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# CLAUDE.md
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This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
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## Lingua
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L'utente comunica in italiano. Tutto il codice, i commenti, la documentazione e i messaggi di commit devono essere scritti in italiano.
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## Comandi
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Usare sempre il virtual environment:
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```bash
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# Creare e attivare il venv (prima volta)
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python -m venv .venv
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source .venv/bin/activate
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# Installare le dipendenze
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pip install -r requirements.txt
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# Generare il dataset (scrive dataset/run_XXXX.csv + dataset/metadata.csv)
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python simulate.py
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# Visualizzare il primo run
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python plot_csv.py
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```
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Attivare sempre il venv (`source .venv/bin/activate`) prima di eseguire qualsiasi comando Python.
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Non sono configurati test o linter.
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## Architettura
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Generatore di dataset per misurazioni termiche pseudo-realistiche di una piastra riscaldata da una sorgente a induzione in movimento.
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**Flusso dei dati:**
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1. `config.py` — tutti i parametri configurabili (dizionari SIMULAZIONE, PIASTRA, ARIA, SORGENTE, SENSORE, RANDOMIZZAZIONE)
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2. `materials.py` — dizionario MATERIALI con proprietà termofisiche ed elettriche per materiale
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3. `simulate.py` — motore principale: genera N run randomizzati, scrive i CSV, scrive `metadata.csv`
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4. `plot_csv.py` — visualizzazione autonoma per un singolo run
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**Pipeline fisica dentro `simula_singolo()` in [simulate.py](simulate.py):**
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- La skin depth è calcolata dalla resistività elettrica del materiale e dalla frequenza di induzione (`calcola_skin_depth_m`)
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- La sorgente gaussiana in movimento è proiettata sulla linea del sensore fisso per produrre un flusso termico superficiale variabile nel tempo (`flusso_termico_incidente_W_m2`)
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- Quel flusso è ridistribuito volumetricamente attraverso lo spessore con decadimento esponenziale (`riscaldamento_volumetrico_W_m3`)
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- Uno schema 1D a volumi finiti con Eulero implicito integra l'equazione del calore su `n_nodi` celle (`costruisci_matrice_implicita`, poi `np.linalg.solve` ad ogni passo)
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- Le condizioni al contorno di convezione sono incorporate nella matrice
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- L'output del sensore aggiunge inerzia del primo ordine, rumore gaussiano e quantizzazione
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**Randomizzazione per run** (`configurazione_randomizzata`): ogni run perturba velocità, flusso di picco, sigma del punto, offset y, temperatura ambiente e rumore del sensore con estrazioni gaussiane/uniformi da un RNG con seed fisso, garantendo riproducibilità.
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**Schema di output** (`dataset/run_XXXX.csv`): serie temporale con colonne `id_run, tempo_s, x_sorgente_m, offset_y_sorgente_m, flusso_termico_sorgente_W_m2, skin_depth_m, T_vera_lato_sensore_C, T_misurata_sensore_C, T_lato_caldo_C, T_ambiente_C, velocita_m_s, sigma_punto_m, flusso_picco_W_m2, materiale`. `metadata.csv` ha una riga per run con tutti i parametri e le temperature di picco.
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## Vincoli progettuali chiave
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- Il modello è strettamente 1D (solo attraverso lo spessore). Il movimento laterale dell'induttore non è risolto spazialmente — è collassato in un flusso scalare variabile nel tempo sulla linea del sensore.
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- `costruisci_matrice_implicita` è calcolata una volta per run (proprietà del materiale costanti, nessun coefficiente dipendente dalla temperatura). Se si aggiungono proprietà dipendenti dalla temperatura, la matrice deve essere ricostruita ad ogni passo temporale.
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- `simulate.py` cancella e ricrea l'intera cartella di output ad ogni esecuzione (`shutil.rmtree`).
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- Aggiungere un nuovo materiale richiede solo una nuova voce nel dizionario `MATERIALI` in [materials.py](materials.py); la chiave del materiale va poi impostata in `PIASTRA["materiale"]` in [config.py](config.py).
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