Comb_acciones.py 18 KB

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  1. import os
  2. import sys
  3. import comtypes.client
  4. import pandas as pd
  5. import itertools
  6. import tkinter as tk
  7. from tkinter import *
  8. from tkinter.filedialog import askopenfilename
  9. import math
  10. import numpy as np
  11. #diccionario donde se encuentran todos los coef de comb acciones de las normas
  12. normas = {
  13. "IAPF" : {
  14. "CoefVar" : {
  15. "Trafico" : {
  16. "psi0" : 0.8,
  17. "psi1" : {
  18. "1" : 0.8,
  19. "2" : 0.6,
  20. "3" : 0.4
  21. },
  22. "psi2" : 0
  23. },
  24. "Resto" : {
  25. "psi0" : 0.6,
  26. "psi1" : 0.5,
  27. "psi2" : 0.2
  28. }
  29. },
  30. "ELU" : {
  31. "Favorable" : {
  32. "Persistente" : {
  33. "Cte" : 1,
  34. "NoCte" : 1,
  35. "Variable" : 0
  36. },
  37. "Accidental" : {
  38. "Cte" : 1,
  39. "NoCte" : 1,
  40. "Variable" : 0,
  41. "Accidental" : 1
  42. }
  43. },
  44. "Desfavorable" : {
  45. "Persistente" : {
  46. "Cte" : 1.35,
  47. "NoCte" : 1.5,
  48. "Variable" : 1.5
  49. },
  50. "Accidental" : {
  51. "Cte" : 1,
  52. "NoCte" : 1,
  53. "Variable" : 1,
  54. "Accidental" : 1
  55. }
  56. }
  57. },
  58. "ELS" : {
  59. "Favorable" : {
  60. "Persistente" : {
  61. "Cte" : 1,
  62. "NoCte" : 1,
  63. "Variable" : 0
  64. }
  65. },
  66. "Desfavorable" : {
  67. "Persistente" : {
  68. "Cte" : 1,
  69. "NoCte" : 1,
  70. "Variable" : 1
  71. }
  72. }
  73. }
  74. },
  75. "IAP" : {
  76. "CoefVar" : {
  77. "SCUso" : {
  78. "CVerticales" : {
  79. "psi0" : 0.4, #cuidado que para vehiculos pesados es 0.75
  80. "psi1" : 0.4, #cuidado que para vehiculos pesados es 0.75
  81. "psi2" : 0
  82. },
  83. "CHorizontales" : {
  84. "psi0" : 0,
  85. "psi1" : 0,
  86. "psi2" : 0
  87. },
  88. },
  89. "SCConstruccion" : {
  90. "psi0" : 1,
  91. "psi1" : 0,
  92. "psi2" : 1
  93. },
  94. },
  95. "ELU" : {
  96. "Favorable" : {
  97. "Persistente" : {
  98. "Cte" : 1,
  99. "NoCte" : 1,
  100. "Variable" : 0
  101. }
  102. },
  103. "Desfavorable" : {
  104. "Persistente" : {
  105. "Cte" : 1.35,
  106. "NoCte" : 1.5,
  107. "Variable" : 1.5
  108. }
  109. }
  110. },
  111. "ELS" : {
  112. "Favorable" : {
  113. "Persistente" : {
  114. "Cte" : 1,
  115. "NoCte" : 1,
  116. "Variable" : 0
  117. }
  118. },
  119. "Desfavorable" : {
  120. "Persistente" : {
  121. "Cte" : 1,
  122. "NoCte" : 1,
  123. "Variable" : 1
  124. }
  125. }
  126. }
  127. }
  128. }
  129. #Conexion con SAP2000
  130. helper = comtypes.client.CreateObject('SAP2000v1.Helper')
  131. helper = helper.QueryInterface(comtypes.gen.SAP2000v1.cHelper)
  132. mySapObject = helper.GetObject("CSI.SAP2000.API.SapObject")
  133. SapModel = mySapObject.SapModel
  134. SapModel.SetModelisLocked(False)
  135. #se pregunta si se desea borrar todo lo que hay en el SAP
  136. def borrar_combos_existentes():
  137. comboNames = SapModel.RespCombo.GetNameList()
  138. if comboNames[0] > 0:
  139. for name in comboNames[1]:
  140. ret = SapModel.RespCombo.Delete(name)
  141. print(f"Se han eliminado {comboNames[0]} combinaciones de respuesta.")
