ballon = np.genfromtxt("messdaten_ballonfahrt.txt", delimiter=",", skip_header=1)
zeit = ballon[:, 0]
hoehe = ballon[:, 1]
plt.plot(zeit, hoehe)
plt.title("Ballonfahrt – Höhe über Zeit")
plt.xlabel("Zeit (s)")
plt.ylabel("Höhe (m)")
plt.grid(True)
plt.show()
geschwindigkeit = np.gradient(hoehe, zeit)
plt.plot(zeit, geschwindigkeit, color="orange")
plt.title("Geschwindigkeit")
plt.grid(True)
plt.show()
Ein Träger wird in der Mitte belastet. Die Durchbiegung wird an 50 Punkten gemessen:
balken = np.genfromtxt("balken_durchbiegung.csv", delimiter=",", skip_header=1)
x = balken[:, 0]
y = balken[:, 1]
window = 7
weights = np.ones(window) / window
y_smooth = np.convolve(y, weights, mode='valid')
plt.plot(x, y, label="Messung", alpha=0.5)
plt.plot(x[(window-1)//2:-(window//2)], y_smooth, label="Geglättet", color='red')
plt.title("Durchbiegung eines Trägers")
plt.xlabel("Position (m)")
plt.ylabel("Durchbiegung (mm)")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
In dieser Einheit haben Sie gelernt:
Diese Fähigkeiten sind grundlegend für jede datengetriebene Analyse im Ingenieurbereich.