From SW's laptop
sanginnwoo
parent
55aa83ba9c
commit
a85ca0bf79
203
Asaoka.py
203
Asaoka.py
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@ -1,203 +0,0 @@
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# =================
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# Import 섹션
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# =================
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import os.path
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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from scipy.optimize import least_squares
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from scipy.interpolate import interp1d
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# =================
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# Function 섹션
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# =================
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# 주어진 계수를 이용하여 아사오카법 기반 시간-침하 곡선 반환
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def generate_data_asaoka(px, pt, dt):
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return (px[1] / (1 - px[0])) * (1 - (px[0] ** (pt / dt)))
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# 아사오카법 목표 함수
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def fun_asaoka(px, ps_b, ps_a):
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return px[0] * ps_b + px[1] - ps_a
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# ====================
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# 파일 읽기, 데이터 설정
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# CSV 파일 읽기
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data = pd.read_csv("data/2-6_J-01.csv")
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# 시간, 침하량, 성토고 배열 생성
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time = data['Time'].to_numpy()
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settle = data['Settlement'].to_numpy()
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surcharge = data['Surcharge'].to_numpy()
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# 만일 침하량의 단위가 m일 경우, 조정
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settle = settle * 100
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# 데이터 닫기
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# 마지막 계측 데이터 index + 1 파악
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final_index = time.size
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# =================
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# 성토 단계 구분
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# =================
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# 성토 단계 시작 index 리스트 초기화
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step_start_index = [0]
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# 성토 단계 끝 index 리스트 초기화
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step_end_index = []
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# 현재 성토고 설정
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current_surcharge = surcharge[0]
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# 단계 시작 시점 초기화
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step_start_date = 0
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# 모든 시간-성토고 데이터에서 순차적으로 확인
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for index in range(len(surcharge)):
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# 만일 성토고의 변화가 있을 경우,
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if surcharge[index] != current_surcharge:
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step_end_index.append(index)
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step_start_index.append(index)
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current_surcharge = surcharge[index]
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# 마지막 성토 단계 끝 index 추가
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step_end_index.append(len(surcharge) - 1)
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# =================
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# 성토 단계 조정
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# =================
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# 성토고 유지 기간이 매우 짧을 경우, 해석 단계에서 제외
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# 조정 성토 시작 및 끝 인덱스 리스트 초기화
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step_start_index_adjust = []
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step_end_index_adjust = []
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# 각 성토 단계 별로 분석
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for i in range(0, len(step_start_index)):
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# 현 단계 성토 시작일 / 끝일 파악
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step_start_date = time[step_start_index[i]]
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step_end_date = time[step_end_index[i]]
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# 현 성토고 유지 일수 및 데이터 개수 파악
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step_span = step_end_date - step_start_date
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step_data_num = step_end_index[i] - step_start_index[i] + 1
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# 성토고 유지일 및 데이터 개수 기준 적용
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if step_span > 30 and step_data_num > 5:
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step_start_index_adjust.append((step_start_index[i]))
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step_end_index_adjust.append((step_end_index[i]))
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# 성토 시작 및 끝 인덱스 리스트 업데이트
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step_start_index = step_start_index_adjust
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step_end_index = step_end_index_adjust
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# 침하 예측을 수행할 단계 설정 (현재 끝에서 2단계 이용)
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step_start_index = step_start_index[-2:]
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step_end_index = step_end_index[-2:]
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# 성토 단계 횟수 파악 및 저장
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num_steps = len(step_start_index)
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# ===========================
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# 최종 단계 데이터 사용 범위 조정
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# ===========================
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# 데이터 사용 퍼센트에 해당하는 기간 계산
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final_step_end_date = time[-1]
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final_step_start_date = time[step_start_index[num_steps - 1]]
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final_step_period = final_step_end_date - final_step_start_date
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final_step_predict_end_date = final_step_start_date + final_step_period * 50 / 100
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# 데이터 사용 끝 시점 인덱스 초기화
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final_step_predict_end_index = -1
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# 데이터 사용 끝 시점 인덱스 검색
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count = 0
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for day in time:
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count = count + 1
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if day > final_step_predict_end_date:
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final_step_predict_end_index = count - 1
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break
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# 마지막 성토 단계, 마지막 계측 시점 인덱스 업데이트
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final_step_monitor_end_index = step_end_index[num_steps - 1]
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step_end_index[num_steps - 1] = final_step_predict_end_index
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# =================
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# 추가 예측 구간 반영
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# =================
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# 추가 예측 일 입력 (현재 전체 계측일 * 계수)
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add_days = time[-1]
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# 마지막 성토고 및 마지막 계측일 저장
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final_surcharge = surcharge[final_index - 1]
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final_time = time[final_index - 1]
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# 추가 시간 및 성토고 배열 설정 (100개의 시점 설정)
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time_add = np.linspace(final_time + 1, final_time + add_days, 100)
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surcharge_add = np.ones(100) * final_surcharge
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# 기존 시간 및 성토고 배열에 붙이기
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time = np.append(time, time_add)
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surcharge = np.append(surcharge, surcharge_add)
