# ================= # Import 섹션 # ================= import numpy as np from scipy.optimize import least_squares import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams import pandas as pd # ================= # Function 섹션 # ================= # 주어진 계수를 이용하여 쌍곡선 시간-침하 곡선 반환 def generate_data_hyper(px, pt): return pt / (px[0] * pt + px[1]) # 회귀식과 측정치와의 잔차 반환 (비선형 쌍곡선) def fun_hyper_nonlinear(px, pt, py): return pt / (px[0] * pt + px[1]) - py # ================= # Step별 활용 Function # ================= # i단계 보정 침하량 산정 def fun_step_measured_correction(m, p): return m - p # i단계 t-ti 산정 def fun_step_time_correction(t, ti): return t - ti # i단계 침하곡선 작성 def settlement_prediction_curve(m1, p1): return m1 + p1 # i단계 보정 예측 침하량 산정 def fun_step_prediction_correction(m2, p2): return p2 + (m2[0] - p2[0]) # ================= # 입력값 설정 # ================= # CSV 파일 읽기 data = pd.read_csv("3_SP-68_Test.csv") # 시간, 침하량, 성토고 배열 생성 time = data['Time'].to_numpy() settle = data['Settle'].to_numpy() surcharge = data['Surcharge'].to_numpy() # ================= # 성토 단계 구분 # ================= step_start_index = [0, 9, 49, 90] # 단계별 성토 시작 지점 입력(4단계 이므로 4개) step_end_index = [8, 48, 89, 129] # 단계별 성토 종료 지점 입력(4단계 이므로 4개) x0 = np.ones(2) num_step = 4 for i in range(0, num_step): # 성토 단계에 따라 수정(4단계 이므로 0~4) # i단계 실측 기간 및 침하량 globals()['tm_{}'.format(i)] = time[step_start_index[i]:step_end_index[i]] globals()['ym_{}'.format(i)] = settle[step_start_index[i]:step_end_index[i]] if i == 0 : # 1단계 res_lsq_hyper_nonlinear_0 = least_squares(fun_hyper_nonlinear, x0, args=(tm_0, ym_0)) print(res_lsq_hyper_nonlinear_0.x) globals()['settle_predicted_{}'.format(i)] = generate_data_hyper(res_lsq_hyper_nonlinear_0.x, time) elif 0 < i < (num_step - 1): # i단계~최종 실측 기간 및 침하량 globals()['tmm_{}'.format(i)] = time[step_start_index[i]:step_end_index[-1]] globals()['ymm_{}'.format(i)] = settle[step_start_index[i]:step_end_index[-1]] # i-1단계 예측 침하량(i단계 기간에 해당하는) globals()['yp_{}'.format(i)] = globals()['settle_predicted_{}'.format(i - 1)][(step_start_index[i]-step_start_index[i-1]):(step_end_index[i]-step_start_index[i-1])] # i-1 단계 예측 침하량 (i단계~최종) globals()['ypp_{}'.format(i)] = globals()['settle_predicted_{}'.format(i - 1)][(step_start_index[i]-step_start_index[i-1]):(step_end_index[-1]-step_start_index[i-1])] # i단계 실측 보정 침하량 산정 globals()['step_{}_measured_correction'.format(i)] = fun_step_measured_correction(globals()['ym_{}'.format(i)],globals()['yp_{}'.format(i)]) # i단계 t-ti 산정 globals()['step_{}_time_correction'.format(i)] = fun_step_time_correction(globals()['tmm_{}'.format(i)], globals()['tm_{}'.format(i)][0]) # i 단계 보정 침하량에 대한 예측 침하량 산정 globals()['res_lsq_hyper_nonlinear_{}'.format(i)] = least_squares(fun_hyper_nonlinear, x0, args=(globals()['step_{}_time_correction'.format(i)][0:(step_end_index[i]-step_start_index[i])], globals()['step_{}_measured_correction'.format(i)])) print(globals()['res_lsq_hyper_nonlinear_{}'.format(i)].x) globals()['settle_hyper_nonlinear_{}'.format(i)] = generate_data_hyper(globals()['res_lsq_hyper_nonlinear_{}'.format(i)].x, globals()['step_{}_time_correction'.format(i)]) # i단계 