燃烧仿真与实验技术教程：点火与熄火实验详解

燃烧仿真与实验技术教程：点火与熄火实验详解1燃烧仿真基础1.1燃烧仿真概述燃烧仿真是一种利用计算机模型来预测和分析燃烧过程的技术。它涵盖了从基础燃烧化学到复杂工程应用的广泛领域，如发动机设计、火灾安全、航空航天和能源系统。燃烧仿真能够帮助工程师和科学家理解燃烧反应的细节，优化燃烧设备的性能，减少实验成本，加速产品开发周期。1.1.1原理燃烧仿真基于一系列物理和化学原理，包括流体力学、传热学、化学动力学和燃烧理论。这些原理通过数学模型在计算机上实现，模型中包含了描述燃烧过程的微分方程组。这些方程通常包括连续性方程、动量方程、能量方程和物种守恒方程，它们共同描述了燃烧区域内的质量、动量、能量和化学物种的传输和转化。1.1.2内容燃烧仿真内容广泛，从简单的层流燃烧到复杂的湍流燃烧，从预混燃烧到非预混燃烧，从常温常压下的燃烧到高温高压下的燃烧。仿真过程中，需要考虑燃烧区域的几何形状、燃料和氧化剂的混合方式、燃烧温度和压力、化学反应速率以及燃烧产物的生成和排放。1.2燃烧模型介绍燃烧模型是燃烧仿真中的核心部分，用于描述化学反应的细节和燃烧过程的动力学特征。不同的燃烧模型适用于不同的燃烧条件和仿真需求。1.2.1层流燃烧模型层流燃烧模型适用于没有湍流影响的燃烧过程。这种模型通常假设燃烧区域内的流体是连续的，化学反应速率由温度和压力决定。一个简单的层流燃烧模型是Arrhenius定律，它描述了化学反应速率与温度的关系。1.2.1.1示例代码#层流燃烧模型示例：Arrhenius定律

importnumpyasnp

defarrhenius_law(T,A,Ea,R=8.314):

"""

计算Arrhenius定律下的化学反应速率。

参数:

T(float):温度，单位为K。

A(float):频率因子，单位为1/s。

Ea(float):活化能，单位为J/mol。

R(float):气体常数，单位为J/(mol*K)。

返回:

float:化学反应速率。

"""

returnA*np.exp(-Ea/(R*T))

#示例数据

T=1200#温度，单位为K

A=1e10#频率因子，单位为1/s

Ea=100000#活化能，单位为J/mol

#计算化学反应速率

reaction_rate=arrhenius_law(T,A,Ea)

print(f"在温度{T}K下，化学反应速率为{reaction_rate}1/s")1.2.2湍流燃烧模型湍流燃烧模型用于描述在湍流条件下燃烧过程的复杂性。这种模型需要考虑湍流对燃料和氧化剂混合的影响，以及对化学反应速率的影响。常见的湍流燃烧模型包括EddyDissipationModel(EDM)和FlameletModel。1.2.2.1示例代码#湍流燃烧模型示例：EddyDissipationModel(EDM)

importnumpyasnp

defeddy_dissipation_model(T,k,epsilon,A,Ea,R=8.314):

"""

计算EddyDissipationModel下的化学反应速率。

参数:

T(float):温度，单位为K。

k(float):湍流动能，单位为m^2/s^2。

epsilon(float):湍流耗散率，单位为m^2/s^3。

A(float):频率因子，单位为1/s。

Ea(float):活化能，单位为J/mol。

R(float):气体常数，单位为J/(mol*K)。

返回:

float:化学反应速率。

"""

tau=k/epsilon#湍流时间尺度

returnA*np.exp(-Ea/(R*T))*np.sqrt(epsilon/k)

