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# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
#Tenha a planilha na mesma pasta que o código!
tabelaCotas=pd.read_excel(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "Cotas.xlsx"),header=None).to_numpy()
#Linhas em 0 (↓): eixo x
#Valores no encontro: eixo y
#Colunas em 0 (→): eixo z
#Para fins de facilitar a modelagem das splines, excluiremos a primeira linha
#d'água e a última baliza. Isto equivale a uma aproximação para um casco reto
#nestas regiões.
def eliminateZeros(tabelaCotas):
tabelaCotas=tabelaCotas[:len(tabelaCotas)-1,:]
tabelaCotas=np.delete(tabelaCotas,1,1)
return tabelaCotas
def interpolSideways(tabelaCotas):
#storeS é reponsável por ir armazenando os valores de newLine que são
#valores novos de cada linha além dos já existentes
storeS=[]
#Formando a primera linha da nova matriz
newLine=[tabelaCotas[0,0],tabelaCotas[0,1]]
for j in range(2,len(tabelaCotas[0])):
halfVal=tabelaCotas[0,j]-(tabelaCotas[0,j]-tabelaCotas[0,j-1])/2
newLine.append(halfVal)
newLine.append(tabelaCotas[0,j])
storeS.append(newLine)
#Formando todas as novas linhas da nova matriz. newLine é resetado toda
#vez que este loop é executado.
for i in range(1,len(tabelaCotas)):
#Calculo dos h's
storeH=[]
beginCounter=len(tabelaCotas[0])
for j in range(2,len(tabelaCotas[0])):
h=tabelaCotas[0,j]-tabelaCotas[0,j-1]
if tabelaCotas[i,j]-tabelaCotas[i,j-1]!=0:
storeH.append(h)
beginCounter-=1
#Calculo da matriz A e da matrz b
A=np.zeros((len(storeH)-1,len(storeH)+1))
b=np.zeros((len(storeH)-1))
for m in range(len(storeH)-1):
A[m,m]=storeH[m]
A[m,m+1]=2*(storeH[m]+storeH[m+1])
A[m,m+2]=storeH[m+1]
b[m]=(tabelaCotas[i,m+beginCounter+1]-tabelaCotas[i,m+beginCounter])/storeH[m+1]-(tabelaCotas[i,m+beginCounter]-tabelaCotas[i,m+beginCounter-1])/storeH[m]
A=A[:,1:len(A[0])-1] #Removendo primeira e última coluna para a operação
b=6*b
#Calculo da matriz x com os coeficientes g
matrixX=np.linalg.solve(A,b)
matrixX=np.append(matrixX, 0.0) #Adicionando o primeiro e último zero que foram retirados
matrixX=np.insert(matrixX, 0, 0.0, axis=0)
#Calculo das splines entre cada ponto e seu valor
newLine=[tabelaCotas[i,0],tabelaCotas[i,1]]
zeroCounter=2
for k in range(2,len(tabelaCotas[0])):
if tabelaCotas[i,k]-tabelaCotas[i,k-1]==0:
newLine.append(0.0)
newLine.append(tabelaCotas[i,k])
zeroCounter+=1
else:
#Calculo dos coeficientes
a=(matrixX[k-zeroCounter+1]-matrixX[k-zeroCounter])/(6*storeH[k-zeroCounter])
b=matrixX[k-zeroCounter+1]/2
c=(tabelaCotas[i,k]-tabelaCotas[i,k-1])/storeH[k-zeroCounter]+(2*storeH[k-zeroCounter]*matrixX[k-zeroCounter+1]+matrixX[k-zeroCounter]*storeH[k-zeroCounter])/6
d=tabelaCotas[i,k]
#Calculo do ponto entre dois conhecidos e append para ir construindo a nova linha
halfVal=tabelaCotas[0,k]-(tabelaCotas[0,k]-tabelaCotas[0,k-1])/2
s=a*(halfVal-tabelaCotas[0,k])**3+b*(halfVal-tabelaCotas[0,k])**2+c*(halfVal-tabelaCotas[0,k])+d
newLine.append(s)
newLine.append(tabelaCotas[i,k])
storeS.append(newLine)
#Transformando a lista final em matriz e atribuindo a tabela de cotas
tabelaCotas=np.asarray(storeS)
return tabelaCotas
def interpolDownwards(tabelaCotas):
storeS=[]
#Formando a primera coluna da nova matriz
newColumn=[tabelaCotas[0,0],tabelaCotas[1,0]]
for i in range(2,len(tabelaCotas)):
halfVal=tabelaCotas[i,0]-(tabelaCotas[i,0]-tabelaCotas[i-1,0])/2
newColumn.append(halfVal)
newColumn.append(tabelaCotas[i,0])
storeS.append(newColumn)
#Formando todas as novas colunas da nova matriz. newColumn é resetado toda
#vez que este loop é executado.
