commit 384d6d5cfbb6d54c02b351c4ca2d518b73b705cc
Author: Pedro Romero <promerogomb@unav.es>
Date: Wed Mar 26 10:26:29 2025 +0100
first commit
diff --git a/Ensayos.xlsx b/Ensayos.xlsx
new file mode 100644
index 0000000..800261b
Binary files /dev/null and b/Ensayos.xlsx differ
diff --git a/automation.py b/automation.py
new file mode 100644
index 0000000..565143d
--- /dev/null
+++ b/automation.py
@@ -0,0 +1,11 @@
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import json
+import h5py
+
+pyenv("Version", "3.9", "ExecutionMode","OutOfProcess")
+pymotorcad = py.importlib.import_module('ansys.motorcad.core')
+
+pymotorcad.set_motorcad_exe('D:\Ansys_Motor-CAD\2024_2_2_1\Motor-CAD_2024_2_2_1.exe')
+
+mcApp=pymotorcad.MotorCAD()
\ No newline at end of file
diff --git a/ensayos_motor.py b/ensayos_motor.py
new file mode 100644
index 0000000..e7391a3
--- /dev/null
+++ b/ensayos_motor.py
@@ -0,0 +1,173 @@
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import json
+
+def ensayo_vacio(V,f):
+
+ '''
+ Entrada:
+ V = {
+ 'a': [datos]
+ 'b': [datos]
+ 'c': [datos]
+ }
+
+ f = [datos]
+
+ Salida:
+ ke media por fase
+ ke por fase
+ '''
+
+ keA = []
+ keB = []
+ keC = []
+
+ for i in range(len(f)):
+
+ keA.append(V['a'][i]/f[i])
+ keB.append(V['b'][i]/f[i])
+ keC.append(V['c'][i]/f[i])
+
+ keMedia = {
+ 'a': np.mean(keA),
+ 'b' : np.mean(keB),
+ 'c' : np.mean(keC)
+ }
+ ke = {
+ 'a': keA,
+ 'b' : keB,
+ 'c' : keC
+ }
+
+ return keMedia, ke
+
+def ensayo_corto(I, f, ke, R):
+ '''
+ Entrada:
+ I = {
+ 'a': [datos]
+ 'b': [datos]
+ 'c': [datos]
+ }
+
+ f = [datos]
+
+ R = cte
+
+ Salida:
+ media induccion [mH]
+ todas las inducciones
+ coeficiente de variacion
+ '''
+ L = []
+ for i in range(len(f)):
+ xa = np.sqrt((ke['a']*f[i]/I['a'][i])**2 - R**2 )
+ xb = np.sqrt((ke['b']*f[i]/I['b'][i])**2 - R**2 )
+ xc = np.sqrt((ke['c']*f[i]/I['c'][i])**2 - R**2 )
+
+ L.append(np.mean([xa,xb,xc]) / (2 * np.pi * f[i]) * 1e3)
+
+ return np.mean(L), np.array(L), np.std(L)/np.mean(L)*100
+
+
+def ensayo_carga(V, I, f, R, L):
+ '''
+ Entrada:
+ V = {
+ 'a': [datos]
+ 'b': [datos]
+ }
+
+ I = {
+ 'a': [datos]
+ 'b': [datos]
+ }
+
+ f = [datos]
+
+ '''
+ E = []
+ Ireal = []
+ for i in range(len(f)):
+ Vtemp = np.mean([V['a'][i], V['b'][i]])
+ Itemp = np.mean([I['a'][i], I['b'][i]])
+
+ Ireal.append(Itemp)
+ E.append(np.sqrt((R + Vtemp/Itemp) ** 2 + (2*np.pi*f[i]*L*1e-3) ** 2) * Itemp)
+
+
+ return np.array(E), np.array(Ireal)
+
+if __name__ == '__main__':
+ archivo = 'Ensayos.xlsx'
+
+ vacio = pd.read_excel(archivo, sheet_name='vacio', engine='openpyxl').dropna()
+ corto = pd.read_excel(archivo, sheet_name='corto', engine='openpyxl').dropna()
+ carga = pd.read_excel(archivo, sheet_name='carga', engine='openpyxl').dropna()
+
+
+ resistencia = 4.5
+ materiales = np.unique(vacio['material'])
+
+ fig = plt.figure()
+ ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
+
+ for material in materiales:
+ tensionVacio = {
+ 'a' : np.array(vacio['V1'][vacio['material'] == material]),
+ 'b' : np.array(vacio['V2'][vacio['material'] == material]),
+ 'c' : np.array(vacio['V3'][vacio['material'] == material])
+ }
+ fVacio = np.array(vacio['f'][vacio['material'] == material])
+
+ keMedia, ke= ensayo_vacio(tensionVacio, fVacio)
+
+
+ corrienteCorto ={
+ 'a' : np.array(corto['I1'][corto['material'] == material]),