#示例数据

T=1200#温度，单位为K

k=10#湍流动能，单位为m^2/s^2

epsilon=1#湍流耗散率，单位为m^2/s^3

A=1e10#频率因子，单位为1/s

Ea=100000#活化能，单位为J/mol

#计算化学反应速率

reaction_rate=eddy_dissipation_model(T,k,epsilon,A,Ea)

print(f"在温度{T}K，湍流动能{k}m^2/s^2，湍流耗散率{epsilon}m^2/s^3下，化学反应速率为{reaction_rate}1/s")1.3仿真软件选择与使用选择合适的燃烧仿真软件对于成功进行燃烧仿真至关重要。软件的选择应基于仿真需求、计算资源和用户经验。常见的燃烧仿真软件包括ANSYSFluent、STAR-CCM+、OpenFOAM和Cantera。1.3.1ANSYSFluentANSYSFluent是一款广泛使用的商业CFD（计算流体动力学）软件，它提供了丰富的燃烧模型和物理模型，适用于各种燃烧仿真需求。1.3.1.1使用示例在ANSYSFluent中设置燃烧仿真，首先需要定义计算域的几何形状，然后选择合适的燃烧模型，设置边界条件，包括入口的燃料和氧化剂流量、出口的压力或速度，以及壁面的温度或热流。接下来，设置求解器参数，如时间步长、迭代次数和收敛标准。最后，运行仿真并分析结果。1.3.2OpenFOAMOpenFOAM是一款开源的CFD软件，它提供了强大的自定义能力和广泛的物理模型库，包括燃烧模型。OpenFOAM适用于需要高度定制的燃烧仿真项目。1.3.2.1使用示例在OpenFOAM中进行燃烧仿真，首先需要创建计算域的网格，然后选择合适的燃烧模型，如层流燃烧模型或湍流燃烧模型。接下来，设置边界条件和求解器参数。OpenFOAM的灵活性允许用户自定义模型和算法，这需要一定的编程技能。#OpenFOAM设置燃烧仿真的示例命令

#创建计算域网格

blockMesh

#设置燃烧模型

sed-i's/.*thermo.*$/thermotypeconstant;/g'constant/thermophysicalProperties

#设置边界条件

sed-i's/.*boundary.*$/boundary{/g'system/fvSchemes

#运行仿真

simpleFoam以上示例展示了如何使用OpenFOAM的命令行工具来设置和运行燃烧仿真。具体参数和模型的选择需要根据仿真需求和计算域的特性来确定。1.3.3CanteraCantera是一款用于化学反应动力学和燃烧仿真的开源软件库。它提供了详细的化学反应机理和燃烧模型，适用于需要精确化学反应动力学的仿真项目。1.3.3.1使用示例在Cantera中进行燃烧仿真，首先需要定义化学反应机理，然后设置计算域的初始条件，如温度、压力和化学物种的浓度。接下来，运行仿真并分析结果。#Cantera设置燃烧仿真的示例代码

importcanteraasct

#定义化学反应机理

gas=ct.Solution('gri30.xml')

#设置计算域的初始条件

gas.TPX=1200,101325,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'

#创建仿真对象

sim=ct.IdealGasConstPressureReactor(gas)

#设置仿真时间

time=np.linspace(0,1e-3,101)

#运行仿真

states=ct.ReactorStateHistory()

fortintime:

sim.advance(t)

states.append(sim.thermo.state)

#分析结果

importmatplotlib.pyplotasplt

plt.plot(time,states.T)

plt.xlabel('Time(s)')

plt.ylabel('Temperature(K)')

