Auswertung Schersteifigkeit Labor Hart ergänzt
This commit is contained in:
Markus Clauß
@@ -27,9 +27,9 @@ class RawData(Document):
|
||||
class DataSheartest(RawData):
|
||||
|
||||
#results
|
||||
result_id = LazyReferenceField(DynamicShearTest,
|
||||
required=True,
|
||||
reverse_delete_rule=CASCADE)
|
||||
result = LazyReferenceField(DynamicShearTest,
|
||||
required=True,
|
||||
reverse_delete_rule=CASCADE)
|
||||
|
||||
# data
|
||||
time = ListField(FloatField())
|
||||
@@ -39,6 +39,8 @@ class DataSheartest(RawData):
|
||||
s_vert_2 = ListField(FloatField())
|
||||
s_vert_sum = ListField(FloatField(), required=False)
|
||||
s_piston = ListField(FloatField(), required=False)
|
||||
s_hor_1 = ListField(FloatField(), required=False)
|
||||
s_hor_2 = ListField(FloatField(), required=False)
|
||||
|
||||
|
||||
class CITTSiffness(RawData):
|
||||
|
||||
@@ -48,6 +48,8 @@ class DynamicShearTest(Document):
|
||||
False,
|
||||
'auto_create_index':
|
||||
True,
|
||||
"db_alias":
|
||||
'dblabtests',
|
||||
'collection':
|
||||
'sheartest',
|
||||
'indexes': [
|
||||
@@ -65,43 +67,83 @@ class DynamicShearTest(Document):
|
||||
class DynamicShearTestExtension(DynamicShearTest):
|
||||
|
||||
#metadata
|
||||
f = FloatField(required=True)
|
||||
f_set = FloatField(required=True)
|
||||
sigma_normal = FloatField(required=True)
|
||||
T = FloatField(required=True)
|
||||
T_set = FloatField(required=True)
|
||||
extension = FloatField(required=True)
|
||||
|
||||
stiffness = FloatField(required=True)
|
||||
bruch = BooleanField(required=True)
|
||||
N_from = IntField()
|
||||
N_to = IntField()
|
||||
N_tot = IntField()
|
||||
n_samples_per_cycle = IntField()
|
||||
|
||||
G = FloatField(required=True)
|
||||
broken = BooleanField(required=True)
|
||||
#fit parameter
|
||||
## required parameters
|
||||
|
||||
## F
|
||||
fit_amp_F = FloatField(required=True)
|
||||
fit_freq_F = FloatField(required=True)
|
||||
fit_phase_F = FloatField(required=True)
|
||||
fit_offset_F = FloatField(required=True)
|
||||
fit_slope_F = FloatField(required=True)
|
||||
F_amp = FloatField(required=True)
|
||||
F_freq = FloatField(required=True)
|
||||
F_phase = FloatField(required=True)
|
||||
F_offset = FloatField(required=True)
|
||||
F_slope = FloatField(required=True)
|
||||
F_r2 = FloatField(required=True)
|
||||
F_max = FloatField(required=True)
|
||||
F_min = FloatField(required=True)
|
||||
## S1
|
||||
fit_amp_s_vert_1 = FloatField(required=True)
|
||||
fit_freq_s_vert_1 = FloatField(required=True)
|
||||
fit_phase_s_vert_1 = FloatField(required=True)
|
||||
fit_offset_s_vert_1 = FloatField(required=True)
|
||||
fit_slope_s_vert_1 = FloatField(required=True)
|
||||
r2_s_vert_1 = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_1_amp = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_1_freq = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_1_phase = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_1_offset = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_1_slope = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_1_r2 = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_1_max = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_1_min = FloatField(required=True)
|
||||
## S2
|
||||
fit_amp_s_vert_2 = FloatField(required=True)
|
||||
fit_freq_s_vert_2 = FloatField(required=True)
|
||||
fit_phase_s_vert_2 = FloatField(required=True)
|
||||
fit_offset_s_vert_2 = FloatField(required=True)
|
||||
fit_slope_s_vert_2 = FloatField(required=True)
|
||||
r2_s_vert_2 = FloatField(required=True)
|
||||
## S-Sum
|
||||
fit_amp_s_vert_sum = FloatField(required=True)
|
||||
fit_freq_s_vert_sum = FloatField(required=True)
|
||||
fit_phase_s_vert_sum = FloatField(required=True)
|
||||
fit_offset_s_vert_sum = FloatField(required=True)
|
||||
fit_slope_s_vert_sum = FloatField(required=True)
|
||||
r2_s_vert_sum = FloatField(required=True)
|
||||
## r2
|
||||
r2_F = FloatField(required=True)
|
||||
r2_s_vert_1 = FloatField(required=True)
|
||||
r2_s_vert_2 = FloatField(required=True)
|
||||
r2_s_vert_sum = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_2_amp = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_2_freq = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_2_phase = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_2_offset = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_2_slope = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_2_r2 = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_2_max = FloatField(required=True)
|
||||
s_vert_2_min = FloatField(required=True)
|
||||
|
||||
## optional parameters
|
||||
|
||||
s_vert_sum_amp = FloatField(required=False)
|
||||
s_vert_sum_freq = FloatField(required=False)
|
||||
s_vert_sum_phase = FloatField(required=False)
|
||||
s_vert_sum_offset = FloatField(required=False)
|
||||
s_vert_sum_slope = FloatField(required=False)
|
||||
s_vert_sum_r2 = FloatField(required=False)
|
||||
s_vert_sum_max = FloatField(required=False)
|
||||
s_vert_sum_min = FloatField(required=False)
|
||||
|
||||
s_hor_sum_amp = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_sum_freq = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_sum_phase = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_sum_offset = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_sum_slope = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_sum_r2 = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_sum_max = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_sum_min = FloatField(required=False)