for j in range(1,len(tabelaCotas[0])):
#Calculo dos h's
storeH=[]
beginCounter=len(tabelaCotas)
for i in range(2,len(tabelaCotas)):
h=tabelaCotas[i,0]-tabelaCotas[i-1,0]
#Adicionamos apenas os h's diferentes de zero para nossa matriz
#storeH para que calculemos apenas com no máximo 1 ponto igual a zero
if tabelaCotas[i,j]-tabelaCotas[i-1,j]!=0:
storeH.append(h)
beginCounter-=1
#Para o caso de cada coluna precisamos fazer esta condição para não
#obtermos erro no beginCounter
elif tabelaCotas[i,j]-tabelaCotas[i-1,j]==0 and i>len(tabelaCotas)/2:
beginCounter-=1
#Calculo da matriz A e da matrz b
A=np.zeros((len(storeH)-1,len(storeH)+1))
b=np.zeros((len(storeH)-1))
for m in range(len(storeH)-1):
A[m,m]=storeH[m]
A[m,m+1]=2*(storeH[m]+storeH[m+1])
A[m,m+2]=storeH[m+1]
b[m]=(tabelaCotas[m+beginCounter+1,j]-tabelaCotas[m+beginCounter,j])/storeH[m+1]-(tabelaCotas[m+beginCounter,j]-tabelaCotas[m+beginCounter-1,j])/storeH[m]
A=A[:,1:len(A[0])-1] #Removendo primeira e última coluna para a operação
b=6*b
#Calculo da matriz x com os coeficientes g
matrixX=np.linalg.solve(A,b)
matrixX=np.append(matrixX, 0.0) #Adicionando o primeiro e último zero que foram retirados
matrixX=np.insert(matrixX, 0, 0.0, axis=0)
#Calculo das splines entre cada ponto e seu valor
newColumn=[tabelaCotas[0,j],tabelaCotas[1,j]]
zeroCounter=2
for k in range(2,len(tabelaCotas)):
if tabelaCotas[k,j]-tabelaCotas[k-1,j]==0:
newColumn.append(0.0)
newColumn.append(tabelaCotas[k,j])
zeroCounter+=1
else:
#Calculo dos coeficientes
a=(matrixX[k-zeroCounter+1]-matrixX[k-zeroCounter])/(6*storeH[k-zeroCounter])
b=matrixX[k-zeroCounter+1]/2
c=(tabelaCotas[k,j]-tabelaCotas[k-1,j])/storeH[k-zeroCounter]+(2*storeH[k-zeroCounter]*matrixX[k-zeroCounter+1]+matrixX[k-zeroCounter]*storeH[k-zeroCounter])/6
d=tabelaCotas[k,j]
#Calculo do ponto entre dois pontos conhecidos e append para ir
#construindo a nova coluna
halfVal=tabelaCotas[k,0]-(tabelaCotas[k,0]-tabelaCotas[k-1,0])/2
s=a*(halfVal-tabelaCotas[k,0])**3+b*(halfVal-tabelaCotas[k,0])**2+c*(halfVal-tabelaCotas[k,0])+d
newColumn.append(s)
newColumn.append(tabelaCotas[k,j])
storeS.append(newColumn)
#Transformando a lista em matriz e a tranpondo para obter ela em forma de colunas
tabelaCotas=np.asarray(storeS).transpose()
return tabelaCotas
def nInterpolBoth(tabelaCotas, n):
for i in range(1,n+1):
tabelaCotas=interpolDownwards(interpolSideways(tabelaCotas))
return tabelaCotas
def nInterpolDownwards(tabelaCotas, n):
for i in range(1,n+1):
tabelaCotas=interpolDownwards(tabelaCotas)
return tabelaCotas
def nInterpolSideways(tabelaCotas, n):
for i in range(1,n+1):
tabelaCotas=interpolSideways(tabelaCotas)
return tabelaCotas
#-------------Definição do Calado e seu índice na tabela de Cotas-----------------------#
def chooseCalado(tabelaCotas, calado):
caladoIndex=0
for j in range(len(tabelaCotas[0])):
if tabelaCotas[0,j]==calado:
caladoIndex=j
elif tabelaCotas[0,j]<calado and tabelaCotas[0,j+1]>calado:
caladoIndex=j
