python_algorithm/解冻库python代码接收java算法数据.py

from flask import Flask, request, jsonify
import math

# 1. 对流传热系数（h_convection）
# 对流传热系数描述了热空气和物料之间的热交换效率。对于热风循环系统，通常来说：
#
# 对于静止空气，常用的对流传热系数约为 5 W/m²·°C。
# 对于强制对流（如风扇或气流循环），该值可以显著增大，通常范围是 10-100 W/m²·°C，具体值会根据风速和空气流动的强度而变化。
# 如何选择值：
#
# 如果你知道解冻库中风速的具体数值，可以参考下列表格估算：
# 低风速（约 0.5-1 m/s）：h_convection 约为 10-15 W/m²·°C
# 中等风速（约 1-3 m/s）：h_convection 约为 15-30 W/m²·°C
# 高风速（超过 3 m/s）：h_convection 约为 30-50 W/m²·°C
# 因此，你可以根据实际风速或者系统的设计，调整该参数。
#
# 2. 热损失因子（heat_loss_factor）
# 热损失因子用于反映热量的流失，通常与解冻库的保温效果、外界环境温度以及通风情况有关。热损失因子越大，表示热量损失越严重。
#
# 建议参考值：
#
# 热损失因子范围： 0.05 到 0.2。具体值取决于库房的保温水平和周围环境温度。
# 低热损失（良好的隔热效果）： 0.05 - 0.1
# 中等热损失： 0.1 - 0.15
# 较高热损失（较差的保温或极端环境）： 0.15 - 0.2
# 如何设定：
# 如果你知道解冻库的结构（例如墙壁和门的绝热层厚度、外部环境温度等），可以通过热传导计算来确定热损失。
# 如果没有明确的实验数据，可以使用经验值来估算这个因子。


app = Flask(__name__)

# 定义计算解冻时间的函数
def calculate_thaw_time(mass, specific_heat, thermal_conductivity, length, width, height, T_thaw, T_env, T_initial, alpha=1.2):
    """
    mass: 煤矿质量 (kg)
    specific_heat: 比热容 (kJ/(kg·°C))
    thermal_conductivity: 热传导系数 (W/m·°C)
    length: 煤矿堆积的长度 (m)
    width: 煤矿堆积的宽度 (m)
    height: 煤矿堆积的高度 (m)
    T_thaw: 需要解冻的温度 (°C)
    T_env: 解冻库库温 (°C)
    T_initial: 煤矿初始温度 (°C)
    alpha: 修正系数 (默认 1.2)
    """
# def calculate_thaw_time(mass, specific_heat, thermal_conductivity, length, width, height, T_thaw, T_env, T_initial, moisture_content=0.0, alpha=1.2):
#     """
#     mass: 煤矿质量 (kg)
#     specific_heat: 比热容 (kJ/(kg·°C))
#     thermal_conductivity: 热传导系数 (W/m·°C)
#     length: 煤矿堆积的长度 (m)
#     width: 煤矿堆积的宽度 (m)
#     height: 煤矿堆积的高度 (m)
#     T_thaw: 需要解冻的温度 (°C)
#     T_env: 解冻库库温 (°C)
#     T_initial: 煤矿初始温度 (°C)
#     moisture_content: 含水量（0到1之间，0表示无水分，1表示完全是水） 默认 0.0
#     h_convection: 对流传热系数（热风循环影响）
#     heat_loss_factor: 热损失因子
#     alpha: 修正系数 (默认 1.2)
#     """
    # 1. 计算煤矿堆的外部表面积 (A)
    external_area = 2 * (length * width + length * height + width * height) #表面积


    # 2. 修正表面积 (A_effective)
    effective_area = alpha * external_area

    # 3. 避免计算中 log 的负值和分母为零的情况
    print(f"T_initial: {T_initial}")
    if T_initial == T_env or (T_thaw - T_env) / (T_initial - T_env) <= 0:
        return None

    # 4. 计算解冻时间
    thaw_time = - (mass * specific_heat) / (thermal_conductivity * effective_area) * \
                math.log((T_thaw - T_env) / (T_initial - T_env))

    return thaw_time

# 定义 REST API 路由
@app.route('/calculate-thaw-time', methods=['POST'])
def calculate():
    try:
        # 获取 JSON 参数
        data = request.json
        # 打印接收到的 JSON 数据
        print("Received data:", data)
        print("Request Headers:", request.headers)

        # 必填字段校验
        required_fields = ['mass', 'specific_heat', 'thermal_conductivity', 'length', 'width', 'height', 'T_thaw', 'T_env', 'T_initial']
        for field in required_fields:
            if field not in data:
                return jsonify({"error": f"Missing field: {field}"}), 400

        # 提取参数
        mass = data['mass']
        specific_heat = data['specific_heat']
        thermal_conductivity = data['thermal_conductivity']
        length = data['length']
        width = data['width']
        height = data['height']
        T_thaw = data['T_thaw']
        T_env = data['T_env']
        T_initial = data['T_initial']
        # moisture_content = data.get('moisture_content', 0.0)  # 含水量，默认 0
        alpha = data.get('alpha', 30)  # 默认修正系数

        # 计算解冻时间
        thaw_time = calculate_thaw_time(mass, specific_heat, thermal_conductivity, length, width, height, T_thaw, T_env, T_initial, alpha)
        # 加入含水量
        #thaw_time = calculate_thaw_time(mass, specific_heat, thermal_conductivity, length, width, height, T_thaw, T_env, T_initial, moisture_content, alpha)

        # 返回结果
        if thaw_time is None:
            return jsonify({"error": "Invalid input values for calculation"}), 400

        # 返回的解冻时间是小时
        return jsonify({"thaw_time": thaw_time})

    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=9996, debug=True)