Aifroil plottin通过python在Spyder中使用数据文件而不使用法院线

我使用Barba Group的AeroPython

#import libraries and modules needed
import os
import numpy
from scipy import integrate, linalg
from matplotlib import pyplot


# load geometry from data file
naca_filepath = os.path.join('resources', 'naca0012.dat')
with open(naca_filepath, 'r') as infile:
    x, y = numpy.loadtxt(infile, dtype=float, unpack=True)

# plot geometry
width = 10
pyplot.figure(figsize=(width, width))
pyplot.grid()
pyplot.xlabel('x', fontsize=16)
pyplot.ylabel('y', fontsize=16)
pyplot.plot(x, y, color='k', linestyle='-', linewidth=2)
pyplot.axis('scaled', adjustable='box')
pyplot.xlim(-0.1, 1.1)
pyplot.ylim(-0.1, 0.1);

并从翼型网站使用（将名称“n0012.dat”更改为“naca0012.dat”，并删除文件中的标题，因为程序不使用数据文件中的字符串）

在本课中，请看下面的图

但我用的是代码图这包括了球场线

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有点不对劲，但到底是什么？

到机翼数据库的链接包含Lednicer格式的NACA0012坐标，而AeroPython课程中的代码是以Selig格式为机翼编写的。 （使用源面板法计算翼型周围的流动。）

Selig的格式从机翼的后缘开始，经过上表面，然后经过下表面，回到后缘

Lednicer格式列出上表面上的点（从前缘到后缘），然后列出下表面上的点（从前缘到后缘）

您可以按如下方式加载Selig格式（跳过标题“NACA 0012翼型”，在

numpy.loadtxt

中使用

skiprows=1

）：

导入urllib
#检索几何图形并将其保存到文件。
选择http://airfoiltools.com/airfoil/seligdatfile?airfoil=n0012-伊尔
selig_路径='naca0012 selig.dat'
urllib.request.urlretrieve（selig\u url，selig\u路径）
#从文件中加载坐标。
以开放（选择路径“r”）作为填充：
x1，y1=numpy.loadtxt（infle，unpack=True，skiprows=1）

NACA0012翼型此处包含

131

点，您将看到后缘具有有限厚度：

print（'点数：'，x1.大小）#->131
打印（f'第一点：（{x1[0]}，{y1[0]}）#->（1.0,0.00126）
打印（最后一点：（{x1[-1]}，{y1[-1]}）#->（1.0，-0.00126）

如果对Lednicer格式（标题为

skiprows=2

）执行相同操作，则将加载

132

点（前缘点重复），上表面上的点将翻转（从前缘到后缘）。 （这就是为什么你在中间观察到这行的代码为<代码> PyPr.Prime< /Cord>；该线将后缘从上表面连接到下表面的前缘。）< /P> 按照Selig的格式重新定向点的一种方法是跳过上表面上的前缘（即跳过复制点）并翻转上表面上的点。 以下是一个可能的解决方案：

导入numpy
#检索几何图形并将其保存到文件。
莱德尼塞http://airfoiltools.com/airfoil/lednicerdatfile?airfoil=n0012-伊尔
lednicer_路径='naca0012 lednicer.dat'
urllib.request.urlretrieve（lednicer\u url，lednicer\u路径）
#从文件加载坐标（以Selig格式重新定向点）。
以开放式（lednicer_路径，'r'）作为填充：
#文件的第二行包含每个曲面上的点数。
_，info=（范围（2）中的uu的下一个（填充）
#获取上表面上的点数（不带前缘）。
num=int（信息分割（'.'）[0]）-1
#加载坐标，跳过第一个点（上表面的前缘）。
x2，y2=numpy.loadtxt（infle，unpack=True，skiprows=2）
#上表面上的翻转点。
x2[：num]，y2[：num]=numpy.flip（x2[：num]），numpy.flip（y2[：num]）

您将得到

131

点，方向与Selig的格式相同

print（'点数：'，x2.大小）#->131
print（f'First point:（{x2[0]}，{y2[0]}）#->（1.0,0.00126）
打印（最后一点：（{x2[-1]}，{y2[-1]}）#->（1.0，-0.00126）

最后，我们还可以检查坐标是否与

numpy.allclose

相同：

assert numpy.allclose（x1，x2，rtol=0.0，atol=1e-6）#->True
assert numpy.allclose（y1，y2，rtol=0.0，atol=1e-6）#->True