|
||||
|
||||
s_hor_1_amp = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_1_freq = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_1_phase = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_1_offset = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_1_slope = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_1_r2 = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_1_max = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_1_min = FloatField(required=False)
|
||||
## S2
|
||||
s_hor_2_amp = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_2_freq = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_2_phase = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_2_offset = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_2_slope = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_2_r2 = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_2_max = FloatField(required=False)
|
||||
s_hor_2_min = FloatField(required=False)
|
||||
@@ -14,6 +14,7 @@ class Organisation(Document):
|
||||
}})
|
||||
|
||||
labtest_citt = StringField(required=False)
|
||||
labtest_shear_extension = StringField(required=False)
|
||||
|
||||
meta = {
|
||||
'allow_inheritance': True,
|
||||
|
||||
@@ -64,6 +64,8 @@ class DataSineLoad():
|
||||
'F', 's_hor_sum', 's_hor_1', 's_hor_2', 's_piston'
|
||||
]
|
||||
|
||||
self.round_values = [('T', 3)]
|
||||
|
||||
# Header names after standardization; check if exists
|
||||
self.val_header_names = ['speciment_height', 'speciment_diameter']
|
||||
|
||||
@@ -197,7 +199,10 @@ class DataSineLoad():
|
||||
|
||||
def _post_apply_units(self):
|
||||
|
||||
for col in ['s_hor_sum', 's_hor_1', 's_hor_2']:
|
||||
for col in [
|
||||
's_hor_sum', 's_hor_1', 's_hor_2', 's_vert_sum', 's_vert_1',
|
||||
's_vert_2'
|
||||
]:
|
||||
if col in self.data.columns:
|
||||
self.data[col] = self.data[col].mul(self.unit_s)
|
||||
|
||||
@@ -209,6 +214,13 @@ class DataSineLoad():
|
||||
|
||||
return True
|
||||
|
||||
def _post_round_values(self):
|
||||
|
||||
for par, digits in self.round_values:
|
||||
|
||||
if par in self.data.columns:
|
||||
self.data[par] = self.data[par].round(digits)
|
||||
|
||||
def _post_select_importent_columns(self):
|
||||
|
||||
# TODO: add more columns, check datamodel
|
||||
@@ -223,6 +235,10 @@ class DataSineLoad():
|
||||
self.data['s_hor_sum'] = self.data[['s_hor_1',
|
||||
's_hor_2']].sum(axis=1)
|
||||
|
||||
if not 's_vert_sum' in cols:
|
||||
self.data['s_vert_sum'] = self.data[['s_vert_1',
|
||||
's_vert_2']].sum(axis=1)
|
||||
|
||||
def _post_opt_data(self):
|
||||
#set dtypes:
|
||||
for col in self.col_as_int:
|
||||
@@ -342,6 +358,7 @@ class DataSineLoad():
|
||||
self._post_string_to_float()
|
||||
self._post_select_importent_columns()
|
||||
self._post_apply_units()
|
||||
self._post_round_values()
|
||||
self._post_calc_missiong_values()
|
||||
self._post_opt_data()
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -133,6 +133,7 @@ class CITTBase(DataSineLoad):
|
||||
for idxcol, col in enumerate(self.columns_analyse):
|
||||
|
||||
if not col in data.columns: continue
|
||||
|
||||
y = data[col].values
|
||||
|
||||
res = fit_cos(x, y, freq=freq)
|
||||
@@ -744,3 +745,105 @@ class CITT_LaborHart(CITTBase):
|
||||
# log infos
|
||||
self._logger.info(self.metadata)
|
||||
self._logger.info(self.data.head())
|
||||
|
||||
|
||||
class CITT_BAGKoeln(CITTBase):
|
||||
|
||||
def _define_units(self):
|
||||
|
||||
self.unit_s = 1.0 #mm
|
||||
self.unit_F = 1.0 #N
|
||||
self.unit_t = 1. / 1000.0 #s
|
||||
|
||||
def update_parameter(self):
|
||||
|
||||
self.meta_names_of_parameter = {
|
||||
'sigma': ['Oberspannung'],
|
||||
'T': ['Solltemperatur'],
|
||||
't': ['TIME'],
|
||||
'speciment_diameter': ['Probendurchmesser'],
|
||||
'speciment_height': ['Probenhöhe'],
|
||||
} #list of names
|
||||
|
||||
self.data_column_names = {
|
||||
'time': ['TIME'],
|
||||
'f': ['FREQUENZ'],
|
||||
'F': ['Load'],
|
||||
's_hor_1': ['SENSOR 4'],
|
||||
's_hor_2': ['SENSOR Extension'],
|
||||
's_piston': ['Position'],
|
||||
'N': ['Impulsnummer'],
|
||||
}
|
||||
|
||||
def _process_data(self):
|
||||
|
||||
meta = {}
|
||||
|
||||
splitsign = ':;'
|
||||
encoding = 'latin-1'
|
||||
skiprows = 14
|
||||
|
||||
self.data.seek(0)
|
||||
f = self.data.readlines()
|
||||
|
||||
count = 0
|
||||
|
||||
for line in f:
|
||||
count += 1
|
||||
|
||||
#remove whitespace
|
||||
line = line.decode(encoding)
|
||||
linesplit = line.strip()
|
||||
linesplit = linesplit.split(splitsign)
|
||||
|
||||
if len(linesplit) == 2:
|
||||
|
||||
meta[linesplit[0]] = linesplit[1]
|
||||
|
||||
if count >= skiprows:
|
||||
break
|
||||
|
||||
# data
|
||||
self.data.seek(0)
|
||||
|
||||
data = pd.read_csv(self.data,
|
||||
encoding=encoding,
|
||||
skiprows=skiprows,
|
||||
decimal=',',
|
||||
sep=';')
|
||||
|
||||
## add header to df
|
||||
self.data.seek(0)
|
||||
f = self.data.readlines()
|
||||
count = 0
|
||||
|
||||
for line in f:
|
||||
count += 1
|
||||
|
||||
if count >= skiprows:
|
||||
break
|
||||
|
||||
line = line.decode(encoding)
|
||||
head = line.split(';')
|
||||
data.columns = head
|
||||
|
||||
# FIX: Sigma nicht in Metadaten oder Messdaten enthalten
|
||||
sigma = float(
|
||||
os.path.split(self.filename)[-1].split('MPa')[0].strip().replace(
|
||||
',', '.'))
