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revision 127 by jgs, Fri Jul 22 05:11:29 2005 UTC revision 147 by jgs, Fri Aug 12 01:45:47 2005 UTC
# Line 1  Line 1 
1  # $Id$  # $Id$
2    from escript.escript import *
3    from escript.modelframe import Model
4    from math import log
5    
6    class Sequencer(Model):
7        """@brief runs through time until t_end is reached.
8    
9  from esys.modelframe import Model             @param t_end (in) -  model is terminate when t_end is passed (default Model.UNDEF_DT)
10  from esys.escript import *             @param dt_max (in) -  maximum time step size (default Model.UNDEF_DT)
11  from math import log             @param t (out) -  current time
12    
13        """
14        def __init__(self,debug=False):
15            Model.__init__(self,debug=debug)
16            self.declareParameter(t=0., \
17                                  t_end=Model.UNDEF_DT,  \
18                                  dt_max=Model.UNDEF_DT)
19    
20        def doInitialization(self):
21          self.__t_old=self.t
22    
23        def doStepPreprocessing(self,dt):
24          self.t=self.__t_old+dt
25    
26        def doStepPostprocessing(self,dt):
27          self.__t_old=self.t
28    
29        def finalize(self):
30          """true when t has reached t_end"""
31          return self.t>=self.t_end
32    
33        def getSafeTimeStepSize(self,dt):
34          """returns dt_max"""
35          return self.dt_max
36    
37  class GausseanProfile(Model):  class GausseanProfile(Model):
38      """@brief generates a gaussean profile at center x_c, width width and height A over a domain      """@brief generates a gaussean profile at center x_c, width width and height A over a domain
# Line 14  class GausseanProfile(Model): Line 42  class GausseanProfile(Model):
42             @param A (in)  - height of the profile. A maybe a vector. (default 1.)             @param A (in)  - height of the profile. A maybe a vector. (default 1.)
43             @param width (in) - width of the profile (default 0.1)             @param width (in) - width of the profile (default 0.1)
44             @param r (in) -  radius of the circle (default = 0)             @param r (in) -  radius of the circle (default = 0)
45             @param out (out) - profile             @param out (callable) - profile
46    
47    
48         In the case that the spatial dimension is two, The third component of x_c is dropped         In the case that the spatial dimension is two, The third component of x_c is dropped
49      """      """
50      def __init__(self,debug=False):      def __init__(self,debug=False):
51          Model.__init__(self,debug=debug)          Model.__init__(self,debug=debug)
52          self.declareParameter(domain=None, x_c=numarray.zeros([3]),A=1.,width=0.1,r=0)          self.declareParameter(domain=None,
53                                  x_c=numarray.zeros([3]),
54                                  A=1.,
55                                  width=0.1,
56                                  r=0)
57    
58      def out(self):      def out(self):
59          x=self.domain.getX()          x=self.domain.getX()
# Line 30  class GausseanProfile(Model): Line 62  class GausseanProfile(Model):
62          m=(l-self.r).whereNegative()          m=(l-self.r).whereNegative()
63          return (m+(1.-m)*exp(-log(2.)*(l/self.width)**2))*self.A          return (m+(1.-m)*exp(-log(2.)*(l/self.width)**2))*self.A
64    
65    class InterpolateOverBox(Model):
66        """
67               @brief returns values at each time. The values are defined through given values at time node.
68    
69               @param domain (in) - domain
70               @param left_bottom_front (in) - coordinates of left,bottom,front corner of the box
71               @param right_top_back (in) - coordinates of the right, top, back corner of the box
72               @param value_left_bottom_front (in) - value at left,bottom,front corner
73               @param value_right_bottom_front (in) - value at right, bottom, front corner
74               @param value_left_top_front (in) - value at left,top,front corner
75               @param value_right_top_front (in) - value at right,top,front corner
76               @param value_left_bottom_back (in) - value at  left,bottom,back corner
77               @param value_right_bottom_back (in) - value at right,bottom,back corner
78               @param value_left_top_back (in) - value at left,top,back  corner
79               @param value_right_top_back (in) - value at right,top,back corner
80               @param out (callable) - values at doamin locations by bilinear interpolation. for two dimensional domains back values are ignored.
81    
82        """
83    
84        def __init__(self,debug=False):
85            Model.__init__(self,debug=debug)
86            self.declareParameter(domain=None,
87                                  left_bottom_front=[0.,0.,0.],
88                                  right_top_back=[1.,1.,1.],
89                                  value_left_bottom_front=0.,
90                                  value_right_bottom_front=0.,
91                                  value_left_top_front=0.,
92                                  value_right_top_front=0.,
93                                  value_left_bottom_back=0.,
94                                  value_right_bottom_back=0.,
95                                  value_left_top_back=0.,
96                                  value_right_top_back=0.)