plt.show()以上示例展示了如何使用Cantera的Python接口来设置和运行燃烧仿真。通过定义化学反应机理和设置计算域的初始条件，Cantera能够精确模拟化学反应过程，适用于需要详细化学动力学的仿真项目。2点火实验技术2.1点火实验原理点火实验是燃烧科学中的基础研究之一，旨在理解燃料在特定条件下的点火特性。点火过程涉及燃料与氧化剂的混合、加热至点火温度，以及随后的化学反应引发火焰。点火实验原理主要基于热力学和化学动力学理论，通过控制实验条件（如温度、压力、燃料与氧化剂的比例）来研究点火延迟时间、点火温度等关键参数。2.1.1点火延迟时间点火延迟时间是指从燃料与氧化剂开始混合到火焰稳定传播的时间间隔。它受到燃料类型、混合比、温度和压力的影响。在实验中，通过精确控制这些条件并记录火焰出现的时间，可以分析不同因素对点火过程的影响。2.1.2点火温度点火温度是燃料开始自燃的最低温度。通过加热燃料至不同温度并观察点火现象，可以确定特定燃料的点火温度。这一参数对于设计安全的燃烧系统至关重要。2.2点火实验设备与设置点火实验通常在高度控制的环境中进行，以确保结果的准确性和可重复性。主要设备包括燃烧室、加热系统、燃料供给系统、数据采集系统和安全装置。2.2.1燃烧室燃烧室是进行点火实验的核心设备，其设计需考虑实验的安全性和数据的准确性。燃烧室通常由耐高温材料制成，内部设有温度和压力传感器，以及火焰探测器。2.2.2加热系统加热系统用于将燃料加热至点火温度。常见的加热方式包括电加热、激光加热和化学加热。电加热是最常用的，因为它可以提供精确的温度控制。2.2.3燃料供给系统燃料供给系统确保燃料以预定的流量和混合比进入燃烧室。这通常通过精确的流量计和混合器实现。2.2.4数据采集系统数据采集系统记录实验过程中的关键参数，如温度、压力、燃料流量和火焰传播速度。这些数据对于分析点火特性至关重要。2.2.5安全装置安全装置包括紧急停机按钮、防火墙和通风系统，以确保实验人员的安全和防止实验失控。2.3点火实验数据采集与分析点火实验的数据采集与分析是实验成功的关键。数据采集系统需要能够快速响应，以捕捉点火瞬间的参数变化。分析则涉及使用统计和化学动力学模型来解释实验结果。2.3.1数据采集数据采集系统通常包括高速摄像机、热电偶、压力传感器和光谱分析仪。高速摄像机用于捕捉火焰传播的动态过程，热电偶和压力传感器监测温度和压力变化，光谱分析仪则用于分析燃烧产物的组成。2.3.2数据分析数据分析涉及将采集到的数据与理论模型进行比较，以验证点火理论并优化燃烧系统设计。例如，使用Arrhenius方程来分析点火温度与点火延迟时间的关系。2.3.2.1示例：使用Python进行点火延迟时间的分析importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#假设数据：温度与点火延迟时间

temperature=np.array([300,400,500,600,700,800,900,1000])#温度，单位：K

ignition_delay=np.array([100,80,60,40,20,10,5,2])#点火延迟时间，单位：ms

#Arrhenius方程拟合

A,Ea,n=100,50000,0.5#预设参数

R=8.314#气体常数，单位：J/(mol*K)

k=A*np.exp(-Ea/(R*temperature))*(temperature**n)

#绘制点火延迟时间与温度的关系

plt.figure()

plt.plot(temperature,ignition_delay,'o',label='实验数据')

plt.plot(temperature,1/k,label='Arrhenius模型')

plt.xlabel('温度(K)')

plt.ylabel('点火延迟时间(ms)')

plt.legend()

plt.show()在上述代码中，我们使用了Arrhenius方程来分析点火延迟时间与温度的关系。Arrhenius方程是化学动力学中的基本方程，描述了反应速率与温度之间的指数关系。通过拟合实验数据，我们可以确定点火过程的活化能（Ea）和频率因子（A），从而深入理解点火机制。2.3.3结论点火实验技术是燃烧科学中不可或缺的一部分，它通过精确控制实验条件和详细的数据采集与分析，帮助我们理解燃料的点火特性，为燃烧系统的设计和优化提供科学依据。3熄火实验技术3.1熄火实验原理熄火实验旨在研究火焰在特定条件下的熄灭过程，这对于理解燃烧机制、设计安全的燃烧系统以及火灾预防至关重要。熄火实验的原理基于火焰传播的物理和化学过程。火焰的传播依赖于燃料的供应、氧气的存在以及适当的温度和压力条件。当这些条件中的任何一个被破坏到一定程度时，火焰将无法维持其传播，从而导致熄灭。3.1.1熄火条件熄火条件通常包括：-燃料浓度低于可燃极限：燃料与空气的混合比例低于或高于可燃范围，火焰无法传播。-氧气浓度不足：当氧气浓度低于一定阈值时，火焰无法维持。-温度低于点火温度：火焰需要一定的温度来维持化学反应，低于此温度，反应停止。-物理障碍：如火焰传播路径上的障碍物或火焰被物理手段（如水、灭火剂）隔断。3.1.2熄火机制熄火机制可以分为：-热熄火：由于热量损失超过热量产生，导致温度下降，化学反应停止。-化学熄火：燃料或氧化剂的浓度不足，化学反应无法继续。-物理熄火：通过物理手段如隔绝、冷却或稀释，直接阻止火焰的传播。3.2熄火实验设计与实施熄火实验的设计和实施需要精确控制实验条件，以确保结果的准确性和可重复性。实验设计通常包括选择合适的实验装置、确定实验参数（如燃料类型、混合比例、温度、压力）以及设置数据采集系统。3.2.1实验装置熄火实验的装置可以是简单的燃烧室，也可以是复杂的流动反应器。例如，使用层流燃烧室可以控制燃料和空气的混合，以及燃烧环境的温度和压力，从而精确研究熄火条件。3.2.2实验参数燃料类型：选择不同的燃料（如甲烷、乙醇）进行实验，以研究不同燃料的熄火特性。混合比例：调整燃料与空气的混合比例，以确定熄火的临界条件。温度和压力：控制燃烧环境的温度和压力，研究其对熄火的影响。3.2.3数据采集与分析数据采集系统用于记录实验过程中的关键参数，如温度、压力、火焰传播速度等。这些数据随后用于分析熄火的条件和机制。3.2.3.1示例：使用Python进行数据采集与初步分析importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#假设数据：温度随时间变化