|
||||
|
||||
meta['sigma'] = sigma
|
||||
|
||||
#clean data
|
||||
data = data.dropna(axis=1)
|
||||
|
||||
#remove whitespace
|
||||
data.columns = [c.strip() for c in data.columns]
|
||||
|
||||
#define in class
|
||||
self.data = data
|
||||
self.metadata.update(meta)
|
||||
|
||||
# log infos
|
||||
self._logger.info(self.metadata)
|
||||
self._logger.info(self.data.head())
|
||||
|
||||
@@ -1,16 +1,15 @@
|
||||
import io
|
||||
import logging
|
||||
import os
|
||||
|
||||
import lmfit as lm
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from paveit_worker.libs.labtests.base import DataSineLoad
|
||||
|
||||
#import scipy.fft as sfft
|
||||
|
||||
|
||||
#from pytestpavement.labtests.base import DataSineLoad
|
||||
#from pytestpavement.models.data import DataSheartest
|
||||
#from pytestpavement.models.sheartest import DynamicShearTestExtension
|
||||
from bson import ObjectId
|
||||
from paveit import calc_nu, fit_cos
|
||||
from paveit.datamodels import DataSheartest, DynamicShearTestExtension
|
||||
from paveit.io import read_geosys
|
||||
from paveit.labtest import DataSineLoad
|
||||
|
||||
|
||||
class ShearTest(DataSineLoad):
|
||||
@@ -19,256 +18,220 @@ class ShearTest(DataSineLoad):
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def __init__(self,
|
||||
fname: str,
|
||||
filename: str,
|
||||
metadata: dict,
|
||||
logger=None,
|
||||
debug: bool = False,
|
||||
gap_width: float = 1.0,
|
||||
roundtemperature: bool = True,
|
||||
archive_file=False,
|
||||
s3_params: dict = {}):
|
||||
data: None | io.BytesIO = None):
|
||||
|
||||
self.filename = filename
|
||||
self.metadata = metadata
|
||||
|
||||
#set parameter
|
||||
self.gap_width = gap_width
|
||||
self.debug = debug
|
||||
self.file = fname
|
||||
|
||||
self.roundtemperature = roundtemperature
|
||||
self.archive_file = archive_file
|
||||
self.s3_params = s3_params
|
||||
|
||||
# process file
|
||||
self._run()
|
||||
if isinstance(data, io.BytesIO):
|
||||
self.data = data
|
||||
|
||||
def plot_fited_data(self, opath=None, pkname=None, r2min=0.99):
|
||||
|
||||
ylabel_dict = {
|
||||
'F': 'Kraft in N',
|
||||
's_vert_sum': 'norm. mittlerer Scherweg\n $S_{mittel}$ in mm',
|
||||
's_piston': 'norm. Kolbenweg\n in mm',
|
||||
's_vert_1': 'Scherweg\n $S_1$ in mm',
|
||||
's_vert_2': 'Scherweg\n $S_2$ in mm'
|
||||
}
|
||||
|
||||
columns_analyse = [
|
||||
'F',
|
||||
's_vert_sum',
|
||||
's_vert_1',
|
||||
's_vert_2',
|
||||
's_piston',
|
||||
]
|
||||
|
||||
if not (opath is None) & (pkname is None):
|
||||
showplot = False
|
||||
|
||||
opath = os.path.join(opath, pkname, 'raw_data')
|
||||
if not os.path.exists(opath):
|
||||
os.makedirs(opath)
|
||||
self.debug = debug
|
||||
|
||||
if logger == None:
|
||||
self._logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
else:
|
||||
showplot = True
|
||||
self._logger = logger
|
||||
|
||||
for i, fit in self.fit.iterrows():
|
||||
self._logger.info(
|
||||
f'filename s3: {self.filename}, metadata: {self.metadata}')
|
||||
|
||||
if not any([fit['r2_F'] < r2min, fit['r2_s_vert_sum'] < r2min]):
|
||||
continue
|
||||
self._pre_run()
|
||||
|
||||
data = self.data[int(fit['idx_data'])]
|
||||
def _sel_df(self, df, num=5, shift=-1):
|
||||
|
||||
if data is None:
|
||||
continue
|
||||
N = df['N'].unique()
|
||||
n_N = len(N)
|
||||
max_N = max(N)
|
||||
min_N = min(N)
|
||||
|
||||
freq = data['f'].unique()[0]
|
||||
sigma = data['sigma_normal'].unique()[0]
|
||||
s = data['extension'].unique()[0]
|
||||
T = data['T'].unique()[0]
|
||||
# Fall 1: nur num Lastwechsel
|
||||
if n_N < num - shift:
|
||||
df_sel = None
|
||||
elif n_N == num - shift:
|
||||
df_sel = df
|
||||
|
||||
fig, axs = plt.subplots(len(columns_analyse),
|
||||
1,
|
||||
figsize=(8, len(columns_analyse) * 2),
|
||||
sharex=True)
|
||||
|
||||
for idxcol, col in enumerate(columns_analyse):
|
||||
x, y = data.index, data[col]
|
||||
|
||||
#add fit
|
||||
f = self.fit.iloc[i]
|
||||
parfit = {}
|
||||
for k in ['amp', 'freq', 'phase', 'offset', 'slope']:
|
||||
parfit[k] = f[f'fit_{k}_{col}']
|
||||
|
||||
yreg = fit_cos_eval(x, parfit)
|
||||
|
||||
if col in ['s_piston', 's_vert_sum']:
|
||||
y = y - np.mean(y)
|
||||
yreg = yreg - np.mean(yreg)
|
||||
|
||||
plt.sca(axs[idxcol])
|
||||
plt.plot(x, y, label='Messdaten')
|
||||
|
||||
r2 = np.round(f[f'r2_{col}'], 3)
|
||||
plt.plot(x,
|
||||
yreg,
|
||||
alpha=0.7,
|
||||
label=f'Regression ($R^2 = {r2}$)')
|
||||
|
||||
if not ('F' in col):
|
||||
s = f['extension']
|
||||
parline = dict(lw=0.4,
|
||||
ls='--',
|
||||
color='lightgrey',
|
||||
alpha=0.4,
|
||||
label='Bereich des zul. Scherweges')
