1 # -*- coding: utf-8 -*-
3 # Copyright (C) 2008-2023 EDF R&D
5 # This library is free software; you can redistribute it and/or
6 # modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
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15 # You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
16 # License along with this library; if not, write to the Free Software
17 # Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
19 # See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
21 # Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
24 from daCore import BasicObjects
25 from daAlgorithms.Atoms import ecweim
26 from daAlgorithms.Atoms import eosg
28 # ==============================================================================
29 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
31 BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "MEASUREMENTSOPTIMALPOSITIONING")
32 self.defineRequiredParameter(
34 default = "PositioningBylcEIM",
36 message = "Variant ou formulation de la méthode",
42 self.defineRequiredParameter(
43 name = "EnsembleOfSnapshots",
45 typecast = numpy.array,
46 message = "Ensemble de vecteurs d'état physique (snapshots), 1 état par colonne",
48 self.defineRequiredParameter(
49 name = "MaximumNumberOfLocations",
52 message = "Nombre maximal de positions",
55 self.defineRequiredParameter(
56 name = "ExcludeLocations",
59 message = "Liste des positions exclues selon la numérotation interne d'un snapshot",
62 self.defineRequiredParameter(
66 message = "Norme d'erreur utilisée pour le critère d'optimalité des positions",
67 listval = ["L2", "Linf"]
69 self.defineRequiredParameter(
70 name = "ErrorNormTolerance",
73 message = "Valeur limite inférieure du critère d'optimalité forçant l'arrêt",
76 self.defineRequiredParameter(
77 name = "SampleAsnUplet",
80 message = "Points de calcul définis par une liste de n-uplet",
82 self.defineRequiredParameter(
83 name = "SampleAsExplicitHyperCube",
86 message = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont on donne la liste des échantillonnages de chaque variable comme une liste",
88 self.defineRequiredParameter(
89 name = "SampleAsMinMaxStepHyperCube",
92 message = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont on donne la liste des échantillonnages de chaque variable par un triplet [min,max,step]",
94 self.defineRequiredParameter(
95 name = "SampleAsIndependantRandomVariables",
98 message = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont les points sur chaque axe proviennent de l'échantillonnage indépendant de la variable selon la spécification ['distribution',[parametres],nombre]",
100 self.defineRequiredParameter(
104 message = "Activation du mode debug lors de l'exécution",
106 self.defineRequiredParameter(
107 name = "StoreSupplementaryCalculations",
110 message = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
112 "EnsembleOfSimulations",
119 self.defineRequiredParameter(
121 typecast = numpy.random.seed,
122 message = "Graine fixée pour le générateur aléatoire",
124 self.requireInputArguments(
126 optional = ("Xb", "HO"),
128 self.setAttributes(tags=(
132 def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
133 self._pre_run(Parameters, Xb, Y, U, HO, EM, CM, R, B, Q)
135 #--------------------------
136 if self._parameters["Variant"] == "PositioningBylcEIM":
137 if len(self._parameters["EnsembleOfSnapshots"]) > 0:
138 if self._toStore("EnsembleOfSimulations"):
139 self.StoredVariables["EnsembleOfSimulations"].store( self._parameters["EnsembleOfSnapshots"] )
140 ecweim.EIM_offline(self, self._parameters["EnsembleOfSnapshots"])
141 elif isinstance(HO, dict):
142 ecweim.EIM_offline(self, eosg.eosg(self, Xb, HO))
144 raise ValueError("Snapshots or Operator have to be given in order to launch the analysis")
146 elif self._parameters["Variant"] == "PositioningByEIM":
147 if len(self._parameters["EnsembleOfSnapshots"]) > 0:
148 if self._toStore("EnsembleOfSimulations"):
149 self.StoredVariables["EnsembleOfSimulations"].store( self._parameters["EnsembleOfSnapshots"] )
150 ecweim.EIM_offline(self, self._parameters["EnsembleOfSnapshots"])
151 elif isinstance(HO, dict):
152 ecweim.EIM_offline(self, eosg.eosg(self, Xb, HO))
154 raise ValueError("Snapshots or Operator have to be given in order to launch the analysis")
156 #--------------------------
158 raise ValueError("Error in Variant name: %s"%self._parameters["Variant"])
163 # ==============================================================================
164 if __name__ == "__main__":
165 print('\n AUTODIAGNOSTIC\n')