回路の簡単な計算のために。
Pythonのコードも載せておく。
テブナンの定理
テブナンの定理とホイーストンブリッジ
I5=(R2R3-R1R4)/(R1R2R3+R1R2R4+R1R3R4+ R1R3R5+R1R4R5+R2R3R4+R2R3R5+R2R4R5)×V1
def calculate_I5(R1, R2, R3, R4, R5, V1):
numerator = (R2*R3 - R1*R4)
denominator = (R1*R2*R3 + R1*R2*R4 + R1*R3*R4 + R1*R3*R5 + R1*R4*R5 + R2*R3*R4 + R2*R3*R5 + R2*R4*R5)
if denominator != 0: # 分母が0でない場合のみ計算を行う
I5 = (numerator / denominator) * V1
return I5
else:
print("Error: Denominator is zero, division by zero not allowed.")
# 例: 数値を与えて計算する
R1 = 2.0
R2 = 3.0
R3 = 4.0
R4 = 5.0
R5 = 6.0
V1 = 10.0
I5_value = calculate_I5(R1, R2, R3, R4, R5, V1)
if I5_value is not None:
print("I5 =", I5_value)
デルタスター変換(仮)フィルター
デルタスター変換は、フィルターとして使用される場合、T型またはπ型回路と言い換えられる。
G=(Z1Z2+Z2Z3+Z3Z1+Z3Z4)/(Z1Z2+Z2Z3+Z3Z1+Z3Z4+Z4Z1)
import cmath
def calculate_G(Z1, Z2, Z3, Z4):
numerator = Z1*Z2 + Z2*Z3 + Z3*Z1 + Z3*Z4
denominator = Z1*Z2 + Z2*Z3 + Z3*Z1 + Z3*Z4 + Z4*Z1
if denominator != 0:
G = numerator / denominator
return G
else:
return None # 分母がゼロの場合はエラーを返すか、適切な処理を行ってください
# 実際の値を入力してGを計算する例（複素数の場合、cmath.rect関数を使用して極形式で表現します）
Z1 = cmath.rect(2, cmath.pi/4) # Z1 = 2 * e^(i*pi/4)
Z2 = cmath.rect(3, cmath.pi/3) # Z2 = 3 * e^(i*pi/3)
Z3 = cmath.rect(1, cmath.pi/6) # Z3 = 1 * e^(i*pi/6)
Z4 = cmath.rect(4, cmath.pi/2) # Z4 = 4 * e^(i*pi/2)
result_G = calculate_G(Z1, Z2, Z3, Z4)
if result_G is not None:
print("Gの値は:", result_G)
else:
print("分母がゼロになるため計算できません。")
2段ラダー(仮)型フィルター
2段L型回路
G=(Z1Z2+Z1Z3+Z2Z3+Z3Z4)÷ (Z1Z2+Z1Z3+Z2Z3+Z3Z4+Z1Z4)
import cmath
def calculate_G(Z1, Z2, Z3, Z4):
numerator = Z1*Z2 + Z1*Z3 + Z2*Z3 + Z3*Z4
denominator = Z1*Z2 + Z1*Z3 + Z2*Z3 + Z3*Z4 + Z1*Z4
if denominator != 0:
G = numerator / denominator
return G
else:
return None # 分母がゼロの場合はエラーを返すか、適切な処理を行ってください
# 実際の値を入力してGを計算する例（複素数の場合、cmath.rect関数を使用して極形式で表現します）
Z1 = 2 + 1j # Z1 = 2 + j
Z2 = 3 + 2j # Z2 = 3 + 2j
Z3 = -1 + 1j # Z3 = -1 + j
Z4 = 4 - 3j # Z4 = 4 - 3j
result_G = calculate_G(Z1, Z2, Z3, Z4)
if result_G is not None:
print("Gの値は:", result_G)
else:
print("分母がゼロになるため計算できません。")
キルヒホッフの法則と行列計算
PythonよりもWolframを使った方が速く計算できるかもしれない。
3×3行列法としてホイートストンブリッジ
import numpy as np
def calculate_inverse_matrix(matrix):
# 行列の逆行列を計算
try:
inv_matrix = np.linalg.inv(matrix)
return inv_matrix
except np.linalg.LinAlgError:
# 逆行列が存在しない場合
print("逆行列は存在しません。")
return None
def solve_linear_equations(matrix, vector):
# 連立方程式を解く
try:
solution = np.linalg.solve(matrix, vector)
return solution
except np.linalg.LinAlgError:
# 解が存在しない場合
print("解が存在しません。")
return None
# 3×3行列を入力
A = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 逆行列を計算
inverse_A = calculate_inverse_matrix(A)
if inverse_A is not None:
print("逆行列:\n", inverse_A)
# 3×3係数行列と右辺のベクトルを定義
A = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
b = np.array([6, 15, 24]) # 右辺のベクトル
# 連立方程式を解く
solution = solve_linear_equations(A, b)
if solution is not None:
print("連立方程式の解:", solution)
テブナンの定理試し打ち回路(仮)
電験頻出
# 与えられた数値を変数に代入
a = 2
b = 3
c = 8
d = 5
e = 9
# R合の計算
R合 = (a * b) / (a + b) + (e * d) / (e + d)
# Vの計算
E1 = 10 # E1の値を適切な値に置き換える
E2 = 15 # E2の値を適切な値に置き換える
V = (E1 * b) / (a + b) - (E2 * d) / (e + d)
# 求める電流の計算
求める電流 = V / (R合 + c)
# 結果の表示
print("R合の値:", R合)
print("Vの値:", V)
print("求める電流の値:", 求める電流)
def calculate_R(a, b, c, d, e):
A = a * b / (a + b + c)
B = a * c / (a + b + c)
C = b * c / (a + b + c)
numerator = (B + d) * (C + e)
denominator = B + d + C + e
R = A + numerator / denominator
return R
# 例として、a=1, b=2, c=3, d=4, e=5 の場合の計算
a = 1
b = 2
c = 3
d = 4
e = 5
result = calculate_R(a, b, c, d, e)
print("計算結果 R =", result)
デルタスター変換をして最後はテブナンの定理の回路