|
||||
plt.axhspan(-s, s, **parline)
|
||||
|
||||
if idxcol == len(columns_analyse) - 1:
|
||||
plt.xlabel('Zeit in s')
|
||||
|
||||
plt.ylabel(ylabel_dict[col])
|
||||
plt.legend()
|
||||
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
|
||||
if showplot:
|
||||
plt.show()
|
||||
break
|
||||
|
||||
else:
|
||||
ofile = f'{T}deg_{sigma}MPa_{freq}Hz_{s}mm'.replace('.', 'x')
|
||||
ofile = os.path.join(opath, ofile + '.pdf')
|
||||
|
||||
plt.savefig(ofile)
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
|
||||
class ShearTestExtension(ShearTest):
|
||||
|
||||
def runfit(self):
|
||||
self._fit_data()
|
||||
|
||||
def file_in_db(self):
|
||||
|
||||
n = DynamicShearTestExtension.objects(filehash=self.filehash).count()
|
||||
|
||||
if n > 0:
|
||||
return True
|
||||
# Fall 2: nicht alle LW in Datei
|
||||
else:
|
||||
return False
|
||||
df_sel = df[(df['N'] >= N[-num + shift])
|
||||
& (df['N'] <= N[-1 + shift])]
|
||||
|
||||
def save(self, material1, material2, bounding, meta: dict):
|
||||
|
||||
for i, fit in self.fit.iterrows():
|
||||
|
||||
data = self.data[int(fit['idx_data'])]
|
||||
|
||||
#check if data in db
|
||||
n = DynamicShearTestExtension.objects(
|
||||
f=fit['f'],
|
||||
sigma_normal=fit['sigma_normal'],
|
||||
T=fit['T'],
|
||||
extension=fit['extension'],
|
||||
material1=material1,
|
||||
material2=material2,
|
||||
bounding=bounding,
|
||||
filehash=self.filehash,
|
||||
).count()
|
||||
if n > 0: continue
|
||||
|
||||
# save fit
|
||||
|
||||
values = {}
|
||||
for col in ['F', 's_vert_1', 's_vert_2', 's_vert_sum']:
|
||||
values[f'fit_amp_{col}'] = fit[f'fit_amp_{col}']
|
||||
values[f'fit_freq_{col}'] = fit[f'fit_freq_{col}']
|
||||
values[f'fit_phase_{col}'] = fit[f'fit_phase_{col}']
|
||||
values[f'fit_offset_{col}'] = fit[f'fit_offset_{col}']
|
||||
values[f'fit_slope_{col}'] = fit[f'fit_slope_{col}']
|
||||
values[f'r2_{col}'] = fit[f'r2_{col}']
|
||||
|
||||
values.update(meta)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
r = DynamicShearTestExtension(
|
||||
#metadata
|
||||
f=fit['f'],
|
||||
sigma_normal=fit['sigma_normal'],
|
||||
T=fit['T'],
|
||||
extension=fit['extension'],
|
||||
filehash=self.filehash,
|
||||
material1=material1,
|
||||
material2=material2,
|
||||
bounding=bounding,
|
||||
#results
|
||||
stiffness=fit['G'],
|
||||
#
|
||||
**values).save()
|
||||
|
||||
#save raw data
|
||||
rdata = DataSheartest(
|
||||
result_id=r.id,
|
||||
time=data.index.values,
|
||||
F=data['F'].values,
|
||||
N=data['N'].values,
|
||||
s_vert_1=data['s_vert_1'].values,
|
||||
s_vert_2=data['s_vert_2'].values,
|
||||
s_vert_sum=data['s_vert_sum'].values,
|
||||
s_piston=data['s_piston'].values,
|
||||
).save()
|
||||
|
||||
except:
|
||||
print('error saving data')
|
||||
raise
|
||||
rdata.delete()
|
||||
|
||||
if self.archive_file:
|
||||
mclient = MinioClient(self.s3_params['S3_URL'],
|
||||
self.s3_params['S3_ACCESS_KEY'],
|
||||
self.s3_params['S3_SECRET_KEY'],
|
||||
bucket=str(meta['org_id']))
|
||||
|
||||
extension = os.path.splitext(self.file)[-1]
|
||||
ofilename = self.filehash + extension
|
||||
outpath = 'sheartest'
|
||||
|
||||
metadata_s3 = {
|
||||
'project_id': str(meta['project_id']),
|
||||
'user_id': str(meta['user_id']),
|
||||
'filename': os.path.split(self.file)[-1],
|
||||
'speciment': meta['speciment_name']
|
||||
}
|
||||
|
||||
mclient.compress_and_upload_file(self.file,
|
||||
ofilename,
|
||||
outpath=outpath,
|
||||
content_type="application/raw",
|
||||
metadata=metadata_s3)
|
||||
return df_sel
|
||||
|
||||
def _set_parameter(self):
|
||||
self._logger.debug('run _set_parameter')
|
||||
|
||||
self.split_data_based_on_parameter = [
|
||||
'T', 'sigma_normal', 'f', 'extension'
|
||||
]
|
||||
|
||||
self.col_as_int = ['N']
|
||||
self.col_as_float = ['T', 'F', 'f', 's_vert_sum']
|
||||
self.col_as_float = ['T', 'F', 's_piston', 's_hor_1', 's_hor_2']
|
||||
|
||||
self.val_col_names = ['time', 'T', 'f', 'N', 'F', 's_vert_sum']
|
||||
# Header names after standardization; check if exists
|
||||
self.val_header_names = ['speciment_diameter']
|
||||
self.val_col_names = [
|
||||
'time', 'T', 'f', 'sigma_normal', 'extension', 'N', 'F', 's_hor_1',
|
||||
's_hor_2', 's_vert_1', 's_vert_2'
|
||||
]
|
||||
|
||||
self.round_values = [('T', 1), ('sigma_normal', 1), ('f', 1)]
|
||||
|
||||
self.columns_analyse = [
|
||||
'F', 's_vert_sum', 's_vert_1', 's_vert_2', 's_piston'
|
||||
'F', 's_vert_sum', 's_vert_1', 's_vert_2', 's_hor_1', 's_hor_2',
|
||||
's_hor_sum', 's_piston'
|
||||
]
|
||||
|
||||
# Header names after standardization; check if exists
|
