(do/di) + Ro + 1/hw ); % 传质系数计算 d_in=0.01709; % 进口空气含湿量 d_out=0.02834; % 出口空气视为饱和湿空气 Spray_e=Gg*3600*(d_out-d_in) % 喷淋水蒸发量 Amin = N1*(0.044 - do)*L; % 最小流通面积 Gg_M=Gg*(1+(d_in+d_out)/2) %空气质量流量 Gg_new=Gg_M/Amin % 最小截面处空气质量速度 Ky=0.049*Gg_new^0.905 % 喷淋水与空气流间传质分系数 mK=1/(1/Ky+m/11630) % 喷淋水向空气的总传质系数 %%%%%%%%%% 方程系数预计算 %%%%%%%%%% a1 = Kfw*3600/(Ql*1000*Cpf); a2 = mK*3600/(Mw*3600*Cpf); a3 = Kfw*3600/(Mw*3600*Cpf); a4 = mK*3600/(Gg*3600); b1 = a1 + a3; b2 = -a2; b3 = -a3*m; b4 = m*a2-a4; % 特征根计算 sqrt_term = sqrt((b1 - b4)^2 + 4*b2*b3); x1 = (-(b1 + b4) + sqrt_term)/2; x2 = (-(b1 + b4) - sqrt_term)/2; %%%%%%%%%% 迭代求解Tw %%%%%%%%%% Tw = Tw_initial; found = false; for n = 1:n_max Tw = Tw_initial + n*0.001; % 线性递增 p11 = calc_p_sat(Tw); h11 = (1.005*Tw + 0.622*(p11/(p - p11))*(2500.8 + 1.846*Tw) )* 1000; % 计算分子分母 numerator1 = b2*(hj - h11) + (x1 + b1)*(Tw - Tc); denominator1 = b2*(hc - h11) + (x1 + b1)*(TX - Tj); numerator2 = b2*(hj - h11) + (x2 + b1)*(Tw - Tc); denominator2 = b2*(hc - h11) + (x2 + b1)*(TX - Tj); % 计算A值 try A0 = (1/x2)*log(abs(numerator1/denominator1)); A01 = (1/x1)*log(abs(numerator2/denominator2)); catch continue; end % 最终有效性校验 if ~isreal(A0) || ~isreal(A01) || A0 <= 0 || A01 <= 0 continue; end % ========== 校验结束 ========== % 收敛判断 ratio = abs(A0/A01); if ratio >= especal2 && ratio <= especal1 found = true; break; end end解释代码内容

private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { int wz = pathname.LastIndexOf(@"\"); string pathsjtxt = pathname.Substring(0, wz + 1);//pathsjtxt是数据表路径的意思 StreamReader sr1 = new StreamReader(pathsjtxt + @"\初始数据.txt"); string strs1 = ""; while ((strs1 = sr1.ReadLine()) != null) { string[] str = strs1.Split(','); if (str[0].ToString() == "Q") { Q = double.Parse(str[1]); } if (str[0].ToString() == "H") { H = double.Parse(str[1]); } if (str[0].ToString() == "hs") { hs = double.Parse(str[1]); } if (str[0].ToString() == "b") { b = double.Parse(str[1]); } if (str[0].ToString() == "m1") { m1 = double.Parse(str[1]); } if (str[0].ToString() == "V") { V = double.Parse(str[1]); } if (str[0].ToString() == "g") { g = double.Parse(str[1]); } if (str[0].ToString() == "m") { m = double.Parse(str[1]); } } sr1.Close(); double bs = 8; N = double.Parse(textBox1.Text); const double step = 0.1;// B0每次增加0.1 const double tolerance = 1e-6;// 函数相等容差 const double maxB0 = 10000.0;// B0最大值 const double minB0 = 0;// B0最小值 double B0 = step;//从0.1开始(避免除零错误) bool solutionFound = false; double solution = double.NaN; if (textBox1.Text == "1") { while (B0 <= maxB0 && B0 >= minB0) { b0 = B0 / N; σ = Math.Round((2.31) * hs / H0 * Math.Pow((1 - hs / H0), 0.4), 3); H0 = Math.Round(H + Math.Pow(V, 2) / 2 / g, 3); double fValue = 1 - 0.171 * (1 - b0 / bs) * Math.Pow(b0 / bs, 1 / 4); double gValue = Q / (B0 * σ * m * Math.Sqrt(2 * g) * Math.Pow(H0, 3 / 2)); // 检查函数值是否在容差范围内相等 if (Math.Abs(fValue - gValue) < tolerance) { solution = B0; solutionFound = true; break; } B0 += step; B0 = Math.Round(B0, 2); // 处理浮点精度问题 } } WriteToSpecificPosition(pathsjtxt + @"\初始数据.txt", 19, 2, B0.ToString()); ε = 1 - 0.171 * (1 - b0 / bs) * Math.Pow(b0 / bs, 1 / 4); WriteToSpecificPosition(pathsjtxt + @"\初始数据.txt", 13, 2, ε.ToString()); MessageBox.Show("计算完成"); }以上代码求B0值有什么问题吗

