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