||||
self.val_header_names = [
|
||||
'speciment_height', 'speciment_diameter', 'broken'
|
||||
]
|
||||
|
||||
self.number_of_load_cycles_for_analysis = 5
|
||||
|
||||
def _calc_missiong_values(self):
|
||||
self.meta_names_of_parameter = {} #list of names
|
||||
|
||||
cols = self.data.columns
|
||||
self.data_column_names = {
|
||||
'time': ['Time Series'],
|
||||
'F': ['Load Series'],
|
||||
's_hor_1': ['LVDT1 Series'],
|
||||
's_hor_2': ['LVDT2 Series'],
|
||||
}
|
||||
|
||||
for c in ['vert']:
|
||||
if not f's_{c}_sum' in cols:
|
||||
self.data[f's_{c}_sum'] = self.data[[f's_{c}_1', f's_{c}_2'
|
||||
]].sum(axis=1).div(2.0)
|
||||
|
||||
def _fit_data(self):
|
||||
class ShearTestExtension(ShearTest):
|
||||
|
||||
def save(
|
||||
self,
|
||||
org_id: ObjectId,
|
||||
project_id: ObjectId,
|
||||
material_1_id: ObjectId,
|
||||
material_2_id: ObjectId,
|
||||
material_boundary_id: ObjectId,
|
||||
user_id: ObjectId,
|
||||
meta: dict = {},
|
||||
wp_id: ObjectId | None = None,
|
||||
broken: bool = False,
|
||||
gap_width: float = 1.0, #mm
|
||||
):
|
||||
"""
|
||||
save results to mongodb
|
||||
"""
|
||||
|
||||
if not hasattr(self, 'fit'):
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# precheck data and results
|
||||
# assert len(self.data) == len(self.fit)
|
||||
|
||||
for idx_fit, fit in self.fit.iterrows():
|
||||
data = self.data[idx_fit]
|
||||
|
||||
meta['filehash'] = self.filehash
|
||||
meta['org_id'] = org_id
|
||||
meta['project_id'] = project_id
|
||||
meta['workpackage_id'] = wp_id
|
||||
meta['user_id'] = user_id
|
||||
|
||||
meta['material1'] = material_1_id
|
||||
meta['material2'] = material_2_id
|
||||
meta['bounding'] = material_boundary_id
|
||||
|
||||
#check if result in db
|
||||
#n = CITTSiffness.objects(**meta).count()
|
||||
#print(n)
|
||||
|
||||
# write data
|
||||
data_dict = fit.to_dict()
|
||||
data_dict.update(meta)
|
||||
|
||||
# remove 'fit_' from keys:
|
||||
for key in list(data_dict.keys()):
|
||||
if key.startswith('fit_'):
|
||||
data_dict[key[4:]] = data_dict[key]
|
||||
data_dict.pop(key)
|
||||
|
||||
# rename fields
|
||||
|
||||
def rename_field(d, old, new):
|
||||
d[new] = d[old]
|
||||
d.pop(old)
|
||||
|
||||
f = DynamicShearTestExtension(**data_dict).save()
|
||||
|
||||
# required data
|
||||
data_out = dict(
|
||||
time=data.index,
|
||||
F=list(data['F']),
|
||||
N=list(data['N']),
|
||||
s_vert_1=list(data['s_hor_1']),
|
||||
s_vert_2=list(data['s_hor_2']),
|
||||
s_vert_sum=list(data['s_hor_sum']),
|
||||
)
|
||||
|
||||
# add optional datas
|
||||
for col in ['s_piston', 's_hor_1', 's_hor_2']:
|
||||
if col in data.columns:
|
||||
data_out[col] = list(data[col])
|
||||
|
||||
g = DataSheartest(result=f.id, **data_out).save()
|
||||
|
||||
def _fit_select_data(self):
|
||||
"""
|
||||
select N load cycles from original data
|
||||
(a): Based on window of TP-Asphalt
|
||||
(b) last N cycles
|
||||
|
||||
"""
|
||||
|
||||
self._logger.debug('run _fit_select_data')
|
||||
|
||||
self.max_N_in_data = []
|
||||
|
||||
if not isinstance(self.data, list):
|
||||
if self.number_of_load_cycles_for_analysis > 1:
|
||||
|
||||
self.max_N_in_data.append(self.data['N'].max())
|
||||
|
||||
df_sel = [
|
||||
self._sel_df(self.data,
|
||||
num=self.number_of_load_cycles_for_analysis)
|
||||
]
|
||||
else:
|
||||
df_sel = [self.data]
|
||||
|
||||
else:
|
||||
df_sel = []
|
||||
for d in self.data:
|
||||
|
||||
self.max_N_in_data.append(d['N'].max())
|
||||
|
||||
if self.number_of_load_cycles_for_analysis > 1:
|
||||
d_sel = self._sel_df(
|
||||
d, num=self.number_of_load_cycles_for_analysis)
|
||||
else:
|
||||
d_sel = d
|
||||
|
||||
df_sel.append(d_sel)
|
||||
|
||||
# replace data
|
||||
self.data = df_sel
|
||||
|
||||
def _calc(self):
|
||||
"""
|
||||
Calculate Results
|
||||
"""
|
||||
|
||||
self._logger.info('run _calc base')
|
||||
print('run BASE')
|
||||
|
||||
self.fit = []
|
||||
|
||||
@@ -278,406 +241,166 @@ class ShearTestExtension(ShearTest):
|
||||
|
||||
data.index = data.index - data.index[0]
|
||||
|
||||
res = {}
|
||||
res['idx_data'] = int(idx_data)
|
||||
res_temp = {}
|
||||
res_temp['idx'] = idx_data
|
||||
|
||||
# Fitting
|
||||
freq = float(np.round(data['f'].mean(), 4))
|
||||
if (self.debug):
|
||||
sigma_normal = np.round(data['sigma_normal'].mean(), 3)
|
||||
T = np.round(data['T'].mean(), 3)
|
||||
freq = data['f'].mean()
|
||||
sigma_normal = data['sigma_normal'].mean()
|
||||
T = data['T'].mean()
|
||||
extension = data['extension'].mean()
|
||||
|
||||
x = data.index.values
|
||||
|
||||
for idxcol, col in enumerate(self.columns_analyse):