+ 'b' : np.array(corto['I2'][corto['material'] == material]),
+ 'c' : np.array(corto['I3'][corto['material'] == material])
+ }
+ fCorto = np.array(corto['f'][corto['material'] == material])
+
+ lMedia, l, lCV = ensayo_corto(corrienteCorto, fCorto, keMedia, resistencia)
+
+
+ tensionCarga = {
+ 'a' : np.array(carga['V1'][carga['material'] == material]),
+ 'b' : np.array(carga['V2'][carga['material'] == material])
+ }
+ corrienteCarga = {
+ 'a' : np.array(carga['I1'][carga['material'] == material]),
+ 'b' : np.array(carga['I2'][carga['material'] == material])
+ }
+ fCarga = np.array(carga['f'][carga['material'] == material])
+
+ E, I = ensayo_carga(tensionCarga, corrienteCarga, fCarga, resistencia, lMedia)
+
+ ax.plot3D(I, fCarga, E, label = material)
+
+ if material == 'PLACOND':
+ datos = {
+ 'E' : E.tolist(),
+ 'I' : I.tolist(),
+ 'f' : fCarga.tolist()
+ }
+ with open('resultados_ensayos.json', 'w') as f: json.dump(datos, f, indent=4)
+
+ ax.set_xlabel('Corriente [A]')
+ ax.set_ylabel('Frecuencia [Hz]')
+ ax.set_zlabel('Tension [V]')
+
+ Imax = np.max(I)
+ Emax = np.max(E)
+ fmax = np.max(fCarga)
+
+ ax.set_xlim(0, Imax * 1.1)
+ ax.set_ylim(0, fmax * 1.1)
+ ax.set_zlim(0, Emax * 1.1)
+
+ ax.legend()
+ plt.show()
\ No newline at end of file
diff --git a/genCurvas.py b/genCurvas.py
new file mode 100644
index 0000000..7455d0e
--- /dev/null
+++ b/genCurvas.py
@@ -0,0 +1,62 @@
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import json
+
+def generar_curva(offset):
+ muVacio = 4 * np.pi * 1e-7
+
+ hPos = np.arange(1,5001,1)
+ hNeg = np.arange(-5000,0,1)
+
+ bPos = muVacio*hPos + offset
+ bNeg = muVacio*hNeg - offset
+
+ h = np.concatenate((hNeg, hPos))
+ b = np.concatenate((bNeg, bPos))
+
+ return h, b
+
+if __name__ == '__main__':
+
+ with open('resultados_ensayos.json', 'r') as f: datos = json.load(f)
+
+ Eobjetivo = np.array(datos['E'])
+ Iobjetivo = np.array(datos['I'])
+ fObjetivo = np.array(datos['f'])
+
+ errorObjetivo = 0.01 # +- cuanto % puede haber de diferencia
+ limSup = 1 + errorObjetivo
+ limInf = errorObjetivo
+
+ offset = 0
+
+ flag = False
+
+ while flag:
+ h,b = generar_curva(offset)
+
+ datos = np.column_stack((h,b))
+
+ np.savetxt('curva.csv', datos, delimiter=',')
+
+ ############################
+ '''
+ Logica de motorCAD-Pyhton, se sacaran unos vectores con
+ corrientes, frecuencias y tensiones de operacion en
+ distintos puntos con una curva dada. Esto se hara estableciendo
+ como fijo la frecuencia y la corriente, si se puede solo
+ con frecuencia mejor. Se compara la tension (y corriente si no se fija)
+ con los valores objetivos.
+
+ '''
+ Ecalc = [1, 1, 1, 1, 1]
+
+ ############################
+
+ error = Ecalc / Eobjetivo
+
+
+
+
+
+
diff --git a/requirements.py b/requirements.py
new file mode 100644
index 0000000..115055f
--- /dev/null
+++ b/requirements.py
@@ -0,0 +1,5 @@
+numpy
+pandas
+json
+openpyxl
+h5py==3.9
\ No newline at end of file
diff --git a/resultados_ensayos.json b/resultados_ensayos.json
new file mode 100644
index 0000000..743bd45
--- /dev/null
+++ b/resultados_ensayos.json
@@ -0,0 +1,23 @@
+{
+ "E": [
+ 175.66197827609287,
+ 160.81787128674983,
+ 145.4009250653107,
+ 104.3877062608225,
+ 95.01237852797996
+ ],
+ "I": [
+ 2.085,
+ 1.87,
+ 1.635,
+ 0.965,
+ 0.79
+ ],
+ "f": [
+ 138.9,
+ 139.6,
+ 140.6,
+ 144.3,
+ 145.3
+ ]
+}
\ No newline at end of file