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Logica de ajuste

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Oscar Suescun Elizalde 2025-03-26 12:19:53 +01:00
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51
genCurvas.py
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@ -1,6 +1,6 @@
import numpy as np import numpy as np
import pandas as pd import pandas as pd
import json import random, os
def valores_objetivo(archivo, material): def valores_objetivo(archivo, material):
carga = pd.read_excel(archivo, sheet_name='carga', engine='openpyxl').dropna() carga = pd.read_excel(archivo, sheet_name='carga', engine='openpyxl').dropna()
@ -11,6 +11,7 @@ def valores_objetivo(archivo, material):
return E, I, f return E, I, f
def generar_curva(offset): def generar_curva(offset):
muVacio = 4 * np.pi * 1e-7 muVacio = 4 * np.pi * 1e-7
@ -23,51 +24,33 @@ def generar_curva(offset):
h = np.concatenate((hNeg, hPos)) h = np.concatenate((hNeg, hPos))
b = np.concatenate((bNeg, bPos)) b = np.concatenate((bNeg, bPos))
datos = np.column_stack((h,b)) datos = np.column_stack((h,b))
np.savetxt('curva.csv', datos, delimiter=',') np.savetxt('curva.csv', datos, delimiter=',')
if __name__ == '__main__':
archivo = 'Ensayos.xlsx' def logica_offset(offset, error, errorObjetivo):
material = 'PLACOND' '''
Coge el offset, error actual y lo analiza.
Eobjetivo, Iobjetivo, fObjetivo = valores_objetivo(archivo, material) devuelve flag y offset nuevo
errorObjetivo = 0.01 # +- cuanto % puede haber de diferencia si se cumple la condicion devuelve
errorCVobjetivo = 1 un True y None para offset
'''
limSup = 1 + errorObjetivo limSup = 1 + errorObjetivo
limInf = errorObjetivo limInf = 1 - errorObjetivo
offset = 0 delta = random.random()/100
flag = True if error <= limSup and error >= limInf: return True, None
errorAnterior = 10000 if error > 1: offset = offset - delta
elif error < 1: offset = offset + delta
return False, offset
while flag:
generar_curva(offset)
############################
'''
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
error = np.mean(Ecalc / Eobjetivo)
if error <= limSup and error >= limInf: flag = False
flag = False