|
||||
|
||||
if not col in data.columns: continue
|
||||
|
||||
x = data.index.values
|
||||
y = data[col].values
|
||||
|
||||
# Fourier Transformation
|
||||
"""
|
||||
dt = np.diff(x).mean() #mean sampling rate
|
||||
n = len(x)
|
||||
res = fit_cos(x, y, freq=freq)
|
||||
|
||||
res[f'psd_{col}'] = sfft.rfft(y) #compute the FFT
|
||||
res[f'freq_{col}'] = sfft.rfftfreq(n, dt)
|
||||
"""
|
||||
for key, value in res.items():
|
||||
res_temp[f'fit_{col}_{key}'] = value
|
||||
|
||||
res_fit = fit_cos(x, y, freq=freq, constfreq=True)
|
||||
res_temp[f'fit_{col}_max'] = max(y)
|
||||
res_temp[f'fit_{col}_min'] = min(y)
|
||||
|
||||
res[f'r2_{col}'] = res_fit['r2']
|
||||
# add more metadata
|
||||
res_temp['f_set'] = freq
|
||||
res_temp['sigma_normal'] = sigma_normal
|
||||
res_temp['T_set'] = T
|
||||
res_temp['extension'] = extension
|
||||
res_temp['broken'] = self.metadata['broken']
|
||||
|
||||
res[f'fit_amp_{col}'] = res_fit['amp']
|
||||
res[f'fit_freq_{col}'] = res_fit['freq']
|
||||
res[f'fit_phase_{col}'] = res_fit['phase']
|
||||
res[f'fit_offset_{col}'] = res_fit['offset']
|
||||
res[f'fit_slope_{col}'] = res_fit['slope']
|
||||
res_temp['N_from'] = int(data['N'].min())
|
||||
res_temp['N_to'] = int(data['N'].max())
|
||||
res_temp['N_tot'] = int(self.max_N_in_data[idx_data])
|
||||
|
||||
res_temp['n_samples_per_cycle'] = int(
|
||||
len(data) / (res_temp['N_to'] - res_temp['N_from'] + 1))
|
||||
|
||||
## Schersteifigkeit berechnen
|
||||
deltaF = res['fit_amp_F']
|
||||
deltaS = res['fit_amp_s_vert_sum']
|
||||
deltaF = res_temp['fit_F_amp']
|
||||
deltaS = res_temp['fit_s_vert_sum_amp']
|
||||
|
||||
A = np.pi * self.meta['speciment_diameter']**2 / 4
|
||||
A = np.pi * self.metadata['speciment_diameter']**2 / 4
|
||||
tau = deltaF / A
|
||||
gamma = deltaS / self.gap_width
|
||||
|
||||
res['G'] = tau / gamma
|
||||
res_temp['G'] = tau / gamma
|
||||
|
||||
#metadaten
|
||||
for c in ['T', 'extension', 'sigma_normal', 'f']:
|
||||
res[c] = data[c][0]
|
||||
#for c in ['T', 'extension', 'sigma_normal', 'f']:
|
||||
# res_temp[c] = res_temp[c][0]
|
||||
|
||||
self.fit.append(res)
|
||||
self.fit.append(res_temp)
|
||||
|
||||
if (self.debug) & (len(self.fit) > 5):
|
||||
break
|
||||
|
||||
self.fit = pd.DataFrame.from_records(self.fit)
|
||||
|
||||
def plot_results(self, opath=None, pkname=None, r2min=0.96):
|
||||
if not (opath is None) & (pkname is None):
|
||||
showplot = False
|
||||
self.fit = self.fit.reset_index(drop=True).set_index('idx')
|
||||
|
||||
opath = os.path.join(opath, pkname)
|
||||
if not os.path.exists(opath):
|
||||
os.makedirs(opath)
|
||||
else:
|
||||
showplot = True
|
||||
|
||||
dfplot = self.fit.copy()
|
||||
for col in ['extension', 'fit_amp_s_vert_sum']:
|
||||
dfplot[col] = dfplot[col].mul(1000)
|
||||
|
||||
fig, ax = plt.subplots()
|
||||
|
||||
xticks = list(dfplot['extension'].unique())
|
||||
|
||||
df = dfplot
|
||||
df = df[(df['r2_F'] >= r2min) & (df['r2_s_vert_sum'] >= r2min)]
|
||||
|
||||
sns.scatterplot(
|
||||
data=df,
|
||||
x='fit_amp_s_vert_sum',
|
||||
y='G',
|
||||
hue='T',
|
||||
ax=ax,
|
||||
alpha=0.7,
|
||||
#size=150,
|
||||
size="G",
|
||||
sizes=(50, 160),
|
||||
edgecolor='k',
|
||||
palette='muted',
|
||||
zorder=10)
|
||||
|
||||
df = dfplot
|
||||
df = df[(df['r2_F'] < r2min) & (df['r2_s_vert_sum'] < r2min)]
|
||||
|
||||
if not df.empty:
|
||||
sns.scatterplot(data=df,
|
||||
x='fit_amp_s_vert_sum',
|
||||
y='G',
|
||||
facecolor='grey',
|
||||
alpha=0.5,
|
||||
legend=False,
|
||||
zorder=1,
|
||||
ax=ax)
|
||||
|
||||
ax.set_xlabel(r'gemessene Scherwegamplitude in $\mu m$')
|
||||
ax.set_ylabel(r'Scherseteifigkeit in MPa/mm')
|
||||
|
||||
ax.set_xticks(xticks)
|
||||
ax.grid()
|
||||
|
||||
if not showplot:
|
||||
ofile = os.path.join(opath, 'shearstiffness.pdf')
|
||||
|
||||
plt.savefig(ofile)
|
||||
plt.show()
|
||||
|
||||
def plot_stats(self, opath=None, pkname=None, r2min=0.96):
|
||||
if not (opath is None) & (pkname is None):
|
||||
showplot = False
|
||||
|
||||
opath = os.path.join(opath, pkname)
|
||||
if not os.path.exists(opath):
|
||||
os.makedirs(opath)
|
||||
else:
|
||||
showplot = True
|
||||
|
||||
dfplot = self.fit.copy()
|
||||
for col in ['extension', 'fit_amp_s_vert_sum']:
|
||||
dfplot[col] = dfplot[col].mul(1000)
|
||||
|
||||
#r2
|
||||
|
||||
df = self.fit
|
||||
|
||||
fig, axs = plt.subplots(1, 2, sharey=True, sharex=True)
|
||||
|
||||
parscatter = dict(palette='muted', alpha=0.7, edgecolor='k', lw=0.3)
|
||||
|
||||
# r2
|
||||
ax = axs[0]
|
||||
sns.scatterplot(data=df,
|
||||
x='fit_amp_s_vert_sum',
|
||||
y='r2_F',
|
||||
