src/daSalome/daYacsIntegration/daStudy.py

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   2 # Copyright (C) 2010-2011 EDF R&D
   3 #
   4 # This library is free software; you can redistribute it and/or
   5 # modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
   6 # License as published by the Free Software Foundation; either
   7 # version 2.1 of the License.
   8 #
   9 # This library is distributed in the hope that it will be useful,
  10 # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  11 # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  12 # Lesser General Public License for more details.
  13 #
  14 # You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  15 # License along with this library; if not, write to the Free Software
  16 # Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307 USA
  17 #
  18 # See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
  19 #
  20 # Author: André Ribes, andre.ribes@edf.fr, EDF R&D
  21
  22 from daCore.AssimilationStudy import AssimilationStudy
  23 from daCore import Logging
  24 import logging
  25
  26 class daError(Exception):
  27   def __init__(self, value):
  28     self.value = value
  29   def __str__(self):
  30     return repr(self.value)
  31
  32 class daStudy:
  33
  34   def __init__(self, name, algorithm, debug):
  35
  36     self.ADD = AssimilationStudy(name)
  37     self.ADD.setControls()
  38     self.algorithm = algorithm
  39     self.algorithm_dict = None
  40     self.Background = None
  41     self.InputVariables = {}
  42     self.OutputVariables = {}
  43     self.InputVariablesOrder = []
  44     self.OutputVariablesOrder = []
  45     self.observers_dict = {}
  46
  47     self.debug = debug
  48     if self.debug:
  49       logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
  50     else:
  51       logging.getLogger().setLevel(logging.WARNING)
  52
  53     # Observation Management
  54     self.ObservationOperatorType = {}
  55     self.FunctionObservationOperator = {}
  56
  57   def setInputVariable(self, name, size):
  58     self.InputVariables[name] = size
  59     self.InputVariablesOrder.append(name)
  60
  61   def setOutputVariable(self, name, size):
  62     self.OutputVariables[name] = size
  63     self.OutputVariablesOrder.append(name)
  64
  65   def setAlgorithmParameters(self, parameters):
  66     self.algorithm_dict = parameters
  67
  68   def initAlgorithm(self):
  69
  70     self.ADD.setAlgorithm(choice=self.algorithm)
  71     if self.algorithm_dict != None:
  72       print self.algorithm_dict
  73       self.ADD.setAlgorithmParameters(asDico=self.algorithm_dict)
  74
  75   def getAssimilationStudy(self):
  76
  77     return self.ADD
  78
  79   # Methods to initialize AssimilationStudy
  80
  81   def setBackgroundType(self, Type):
  82
  83     if Type == "Vector":
  84       self.BackgroundType = Type
  85     else:
  86       raise daError("[daStudy::setBackgroundType] Type is unkown : " + Type + " Types are : Vector")
  87
  88   def setBackground(self, Background):
  89
  90     try:
  91       self.BackgroundType
  92     except AttributeError:
  93       raise daError("[daStudy::setBackground] Type is not defined !")
  94
  95     self.Background = Background
  96
  97     if self.BackgroundType == "Vector":
  98       self.ADD.setBackground(asVector = Background)
  99
 100   def getBackground(self):
 101     return self.Background
 102
 103   def setBackgroundError(self, BackgroundError):
 104
 105     self.ADD.setBackgroundError(asCovariance = BackgroundError)
 106
 107   def setObservationType(self, Type):
 108
 109     if Type == "Vector":
 110       self.ObservationType = Type
 111     else:
 112       raise daError("[daStudy::setObservationType] Type is unkown : " + Type + " Types are : Vector")
 113
 114   def setObservation(self, Observation):
 115
 116     try:
 117       self.ObservationType
 118     except AttributeError:
 119       raise daError("[daStudy::setObservation] Type is not defined !")
 120
 121     if self.ObservationType == "Vector":
 122       self.ADD.setObservation(asVector = Observation)
 123
 124   def setObservationError(self, ObservationError):
 125     self.ADD.setObservationError(asCovariance = ObservationError)
 126
 127
 128   def getObservationOperatorType(self, Name):
 129     rtn = None
 130     try:
 131       rtn = self.ObservationOperatorType[Name]
 132     except:
 133       pass
 134     return rtn
 135
 136   def setObservationOperatorType(self, Name, Type):
 137     if Type == "Matrix":
 138       self.ObservationOperatorType[Name] = Type
 139     elif Type == "Function":
 140       self.ObservationOperatorType[Name] = Type
 141     else:
 142       raise daError("[daStudy::setObservationOperatorType] Type is unkown : " + Type + " Types are : Matrix")
 143
 144   def setObservationOperator(self, Name, ObservationOperator):
 145     try:
 146       self.ObservationOperatorType[Name]
 147     except AttributeError:
 148       raise daError("[daStudy::setObservationOperator] Type is not defined !")
 149
 150     if self.ObservationOperatorType[Name] == "Matrix":
 151       self.ADD.setObservationOperator(asMatrix = ObservationOperator)
 152     elif self.ObservationOperatorType[Name] == "Function":
 153       self.FunctionObservationOperator[Name] = ObservationOperator
 154
 155   def addObserver(self, name, scheduler, info, number):
 156     self.observers_dict[name] = {}
 157     self.observers_dict[name]["scheduler"] = scheduler
 158     self.observers_dict[name]["info"] = info
 159     self.observers_dict[name]["number"] = number
 160
 161   def getObservers(self):
 162     return self.observers_dict