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Created on Sat Jun 03 14:09:54 2017

@author: Eyer
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# Etude de la loi beta = f(theta01)
###### Etude théorique/numérique 
## Appel des modules nécessaires
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

## Dimensions du mécanisme
h = 110.
r = 100.
a = (np.pi)/6.

## Résolution numérique
theta1 = np.linspace(-90.,250.,100)
beta = (180./np.pi)*(np.arctan((h+r*np.sin(np.pi*theta1/180.))/(r*np.cos(np.pi*theta1/180.))) -a)

lon=len(beta)
for i in range(lon):
    if beta[i]<-50.:
        beta[i]+=180.

## Tracé de beta en fonction theta01
plt.plot(theta1,beta,label='Théorie-simulation')

###### Etude expérimentale
mesure_theta01 = [] # Liste de mesures à remplir
mesure_beta = [] # Liste de mesures à remplir
plt.plot(mesure_theta01,mesure_beta,label='Expérience')

## Options du tracé
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.xlabel('$\\theta_{01}$ (en degres)')
plt.ylabel('$\\beta$ (en degres)')









# Etude de la loi beta = f(theta01)
plt.figure()
###### Etude théorique/numérique 
lambd = np.sqrt( h**2 + r**2 + 2*h*r*np.sin(np.pi*theta1/180.) )
plt.plot(theta1,lambd,label='Théorie-simulation')

###### Etude expérimentale
mesure_theta01 = [] # Liste de mesures à remplir
mesure_lambda = [] # Liste de mesures à remplir
plt.plot(mesure_theta01,mesure_lambda,label='Expérience')

## Options du tracé
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.xlabel('$\\theta_{1}$ (en degres)')
plt.ylabel('$\\lambda$ (en mm)')
plt.show()