hue='T',
|
||||
ax=ax,
|
||||
**parscatter)
|
||||
ax.set_ylabel('Bestimmtheitsmaß $R^2$')
|
||||
ax.set_title('Kraft')
|
||||
|
||||
ax = axs[1]
|
||||
sns.scatterplot(data=df,
|
||||
x='fit_amp_s_vert_sum',
|
||||
y='r2_s_vert_sum',
|
||||
hue='T',
|
||||
legend=False,
|
||||
ax=ax,
|
||||
**parscatter)
|
||||
ax.set_ylabel('$R^2$ (S_{mittel})')
|
||||
ax.set_title('mittlerer Scherweg')
|
||||
|
||||
for ax in axs.flatten():
|
||||
ax.grid()
|
||||
ax.set_xlabel(r'gemessene Scherwegamplitude in $\mu m$')
|
||||
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
|
||||
if not showplot:
|
||||
ofile = os.path.join(opath, 'stats_r2.pdf')
|
||||
plt.savefig(ofile)
|
||||
plt.show()
|
||||
nsamples = len(self.fit)
|
||||
self._logger.info(f'fitting finished, add {nsamples} samples')
|
||||
|
||||
|
||||
class ShearTestExtensionLaborHart(ShearTestExtension):
|
||||
|
||||
def _define_units(self):
|
||||
|
||||
self.unit_F = 1 / 1000.0 #N
|
||||
self.unit_t = 1 / 1000. #s
|
||||
self.unit_s = 1.0 #mm
|
||||
self.unit_F = 1.0 #N
|
||||
self.unit_t = 1. / 1000.0 #s
|
||||
|
||||
def _set_units(self):
|
||||
def update_parameter(self):
|
||||
|
||||
#for col in ['F']:
|
||||
# self.data[col] = self.data[col].mul(self.unit_F)
|
||||
self.meta_names_of_parameter = {
|
||||
'T': ['Solltemperatur'],
|
||||
't': ['TIME'],
|
||||
'speciment_diameter': ['Probendurchmesser'],
|
||||
'speciment_height': ['Probenhöhe'],
|
||||
} #list of names
|
||||
|
||||
for col in ['time']:
|
||||
self.data[col] = self.data[col].mul(self.unit_t)
|
||||
self.data_column_names = {
|
||||
'time': ['TIME'],
|
||||
'f': ['Sollwert Frequenz'],
|
||||
'T': ['SollTemperatur'],
|
||||
'sigma_normal': ['Sollwert Normalspannung'],
|
||||
'extension': ['Max Scherweg'],
|
||||
'F': ['Load'],
|
||||
's_hor_1': ['HORIZONTAL links'],
|
||||
's_hor_2': ['HOIZONTAL Rechts'],
|
||||
's_vert_1': ['VERTIKAL Links'],
|
||||
's_vert_2': ['VERTIKAL Rechts'],
|
||||
's_piston': ['Position'],
|
||||
'N': ['Impulsnummer'],
|
||||
}
|
||||
|
||||
return True
|
||||
def _process_data(self):
|
||||
|
||||
def _read_data(self):
|
||||
"""
|
||||
read data from Labor Hart
|
||||
"""
|
||||
|
||||
# parameter
|
||||
encoding = 'latin-1'
|
||||
skiprows = 14
|
||||
hasunits = True
|
||||
splitsign = ':;'
|
||||
|
||||
# metadata from file
|
||||
meta = {}
|
||||
|
||||
with open(self.file, 'r', encoding=encoding) as f:
|
||||
count = 0
|
||||
splitsign = ':;'
|
||||
encoding = 'latin-1'
|
||||
skiprows = 14
|
||||
|
||||
for line in f:
|
||||
count += 1
|
||||
self.data.seek(0)
|
||||
f = self.data.readlines()
|
||||
|
||||
#remove whitespace
|
||||
linesplit = line.strip()
|
||||
linesplit = linesplit.split(splitsign)
|
||||
count = 0
|
||||
|
||||
if len(linesplit) == 2:
|
||||
for line in f:
|
||||
count += 1
|
||||
|
||||
meta[linesplit[0]] = linesplit[1]
|
||||
#remove whitespace
|
||||
line = line.decode(encoding)
|
||||
linesplit = line.strip()
|
||||
linesplit = linesplit.split(splitsign)
|
||||
|
||||
if count >= skiprows:
|
||||
break
|
||||
if len(linesplit) == 2:
|
||||
|
||||
meta[linesplit[0]] = linesplit[1]
|
||||
|
||||
if count >= skiprows:
|
||||
break
|
||||
|
||||
# data
|
||||
data = pd.read_csv(self.file,
|
||||
self.data.seek(0)
|
||||
|
||||
data = pd.read_csv(self.data,
|
||||
encoding=encoding,
|
||||
skiprows=skiprows,
|
||||
decimal=',',
|
||||
sep=';')
|
||||
|
||||
## add header to df
|
||||
with open(self.file, 'r', encoding=encoding) as f:
|
||||
count = 0
|
||||
self.data.seek(0)
|
||||
f = self.data.readlines()
|
||||
count = 0
|
||||
|
||||
for line in f:
|
||||
count += 1
|
||||
for line in f:
|
||||
count += 1
|
||||
|
||||
if count >= skiprows:
|
||||
break
|
||||
if count >= skiprows:
|
||||
break
|
||||
|
||||
line = line.decode(encoding)
|
||||
head = line.split(';')
|
||||
data.columns = head
|
||||
|
||||
#clean data
|
||||
data = data.dropna(axis=1)
|
||||
|
||||
#define in class
|
||||
self.meta = meta
|
||||
self.data = data
|
||||
return True
|
||||
|
||||
def _standardize_meta(self):
|
||||
|
||||
keys = list(self.meta.keys())
|
||||
for key in keys:
|
||||
|
||||
if any(map(key.__contains__, ['Probenbezeichnung'])):
|
||||
self.meta['speciment'] = self.meta.pop(key)
|
||||
|
||||
elif any(map(key.__contains__, ['Datum/Uhrzeit'])):
|
||||
self.meta['datetime'] = self.meta.pop(key)
|
||||
try:
|
||||
self.meta['datetime'] = pd.to_datetime(
|
||||
self.meta['datetime'])
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
elif any(map(key.__contains__, ['Probenhöhe'])):
|
||||
self.meta['speciment_height'] = float(
|
||||
self.meta.pop(key).replace(',', '.'))
