Usa banda stagnata sottile (0.12 mm) e spessore in mm nel config

Ricalibra il flusso termico di picco per portare il lato sensore a
200-250 °C con la nuova lamiera. Spessore piastra ora espresso in
millimetri (spessore_mm) invece che in metri, convertito internamente
in simulate.py.
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@@ -26,7 +26,7 @@ SIMULAZIONE = {
# Frequenza di campionamento CSV.
# Esempio: 2 Hz significa una riga ogni 0.5 s.
"frequenza_campionamento_hz": 2.0,
"frequenza_campionamento_hz": 10.0,
# Passo di integrazione numerica interna.
# Può essere inferiore al periodo di campionamento CSV.
@@ -40,8 +40,8 @@ SIMULAZIONE = {
}
PIASTRA = {
# Spessore della piastra.
"spessore_m": 0.005,
# Spessore della piastra [mm].
"spessore_mm": 0.12,
# Numero di celle del volume finito attraverso lo spessore.
# Più nodi = maggiore risoluzione spaziale, simulazione più lenta.
@@ -51,7 +51,7 @@ PIASTRA = {
"temperatura_iniziale_C": 25.0,
# Deve corrispondere a una chiave in materials.py.
"materiale": "acciaio_basso_carbonio",
"materiale": "banda_stagnata",
}
ARIA = {
@@ -85,8 +85,9 @@ SORGENTE = {
"sigma_punto_m": 0.012,
# Flusso termico incidente massimo prima della correzione per efficienza.
# Parametro di taratura per dati pseudo-realistici.
"flusso_termico_picco_W_m2": 70000.0,
# Calibrato per portare il lato sensore a circa 200-250 °C con lamiera
# sottile di banda stagnata (0.12 mm).
"flusso_termico_picco_W_m2": 43900.0,
# Frazione del flusso incidente che diventa effettivamente calore nella piastra.
"efficienza_riscaldamento": 0.35,
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@@ -190,7 +190,7 @@ def simula_singolo(cfg_run: dict, output_csv: Path, rng: random.Random) -> dict:
nome_materiale = piastra["materiale"]
materiale = MATERIALI[nome_materiale]
spessore = piastra["spessore_m"]
spessore = piastra["spessore_mm"] / 1000.0
n = piastra["n_nodi"]
dz = spessore / n
z_centri = (np.arange(n) + 0.5) * dz