caladoTab=tabelaCotas[0,caladoIndex]
print("\nCalado Considerado:",caladoTab)
return caladoIndex, caladoTab
#------------Cálculo das propriedades hidroestaticas sem zeros--------------------------#
def hidroProps(tabelaCotas, caladoIndex, caladoTab):
#i representa as linhas
#j representa as colunas
storeVectorA=[]
storeScalarA=[]
storeC=[]
#--------------------Cálculo dos Painéis Laterais---------------------------- #
for i in range(1,len(tabelaCotas)-1):
for j in range(2,caladoIndex+1):
#Vetores painéis
v1=np.array([0,tabelaCotas[i,j]-tabelaCotas[i,j-1],tabelaCotas[0,j]-tabelaCotas[0,j-1]]) #p2-p1
v2=np.array([tabelaCotas[i+1,0]-tabelaCotas[i,0],tabelaCotas[i+1,j-1]-tabelaCotas[i+1,j],0]) #p4-p1
v3=np.array([0,tabelaCotas[i+1,j-1]-tabelaCotas[i+1,j],tabelaCotas[0,j-1]-tabelaCotas[0,j]]) #p4-p3
v4=np.array([tabelaCotas[i,0]-tabelaCotas[i+1,0],tabelaCotas[i,j]-tabelaCotas[i+1,j],0]) #p2-p3
#Calculo vetor A e C do painel sendo analisado
currentA=0.5*(np.cross(v1,v2)+np.cross(v3,v4))
currentC=np.array([(2*tabelaCotas[i,0]+2*tabelaCotas[i+1,0])/4,(tabelaCotas[i,j]+tabelaCotas[i,j-1]+tabelaCotas[i+1,j-1]+tabelaCotas[i+1,j])/4,(2*tabelaCotas[0,j]+2*tabelaCotas[0,j-1])/4])
#Guardando A em forma vetor e escalar e C vetor em listas
storeVectorA.append(currentA.copy())
storeScalarA.append(np.linalg.norm(currentA))
storeC.append(currentC)
#Para o outro lado
v1=np.array([tabelaCotas[i+1,0]-tabelaCotas[i,0],(-tabelaCotas[i+1,j-1])-(-tabelaCotas[i,j-1]),0]) #p2-p1
v2=np.array([0,(-tabelaCotas[i,j])-(-tabelaCotas[i,j-1]),tabelaCotas[0,j]-tabelaCotas[0,j-1]]) #p4-p1
v3=np.array([tabelaCotas[i,0]-tabelaCotas[i+1,0],(-tabelaCotas[i,j])-(-tabelaCotas[i+1,j]),0]) #p4-p3
v4=np.array([0,(-tabelaCotas[i+1,j-1])-(-tabelaCotas[i+1,j]),tabelaCotas[0,j-1]-tabelaCotas[0,j]]) #p2-p3
currentA=0.5*(np.cross(v1,v2)+np.cross(v3,v4))
currentC=np.array([(2*tabelaCotas[i,0]+2*tabelaCotas[i+1,0])/4,(-tabelaCotas[i,j]-tabelaCotas[i,j-1]-tabelaCotas[i+1,j-1]-tabelaCotas[i+1,j])/4,(2*tabelaCotas[0,j]+2*tabelaCotas[0,j-1])/4])
storeVectorA.append(currentA.copy())
storeScalarA.append(np.linalg.norm(currentA))
storeC.append(currentC.copy())
#----------------------Cálculo dos painéis da Popa----------------------------#
storeVectorPopA=[]
storeScalarPopA=[]
storePopC=[]
for j in range(1,caladoIndex):
v1=np.array([0,0,tabelaCotas[0,j+1]-tabelaCotas[0,j]])#p2-p1
v2=np.array([0,tabelaCotas[1,j],0])#p4-p1
v3=np.array([0,tabelaCotas[1,j]-tabelaCotas[1,j+1],tabelaCotas[0,j]-tabelaCotas[0,j+1]])#p4-p3
v4=np.array([0,0-tabelaCotas[1,j+1],0])#p2-p3
currentA=0.5*(np.cross(v1,v2)+np.cross(v3,v4))
currentC=np.array([0,(tabelaCotas[1,j]+tabelaCotas[1,j+1])/4,(2*tabelaCotas[0,j]+2*tabelaCotas[0,j+1])/4])
storeVectorPopA.append(currentA.copy())
storeScalarPopA.append(np.linalg.norm(currentA))
storePopC.append(currentC.copy())
#Do outro lado
v1=np.array([0,-tabelaCotas[1,j],0])#p2-p1
v2=np.array([0,0,tabelaCotas[0,j+1]-tabelaCotas[0,j]])#p4-p1
