光热发电的能量汇聚111

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为了解决这两个问题，我们首先需要定义一些变量和函数。我们将使用Python进行计算和分析。这里是一个简化的模型，不考虑实际物理中的折射、散射等现象，只关注几何光学。我们可以将曲线EF视为一个连续的光滑曲线，通过调整其参数来优化反射效果。对于问题1，我们需要找到最佳的直线段配置；对于问题2，我们需要找到随入射角变化的最佳线性路径。

首先，我们定义一些基本常量和函数：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 基本常量
length_AB = 400
length_CD = 10
height_OG = 100
max_segment_length = 3
min_angle = np.deg2rad(45)
max_angle = np.deg2rad(90)

def reflect(point, normal):
    return point - 2 * np.dot(point - normal, normal) / np.linalg.norm(normal)**2 * normal

def line_intersection(line1_start, line1_end, line2_start, line2_end):
    # 计算两条线的交点
    ...

def ray_tracing(light_direction, segment_positions, segment_angles):
    # 根据给定的直线段信息进行光线追踪
    ...

接下来，我们定义目标函数（fitness function），即光线经过两次反射后进入CD区间的比例。这个问题可以通过穷举所有可能的光线路径来求解，但是这在计算上非常复杂。因此，我们采用数值优化方法来寻找接近最优解的方案。这里我们使用Scipy库的minimize函数。

def objective_function(segment_angles, segment_positions):
    # 简化：仅考虑垂直于AB的光线，因为其他方向的光线更容易被反射到CD区域
    light_direction = np.array([np.cos(min_angle), np.sin(min_angle)])
    
    # 进行光线追踪并计算进入CD区间的光线比例
    ...
    return 1 - proportion_in_CD

对于问题1，我们只需要设置一个初始猜测的直线段数量、位置和角度，然后调用优化函数：

initial_segment_angles = np.zeros(max_segment_count)
initial_segment_positions = np.linspace(0, length_AB, max_segment_count + 1)[:-1]

result = minimize(objective_function, initial_segment_angles, args=(initial_segment_positions,), method='Nelder-Mead')
best_segment_angles = result.x
best_segment_positions = initial_segment_positions

对于问题2，我们可以在每次改变入射角时都运行上述优化过程，然后记录下整个入射角范围内每个角度的最佳配置。由于这个过程可能会很耗时，这里仅提供思路，具体实现可能需要根据实际需求调整。

angles_to_test = np.linspace(min_angle, max_angle, num=angle_steps)
optimal_solutions = []

for angle in angles_to_test:
    # 调整入射角
    min_angle = angle
    
    # 重新运行优化
    ...
    optimal_solutions.append((angle, best_segment_angles, best_segment_positions))

最终，optimal_solutions列表包含了不同入射角下的最佳直线段配置。注意，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要对光线追踪和优化过程进行更复杂的处理，包括但不限于考虑实际的曲线EF形状、光线的多次反射以及使用更高级的优化算法。此外，实际的光线追踪可能需要使用图形库（如Pygame或OpenGL）来进行可视化。