first draft of a script to compute yield surfaces with the spectral solver
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a68fe7c77b
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@ -0,0 +1,165 @@
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#!/usr/bin/python
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# -*- coding: UTF-8 no BOM -*-
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import numpy as np
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from scipy.optimize import curve_fit
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from scipy.linalg import svd
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import threading
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import time
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def asFullTensor(voigt):
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return np.array([[voigt[0],voigt[3],voigt[5]],\
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[voigt[3],voigt[1],voigt[4]],\
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[voigt[5],voigt[4],voigt[2]]])
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def Hill48(x, F,G,H,L,M,N):
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return F*(x[1]-x[2])**2 + G*(x[2]-x[0])**2 + H*(x[0]-x[1])** + \
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2*L*x[4]**2 + 2*M*x[5]**2 + 2*N*x[3]**2 -1.
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def vonMises(x, S_y):
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p = svd(asFullTensor(x))
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return (s[2]-s[1])**2+(s[1]-s[0])**2+(s[0]-s[2])**2-2*S_y**2
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#---------------------------------------------------------------------------------------------------
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class Loadcase():
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#---------------------------------------------------------------------------------------------------
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'''
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Class for generating load cases for the spectral solver
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'''
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# ------------------------------------------------------------------
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def __init__(self):
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print('using the random load case generator')
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def getNext(self,N=0):
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defgrad=['*']*9
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stress =[0]*9
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values=(np.random.random_sample(9)-.5)*scale*2
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main=np.array([0,4,8])
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np.random.shuffle(main)
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for i in main[:2]:
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defgrad[i]=1.+values[i]
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stress[i]='*'
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for off in [[1,3,0],[2,6,0],[5,7,0]]:
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off=np.array(off)
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np.random.shuffle(off)
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print off
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if off[0] != 0:
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defgrad[off[0]]=values[off[0]]
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stress[off[0]]='*'
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return 'f '+' '.join(str(c) for c in defgrad)+\
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' p '+' '.join(str(c) for c in stress)+\
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' incs %s'%incs+\
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' time %s'%duration
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#---------------------------------------------------------------------------------------------------
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class Criterion(object):
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#---------------------------------------------------------------------------------------------------
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'''
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Fitting to certain criterion
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'''
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def __init__(self,name):
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self.name = name.lower()
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if self.name not in ['hill48','vonmises']: print('Mist')
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print('using the %s criterion'%self.name)
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self.popt = 0.0
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def fit(self,stress):
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print len(stress)
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if self.name == 'hill48':
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try:
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self.popt, pcov = curve_fit(Hill48, stress, np.zeros(np.shape(stress)[0]))
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print self.popt
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except:
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pass
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elif self.name == 'vonmises':
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try:
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self.popt, pcov = curve_fit(vonMises, stress.transpose(), np.shape(stress)[0])
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|
except:
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||||||
|
pass
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#---------------------------------------------------------------------------------------------------
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#---------------------------------------------------------------------------------------------------
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'''
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Runner class
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'''
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class myThread (threading.Thread):
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def __init__(self, threadID):
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threading.Thread.__init__(self)
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self.threadID = threadID
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def run(self):
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s.acquire()
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conv=converged()
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s.release()
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while not conv:
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doSim(4.,self.name)
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s.acquire()
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conv=converged()
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s.release()
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def doSim(delay,thread):
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s.acquire()
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me=getLoadcase()+1
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print('starting sim %i from thread %s'%(me,thread))
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f=open('%s.load'%me,'w')
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f.write(myLoad.getNext(me))
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f.close()
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#dummy
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voigt = np.random.random_sample(6)*90e6
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global stressAll
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stressAll=np.append(stressAll,asFullTensor(voigt).reshape(1,9))
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stressAll=stressAll.reshape(len(stressAll)//9,9)
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myFit.fit(stressAll)
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s.release()
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time.sleep(delay)
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s.acquire()
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print('doing postprocessing sim %i from thread %s'%(me,thread))
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s.release()
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def getLoadcase():
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global N_simulations
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N_simulations+=1
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return N_simulations
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def converged():
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global N_simulations
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global maxN_simulations
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if N_simulations < maxN_simulations:
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return False
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else:
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return True
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# main
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minN_simulations=20
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maxN_simulations=10
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N_simulations=0
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s=threading.Semaphore(1)
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scale = 0.02
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incs = 10
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duration = 10
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stressAll=np.zeros(0,'d')
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myLoad = Loadcase()
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myFit = Criterion('Hill48')
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N_threads=3
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t=[]
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for i in range(N_threads):
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t.append(myThread(i))
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t[i].start()
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for i in range(N_threads):
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t[i].join()
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a, b = curve_fit(Hill48, stressAll.transpose(), np.zeros(10))
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print a
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print "Exiting Main Thread"
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