침하곡선 작성 globals()['step_{}_prediction_curve'.format(i)] = settlement_prediction_curve(globals()['settle_hyper_nonlinear_{}'.format(i)], globals()['ypp_{}'.format(i)]) # i단계 보정 예측 침하량 산정 globals()['settle_predicted_{}'.format(i)] = fun_step_prediction_correction(globals()['ymm_{}'.format(i)], globals()['step_{}_prediction_curve'.format(i)]) else: # 최종 성토 단계 # i-1 단계 예측 침하량 (최종 단계에 해당하는) globals()['yp_{}'.format(i)] = globals()['settle_predicted_{}'.format(i - 1)][(step_start_index[i]-step_start_index[i-1]):step_end_index[i]] # 최종 단계 실측 보정 침하량 산정 globals()['step_{}_measured_correction'.format(i)] = fun_step_measured_correction(globals()['ym_{}'.format(i)], globals()['yp_{}'.format(i)]) # 최종 단계 t-ti 산정 globals()['step_{}_time_correction'.format(i)] = fun_step_time_correction(globals()['tm_{}'.format(i)], globals()['tm_{}'.format(i)][0]) # 최종 단계 보정 침하량에 대한 예측 침하량 산정 globals()['res_lsq_hyper_nonlinear_{}'.format(i)] = least_squares(fun_hyper_nonlinear, x0, args=(globals()['step_{}_time_correction'.format(i)], globals()['step_{}_measured_correction'.format(i)])) print(globals()['res_lsq_hyper_nonlinear_{}'.format(i)].x) globals()['settle_hyper_nonlinear_{}'.format(i)] = generate_data_hyper(globals()['res_lsq_hyper_nonlinear_{}'.format(i)].x, globals()['step_{}_time_correction'.format(i)]) # 최종 단계 침하곡선 작성 globals()['step_{}_prediction_curve'.format(i)] = settlement_prediction_curve(globals()['settle_hyper_nonlinear_{}'.format(i)], globals()['yp_{}'.format(i)]) # 최종단계 보정 예측 침하량 산정 globals()['settle_predicted_{}'.format(i)] = fun_step_prediction_correction(globals()['ym_{}'.format(i)], globals()['step_{}_prediction_curve'.format(i)]) ''' 나중에: 그래프 작성 ''' # 그래프 크기, 서브 그래프 개수 및 비율 설정 f, axes = plt.subplots(2,1, figsize=(10, 10), gridspec_kw={'height_ratios':[1,2]}) # 성토고 그래프 표시 axes[0].plot(time, surcharge, color='black', label='surcharge height') axes[0].set_ylabel("Surcharge height (m)", fontsize = 17) axes[0].set_xlim(left = 0) axes[0].grid(color="gray", alpha=.5, linestyle='--') axes[0].tick_params(direction='in') # 계측 침하량 표시 axes[1].scatter(time, -settle, s = 50, facecolors='white', edgecolors='black', label = 'measured data') # 예측 침하량 표시 axes[1].plot(time, -settle_predicted_0, linestyle='--', color='red', label='Predicted Curve_Step 1') axes[1].plot(tmm_1, -settle_predicted_1, linestyle='--', color='blue', label='Predicted Curve_Step 2') axes[1].plot(tmm_2, -settle_predicted_2, linestyle='--', color='green', label='Predicted Curve_Step 3') axes[1].plot(tm_3, -settle_predicted_3, linestyle='--', color='orange', label='Predicted Curve_Step 4') # 예측 침하량 그래프 설정 axes[1].set_xlabel("Time (day)", fontsize = 17) axes[1].set_ylabel("Settlement (mm)", fontsize = 17) axes[1].set_ylim(top = 0) axes[1].set_ylim(bottom = -1.5 * settle.max()) axes[1].set_xlim(left = 0) # 범례 표시 axes[1].legend(loc=1, ncol=2, frameon=True, fontsize=12) # 그래프 저장 및 출력 plt.savefig('3_SP-68_Rev.4_Test.svg', dpi=300) plt.show()