papier pgraph

durchschl-papier-graph.py

@@ -0,0 +1,86 @@
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
+
+def analyze_paper_breakdown(lengths, voltages, ed_standard_values):
+    """
+    Analysiert die Durchschlageigenschaften von Papier.
+    Zeigt Spannung und Feldstärke mit passenden Farben.
+    Farbliche Darstellung der Fläche zwischen Realwert und 5 kV/mm mit glatterem Verlauf.
+    Hervorhebung des ED-Real-Verlaufs im unteren Graphen.
+    """
+
+    lengths = np.array(lengths)
+    voltages = np.array(voltages)
+    ed_real = voltages / lengths
+
+    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 8), sharex=True)
+
+    # Farben für die Standardwerte definieren
+    colors = ['red', 'green', 'purple', 'orange', 'brown', 'cyan', 'magenta', 'olive']
+    if len(ed_standard_values) > len(colors):
+        import itertools
+        colors = list(itertools.islice(itertools.cycle(colors), len(ed_standard_values)))
+
+    # Farbpalette für den Verlauf erstellen (Grün zu Dunkelrot)
+    cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("mycmap", ["green", "darkred"], N=500) #5x mehr Stufen
+
+    # Spannung plotten
+    ax1.plot(lengths, voltages, label="U (gemessen)", marker='o', linestyle='-', color='blue')
+
+    for i, ed_standard in enumerate(ed_standard_values):
+        u_erwartung = lengths * ed_standard
+        ax1.plot(lengths, u_erwartung, label=f"U (Erwartung, {ed_standard} kV/mm)", marker='x', linestyle='--', color=colors[i])
+
+        if ed_standard == 5:
+            deviation = u_erwartung - voltages
+            # Farbliche Darstellung der Fläche zwischen Realwert und 5 kV/mm mit glatterem Verlauf
+            for k in range(len(lengths)):
+                if ed_real[k] > 5:
+                    rel_dist = (ed_real[k] - 5)
+                else:
+                    rel_dist = (5 - ed_real[k])
+
+                color_index = min(499, int(rel_dist * 250)) #Angepasst an die erhöhte Stufenzahl
+
+                if 4 <= ed_real[k] <= 6:
+                    if deviation[k] > 0:
+                        ax1.fill_between(lengths[k:k+2], voltages[k:k+2], u_erwartung[k:k+2], color=cmap(color_index), alpha=0.5, zorder=5)
+                    elif deviation[k] < 0:
+                        ax1.fill_between(lengths[k:k+2], u_erwartung[k:k+2], voltages[k:k+2], color=cmap(color_index), alpha=0.5, zorder=5)
+
+    ax1.set_ylabel("Spannung [kV]")
+    ax1.set_title("Durchschlageigenschaften in Abhängigkeit von Materialstärke")
+
+    # Legende anpassen (Duplikate entfernen)
+    handles1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
+    by_label = dict(zip(labels1, handles1))
+    ax1.legend(by_label.values(), by_label.keys(), loc='upper left')
+
+    ax1.grid(True)
+
+    # Durchschlagsfeldstärke plotten MIT Hervorhebung
+    ax2.plot(lengths, ed_real, label="ED (gemessen)", marker='s', color='blue', linestyle='-', linewidth=3, zorder=10) #Dickere Linie, oberste Ebene
+
+    for i, ed_standard in enumerate(ed_standard_values):
+        ax2.plot(lengths, np.full_like(lengths, ed_standard), label=f"ED (Erwartung, {ed_standard} kV/mm)", linestyle='--', color=colors[i])
+
+    ax2.set_xlabel("Materialstärke [mm]")
+    ax2.set_ylabel("Durchschlagsfeldstärke [kV/mm]")
+    ax2.legend(loc='lower left')
+    ax2.grid(True)
+
+    fig.tight_layout()
+    return fig
+
+# Beispieldaten
+papier_lengths = [2, 3, 4, 5]
+papier_voltages = [11, 15.1, 16.6, 21.6]
+ed_standard_values = [4, 5, 6]
+
+# Analyse und Anzeige
+fig = analyze_paper_breakdown(papier_lengths, papier_voltages, ed_standard_values)
+plt.show()
+
+papier_ed_real = np.array(papier_voltages) / np.array(papier_lengths)
+print(f"Gemessene Durchschlagsfeldstärken (ED-Real): {papier_ed_real} kV/mm")

durschl-luft-graph.py

@@ -27,7 +27,7 @@ ax1.fill_between(x, u1, u2, color='red', alpha=0.3, label="Abweichung")
 
 # Beschriftungen und Titel für den ersten Subplot setzen
 ax1.set_ylabel("Spannung (kV)") # Deutlichere Beschriftung
-ax1.set_title("Spannung und Abweichung in Abhängigkeit von der Länge")
+ax1.set_title("Spannung und Abweichung in Abhängigkeit des Luftspalts")
 ax1.legend()
 ax1.grid(True)