  142. def borrar_load_cases():
  143. case_names = SapModel.LoadCases.GetNameList()
  144. if case_names[0] > 0:
  145. for name in case_names[1]:
  146. ret = SapModel.LoadCases.Delete(name)
  147. print(f"Se han eliminado {case_names[0]} casos de carga.")
  148. def borrar_patrones_carga():
  149. patternNames = SapModel.LoadPatterns.GetNameList()
  150. if patternNames[0] > 0:
  151. for name in patternNames[1]:
  152. ret = SapModel.LoadPatterns.Delete(name)
  153. print(f"Se han eliminado {patternNames[0]} patrones de carga.")
  154. respuesta = input("¿Deseas borrar todos las combinaciones existentes? (Y/n): ")
  155. if respuesta.lower() == 'y' or len(respuesta) == 0:
  156. borrar_combos_existentes()
  157. respuesta = input("¿Deseas borrar todos las cargas existentes? (Y/n): ")
  158. if respuesta.lower() == 'y' or len(respuesta) == 0:
  159. borrar_load_cases()
  160. borrar_patrones_carga()
  161. #se selecciona la norma a utilizar para la comb acciones
  162. respuesta = input("¿La norma a seguir es la IAPF - 07? (Y / n [IAP - 11]): ")
  163. if respuesta.lower() == 'y' or len(respuesta) == 0:
  164. norma_proyecto = "IAPF"
  165. vias_cargadas = input("¿Cuantas vias hay cargadas a la vez 1, 2 o 3 (o más)?")
  166. else: "IAP"
  167. #Extraccion de datos del excel
  168. tk.Tk().withdraw()
  169. ruta_excel = askopenfilename()
  170. #ruta_excel = "C:/Users/Daniel.p/Documents/14. Ay-A 0042 Foso ataque empuje tubos y cimentaciones grua ( PALENCIA)/1. MEMORIA/Comb_acciones.xlsx"
  171. compatibilidades_df = pd.read_excel(ruta_excel,
  172. sheet_name='Compatibilidades')
  173. restricciones_df = pd.read_excel(ruta_excel,
  174. sheet_name='Restricciones')
  175. #Limpieza de filas vacias
  176. x, y = compatibilidades_df.shape
  177. for i in range(x):
  178. if (compatibilidades_df.loc[i, compatibilidades_df.columns.values[0]] == 0):
  179. compatibilidades_df=compatibilidades_df.drop(i)
  180. for i in range(y-1, 0, -1):
  181. col_name = compatibilidades_df.columns.values[i]
  182. if (isinstance(compatibilidades_df[col_name].name, int)):
  183. compatibilidades_df = compatibilidades_df.drop(col_name, axis=1)
  184. elif isinstance(col_name, str) and col_name.startswith("0"):
  185. compatibilidades_df = compatibilidades_df.drop(col_name, axis=1)
  186. x, y = compatibilidades_df.shape
  187. for i in range(1, x+1):
  188. for j in range(i-1):
  189. if not isinstance(compatibilidades_df.loc[j, compatibilidades_df.columns.values[i]], str):
  190. if math.isnan(compatibilidades_df.loc[j, compatibilidades_df.columns.values[i]]):
  191. compatibilidades_df.loc[j, compatibilidades_df.columns.values[i]] = 'r'
  192. #cambio de los valores Nan por 0
  193. compatibilidades_df = compatibilidades_df.fillna(0)
  194. print(compatibilidades_df)
  195. restricciones_df = restricciones_df.fillna(0)
  196. #creacion de load patterns
  197. for i in restricciones_df.loc[:, "Definición de 'Load Cases'"]:
  198. ret = SapModel.LoadPatterns.Add(i, 3) #el numero indica el tipo de carga: 1 dead, 3 live ..