time=np.linspace(0,10,100)#时间，单位：秒

temperature=np.sin(time)*100+300#温度，单位：摄氏度

#绘制温度随时间变化的曲线

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.plot(time,temperature,label='Temperature')

plt.xlabel('Time(s)')

plt.ylabel('Temperature(°C)')

plt.title('TemperatureChangeOverTime')

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()

#分析熄火点：假设熄火温度为250°C

critical_temp=250

extinguishing_time=time[temperature<critical_temp][0]

print(f"Flameextinguishesat{extinguishing_time:.2f}seconds.")上述代码示例中，我们使用numpy和matplotlib库来模拟和可视化温度随时间变化的数据。通过设定一个熄火温度（如250°C），我们可以计算出火焰熄灭的时间点。这仅是一个简化示例，实际实验数据将更为复杂，可能需要更高级的数据分析技术。3.2.4实验安全熄火实验涉及高温和易燃物质，因此安全措施至关重要。实验前应进行风险评估，确保所有人员了解安全规程，实验区域应配备适当的消防设备。3.3熄火条件与机制熄火条件与机制的研究是熄火实验的核心。通过实验，可以确定特定燃料在不同条件下的熄火临界值，以及熄火过程中的物理和化学变化。3.3.1热熄火机制热熄火机制主要关注热量的平衡。在实验中，通过控制燃烧环境的温度和散热条件，可以研究火焰在热量损失超过热量产生时的熄灭过程。3.3.2化学熄火机制化学熄火机制涉及燃料和氧化剂的化学反应。实验中，通过调整燃料与空气的混合比例，可以研究化学反应速率对火焰传播的影响，以及在何种条件下化学反应无法维持，导致火焰熄灭。3.3.3物理熄火机制物理熄火机制包括使用物理手段来阻止火焰的传播。实验中，可以研究不同物理障碍（如网格、多孔材料）对火焰传播的影响，以及灭火剂（如二氧化碳、干粉）的使用效果。熄火实验技术与方法的深入研究，不仅有助于理解燃烧的基本原理，还能为工业燃烧设备的设计、火灾预防和控制提供科学依据。通过精确控制实验条件和细致的数据分析，可以揭示熄火过程中的复杂机制，为燃烧科学的发展做出贡献。4熄火实验方法与案例4.1常用熄火实验方法熄火实验是燃烧科学中的一个重要组成部分，旨在研究火焰的稳定性和熄灭条件。以下是一些常用的熄火实验方法：4.1.1火焰传播速度测量4.1.1.1原理通过测量火焰在特定条件下（如不同燃料浓度、不同环境温度）的传播速度，可以分析火焰的稳定性和熄灭倾向。火焰传播速度的降低通常预示着熄火的可能性增加。4.1.1.2内容实验装置：通常使用燃烧管或燃烧室。数据采集：记录火焰传播的时间和距离。分析：计算火焰传播速度，并与理论值或已知稳定燃烧条件下的速度进行比较。4.1.2火焰稳定性测试4.1.2.1原理通过改变燃烧条件（如燃料供给、氧气浓度、压力等），观察火焰的稳定性，以确定熄火的临界条件。4.1.2.2内容实验装置：使用可调节参数的燃烧室。数据采集：记录火焰状态（稳定、波动、熄灭）和对应的燃烧条件。分析：绘制火焰稳定性图，确定熄火边界。4.1.3火焰熄灭极限实验4.1.3.1原理确定燃料-空气混合物在不同条件下的熄灭极限，即火焰无法维持的最低燃料浓度或最高氧气浓度。