241 lines
7.6 KiB
Python
241 lines
7.6 KiB
Python
# =================
|
|
# Import 섹션
|
|
# =================
|
|
|
|
import numpy as np
|
|
import pandas as pd
|
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
from matplotlib import rcParams
|
|
from scipy.optimize import least_squares
|
|
|
|
|
|
|
|
# =================
|
|
# 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
|
|
|
|
# 회귀식과 측정치와의 잔차 반환 (기존 쌍곡선)
|
|
def fun_hyper_original(px, pt, py):
|
|
return px[0] * pt + px[1] - pt / py
|
|
|
|
|
|
|
|
# =================
|
|
# 입력값 설정
|
|
# =================
|
|
|
|
# CSV 파일 읽기
|
|
data = pd.read_csv("1_SP-11.csv")
|
|
|
|
# 시간, 침하량, 성토고 배열 생성
|
|
time = data['Time'].to_numpy()
|
|
settle = data['Settle'].to_numpy()
|
|
surcharge = data['Surcharge'].to_numpy()
|
|
|
|
|
|
|
|
# =================
|
|
# 성토 단계 구분
|
|
# =================
|
|
|
|
# todo: 성토고 데이터를 분석하여, 각 단계 계측 시작일 / 끝일 파악해야함
|
|
# 꼭 이전 단계 마지막 인덱스와 현재 단계 처음 인덱스가 이어질 필요는 없음
|
|
# (각 단계별 시간, 침하를 초기화 한후 예측을 수행하므로...)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# =================
|
|
# (임시) 입력값 설정
|
|
# =================
|
|
|
|
# 현재 아래 값은 입력값으로 각 데이터로부터 추출해야 함
|
|
# todo: 단계성토 데이터 14곳에 대해서 아래 정보를 구축해서 정리할 것
|
|
step_start_index = [0, 10, 37] # 성토 단계 시작 index
|
|
step_end_index = [10, 37, 65] # 성토 단계 끝 index + 1 --> max. index = 78 따라서 78 + 1 = 79
|
|
final_index = time.size # 마지만 계측 데이터 index + 1
|
|
num_steps = 3 # 성토 단계 횟수
|
|
|
|
# todo: 최종 단계에 대해서는 계측 데이터 활용 구간을 조정이 가능해야함
|
|
# step_end_index의 마지막 값을 조정하여 마지막 성토 구간의 계측 데이터 사용 구간을 조정 가능
|
|
# 본 입력 파일에서는 38 ~ 79 사이의 값을 활용구간에 따라 조정해야 함
|
|
|
|
|
|
|
|
# =================
|
|
# 추가 예측 구간 반영
|
|
# =================
|
|
|
|
# 추가 예측 일 입력
|
|
add_days = 500
|
|
|
|
# 마지막 성토고 및 마지막 계측일 저장
|
|
final_surcharge = surcharge[final_index - 1]
|
|
final_time = time[final_index -1]
|
|
|
|
# 추가 시간 및 성토고 배열 설정 (100개의 시점 설정)
|
|
time_add = np.linspace(final_time + 1, final_time + add_days, 100)
|
|
surcharge_add = np.ones(100) * final_surcharge
|
|
|
|
# 기존 시간 및 성토고 배열에 붙이기
|
|
time = np.append(time, time_add)
|
|
surcharge = np.append(surcharge, surcharge_add)
|
|
|
|
# 마지막 인덱스값 재조정
|
|
final_index = time.size
|
|
|
|
|
|
|
|
# =============================
|
|
# Settlement Prediction (Step)
|
|
# =============================
|
|
|
|
# 예측 침하량 초기화
|
|
sp = np.zeros(time.size)
|
|
|
|
# 각 단계별로 진행
|
|
for i in range(0, num_steps):
|
|
|
|
# 각 단계별 계측 시점과 계측 침하량 배열 생성
|
|
tm_this_step = time[step_start_index[i]:step_end_index[i]]
|
|
sm_this_step = settle[step_start_index[i]:step_end_index[i]]
|
|
|
|
# 이전 단계까지 예측 침하량 중 현재 단계에 해당하는 부분 추출
|
|
sp_this_step = sp[step_start_index[i]:step_end_index[i]]
|
|
|
|
# 현재 단계 시작 부터 끝까지 시간 데이터 추출
|
|
tm_to_end = time[step_start_index[i]:final_index]
|
|
|
|
# 기존 예측 침하량에 대한 보정
|
|
sm_this_step = sm_this_step - sp_this_step
|
|
|
|
# 초기 시점 및 침하량 산정
|
|
t0_this_step = tm_this_step[0]
|
|
s0_this_step = sm_this_step[0]
|
|
|
|
# 초기 시점에 대한 시간 조정
|
|
tm_this_step = tm_this_step - t0_this_step
|
|
tm_to_end = tm_to_end - t0_this_step
|
|
|
|
# 초기 침하량에 대한 침하량 조정
|
|
sm_this_step = sm_this_step - s0_this_step
|
|
|
|
# 침하 곡선 계수 초기화
|
|
x0 = np.ones(2)
|
|
|
|
# 회귀분석 시행
|
|
res_lsq_hyper_nonlinear \
|
|