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Delphi7视频教学:如何制作多页窗口

Delphi7是Borland公司推出的一个集成开发环境(IDE),用于开发多种类型的应用程序,特别是本地Windows应用程序。Delphi使用一种名为Object Pascal的编程语言,并提供丰富的组件库,使得开发工作更加高效和方便。在Delphi7时代,Delphi是许多开发者的首选工具,特别是在数据库和桌面应用程序开发方面。 在Delphi7视频教学第十九讲中,重点是教授如何制作多页窗口。多页窗口是一种用户界面元素,允许用户在多个页面之间切换,每个页面可以展示不同的信息或功能,类似于一个标签页式布局。这种界面设计在很多应用中都有应用,如设置面板、用户配置文件编辑器、电子商务网站的商品展示等。 在本讲中,教师可能会讲解以下几个关键知识点: 1. 使用TPageControl组件:TPageControl是Delphi提供的一个组件,专门用于实现多页窗口功能。它允许用户添加、删除和管理多个页面,每个页面是一个TTabSheet对象。 2. 页面的添加和管理:如何在TPageControl中添加新的页面,修改每个页面的属性(如标题、图标等),以及如何通过编程方式管理页面的切换。 3. 事件处理:在多页窗口中,每个页面可能需要不同的事件处理逻辑,比如按钮点击事件、输入框数据修改事件等。如何针对不同的页面编写合适的事件处理代码是本讲的一个重要部分。 4. 用户界面设计:如何设计用户友好的多页界面,如何利用Delphi的可视化设计器来拖放组件、布局和设计页面。 5. 切换和访问页面:实现页面间的切换可以有多种方法,例如通过按钮点击、菜单选择等。此外,如何通过代码访问和操作页面对象,例如获取当前活动页面或选择特定页面。 6. 数据管理:如果多页窗口是用于展示或输入数据,如何在各个页面间共享和管理数据,以及如何确保数据的一致性和同步更新。 7. 性能优化:多页窗口可能会包含许多组件和资源,需要考虑性能优化的问题,如减少页面切换时的闪烁、提高加载速度等。 8. 兼容性和国际化:制作的应用程序可能需要在不同的操作系统和语言环境中运行,如何确保多页窗口在不同环境下都能正确显示和工作,以及支持多语言界面。 通过这些内容的讲解和示例演示,学员可以掌握在Delphi7中创建和管理多页窗口的方法,进一步提升他们的应用程序开发能力。这不仅限于桌面应用程序,甚至对于理解Web应用中的多标签页面布局也有帮助。 教学视频中可能会包含示例项目“制作多页窗口”,通过实例操作,学员可以更直观地理解如何使用TPageControl组件来创建多页窗口,并在实际项目中应用这些技术。这样的实践是巩固学习成果的重要方式,也有利于提高学员解决实际开发问题的能力。 总结来看,Delphi7视频教学第十九讲——制作多页窗口是帮助学员深入理解Delphi IDE在用户界面设计方面的一个具体应用场景,通过本课程的学习,学员不仅能够掌握基本的多页窗口设计技巧,还能增强处理复杂用户界面和应用程序逻辑的能力。这对于提高个人在Delphi开发方面的专业水平以及面向未来的软件开发实践都是大有裨益的。