davideandClaude Opus 5
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Il progetto conteneva due discretizzazioni indipendenti della stessa fisica: i volumi finiti sulla sezione x-z di simulate.py (con generazione del dataset CSV e le sue animazioni 2D/3D) e gli elementi finiti sulla mesh shell di fem.py. Resta solo il secondo, che risolve la circonferenza invece di collassarla in un'attenuazione gaussiana. Eliminati simulate.py, plot_csv.py, plot_animazione.py e plot_animazione_3d.py. Il FEM dipendeva da simulate.py per la cinematica del gruppo di sorgenti e per la configurazione del run, quindi fem.py assorbe _x_riferimento_iniziale_m, _x_riferimento_finale_m, _intervallo_attivo e configurazione_randomizzata; la lettura del sensore (inerzia, rumore, quantizzazione) è ora applicata dentro simula_campo_fem e la skin depth resta calcolata dalla frequenza dell'induttore come sola grandezza diagnostica, dato che nel modello shell lo spessore è collassato. config.py perde i parametri che servivano solo ai volumi finiti (griglia n_nodi_x/n_nodi_z, campionamento e cartella del dataset, numero di processi) e guadagna FEM["durata_s"], FEM["seed"] e USCITA["cartella"]: le immagini e le animazioni vanno in output/ invece che in dataset/. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.6 KiB
Python
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# Visualizzazione della sola mesh a elementi shell della fascetta, in vista
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# isometrica: facce chiare con i bordi degli elementi in evidenza.
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from pathlib import Path
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import matplotlib
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import matplotlib.pyplot as plt
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from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection
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from config import USCITA
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from mesh import genera_mesh, riepilogo_mesh
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def main() -> None:
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dati = genera_mesh()
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print(riepilogo_mesh(dati))
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nodi = dati["nodi"]
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facce = nodi[dati["elementi"]]
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raggio_m = dati["raggio_m"]
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lunghezza_m = dati["lunghezza_m"]
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fig = plt.figure(figsize=(9, 7))
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ax = fig.add_subplot(projection="3d")
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ax.view_init(elev=35.264, azim=45)
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ax.set_box_aspect((lunghezza_m, 2 * raggio_m, 2 * raggio_m))
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ax.set_axis_off()
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collezione = Poly3DCollection(
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facce,
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facecolors="#d9e3f0",
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edgecolors="#2b3a55",
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linewidths=0.4,
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shade=True,
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lightsource=matplotlib.colors.LightSource(azdeg=315, altdeg=45),
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)
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ax.add_collection3d(collezione)
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ax.set_xlim(0.0, lunghezza_m)
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ax.set_ylim(-raggio_m, raggio_m)
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ax.set_zlim(-raggio_m, raggio_m)
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ax.set_title(
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f"Mesh shell: {dati['n_elementi_x']} × "
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f"{dati['n_elementi_circonferenza']} elementi quadrangolari"
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)
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if matplotlib.get_backend().lower() == "agg":
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cartella = Path(USCITA["cartella"])
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cartella.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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percorso = cartella / "mesh.png"
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fig.savefig(percorso, dpi=150)
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print(f"Backend non interattivo: immagine salvata in {percorso}")
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return
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plt.show()
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if __name__ == "__main__":
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main()
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