  199. #Se almacena en esta variable un diccionario indicando los estado en los que se puede encontrar la carga
  200. valores_por_patron = {}
  201. for index, row in restricciones_df.iterrows():
  202. patron = restricciones_df.loc[:,restricciones_df.columns[0]]
  203. valores = [0, 1]
  204. if row["Bidireccional?"]:
  205. valores.append(-1)
  206. valores_por_patron[patron[index]] = list(set(valores))
  207. #creacion del array donde se almancenan los nombres de las cargas
  208. patrones = list(valores_por_patron.keys())
  209. #se hace con itertools todas las combinaciones de carga posibles sin ninguna restriccion
  210. todas_combinaciones = list(itertools.product(*[valores_por_patron[pat] for pat in patrones]))
  211. #funcion para comprobar que la combiacion de cargas es posible debido a las restricciones
  212. def validar_combinacion(comb, patrones, compatibilidad_df, restricciones_df):
  213. #se comprueba la matriz de compatibilidad buscando por cada caga que este activa en este combo
  214. #otra targa que este activa y se comprueba en la matriz buscando una 'r'
  215. for i in range(len(patrones)):
  216. if comb[i]:
  217. for j in range(i+1, len(patrones)):
  218. if comb[j]:
  219. if compatibilidad_df.iloc[i,j+1] == 'r':
  220. return False
  221. #se comprueba que la carga que esta activa esta con otra carga especificada como condicional
  222. #para que la primera exista
  223. restriccion = restricciones_df.loc[:,"Si y solo si"]
  224. for iter, res in enumerate(restriccion):
  225. if res:
  226. if comb[iter]:
  227. idx = patrones.index(res)
  228. if not(comb[idx]):
  229. return False
  230. #comprueba que las cargas especificadas como permanentes se encuentran en este caso de carga
  231. permanentes = restricciones_df.loc[:,"Permanentes"]
  232. for iter, per in enumerate(permanentes):
  233. if per != 0:
  234. if not(per=='x' and comb[iter]):
  235. return False
  236. #si no cumple ninguna de las restricciones se considera válida la combinacion
  237. return True
  238. #comprobacion de la validez de las combinaciones
  239. combinaciones_validas = []
  240. for comb in todas_combinaciones:
  241. if validar_combinacion(comb, patrones, compatibilidades_df, restricciones_df):
  242. combinaciones_validas.append(comb)
  243. #funcion para hacer la suma en valor absoluto de un array
  244. def suma_abs(lista):
  245. for _ in range(len(lista)): total += abs(lista[_])
  246. return total
  247. #se obtiene el numero de cargas que son permanentes
  248. for iter, per in enumerate(restricciones_df.loc[:,"Permanentes"]):
  249. if per == 'x' : num_permanentes += 1
  250. def CrearCombo(nombre, numero, combo, coef):
  251. global SapModel
  252. global patrones
  253. nombre_combo = nombre + "{:04}".format(numero)
  254. ret = SapModel.RespCombo.Add(nombre_combo, 0)
  255. for idx, patron in enumerate(patrones):
  256. coeficiente = combo[idx]
  257. if coeficiente != 0:
  258. ret = SapModel.RespCombo.SetCaseList(nombre_combo, 0, patron, coeficiente*coef[idx])
  259. for combo in combinaciones_validas:
  260. coeficientes_ELUP = np.zeros(len(patrones))
  261. coeficientes_ELUA = np.zeros(len(patrones))
  262. coeficientes_ELUS = np.zeros(len(patrones))
  263. coeficientes_ELSC = np.zeros(len(patrones))
  264. coeficientes_ELSF = np.zeros(len(patrones))
  265. coeficientes_ELSCP = np.zeros(len(patrones))
  266. n_var = 0
  267. for i in range(combo):
  268. if norma_proyecto == "IAPF":
  269. #primero se comprueba si la carga es permanente o no
  270. if restricciones_df.loc[i+1,"Permanentes"]:
  271. #luego constante o no
  272. if restricciones_df.loc[i+1,"Tipo"] == "Constante":
