Данный программный модуль основан на диссертационной работе И.А. Гончарова "Моделирование влияния микроструктурных механизмов на поведение материалов при сверхпластическом деформировании" (МГУ, 2021).
Модуль разработан на языке Python. Это интерпретируемый свободно распространяемый язык программирования, широко использующийся для научных и инженерных расчётов. Существует большое количество сторонних модулей (библиотек) для Python, реализующих различный функционал, в том числе математические вычисления и численные методы, например, решение дифференциальных уравнений.
Основными компонентами представленного модуля являются:
- моделирование сверхпластического деформирования с учётом эволюции микроструктуры;
- реализация авторского алгоритма идентификации параметров моделей сверхпластичности.
Вспомогательными компонентами являются:
- оцифрованные кривые сверхпластичности из ряда работ по сверхпластичности (см. ссылки в соответствующих файлах);
- реализация классов, программно описывающих кривые сверхпластичности и наборы таких кривых, а также инструменты их визуализации;
- функционал наложения "шума" на кривые сверхпластичности для оценки его влияния на результат идентификации;
- классы и функции для анализа моделей, в том числе реализация предложенных в работе метрик погрешности аппроксимации.
По любым вопросам, связанным с использованием данного модуля, можно обратиться к автору по электронной почте: rtif91@gmail.com
Данное ПО поставляется в формате "as is", без каких-либо гарантий, явно выраженных или подразумеваемых. Программный модуль является свободным для некоммерческого использования, включая скачивание, запуск и модификацию, а также создание и распространение производных продуктов на его основе. Коммерческое применение возможно при условии получения письменного согласия автора.
При публикации результатов, полученных с использованием данного ПО, необходимо добавлять ссылки на оригинальную диссертационную работу и на корневой репозиторий проекта: https://github.com/Keniamin/sp_deform
Простейший способ получить код модуля — скачать его целиком в виде архива с помощью кнопки Code
> Download ZIP
на главной странице репозитория. Кроме того, можно получить код модуля для разработки через систему контроля версий по инструкции: с помощью консольной утилиты git либо собственного клиента GitHub.
Для работы Python необходимо установить интерпретатор.
- В системе Windows версии 8+ интерпретатор можно бесплатно установить из встроенного магазина приложений Microsoft Store.
- В системах семейства *nix (в том числе MacOS) он часто включается в стандартную поставку, однако может оказаться достаточно старой версии. Более свежая версия может быть в системном репозитории пакетов. За подробностями обратитесь к справочным материалам конкретной системы и используемого в ней пакетного менеджера.
- Наконец, различные версии интерпретатора можно скачать с официального сайта и установить самостоятельно по инструкции. Программный модуль разработан и протестирован на версии Python 3.10.0, но, вероятно, заработает и на некоторых более старых версиях Python 3.
При наличии интерпретатора можно запускать Python-скрипты и работать с модулями напрямую из консоли. Однако на практике оказывается более удобно воспользоваться подходящим инструментарием:
- интегрированной средой разработки (IDE) с поддержкой Python, например, Spyder;
- интерактивным интерпретатором Jupyter, который можно использовать в "облаке" прямо из браузера, без установки на компьютер (однако доступные вычислительные мощности в таком случае сильно ограничены), либо скачать в виде Python-модуля и запустить на собственном компьютере как сервер (открывается так же в браузере, но использует вычислительные ресурсы и файловую систему компьютера);
- IDE со встроенной поддержкой Jupyter, например, плагин для уже упомянутого Spyder или редактор Visual Studio Code с соответствующим расширением, которое позволяет редактировать и запускать Jupyter Notebook'и с подсветкой синтаксиса, навигацией по коду, авто-дополнением имён, всплывающими подсказками из документации и встроенной проверкой некоторых базовых ошибок (этот вариант использовал автор модуля при разработке);
- программным "комбайном", таким как Anaconda, предоставляющая полновесное рабочее окружение по принципу "ready to use" и содержащая сразу и базовый интерпретатор, и настроенную среду разработки, и большое количество разнообразных модулей-библиотек, скачиваемых из собственного репозитория проекта.
После выбора и установки подходящего инструмента остаётся установить код модуля, сделав его "видимым" для системы. Также в этот момент будут автоматически скачаны и установлены зависимости, то есть необходимые для работы модуля вспомогательные библиотеки. Установка модулей в экосистеме Python обычно осуществляется с помощью пакетного менеджера pip, который можно запустить напрямую из консоли. Либо, при работе через Jupyter, можно воспользоваться так называемой "магической командой", для чего необходимо в отдельной ячейке написать:
%pip install <path/to/module>
Если планируется модифицировать код модуля, рекомендуется использовать дополнительный флаг install --editable
. В таком случае модуль будет установлен в "режиме разработчика": при изменении файлов пакета они будут сразу доступны системе, без необходимости каждый раз переустанавливать модуль. Скрипты в таком случае "подхватят" новые версии файлов автоматически при следующем запуске. При работе через Jupyter достаточно будет перезапустить ядро или воспользоваться функцией reload()
из встроенного модуля importlib
, чтобы обновить модуль прямо в памяти процесса.
Обратите внимание, что при использовании общего компьютера несколькими пользователями иногда можно столкнуться с конфликтом зависимостей, когда используемые разными пользователями модули потребуют разных версий зависимых библиотек. Например, некоторый давно разработанный модуль не работает со свежей версией библиотеки, а новый модуль, наоборот, использует какие-то возможности новой версии той же библиотеки и не может работать со старой. Поэтому на таких компьютерах библиотеки лучше устанавливать в режиме "только для текущего пользователя". В частности, менеджер pip
автоматически использует такой режим при обычном запуске от имени пользователя (то есть, без использования режима администратора в Windows или команды sudo
в *nix). А вот установка зависимостей с помощью системного менеджера пакетов в *nix чаще всего устанавливает пакет конкретной версии для всех пользователей системы сразу.
В том случае, когда даже одному пользователю необходимо работать с несколькими Python-проектами с разными зависимостями, можно воспользоваться так называемыми виртуальными окружениями, обеспечивающими полную изоляцию библиотек между проектами. В базовом варианте их поддержка доступна в Python "из коробки", более сложная реализация с дополнительными удобствами существует в виде отдельного модуля. Виртуальные окружения исходно предназначены для работы в консоли, однако Jupyter и некоторые IDE также могут быть настроены для работы с ними. Такая настройка существенно зависит от способа установки и запуска интерпретатора Python, поэтому за подробностями лучше обратится к документации модуля (по ссылкам выше) и конкретной используемой IDE.
Общая структура проекта выглядит следующим образом:
curves
— оцифрованные кривые сверхпластичности из литературы;models
— параметры моделей разных материалов, идентифицированные с помощью авторского алгоритма;samples
— примеры работы модуля с сопроводительными комментариями;sp_deform
— основной код модуля:- корневая папка содержит реализацию базовых функций и классов для моделирования сверхпластичности;
- папка
curves
содержит код классов, описывающих кривые сверхпластичности и наборы таких кривых, инструменты для работы с ними и их визуализации; - папка
models
содержит реализацию моделей сверхпластического деформирования (авторских и известных из литературы), а также инструменты анализа моделей и идентификации входящих в них параметров.
Дополнительно каждый модуль (файл), класс и функция в коде сопровождаются так называемой docstring (строкой документации), описывающей содержимое или предназначение данного объекта.