shar170 / visco_plot

Репозиторий для построения графика изменения динамической вязкости в зависимоти от скорости вращения

График вязкости и скорости вращения

Введение

В данном проекте мы визуализируем зависимость вязкости от времени при изменении скорости вращения шпинделя для различных жидкостей. Мы используем модель Оствальда-де Виля для расчета вязкости:

$$ \eta = K \cdot \dot{\gamma}^{n-1} $$

где:

• $ \eta $ — вязкость (Па·с),
• $ K $ — коэффициент консистенции (Па·с^{n}),
• $ \dot{\gamma} $ — скорость сдвига (с^{-1}),
• $ n $ — индекс течения (безразмерный).

Пресеты параметров жидкостей

Мы используем следующие пресеты параметров для различных жидкостей:

• Вода: $ K = 0.001 $, $ n = 1.0 $
• Мёд: $ K = 10.0 $, $ n = 0.4 $
• Моторное масло: $ K = 0.2 $, $ n = 0.8 $
• Шампунь: $ K = 3.0 $, $ n = 0.6 $

Формула для расчета вязкости

Вязкость рассчитывается с использованием формулы:

$$ \eta = K \cdot \dot{\gamma}^{n-1} $$

где $ \dot{\gamma} $ — скорость сдвига, которая является функцией скорости вращения шпинделя.

Взвешенное смешивание

Для создания более реалистичного графика вязкости мы используем взвешенное смешивание исходной и сглаженной функции вязкости:

$$ \eta_{\text{mixed}} = (1 - w) \cdot \eta_{\text{original}} + w \cdot \eta_{\text{smoothed}} $$

где $ w $ — весовой коэффициент сглаживания.

Использование Streamlit

Визуализация выполняется с использованием библиотеки Streamlit, которая предоставляет интерфейс для выбора пресетов вещества и настройки параметров.

Установка

1. Установите необходимые зависимости:

   pip install streamlit numpy matplotlib

2. Исходный код в файл app.py.

3. Запустите приложение Streamlit:

   streamlit run app.py

Теперь вы сможете выбрать пресет вещества и настроить параметры эксперимента через интерфейс Streamlit.