import numpy as np
import pandas as pd
import json

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

    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))

    
    datos = np.column_stack((h,b))
    np.savetxt('curva.csv', datos, delimiter=',')

if __name__ == '__main__':

    archivo = 'Ensayos.xlsx'
    material = 'PLACOND'

    Eobjetivo, Iobjetivo, fObjetivo = valores_objetivo(archivo, material)

    errorObjetivo = 0.01 # +- cuanto % puede haber de diferencia
    errorCVobjetivo = 1

    limSup = 1 + errorObjetivo
    limInf = errorObjetivo

    offset = 0

    flag = True

    errorAnterior = 10000

    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