v3=np.array([0,tabelaCotas[1,j+1],0])#p4-p3
v4=np.array([0,-tabelaCotas[1,j]-(-tabelaCotas[1,j+1]),tabelaCotas[0,j]-tabelaCotas[0,j+1]])#p2-p3
currentA=0.5*(np.cross(v1,v2)+np.cross(v3,v4))
currentC=np.array([0,(-tabelaCotas[1,j]-tabelaCotas[1,j+1])/4,(2*tabelaCotas[0,j]+2*tabelaCotas[0,j+1])/4])
storeVectorPopA.append(currentA.copy())
storeScalarPopA.append(np.linalg.norm(currentA))
storePopC.append(currentC.copy())
#-----------------------Cálculo dos painéis do Topo-------------------------------#
storeVectorTopA=[]
storeScalarTopA=[]
storeTopC=[]
storeBal=[]
#Formando a matriz do plano da linha d'água matrixYWL
matrixYWL=tabelaCotas[1:,:caladoIndex+1] #É extraído a primeira coluna com os valores de x até a coluna com a spline da linha d'água do calado
matrixYWL=np.delete(matrixYWL,np.s_[1:len(matrixYWL[0])-1],axis=1) #Deletamos todas as colunas entre essas duas colunas
#Loop para obter valores igualmente espaçados do y=0 até y=spline para cada baliza
for i in range(len(matrixYWL)):
currentBal=np.linspace(0,matrixYWL[i,-1],len(tabelaCotas[0])*5) #Aqui é definido a malha do plano de flutuação
currentBal=np.insert(currentBal,0,matrixYWL[i,0],axis=0)
storeBal.append(currentBal)
#Transformando lista em matriz
matrixYWL=np.asarray(storeBal)
#Cálculo do vetores e painéis
for i in range(len(matrixYWL)-1):
for j in range(2,len(matrixYWL[0])):
v1=np.array([matrixYWL[i+1,0]-matrixYWL[i,0],matrixYWL[i+1,j-1]-matrixYWL[i,j-1],caladoTab])#p2-p1
v2=np.array([0,matrixYWL[i,j]-matrixYWL[i,j-1],caladoTab])#p4-p1
v3=np.array([matrixYWL[i,0]-matrixYWL[i+1,0],matrixYWL[i,j]-matrixYWL[i+1,j],caladoTab])#p4-p3
v4=np.array([0,matrixYWL[i+1,j-1]-matrixYWL[i+1,j],caladoTab])#p2-p3
currentA=0.5*(np.cross(v1,v2)+np.cross(v3,v4))
currentC=np.array([(2*matrixYWL[i,0]+2*matrixYWL[i+1,0])/4,(matrixYWL[i,j]+matrixYWL[i,j-1]+matrixYWL[i+1,j-1]+matrixYWL[i+1,j])/4,caladoTab])
storeVectorTopA.append(currentA.copy())
storeScalarTopA.append(np.linalg.norm(currentA))
storeTopC.append(currentC.copy())
#Para o outro lado
v1=np.array([matrixYWL[i+1,0]-matrixYWL[i,0],-matrixYWL[i+1,j]-(-matrixYWL[i,j]),caladoTab])#p2-p1
v2=np.array([0,-matrixYWL[i,j-1]-(-matrixYWL[i,j]),caladoTab])#p4-p1
v3=np.array([matrixYWL[i,0]-matrixYWL[i+1,0],-matrixYWL[i,j-1]-(-matrixYWL[i+1,j-1]),caladoTab])#p4-p3
v4=np.array([0,-matrixYWL[i+1,j]-(-matrixYWL[i+1,j-1]),caladoTab])#p2-p3
currentA=0.5*(np.cross(v1,v2)+np.cross(v3,v4))
currentC=np.array([(2*matrixYWL[i,0]+2*matrixYWL[i+1,0])/4,(-matrixYWL[i,j]-matrixYWL[i,j-1]-matrixYWL[i+1,j-1]-matrixYWL[i+1,j])/4,caladoTab])
storeVectorTopA.append(currentA.copy())
storeScalarTopA.append(np.linalg.norm(currentA))
storeTopC.append(currentC.copy())
#------------------------Cálculo painéis do Fundo-----------------------------#
storeVectorBotA=[]
storeScalarBotA=[]
storeBotC=[]
for i in range(2,len(tabelaCotas)):
v1=np.array([tabelaCotas[i,0]-tabelaCotas[i-1,0],tabelaCotas[i,1]-tabelaCotas[i-1,1],0])
