使用 CVXPY 求解方程 m = n * x * cos(atan(cos(b) * tan(a)) + r) / cos(atan(cos(b) * tan(a))) * sin(r) * x - 2 * D

要使用 cvxpy 求解这个方程，需要先定义变量 x，b 和 n。然后，将方程转化为 cvxpy 的表达式形式，并设置约束条件和目标函数。最后，通过调用 cvxpy 的求解器求解优化问题。

下面是使用 cvxpy 求解这个方程的示例代码：

import cvxpy as cp
import math

# 定义变量
x = cp.Variable()
b = cp.Variable()
n = cp.Variable()

# 定义常数
_a = 0.5  # 将 a 替换为具体的数值
_r = 0.1  # 将 r 替换为具体的数值
_D = 1.0  # 将 D 替换为具体的数值

# 定义约束条件和目标函数
constraints = [
    x >= 0,  # x 必须大于等于 0
    # 其他约束条件...
]

objective = cp.Minimize(
    n * x * cp.cos(cp.atan(cp.cos(b) * cp.tan(_a)) + _r) / cp.cos(cp.atan(cp.cos(b) * cp.tan(_a))) * cp.sin(_r) * x - 2*_D
)

# 定义优化问题
problem = cp.Problem(objective, constraints)

# 求解优化问题
problem.solve()

# 输出结果
print('最优解: x =', x.value, ', b =', b.value, ', n =', n.value)
print('最优目标函数值:', problem.value)

请注意，上述代码中的_a、_r和_D是根据具体情况替换为实际的数值。在定义约束条件时，可以根据实际情况添加其他约束条件。