spark-ops/fluxcontrol
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Oscar Suescun Elizalde 2025-03-26 11:43:09 +01:00
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genCurvas.py
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@ -2,8 +2,14 @@ import numpy as np
import pandas as pd
import json
def valores_objetivo():
pass
def valores_objetivo(archivo, material):
carga = pd.read_excel(archivo, sheet_name='carga', engine='openpyxl').dropna()
E = np.mean(carga.loc[carga['material'] == material, ['V1', 'V2']].values, axis=1)
I = np.mean(carga.loc[carga['material'] == material, ['I1', 'I2']].values, axis=1)
f = np.array(carga['f'][carga['material'] == material])
return E, I, f
def generar_curva(offset):
muVacio = 4 * np.pi * 1e-7
@ -25,13 +31,8 @@ if __name__ == '__main__':
archivo = 'Ensayos.xlsx'
material = 'PLACOND'
masIter = 10000
carga = pd.read_excel(archivo, sheet_name='carga', engine='openpyxl').dropna()
Eobjetivo = np.mean(carga.loc[carga['material'] == material, ['V1', 'V2']].values, axis=1)
Iobjetivo = np.mean(carga.loc[carga['material'] == material, ['I1', 'I2']].values, axis=1)
fObjetivo = np.array(carga['f'][carga['material'] == material])
Eobjetivo, Iobjetivo, fObjetivo = valores_objetivo(archivo, material)
errorObjetivo = 0.01 # +- cuanto % puede haber de diferencia
errorCVobjetivo = 1