燃料电池热管理控制，接受定制，单循环，双循环定制，效率

代码逻辑分析数据构建由于没有原始数据代码中通过分段函数模拟了图中的趋势0-600s保持为 0。600-700s出现一个向下的尖峰约 -0.4随后迅速反弹至 0.2。700-1100s稳定在 0.2 左右。1100-1200s出现向下尖峰随后反弹至 0.4。1200-1700s稳定在 0.4 左右。1700-1800s出现剧烈震荡下冲至 -0.1上冲至 0.85。1800s 以后稳定在 0.2 左右。样式复现使用了虚线网格grid linestyle‘–’。线条颜色为深蓝色。坐标轴范围和标签与图片一致。Python 绘图代码import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np设置中文字体防止乱码 (根据系统环境可能需要调整字体名称如 ‘SimHei’ 或 ‘Arial Unicode MS’)plt.rcParams[‘font.sans-serif’] [‘SimHei’]plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] False构建模拟数据创建一个时间数组从 0 到 2300t np.arange(0, 2300, 1)data np.zeros_like(t, dtypefloat)模拟图中的阶梯和尖峰变化for i, time in enumerate(t):if time 600:val 0.0elif 600 time 650:# 第一个下冲尖峰val -0.4 0.02 * (time - 600)elif 650 time 680:# 第一个上冲尖峰val 0.5 - 0.01 * (time - 650)elif 680 time 1100:# 第一个平台期val 0.22elif 1100 time 1130:# 第二个下冲val 0.22 - 0.3 * ((time - 1100) / 30)elif 1130 time 1160:# 第二个上冲val -0.1 0.6 * ((time - 1130) / 30)elif 1160 time 1700:# 第二个平台期val 0.42elif 1700 time 1740:# 第三个剧烈震荡 (下冲)val 0.42 - 0.6 * ((time - 1700) / 40)elif 1740 time 1780:# 第三个剧烈震荡 (上冲)val -0.1 1.0 * ((time - 1740) / 40)else:# 最后稳定期val 0.2data[i] val绘图设置plt.figure(figsize(10, 6))绘制曲线plt.plot(t, data, color‘#1f77b4’, linewidth1.5, label‘两种算法出口温差’)样式调整以匹配原图plt.grid(True, linestyle‘–’, alpha0.6) # 虚线网格plt.ylim(-0.5, 1.1) # 设置Y轴范围plt.xlim(0, 2300) # 设置X轴范围设置标签plt.ylabel(‘温度 (℃)’, fontsize12)plt.xlabel(‘时间 (s)’, fontsize12) # 假设X轴单位为秒添加图例plt.legend(loc‘upper right’)显示图形plt.tight_layout()plt.show()代码说明np.arange(0, 2300, 1)生成了从 0 到 2300 的时间序列模拟 X 轴。plt.plot(…)绘制了深蓝色的实线对应图中的曲线。plt.grid(True, linestyle‘–’)开启了背景网格并设置为虚线这与原图的背景完全一致。plt.legend在右上角添加了图例框文字内容为“两种算法出口温差”。这是使用 Python 的 Matplotlib 库复现该图表的完整代码。代码逻辑分析数据构建由于没有原始数据文件代码通过分段函数构造了一组模拟数据以重现图中的关键特征0-600s保持为 0。600-700s出现一个向下的尖峰约 -0.4随后迅速反弹至 0.2。700-1100s稳定在 0.2 左右。1100-1200s出现向下尖峰随后反弹至 0.4。1200-1700s稳定在 0.4 左右。1700-1800s出现剧烈震荡下冲至 -0.1上冲至 0.85。1800s 以后稳定在 0.2 左右。样式复现使用了虚线网格grid linestyle‘–’。线条颜色为深蓝色。坐标轴范围和标签与图片一致。Python 绘图代码import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np设置中文字体防止乱码Windows系统通常使用 ‘SimHei’Mac系统可能需要 ‘Arial Unicode MS’ 或 ‘Heiti TC’plt.rcParams[‘font.sans-serif’] [‘SimHei’]plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] False构建模拟数据创建一个时间数组从 0 到 2300t np.arange(0, 2300, 1)data np.zeros_like(t, dtypefloat)模拟图中的阶梯和尖峰变化for i, time in enumerate(t):if time 600:val 0.0elif 600 time 650:# 第一个下冲尖峰val -0.4 0.02 * (time - 600)elif 650 time 680:# 反弹val 0.2 0.25 * np.exp(-(time - 650) / 10)elif 680 time 1100:val 0.25elif 1100 time 1150:# 第二个下冲尖峰val -0.1 0.01 * (time - 1100)elif 1150 time 1180:# 反弹val 0.55 * np.exp(-(time - 1150) / 10)elif 1180 time 1700:val 0.45elif 1700 time 1750:# 第三个下冲val -0.1 0.01 * (time - 1700)elif 1750 time 1780:# 剧烈上冲val 0.85 * np.exp(-(time - 1750) / 5)else:val 0.22data[i] val绘图设置plt.figure(figsize(10, 6))绘制曲线plt.plot(t, data, color‘#1f77b4’, linewidth1.5, label‘两种算法出口温差’)设置坐标轴范围plt.xlim(0, 2300)plt.ylim(-0.4, 1.0)设置坐标轴标签plt.xlabel(‘时间 (s)’) # 根据图片推测横轴为时间plt.ylabel(‘温度 (°C)’)设置网格 (虚线)plt.grid(True, which‘both’, linestyle‘–’, linewidth0.7, alpha0.7)设置图例plt.legend(loc‘upper right’)显示图形plt.tight_layout()plt.show()运行说明确保已安装 matplotlib 和 numpy 库。安装命令pip install matplotlib numpy