97    
98    
99        def out(self):
100            x=self.domain.getX()
101            if self.domain.getDim()==2:
102             f_right=(x[0]-self.left_bottom_front[0])/(self.right_top_back[0]-self.left_bottom_front[0])
103             f_left=1.-f_right
104             f_top=(x[1]-self.left_bottom_front[1])/(self.right_top_back[1]-self.left_bottom_front[1])
105             f_bottom=1.-f_top
106             out=self.value_left_bottom_front * f_left * f_bottom \
107                +self.value_right_bottom_front* f_right * f_bottom \
108                +self.value_left_top_front    * f_left * f_top \
109                +self.value_right_top_front   * f_right * f_top
110    
111            else:
112             f_right=(x[0]-self.left_bottom_front[0])/(self.right_top_back[0]-self.left_bottom_front[0])
113             f_left=1.-f_right
114             f_top=(x[1]-self.left_bottom_front[1])/(self.right_top_back[1]-self.left_bottom_front[1])
115             f_bottom=1.-f_top
116             f_back=(x[2]-self.left_bottom_front[1])/(self.right_top_back[2]-self.left_bottom_front[2])
117             f_front=1.-f_back
118             out=self.value_left_bottom_front * f_left * f_bottom * f_front \
119                +self.value_right_bottom_front* f_right * f_bottom * f_front \
120                +self.value_left_top_front    * f_left * f_top * f_front \
121                +self.value_right_top_front   * f_right * f_top * f_front \
122                +self.value_left_bottom_back  * f_left * f_bottom * f_back \
123                +self.value_right_bottom_back * f_right * f_bottom * f_back \
124                +self.value_left_top_back     * f_left * f_top * f_back \
125                +self.value_right_top_back    * f_right * f_top * f_back
126            return out
127    
128    
129  class InterpolatedTimeProfile(Model):  class InterpolatedTimeProfile(Model):
130         """ """         """@brief returns values at each time. The values are defined through given values at time node.
131                
132             value[i] defines the value at time nodes[i]. Between nodes linear interpolation is used.
133             for time t<nodes[0] value[0] is used and for t>nodes[l] values[l] is used where l=len(nodes)-1.
134    
135    
136              @param t (in) - current time
137              @param node (in) - list of time nodes
138              @param values (in) - list of values at time nodes
139              @param out (callable) - current value
140    
141    
142            """
143    
144           def __init__(self,debug=False):
145               Model.__init__(self,debug=debug)
146               self.declareParameter(t=0., \
147                                     nodes=[0.,1.],\
148                                     values=[1.,1.])
149           def out(self):
150               l=len(self.nodes)-1
151               t=self.t
152               if t<=self.nodes[0]:
153                    return self.values[0]
154               else:
155                   for i in range(1,l):
156                      if t<self.nodes[i]:
157                        m=(self.values[i-1]-self.values[i])/(self.nodes[i-1]-self.nodes[i])
158                        return m*(t-self.nodes[i-1])+self.values[i-1]
159                   return self.values[l]
160    
161    class LinearCombination(Model):
162           """@brief returns a linear combination of the f0*v0+f1*v1+f2*v2+f3*v3+f4*v4
163                
164             @param f0 (in) numerical object or None (default: None)
165             @param v0 (in) numerical object or None (default: None)
166             @param f1 (in) numerical object or None (default: None)
167             @param v1 (in) numerical object or None (default: None)
168             @param f2 (in) numerical object or None (default: None)
169             @param v2 (in) numerical object or None (default: None)
170             @param f3 (in) numerical object or None (default: None)
171             @param v3 (in) numerical object or None (default: None)
172             @param f4 (in) numerical object or None (default: None)
173             @param v4 (in) numerical object or None (default: None)
174             @param out (callable) - current value
175    
176    
177            """
178         def __init__(self,debug=False):         def __init__(self,debug=False):
179             Model.__init__(self,debug=debug)             Model.__init__(self,debug=debug)
180             self.declareParameter(t=[0.,1.],\             self.declareParameter(f0=None, \
181                                   values=[1.,1.],\                                   v0=None, \
182                                   out=0.)                                   f1=None, \
183         def doInitialization(self,t):                                   v1=None, \
184             self.__tn=t                                   f2=None, \
185                                     v2=None, \
186         def doStep(self,dt):                                   f3=None, \
187              t=self.__tn+dt                                   v3=None, \
188              if t<=self.t[0]:                                   f4=None, \
189                  self.out=self.values[0]                                   v4=None)
190              else:         def out(self):
191                 for i in range(1,len(self.t)):             if not self.f0==None and not self.v0==None:
192                    if t<self.t[i]:                  fv0=self.f0*self.v0
193                      m=(self.values[i-1]-self.values[i])/(self.t[i-1]-self.t[i])             else:
194                      self.out=m*(t-self.t[i-1])+self.values[i-1]                  fv0=None
195                 self.out=self.t[len(self.t)-1]  
196              self.__tn+=dt             if not self.f1==None and not self.v1==None:
197                    fv1=self.f1*self.v1
198               else:
199                    fv1=None
200    
201               if not self.f2==None and not self.v2==None:
202                    fv2=f2*v2
203               else:
204                    fv2=None
205    
206               if not self.f3==None and not self.v3==None:
207                    fv3=self.f3*self.v3
208               else:
209                    fv3=None
210    
211               if not self.f4==None and not self.v4==None:
212                    fv4=self.f4*self.v4
213               else:
214                    fv4=None
215    
216               if fv0==None:
217                  out=0.
218               else:
219                  out=fv0
220               if not fv1==None: out+=fv1
221               if not fv2==None: out+=fv2
222               if not fv3==None: out+=fv3
223               return out

Legend:
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changed lines
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