= least_squares(fun_hyper_nonlinear, x0, args=(tm_this_step, sm_this_step))
|
|
|
|
# 쌍곡선 계수 저장 및 출력
|
|
x_step = res_lsq_hyper_nonlinear.x
|
|
print(x_step)
|
|
|
|
# 현재 단계 예측 침하량 산정 (침하 예측 끝까지)
|
|
sp_to_end_update = generate_data_hyper(x_step, tm_to_end)
|
|
|
|
# 예측 침하량 업데이트
|
|
sp[step_start_index[i]:final_index] = \
|
|
sp[step_start_index[i]:final_index] + sp_to_end_update + s0_this_step
|
|
|
|
|
|
# =========================================================
|
|
# Settlement prediction (nonliner and original hyperbolic)
|
|
# =========================================================
|
|
|
|
# 성토 마지막 데이터 추출
|
|
tm_hyper = time[step_start_index[num_steps-1]:step_end_index[num_steps-1]]
|
|
sm_hyper = settle[step_start_index[num_steps-1]:step_end_index[num_steps-1]]
|
|
|
|
# 현재 단계 시작 부터 끝까지 시간 데이터 추출
|
|
time_hyper = time[step_start_index[num_steps-1]:final_index]
|
|
|
|
# 초기 시점 및 침하량 산정
|
|
t0_hyper = tm_hyper[0]
|
|
s0_hyper = sm_hyper[0]
|
|
|
|
# 초기 시점에 대한 시간 조정
|
|
tm_hyper = tm_hyper - t0_hyper
|
|
time_hyper = time_hyper - t0_hyper
|
|
|
|
# 초기 침하량에 대한 침하량 조정
|
|
sm_hyper = sm_hyper - s0_hyper
|
|
|
|
# 회귀분석 시행 (비선형 쌍곡선)
|
|
x0 = np.ones(2)
|
|
res_lsq_hyper_nonlinear = least_squares(fun_hyper_nonlinear, x0,
|
|
args=(tm_hyper, sm_hyper))
|
|
# 비선형 쌍곡선 법 계수 저장 및 출력
|
|
x_hyper_nonlinear = res_lsq_hyper_nonlinear.x
|
|
print(x_hyper_nonlinear)
|
|
|
|
# 회귀분석 시행 (기존 쌍곡선법) - (0, 0)에 해당하는 초기 데이터를 제외하고 회귀분석 실시
|
|
x0 = np.ones(2)
|
|
res_lsq_hyper_original = least_squares(fun_hyper_original, x0,
|
|
args=(tm_hyper[1:], sm_hyper[1:]))
|
|
# 기존 쌍곡선 법 계수 저장 및 출력
|
|
x_hyper_original = res_lsq_hyper_original.x
|
|
print(x_hyper_original)
|
|
|
|
# 현재 단계 예측 침하량 산정 (침하 예측 끝까지)
|
|
sp_hyper_nonlinear = generate_data_hyper(x_hyper_nonlinear, time_hyper)
|
|
sp_hyper_original = generate_data_hyper(x_hyper_original, time_hyper)
|
|
|
|
# 예측 침하량 산정
|
|
sp_hyper_nonlinear = sp_hyper_nonlinear + s0_hyper
|
|
sp_hyper_original = sp_hyper_original + s0_hyper
|
|
time_hyper = time_hyper + t0_hyper
|
|
|
|
|
|
|
|
# =====================
|
|
# Post-Processing
|
|
# =====================
|
|
|
|
# 그래프 크기, 서브 그래프 개수 및 비율 설정
|
|
fig, 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')
|
|
|
|
# 성토고 그래프 설정
|
|
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 및 예측 침하량 표시
|
|
axes[1].scatter(time[0:settle.size], -settle, s=50, facecolors='white', edgecolors='black', label='measured data')
|
|
axes[1].plot(time, -sp, linestyle='-', color='blue', label='Nonlinear + Step Loading')
|
|
axes[1].plot(time_hyper, -sp_hyper_nonlinear,
|
|
linestyle='--', color='green', label='Nonlinear Hyperbolic')
|
|
axes[1].plot(time_hyper, -sp_hyper_original,
|
|
linestyle='--', color='red', label='Original Hyperbolic')
|
|
|
|
# 침하량 그래프 설정
|
|
axes[1].set_xlabel("Time (day)", fontsize=15)
|
|
axes[1].set_ylabel("Settlement (mm)", fontsize=15)
|
|
axes[1].set_ylim(top=0)
|
|
axes[1].set_ylim(bottom=-1.5 * settle.max())
|
|
axes[1].set_xlim(left=0)
|
|
axes[1].grid(color="gray", alpha=.5, linestyle='--')
|
|
axes[1].tick_params(direction='in')
|
|
|
|
|
|
# 범례 표시
|
|
axes[1].legend(loc=1, ncol=2, frameon=True, fontsize=12)
|
|
|
|
# 그래프 저장
|
|
plt.savefig('output.svg')
|
|
|
|
# 그래프 출력
|
|
plt.show() |