  273. if restricciones_df.loc[i+1,"Direccion"] == "Desfavorable":
  274. #ELU
  275. coeficientes_ELUP[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Desfavorable"]["Persistente"]["Cte"]
  276. coeficientes_ELUA[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Desfavorable"]["Accidental"]["Cte"]
  277. coeficientes_ELUS[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Desfavorable"]["Accidental"]["Cte"]
  278. #ELS
  279. coeficientes_ELSC[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Desfavorable"]["Persistente"]["Cte"]
  280. coeficientes_ELSF[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Desfavorable"]["Persistente"]["Cte"]
  281. coeficientes_ELSCP[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Desfavorable"]["Persistente"]["Cte"]
  282. elif restricciones_df.loc[i+1,"Direccion"] == "Favorable":
  283. #ELU
  284. coeficientes_ELUP[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Favorable"]["Persistente"]["Cte"]
  285. coeficientes_ELUA[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Favorable"]["Accidental"]["Cte"]
  286. coeficientes_ELUS[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Favorable"]["Accidental"]["Cte"]
  287. #ELS
  288. coeficientes_ELSC[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Favorable"]["Persistente"]["Cte"]
  289. coeficientes_ELSF[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Favorable"]["Persistente"]["Cte"]
  290. coeficientes_ELSCP[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Favorable"]["Persistente"]["Cte"]
  291. elif restricciones_df.loc[i+1,"Tipo"] == "No Constante":
  292. if restricciones_df.loc[i+1,"Direccion"] == "Desfavorable":
  293. #ELU
  294. coeficientes_ELUP[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Desfavorable"]["Persistente"]["NoCte"]
  295. coeficientes_ELUA[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Desfavorable"]["Accidental"]["NoCte"]
  296. coeficientes_ELUS[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Desfavorable"]["Accidental"]["NoCte"]
  297. #ELS
  298. coeficientes_ELSC[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Desfavorable"]["Persistente"]["NoCte"]
  299. coeficientes_ELSF[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Desfavorable"]["Persistente"]["NoCte"]
  300. coeficientes_ELSCP[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Desfavorable"]["Persistente"]["NoCte"]
  301. elif restricciones_df.loc[i+1,"Direccion"] == "Favorable":
  302. coeficientes_ELUP[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Favorable"]["Persistente"]["NoCte"]
  303. coeficientes_ELUA[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Favorable"]["Accidental"]["NoCte"]
  304. coeficientes_ELUS[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Favorable"]["Accidental"]["NoCte"]
  305. #ELS
  306. coeficientes_ELSC[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Favorable"]["Persistente"]["NoCte"]
  307. coeficientes_ELSF[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Favorable"]["Persistente"]["NoCte"]
  308. coeficientes_ELSCP[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Favorable"]["Persistente"]["NoCte"]
  309. elif restricciones_df.loc[i+1,"Tipo"] == "Accidental":
  310. if restricciones_df.loc[i+1,"Direccion"] == "Desfavorable":
  311. #ELU
  312. coeficientes_ELUP[i] = 0
  313. coeficientes_ELUA[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Desfavorable"]["Accidental"]["Accidental"]
  314. coeficientes_ELUS[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Desfavorable"]["Accidental"]["Accidental"]
  315. #ELS
  316. coeficientes_ELSC[i] = 0