4.1.3.2内容实验装置：使用燃烧室或燃烧池。数据采集：改变燃料浓度或氧气浓度，记录火焰熄灭的条件。分析：绘制熄灭极限曲线，分析熄火机制。4.2熄火实验案例分析4.2.1案例1：火焰传播速度测量4.2.1.1实验描述在封闭的燃烧管中，测量不同燃料浓度下甲烷-空气混合物的火焰传播速度。4.2.1.2数据样例燃料浓度火焰传播速度（m/s）5%0.210%0.415%0.620%0.825%1.04.2.1.3分析随着燃料浓度的增加，火焰传播速度逐渐加快，但当浓度超过一定值时，火焰传播速度可能开始下降，直至熄灭。4.2.2案例2：火焰稳定性测试4.2.2.1实验描述在可调节参数的燃烧室中，通过改变氧气浓度，测试丙烷火焰的稳定性。4.2.2.2数据样例氧气浓度火焰状态15%稳定16%稳定17%波动18%波动19%熄灭4.2.2.3分析当氧气浓度低于19%时，丙烷火焰可以维持稳定燃烧，但随着氧气浓度的增加，火焰开始波动直至熄灭，这可能是因为过量的氧气导致燃烧过程中的热损失增加，从而影响火焰的稳定性。4.2.3案例3：火焰熄灭极限实验4.2.3.1实验描述在燃烧池中，通过逐步减少燃料供给，确定甲醇火焰的熄灭极限。4.2.3.2数据样例燃料供给量火焰状态100%稳定80%稳定60%波动40%波动20%熄灭4.2.3.3分析甲醇火焰的熄灭极限大约在燃料供给量的20%，低于此值，火焰无法维持，这有助于理解甲醇燃烧的最低能量需求。4.3熄火实验结果解释与应用熄火实验的结果对于理解燃烧过程、设计燃烧设备和预防火灾事故至关重要。通过实验数据，可以：优化燃烧条件：确定最佳的燃料-空气混合比，以提高燃烧效率和减少污染物排放。设计安全系统：基于熄火极限，设计燃烧设备的安全操作范围，避免熄火或爆炸事故。火灾预防：了解不同材料在特定条件下的燃烧和熄灭特性，为火灾预防和控制提供科学依据。例如，通过火焰传播速度测量实验，可以发现燃料浓度对燃烧过程的影响，从而在工业燃烧设备中调整燃料供给，确保燃烧的稳定性和安全性。在实际应用中，熄火实验数据通常与燃烧仿真模型相结合，通过数值模拟进一步分析和预测燃烧行为，为燃烧技术的创新和改进提供支持。5燃烧实验安全与规范5.1实验安全原则在进行燃烧实验时，安全是首要考虑的因素。以下原则应严格遵守：个人防护装备（PPE）：实验人员必须穿戴适当的个人防护装备，包括防火服、防护眼镜、耐热手套和呼吸面罩，以防止热、烟雾和有害气体的伤害。实验区域隔离：确保实验区域与工作区、生活区隔离，避免无关人员进入，减少潜在的安全风险。通风系统：实验室内应有良好的通风系统，以排除燃烧产生的烟雾和有害气体，保持空气清新。紧急停机装置：实验设备应配备紧急停机装置，一旦发生异常，可以立即停止实验，减少损失。消防设备：实验室内应配备足够的消防设备，如灭火器、消防栓和自动喷水灭火系统，以应对可能的火灾。安全培训：所有实验人员都应接受安全培训，了解实验设备的使用方法、安全操作流程和紧急情况处理流程。5.2实验操作规范进行燃烧实验时，应遵循以下操作规范：实验前检查：在实验开始前，检查所有设备是否正常，确保实验材料的纯度和实验环境的清洁。控制实验条件：精确控制实验的温度、压力和燃料量，以确保实验结果的准确性和可重复性。记录实验数据：实验过程中，详细记录实验条件、燃烧过程和实验结果，以便后续分析和实验复现。实验后清理：实验结束后，清理实验设备和实验区域，确保没有残留的燃烧材料或有害物质。数据处理与分析：使用专业软件对实验数据进行处理和分析，如使用MATLAB进行燃烧效率的计算。%MATLAB代码示例：计算燃烧效率

