bar_tension.sage

# Андрей Ширшов [email protected]

# Образец программного кода расчёта на примере расчёта
# стержня на растяжение. В расчёте определяется минимально
# допустимый диаметр стержня, при котором он выдержит растягивающую
# нагрузку, потом этот диаметр сравниваем с диаметром стержня.

# импорт библиотек, системные переменные

import numpy as np, sys, operator
load('technocloud_shared_scripts/cartesian.py') # скрипт перебора исходных данных

# базы данных

# База данных физических свойств материалов

materials_db = np.array([[630, 330, 250, 310, 180],
                         [650, 350, 260, 320, 185],
                         [650, 350, 260, 325, 185]])
# строка-заголовок
materials_hheader = ['сталь', 'sigma_в', 'sigma_т', 'sigma_{-1р}', 'sigma_{-1}', 'tau{-1}']
# столбец-заголовок
materials_vheader = ['сталь 40Х', 'сталь 45Х', 'сталь 50Х']

# Получение исходных данных

# input_data - исходные данные для расчёта, limts - номера решений, которые надо
# вывести в таблице с результатами расчётов.
# input_data и limits передаются извне.
# input_data = {'F':[100, 150, 200], 'k':[2, 1.5], 'd':[10,8,12], 'material':['сталь 40Х', 'сталь 45Х']}
# limits = (0,49)

F = input_data['F'] # Растягивающее усилие, Н
k = input_data['k'] # Коэффициент запаса, б/разм
d = input_data['d'] # Диаметр стержня, мм
material = input_data['material'] # Материал стержня

# Проверим, что все материалы, введённые пользователем, присутствуют в базе данных
errors = [] # список сообщений об ошибках, которые останавливают работу программы
warnings = [] # список сообщений об ошибках, которые не останавливают работу программы
missing_materials = set(material) - set(materials_vheader)
if missing_materials:
    warnings.append("Ошибка 1. Следующие материалы отстутствуют в базе данных: {0}. Пожалуйста, проверьте правильность их написания или сообщите в техподдержку, какие материалы следует добавить. Расчёт будет продолжен для правильно указанных материалов.".format(', '.join(missing_materials)))
    # удалим отстуствующие материалы из списка material:
    for m in copy(material):
        if m in missing_materials:
            material.remove(m)
    # если после коррекции списка material этот список окажется пуст,
    # нужно остановить работу программы
    if material == []:
        errors.append("Ошибка 2. Все материалы написаны неправильно или отсутствуют в базе данных. Пожалуйста, проверьте правильность написания материалов или сообщите в службу поддержки, какие материалы следует добавить.")
        sys.exit("Выполнение расчёта прервано")

# Т.к. массив Numpy не может комбинировать данных разных типов, заменим текстовые
# значения материалов на индексы этих материалов. Индекс материала совпадает с номером
# позиции этого материала в списке materials_vheader.

material_ind = [materials_vheader.index(m) for m in material]

start_ind, end_ind = limits # номер начальной и конечной строк таблицы с результатами.

# Составление комбинаций из исходных данных
# T - транспонирование матрицы
# Из всех возможных комбинаций возмьмём только те, номера которых
# находятся в диапазоне от start_id до end_id.

d_list, F_list, k_list, materials_ind_list = cartesian((d, F, k, material_ind))[start_ind:end_ind].T

# суммарное количество всех комбинаций исходных данных
count = reduce(operator.mul, [len(el) for el in [d, F, k, material_ind]], 1)

# Определяем напряжение среза

# Копирование массива numpy выполняется явно через B = np.copy(A).
# Если использовать B=A, то при изменении массива B изменится массив А.

# Возьмём массив индексов материала и заменим индексы
# на напряжения среза этих материалов.
sigma_t_list_part = np.copy(materials_ind_list_part)
sigma_t_ind = hmaterials_db.index('sigma_т') # номер столбца 'sigma_т' в базе данных
for m in material:
    sigma_t_list_part[np.where(materials_ind_list_part == material.index(m))] = materials_db[sigma_t_ind, vmaterials_db.index(m)]

# Определяем допускаемое напряжение

sigma_lim_list_part = sigma_t_list_part/k_list_part

# Определяем минимально допустимый диаметр стержня

d_lim_list_part = np.sqrt(4*F_list_part/(np.pi*sigma_lim_list_part))

# формирование результата

# Переменная результата (res и только res)
res = []

# Структура вкладки
tab1 = {
       'table': {'head': [], 'body': []},
       'errors': [],
       'bads': [],
       'exports': [],
       'count': count
}

# Заголовок таблицы
tab1['table']['head'] = [
     r"Диаметр стержня $d$, мм",  #.........................id 0
     r"Растягивающее усилие $F$, Н",  #.....................id 1
     r"Коэффициент запаса $k$, б/разм",  #..................id 2
     r"Материал стержня",  #................................id 3
     r"Предел текучести $\sigma_т$, МПа",  #................id 4
     r"Допускаемое напряжение $[\sigma]$, МПа",  #..........id 5
     r"Минимально допустимый диаметр стержня $[d]$, мм"  #..id 6
]

# Тексты ошибок
tab1['errors'] = [
    r'$[d]$ > d', #id 0
]

# Вывод констант
tab1['text'] = "Тип нагрузки: растяжение."

# округление с точностью до одного знака после запятой
sigma_t_list_part = np.around(sigma_t_list_part, decimals=1)
sigma_t_list_part = np.around(sigma_t_list_part, decimals=1)
sigma_lim_list_part = np.around(sigma_lim_list_part, decimals=1)
d_lim_list_part = np.around(d_lim_list_part, decimals=1)

# Заполнение таблицы
res_table = np.transpose(np.array([d_list_part, F_list_part, k_list_part, materials_ind_list_part, sigma_t_list_part, sigma_lim_list_part, d_lim_list_part]))

res_table = res_table.tolist() # перевод матрицы Numpy в список Python
# замена индекса материала на его название
for i in srange(len(res_table)):
    res_table[i][3] = material[int(res_table[i][3])]

tab1['table']['body'] = res_table

# Заполнение ошибок (номер строки, номер столбца, id сообщения об ошибке)
d_warn = np.where(d_lim_list_part > d_list_part)
tab1['bads'] = [(t,6,0) for t in d_warn[0].tolist()]

# Экспорт
tab1['export'] = [
	{
		'title': '.csv',
		'filename': 'barTension.csv',
		'header': 'd,F,k,material,sigma_t,[sigma],[d]',
		'data': []
	},
	{
		'title': 'T-Flex CAD',
		'filename': 'barTension.txt',
		'header': 'd,F,k,material,sigma_t,[sigma],[d]',
		'data': []
	},
]
# Заполняем результатами расчётов
for row in res_table:
    tab1['export'][0]['data'].append(';'.join([str(t) for t in row])) # csv
    tab1['export'][1]['data'].append(','.join([str(row[t]) for t in [0,1,2,3,6]])) # t-flex

# Если нет результатов - убираем таблицу и выводим сообщение
if len(tab1['table']['body']) == 0:
	tab1['table'] = False
	tab1['html'] = '<strong>Не удалось подобрать стержень</strong>'

# Добавляем вкладку в результат
res.append(tab1)