davideandClaude Sonnet 4.6
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README: aggiunge algoritmo.md e clear.sh alla struttura e alle voci menu. CLAUDE.md: riscrittura completa — rimuove script obsoleti e valori hardcoded, documenta architettura attuale (induttoreX/, report dinamico, T∞ da start/report.md, corporate identity in report_completo.py). Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# Analisi Termica Forno — Cevolani
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Script Python per l'analisi del profilo termico di una scatola che attraversa un forno industriale, con acquisizione tramite sensori IR.
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## Setup (Windows)
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```bat
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python -m venv venv
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venv\Scripts\activate
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pip install -r requirements.txt
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```
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## Avvio rapido
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Tutto il progetto è accessibile tramite un menu interattivo:
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```bat
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python main.py
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```
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Il menu si ripete dopo ogni operazione finché non si preme `0` per uscire.
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Le voci del menu vengono costruite automaticamente in base alle cartelle presenti nel progetto: aggiungere una nuova cartella `induttoreX/` con un `appX.py` la fa apparire automaticamente.
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## Struttura del progetto
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```text
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temperatura/
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├── data.csv # dati acquisiti (input)
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├── main.py # menu interattivo
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├── report_completo.py # generatore report PDF + LaTeX
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├── algoritmo.md # descrizione dell'algoritmo di regressione
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├── clear.sh # elimina tutti i file generati
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├── requirements.txt
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├── start/
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│ ├── calcola_t_amb.py # calcola T∞ media ponderata
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│ └── plot_temperatura.py # visualizza i dati raw
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└── induttoreX/ # una cartella per ogni induttore
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├── appX.py # script di fit (parametri hardcoded)
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├── induttoreX.png # grafico generato
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└── reportX.md # report generato
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## Voci del menu
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### Calcola T ambiente
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**Script:** `start/calcola_t_amb.py`
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Calcola la temperatura ambiente media ponderata sul tempo (regola dei trapezi) usando la colonna `temp_amb IR [C]` dell'intera acquisizione. Stampa i risultati a console e genera `start/report.md`.
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> Il valore ottenuto viene usato come costante `T∞` in tutti i fit.
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### Plot dati raw
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**Script:** `start/plot_temperatura.py`
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Visualizza il profilo grezzo di entrambe le serie (`temp_obj IR` e `temp_amb IR`) nell'intervallo definito dalle variabili `T0` e `T_END` in cima al file. Salva il grafico in `start/plot_temperatura.png`.
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### Induttore X — appX.py
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**Script:** `induttoreX/appX.py`
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Esegue la regressione non lineare sul tratto di acquisizione definito dalle variabili `T0` e `T_END` in cima allo script (modificabili manualmente). Produce:
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- `induttoreX/induttoreX.png` — grafico con dati raw e curva di fit sovrapposti
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- `induttoreX/reportX.md` — equazione trovata, parametri stimati con incertezze (1σ) e R²
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Per aggiungere un nuovo induttore: copiare uno script esistente, aggiornare `T0`, `T_END` (e `W0_START`/`W0_END` se serve escludere un intervallo), e salvarlo in una nuova cartella `induttoreX/`.
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### Algoritmo di regressione
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**File:** `algoritmo.md`
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Spiega l'algoritmo usato per tutti i fit: minimi quadrati non lineari, metodo Trust Region Reflective (TRF), gestione dei pesi, stima iniziale dei parametri e metriche di qualità (R², incertezze dalla matrice di covarianza).
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### Report completo (PDF + LaTeX)
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**Script:** `report_completo.py`
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Legge automaticamente tutti i `reportX.md` presenti nelle cartelle `induttore*/` e genera:
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- `report_completo.tex` — sorgente LaTeX compilabile con MikTeX o TeX Live
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- `report_completo.pdf` — PDF professionale con cover page, scheda documento, header/footer e tabella riepilogativa finale
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Il PDF viene generato direttamente da Python tramite `reportlab` (nessuna dipendenza esterna richiesta).
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### Pulizia file generati
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**Script:** `clear.sh`
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Elimina tutti i file prodotti dagli script (`*.md` e `*.png` in `start/` e `induttore*/`, più `report_completo.tex` e `report_completo.pdf`). I sorgenti e `data.csv` non vengono toccati.
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```bash
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bash clear.sh
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```
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## Requisiti di data.csv
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### Formato
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| Proprietà | Valore richiesto |
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| Formato | CSV |
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| Separatore | `,` (virgola) |
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| Encoding | UTF-8 |
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| Prima riga | intestazione (header) |
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### Colonne obbligatorie
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I nomi delle colonne devono corrispondere **esattamente** (spazi e maiuscole inclusi):
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| Colonna | Unità | Descrizione |
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| `time since start [ms]` | ms | Tempo dall'inizio acquisizione — convertito in secondi (`/ 1000`) da tutti gli script |
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| `temp_obj IR [C]` | °C | Temperatura dell'oggetto misurato (target del fit) |
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| `temp_amb IR [C]` | °C | Temperatura ambiente (usata per calcolare T∞) |
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Le colonne aggiuntive presenti nel file vengono ignorate.
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### Copertura temporale
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Il file deve contenere campioni nei range temporali usati da ciascuno script. I parametri `T0` e `T_END` in ogni `appX.py` devono ricadere all'interno dei valori di `time since start [ms]` presenti nel CSV (convertiti in secondi).
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## Modello di fitting
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Tutti i fit usano il modello di raffreddamento di Newton:
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```text
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T(t) = T∞ + A · exp( -(t - t₀) / τ )
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con `T∞` fissa (calcolata da `calcola_t_amb.py`) e parametri `A`, `τ` liberi, stimati con regressione non lineare (metodo TRF di `scipy.optimize.curve_fit`).
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