%假设实验数据为：燃料消耗量fuel_consumption，理论完全燃烧所需氧气量oxygen_required，实际消耗氧气量oxygen_consumed

fuel_consumption=10;%单位：克

oxygen_required=20;%单位：升

oxygen_consumed=18;%单位：升

%计算燃烧效率

efficiency=oxygen_consumed/oxygen_required;

%输出燃烧效率

fprintf('燃烧效率为：%.2f%%\n',efficiency*100);以上代码示例中，我们首先定义了实验中燃料消耗量、理论完全燃烧所需氧气量和实际消耗氧气量的变量。然后，通过实际消耗氧气量除以理论完全燃烧所需氧气量来计算燃烧效率。最后，使用fprintf函数输出燃烧效率的百分比。5.3紧急情况处理流程在燃烧实验中，如果遇到紧急情况，应立即采取以下措施：立即停止实验：一旦发现异常，立即使用紧急停机装置停止实验。启动通风系统：开启通风系统，尽快排除实验室内烟雾和有害气体。使用消防设备：如果发生火灾，立即使用消防设备进行灭火。疏散人员：确保所有人员安全疏散，远离危险区域。报告上级：向实验室负责人或安全主管报告事故情况，以便采取进一步的措施。事故调查与分析：事故后，应进行详细的调查和分析，找出事故原因，制定预防措施，避免类似事故再次发生。遵循以上安全原则、操作规范和紧急情况处理流程，可以有效保障燃烧实验的安全进行，减少实验风险，提高实验效率。6燃烧仿真与实验的结合应用6.1仿真与实验的互补性燃烧仿真与实验的结合是现代燃烧研究中不可或缺的一部分。仿真技术，尤其是计算流体动力学（CFD）和化学反应动力学模型，能够提供燃烧过程的详细信息，如温度分布、物种浓度、火焰结构等，这些都是实验手段难以直接测量的。然而，实验数据对于验证仿真模型的准确性、校准模型参数至关重要。两者相辅相成，共同推动燃烧科学的发展。6.1.1仿真技术的优势预测能力：仿真可以预测在实验中难以实现的条件下的燃烧行为，如极端温度、压力或流速。成本效益：相比于实验，仿真可以节省大量的时间和成本，尤其是在设计和优化阶段。细节解析：仿真能够提供燃烧过程的微观细节，帮助理解复杂的物理化学机制。6.1.2实验技术的重要性数据验证：实验数据是验证仿真结果准确性的关键，确保模型能够反映真实世界的燃烧过程。参数校准：通过实验数据，可以校准仿真模型中的参数，提高模型的预测精度。边界条件：实验可以提供燃烧过程的边界条件，如初始温度、压力和燃料浓度，这些都是仿真模型的输入。6.2仿真结果的实验验证6.2.1验证流程选择实验：选择与仿真模型相匹配的实验，确保实验条件能够被仿真模型准确模拟。数据收集：收集实验数据，包括燃烧效率、温度分布、压力变化等关键参数。结果对比：将实验数据与仿真结果进行对比，分析两者之间的差异。误差分析：对差异进行误差分析，确定误差来源，可能是模型假设、边界条件或计算方法的不足。模型修正：基于误差分析，修正模型参数或改进模型，以提高仿真精度。6.2.2示例：温度分布的验证假设我们有一个燃烧室的仿真模型，需要验证其温度分布的准确性。我们可以通过以下步骤进行：实验设计：在燃烧室内布置多个温度传感器，记录不同位置的温度。仿真设置：在仿真模型中设置相同的燃烧条件，包括燃料类型、流量、空气混合比等。数据对比：将实验测得的温度分布与仿真结果进行对比。#假设实验数据和仿真数据如下

experimental_temperatures=[300,400,500,600,700]#实验测得的温度分布，单位：K

simulated_temperatures=[310,410,510,610,710]#仿真得到的温度分布，单位：K

#计算平均误差

defcalculate_average_error(experimental,simulated):

"""

计算实验数据与仿真数据之间的平均误差。

:paramexperimental:实验数据列表

:paramsimulated:仿真数据列表

:return:平均误差

"""

errors=[abs(e-s)fore,sinzip(experimental,simulated)]

returnsum(errors)/len(errors)

average_error=calculate_av