v2=np.array([0,-tabelaCotas[i-1,1],0])
v3=np.array([tabelaCotas[i-1,0]-tabelaCotas[i,0],0,0])#p4-p3
v4=np.array([0,tabelaCotas[i,1],0])
currentA=0.5*(np.cross(v1,v2)+np.cross(v3,v4))
currentC=np.array([(2*tabelaCotas[i,0]+2*tabelaCotas[i-1,0])/4,(tabelaCotas[i,1]+tabelaCotas[i-1,1])/4,(2*tabelaCotas[0,1])/4])
storeVectorBotA.append(currentA.copy())
storeScalarBotA.append(np.linalg.norm(currentA))
storeBotC.append(currentC.copy())
v1=np.array([tabelaCotas[i,0]-tabelaCotas[i-1,0],0,0])#p2-p1
v2=np.array([0,tabelaCotas[i-1,1],0])#p4-p1
v3=np.array([tabelaCotas[i-1,0]-tabelaCotas[i,0],-tabelaCotas[i-1,1]-(-tabelaCotas[i,1]),0])#p4-p3
v4=np.array([0,0-(-tabelaCotas[i,1]),0])#p2-p3
currentA=0.5*(np.cross(v1,v2)+np.cross(v3,v4))
currentC=np.array([(2*tabelaCotas[i,0]+2*tabelaCotas[i-1,0])/4,(-tabelaCotas[i,1]-tabelaCotas[i-1,1])/4,(2*tabelaCotas[0,1])/4])
storeVectorBotA.append(currentA.copy())
storeScalarBotA.append(np.linalg.norm(currentA))
storeBotC.append(currentC.copy())
#---------------------Área da superfície Molhada (Sw)---------------------------- #
wetS=0
#Todos os painéis multiplicamos por dois para levarmos em conta seu simétrico também
wetS+=np.sum(storeScalarA)
wetS+=np.sum(storeScalarBotA)
wetS+=np.sum(storeScalarPopA)
print("\nSw:",wetS)
#-------------------Área do plano da linha d'água (Awl)---------------------------#
wetA=0
storeVectorTopAarray=np.asarray(storeVectorTopA)
wetA=storeVectorTopAarray[:,2].sum(axis=0)
print("\nAw:",wetA)
#------------------------Cálculo de ∇---------------------------------------------#
xTerm, yTerm, zTerm = 0, 0, 0
for i in range(len(storeVectorA)):
xTerm+=storeVectorA[i][0]*storeC[i][0]
yTerm+=storeVectorA[i][1]*storeC[i][1]
zTerm+=storeVectorA[i][2]*storeC[i][2]
for i in range(len(storeVectorPopA)):
xTerm+=storeVectorPopA[i][0]*storePopC[i][0]
yTerm+=storeVectorPopA[i][1]*storePopC[i][1]
zTerm+=storeVectorPopA[i][2]*storePopC[i][2]
for i in range(len(storeVectorBotA)):
xTerm+=storeVectorBotA[i][0]*storeBotC[i][0]
yTerm+=storeVectorBotA[i][1]*storeBotC[i][1]
zTerm+=storeVectorBotA[i][2]*storeBotC[i][2]
for i in range(len(storeVectorTopA)):
xTerm+=storeVectorTopA[i][0]*storeTopC[i][0]
yTerm+=storeVectorTopA[i][1]*storeTopC[i][1]
zTerm+=storeVectorTopA[i][2]*storeTopC[i][2]
nabla=(xTerm+yTerm+zTerm)/3
print("\nNabla(∇):",nabla)
desloc=nabla*1.025
print("\nDeslocamento(Δ):",desloc)
#------------------------Cálculo do plano de Flutuação---------------------------#
LCFnumerador, LCFandTCFdenominador,TCFnumerador = 0, 0, 0
for i in range(len(storeVectorTopA)):
LCFnumerador+=(-storeVectorTopA[i][2])*storeTopC[i][0]
TCFnumerador+=(-storeVectorTopA[i][2])*storeTopC[i][1]
LCFandTCFdenominador+=(-storeVectorTopA[i][2])
LCF=LCFnumerador/LCFandTCFdenominador
TCF=TCFnumerador/LCFandTCFdenominador
print("\nLCF, TCF:",LCF, TCF)
#-------------------------Cálculo dos momentos de Inércia-----------------------#
inertiaL, inertiaT = 0, 0
for i in range(len(storeVectorTopA)):