  317. coeficientes_ELSF[i] = 0
  318. coeficientes_ELSCP[i] = 0
  319. elif restricciones_df.loc[i+1,"Direccion"] == "Favorable":
  320. #ELU
  321. coeficientes_ELUP[i] = 0
  322. coeficientes_ELUA[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Favorable"]["Accidental"]["Accidental"]
  323. coeficientes_ELUS[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Favorable"]["Accidental"]["Accidental"]
  324. #ELS
  325. coeficientes_ELSC[i] = 0
  326. coeficientes_ELSF[i] = 0
  327. coeficientes_ELSCP[i] = 0
  328. elif restricciones_df.loc[i+1,"Tipo"] == "Variable":
  329. n_var += 1
  330. if restricciones_df.loc[i+1,"Direccion"] == "Desfavorable":
  331. #ELU
  332. coeficientes_ELUP[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Desfavorable"]["Persistente"]["Variable"]
  333. coeficientes_ELUA[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Desfavorable"]["Accidental"]["Variable"]
  334. coeficientes_ELUS[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Desfavorable"]["Accidental"]["Variable"]
  335. #ELS
  336. coeficientes_ELSC[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Desfavorable"]["Persistente"]["Variable"]
  337. coeficientes_ELSF[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Desfavorable"]["Persistente"]["Variable"]
  338. coeficientes_ELSCP[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Desfavorable"]["Persistente"]["Variable"]
  339. elif restricciones_df.loc[i+1,"Direccion"] == "Favorable":
  340. #ELU
  341. coeficientes_ELUP[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Favorable"]["Persistente"]["Variable"]
  342. coeficientes_ELUA[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Favorable"]["Accidental"]["Variable"]
  343. coeficientes_ELUS[i] = normas["IAPF"]["ELU"]["Favorable"]["Accidental"]["Variable"]
  344. #ELS
  345. coeficientes_ELSC[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Favorable"]["Persistente"]["Variable"]
  346. coeficientes_ELSF[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Favorable"]["Persistente"]["Variable"]
  347. coeficientes_ELSCP[i] = normas["IAPF"]["ELS"]["Favorable"]["Persistente"]["Variable"]
  348. elif norma_proyecto == "IAP":
  349. pass
  350. if n_var :
  351. while n_var:
  352. n_var -= 1
  353. #se busca la primera variable en el combo y se asigna el coeficiente
  354. for i in range(len(combo)):
  355. if restricciones_df.loc[i+1,"Tipo"] == "Variable":
  356. for j in range(len(combo)):
  357. if (restricciones_df.loc[j+1,"Tipo"] == "Variable") and (j != i):
  358. #se asigna el coeficiente de la variable al resto de variables
  359. #ahora hay que buscar en el combo cual es la primera variable y asignar al resto el coeficiente y luego pasar a la siguiente variable y hacer lo mismo con todas y con la antigua
  360. pass
  361. '''
  362. combo_num = 1
  363. coeficiente_EL = restricciones_df.loc[:, "Coeficiente"]
  364. for combo in combinaciones_validas:
  365. combo_name = "Combo {:03d}".format(combo_num)
  366. ret = SapModel.RespCombo.Add(combo_name, 0)
  367. for idx, patron in enumerate(patrones):
  368. coeficiente = combo[idx]
  369. if coeficiente != 0:
  370. ret = SapModel.RespCombo.SetCaseList(combo_name, 0, patron, coeficiente*coeficiente_EL[idx])
  371. combo_num += 1
  372. #creacion del combo envolvente
  373. combo_name = "Combo ENV"
  374. ret = SapModel.RespCombo.Add(combo_name, 1)
  375. comboNames = SapModel.RespCombo.GetNameList()
  376. patron = []
  377. for i in range(comboNames[0]):
  378. patron.append(1)
  379. for idx, name in enumerate(comboNames[1]):
  380. ret = SapModel.RespCombo.SetCaseList(combo_name, 1, comboNames[1][idx], 1)
  381. '''