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# 마지막 인덱스값 재조정
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final_index = time.size
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# ===============================
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# Settlement prediction (Asaoka)
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# ===============================
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# 성토 마지막 데이터 추출
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tm_asaoka = time[step_start_index[num_steps - 1]:step_end_index[num_steps - 1]]
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sm_asaoka = settle[step_start_index[num_steps - 1]:step_end_index[num_steps - 1]]
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# 초기 시점 및 침하량 산정
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t0_asaoka = tm_asaoka[0]
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s0_asaoka = sm_asaoka[0]
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# 초기 시점에 대한 시간 조정
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tm_asaoka = tm_asaoka - t0_asaoka
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# 초기 침하량에 대한 침하량 조정
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sm_asaoka = sm_asaoka - s0_asaoka
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# Interpolation 함수 설정 (3차 보간)
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inter_fn = interp1d(tm_asaoka, sm_asaoka, kind='cubic')
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# 데이터 구축 간격 및 그에 해당하는 데이터 포인트 개수 설정
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interval = 10
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num_data = int(tm_asaoka[-1]/3)
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# 등간격 시간 및 침하량 데이터 설정
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tm_asaoka_inter = np.linspace(0, tm_asaoka[-1], num=num_data, endpoint=True)
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sm_asaoka_inter = inter_fn(tm_asaoka_inter)
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# 이전 이후 등간격 침하량 배열 구축
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sm_asaoka_before = sm_asaoka_inter[0:-2]
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sm_asaoka_after = sm_asaoka_inter[1:-1]
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# Least square 변수 초기화
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x0 = np.ones(2)
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# Least square 분석을 통한 침하 곡선 계수 결정
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res_lsq_asaoka = least_squares(fun_asaoka, x0, args=(sm_asaoka_before, sm_asaoka_after))
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# 계측 및 예측 침하량 표시
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plt.scatter(sm_asaoka_before, sm_asaoka_after, s=50,
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facecolors='white', edgecolors='black', label='measured data')
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# 그래프 표시
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plt.show()
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@ -12,7 +12,7 @@ output_dir = 'output'
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output_error = 'error'
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output_error = 'error'
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||||||
# 침하 계측값의 단위 지정: 응동 m, 서컨 cm
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# 침하 계측값의 단위 지정: 응동 m, 서컨 cm
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settle_unit = 'm'
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settle_unit = 'cm'
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||||||
# 입력 파일의 이름을 저장할 리스트 초기화
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# 입력 파일의 이름을 저장할 리스트 초기화
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input_files = []
|
input_files = []
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|
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||||||
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@ -0,0 +1,23 @@
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|
"""
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|
Title: Controller
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|
Developer:
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Sang Inn Woo, Ph.D. @ Incheon National University
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Starting Date: 2022-11-10
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|
"""
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|
import psycopg2 as pg2
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import settle_prediction_steps_main
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# connect the database
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conn = pg2.connect("host=localhost dbname=postgres user=postgres password=lab36981 port=5432")
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# set cursor
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cur = conn.cursor()
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# read data
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# extract settlement prediction data using the prime key
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# run settlement analysis
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# save results in the database
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@ -1,3 +1,10 @@
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|
"""
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|
Title: Error analysis of the settlement prediction curves
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|
Developer:
|
||||||
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Sang Inn Woo, Ph.D. @ Incheon National University
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||||||
|
Starting Date: 2022-11-10
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||||||
|
"""
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||||||
|
|
||||||
import pandas as pd
|
import pandas as pd
|
||||||
import numpy as np
|
import numpy as np
|
||||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -1,13 +1,13 @@
|
||||||
"""
|
"""
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||||||
Title: Soft ground settlement prediction considering the step loading
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Title: Soft ground settlement prediction
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Main Developer: Sang Inn Woo, Ph.D. @ Incheon National University
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Developer:
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Sang Inn Woo, Ph.D. @ Incheon National University
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|
Kwak Taeyoung, Ph.D. @ KICT
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Starting Date: 2022-08-11
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Starting Date: 2022-08-11
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Abstract:
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Abstract:
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This main objective of this code is to predict
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This main objective of this code is to predict
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time vs. (consolidation) settlement curves of soft clay ground
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time vs. (consolidation) settlement curves of soft clay ground.
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under step loading conditions.
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The methodologies used are 1) superposition of time-settlement curves
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and 2) nonlinear regression for hyperbolic curves.
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"""
|
"""
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# =================
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# =================
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@ -715,7 +715,7 @@ def run_settle_prediction(input_file, output_dir,
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||||||
final_error_hyper_original, final_error_hyper_nonlinear, final_error_hyper_weight_nonlinear,
|
final_error_hyper_original, final_error_hyper_nonlinear, final_error_hyper_weight_nonlinear,
|
||||||
final_error_asaoka, final_error_step, is_multi_step]
|
final_error_asaoka, final_error_step, is_multi_step]
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||||||
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'''
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run_settle_prediction(input_file='data/2-5_No.39.csv',
|
run_settle_prediction(input_file='data/2-5_No.39.csv',
|
||||||
output_dir='output',
|
output_dir='output',
|
||||||
final_step_predict_percent=50,
|
final_step_predict_percent=50,
|
||||||
|
|
@ -728,4 +728,5 @@ run_settle_prediction(input_file='data/2-5_No.39.csv',
|
||||||
run_asaoka=True,
|
run_asaoka=True,
|
||||||
run_step_prediction=True,
|
run_step_prediction=True,
|
||||||
asaoka_interval=3,
|
asaoka_interval=3,
|
||||||
settle_unit='cm')
|
settle_unit='cm')
|
||||||
|
'''
|
||||||
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Reference in New Issue