#Lembrar delft usa a notação trocada
inertiaT+=(storeVectorTopA[i][2]*(storeTopC[i][1]-TCF)**2)
inertiaL+=(storeVectorTopA[i][2]*(storeTopC[i][0]-LCF)**2)
print("\nIt, Il:",inertiaT,inertiaL)
#--------------------------Cálculos do Centro de Carena-------------------------#
LCB, TCB, KB = 0, 0, 0
for i in range(len(storeVectorA)):
LCB+=(storeVectorA[i][0]*storeC[i][0]*storeC[i][0]/2)
TCB+=(storeVectorA[i][1]*storeC[i][1]*storeC[i][1]/2)
KB+=(storeVectorA[i][2]*storeC[i][2]*storeC[i][2]/2)
for i in range(len(storeVectorPopA)):
LCB+=(storeVectorPopA[i][0]*storePopC[i][0]*storePopC[i][0]/2)
TCB+=(storeVectorPopA[i][1]*storePopC[i][1]*storePopC[i][1]/2)
KB+=(storeVectorPopA[i][2]*storePopC[i][2]*storePopC[i][2]/2)
for i in range(len(storeVectorBotA)):
LCB+=(storeVectorBotA[i][0]*storeBotC[i][0]*storeBotC[i][0]/2)
TCB+=(storeVectorBotA[i][1]*storeBotC[i][1]*storeBotC[i][1]/2)
KB+=(storeVectorBotA[i][2]*storeBotC[i][2]*storeBotC[i][2]/2)
for i in range(len(storeVectorTopA)):
LCB+=(storeVectorTopA[i][0]*storeTopC[i][0]*storeTopC[i][0]/2)
TCB+=(storeVectorTopA[i][1]*storeTopC[i][1]*storeTopC[i][1]/2)
KB+=(storeVectorTopA[i][2]*storeTopC[i][2]*storeTopC[i][2]/2)
LCB=LCB/nabla
TCB=TCB/nabla
KB=KB/nabla
print("\nLCB, TCB, KB:",LCB,TCB,KB)
BML=inertiaL/nabla
BMT=inertiaT/nabla
print("\nBML, BMT:", BML,BMT)
return (wetS , wetA, nabla, LCF, TCF, inertiaT, inertiaL, LCB, TCB, KB, BML, BMT, desloc)
#------------------------------------------------------------------------------------#
#Aproximando a nossa tabela de Cotas
tabelaCotas=eliminateZeros(tabelaCotas)
#Fazendo quatro interpolções para cada direação. Após este número de interpolações não há mudanças significativas nos valores hidroestáticos
tabelaCotas=nInterpolBoth(tabelaCotas, 4)
#Loop para obter propriedades por calado
resultsPerCalado=[]
inputs=np.arange(0.75,3.25,0.25)
for i in range(len(inputs)):
resultsCalado=chooseCalado(tabelaCotas, inputs[i])
caladoIndex, caladoTab = resultsCalado[0], resultsCalado[1]
resultsPerCalado.append(hidroProps(tabelaCotas, caladoIndex, caladoTab))
data=[]
inputs=inputs.tolist()
parameters=["Área da superfície molhada (Sw) [m2]","Área do plano de linha d'água (Awl) [m2]","Volume Deslocado [m3]","LCF [m]","TCF [m]","Inércia transversal (IT) [m4]","Inércia longitudinal (IL) [m4]","LCB [m]","TCB [m]","KB [m]","BML [m]","BMT [m]","Deslocamento (Δ) [t]"]
#Loop para obter cada propriedades separadas em listas
for j in range(len(resultsPerCalado[0])):
currentData=[]
for i in range(len(resultsPerCalado)):
currentData.append(resultsPerCalado[i][j])
data.append(currentData)
#Loop para plotar todos os gráficos
for i in range(len(parameters)):
plt.plot(inputs,data[i])
plt.xlabel("Calado")
plt.ylabel(str(parameters[i]))
plt.title(str(parameters[i]) + " X Calado [m]")
plt.show()
#Loop para printar as listas com o valores de cada propriedade por calado
print("\nCalados:", inputs)
for i in range(len(data)):
print("\n"+str(parameters[i])+":",data[i])