|
||||
elif any(map(key.__contains__, ['Probendurchmesser'])):
|
||||
self.meta['speciment_diameter'] = float(
|
||||
self.meta.pop(key).replace(',', '.'))
|
||||
elif any(map(key.__contains__, ['Solltemperatur'])):
|
||||
self.meta['temperature'] = float(
|
||||
self.meta.pop(key).replace(',', '.'))
|
||||
elif any(map(key.__contains__, ['Prüfbedingungen'])):
|
||||
self.meta['test_version'] = self.meta.pop(key)
|
||||
elif any(map(key.__contains__, ['Name des VersAblf'])):
|
||||
self.meta['test'] = self.meta.pop(key)
|
||||
elif any(map(key.__contains__, ['Prüfer'])):
|
||||
self.meta['examiner'] = self.meta.pop(key)
|
||||
|
||||
return True
|
||||
|
||||
def _standardize_data(self):
|
||||
|
||||
colnames = list(self.data.columns)
|
||||
|
||||
for i, col in enumerate(colnames):
|
||||
if col == 'TIME':
|
||||
colnames[i] = 'time'
|
||||
|
||||
#set values
|
||||
elif col == 'Sollwert Frequenz':
|
||||
colnames[i] = 'f'
|
||||
elif col == 'SollTemperatur':
|
||||
colnames[i] = 'T'
|
||||
elif col == 'Max Scherweg':
|
||||
colnames[i] = 'extension'
|
||||
elif col == 'Sollwert Normalspannung':
|
||||
colnames[i] = 'sigma_normal'
|
||||
elif col == 'Impulsnummer':
|
||||
colnames[i] = 'N'
|
||||
|
||||
# measurements
|
||||
|
||||
elif col == 'Load':
|
||||
colnames[i] = 'F'
|
||||
elif col == 'Position':
|
||||
colnames[i] = 's_piston'
|
||||
|
||||
elif col == 'VERTIKAL Links':
|
||||
colnames[i] = 's_vert_1'
|
||||
elif col == 'VERTIKAL Rechts':
|
||||
colnames[i] = 's_vert_2'
|
||||
|
||||
elif col == 'HORIZONTAL links':
|
||||
colnames[i] = 's_hor_1'
|
||||
|
||||
elif col == 'HOIZONTAL Rechts':
|
||||
colnames[i] = 's_hor_2'
|
||||
|
||||
self.data.columns = colnames
|
||||
|
||||
|
||||
class ShearTestExtensionTUDresdenGeosys(ShearTestExtension):
|
||||
|
||||
def _define_units(self):
|
||||
|
||||
self.unit_S = 1 / 1000.0 #N
|
||||
|
||||
def _set_units(self):
|
||||
|
||||
for col in [
|
||||
's_vert_sum', 's_vert_1', 's_vert_2', 's_piston', 'extension'
|
||||
]:
|
||||
self.data[col] = self.data[col].mul(self.unit_S)
|
||||
|
||||
#convert internal units to global
|
||||
f = np.mean([0.9 / 355, 0.6 / 234.0, 0.3 / 116.0])
|
||||
|
||||
self.data['sigma_normal'] = self.data['sigma_normal'].mul(f).apply(
|
||||
lambda x: np.round(x, 1))
|
||||
|
||||
return True
|
||||
|
||||
def _read_data(self):
|
||||
"""
|
||||
read data from Labor Hart
|
||||
"""
|
||||
|
||||
# parameter
|
||||
encoding = 'latin-1'
|
||||
skiprows = 14
|
||||
hasunits = True
|
||||
splitsign = ':;'
|
||||
|
||||
head, data = read_geosys(self.file, '015')
|
||||
#remove whitespace
|
||||
data.columns = [c.strip() for c in data.columns]
|
||||
|
||||
#define in class
|
||||
self.meta = head
|
||||
self.data = data
|
||||
return True
|
||||
self.metadata.update(meta)
|
||||
|
||||
def _standardize_meta(self):
|
||||
|
||||
keys = list(self.meta.keys())
|
||||
for key in keys:
|
||||
|
||||
if key == 'd':
|
||||
self.meta['speciment_diameter'] = self.meta.pop(key)
|
||||
|
||||
return True
|
||||
|
||||
def _standardize_data(self):
|
||||
|
||||
colnames = list(self.data.columns)
|
||||
|
||||
for i, col in enumerate(colnames):
|
||||
|
||||
#set values
|
||||
if col == 'soll temperature':
|
||||
colnames[i] = 'T'
|
||||
elif col == 'soll extension':
|
||||
colnames[i] = 'extension'
|
||||
elif col == 'soll sigma':
|
||||
colnames[i] = 'sigma_normal'
|
||||
elif col == 'soll frequency':
|
||||
colnames[i] = 'f'
|
||||
|
||||
elif col == 'Number of vertical cycles':
|
||||
colnames[i] = 'N'
|
||||
|
||||
# measurements
|
||||
elif col == 'vertical load from hydraulic pressure':
|
||||
colnames[i] = 'F'
|
||||
elif col == 'vertical position from hydraulic pressure':
|
||||
colnames[i] = 's_piston'
|
||||
|
||||
elif col == 'Vertical position from LVDT 1':
|
||||
colnames[i] = 's_vert_1'
|
||||
elif col == 'Vertical position from LVDT 2':
|
||||
colnames[i] = 's_vert_2'
|
||||
|
||||
self.data.columns = colnames
|
||||
# log infos
|
||||
self._logger.info(self.metadata)
|
||||
self._logger.info(self.data.head())
|
||||
Reference in New Issue
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