aeropython / aeropy Goto Github PK

Opino que no vendría mal dotar al repositorio de un módulo de herramientas.

He estado mirando, y salvo ejemplos aislados, no he encontrado ninguna biblioteca formal python para algoritmos genéticos. Por eso os pregunto, ¿qué os parece si adapto el que hice para la asignatura de Diseño Mecánico, en un submódulo aeropy/tools/genetic?

Es un claro ejemplo de algoritmo paralelizable (así le doy caña a subprocess), y le puede resultar muy útil a la gente que quiera emplearlo para su PFC.

Inspiración: http://cantera.github.io/docs/sphinx/html/ y https://github.com/guillemborrell/Thermopy/

• Tests unitarios
• Pruebas de rendimiento

http://web.mit.edu/drela/Public/web/xfoil/

• Asignar a @AunSiro.

• Reorganizar estructura de carpetas
• Mover implementación de @AlexS12 (ver #5)
• Tomar una decisión respecto a los diferenciales de temperatura (ver #8)
• Completar las capas que faltan
• Escribir documentación

http://www.grc.nasa.gov/WWW/CEAWeb/

A este respecto quería plantear varias dudas:

• ¿Cuál va a ser nuestra referencia para comprobar que los resultados que arroja nuestro programa son buenos si usamos una ISA+dT?

Lo digo porque yo no tengo claro el modelo matemático que hay que usar:

• En esta página hay una calculadora con esta funcionalidad incluida. Pero he visto que al cambiar el temperature offset a una altura dada (por ejemplo 10000 m) no cambia la presión a esa altitud. ¿Esto es así?
• En el guión de Aeronaves dice que si hay una desviación de temperatura en la superficie, la presión en la superficie no cambia, pero luego se debe usar la nueva temperatura en la fórmula de la presión. Por tanto la distribución de presión cambia si la temperatura en la superficie no es la misma según esta versión.

La implementación que yo he seguido es parecida a lo que se cuenta por aquí

Usando la función np.asarray al principio del cuerpo de la función se puede convertir la entrada a arrays de NumPy para que funcione código de este tipo:

>>> p, T, rho = isa.atm([0, 1000, 2000, 10000])

Hace falta añadir otro test más que valide esta funcionalidad.

• Añadir notas acerca de las discusiones:
  • Vectorización del ΔT
  • Gestión de errores: alturas fuera de rango
  • Modelos no lineales de temperatura (ver #2)
• Completar con notas de Carlos

Altitud geopotencial, geométrica y barométrica tienen fórmulas sencillas de conversión. Sería una buena idea implementarlas y quizás permitir elección del tipo de altitud en isa y en otras hipotéticas funciones (se me ocurren las de velocidad TAS, IAS, EAS, CAS).

La manera de hacer esto último es discutible: ¿con banderas? ¿con funciones diferentes? ¿otros?

https://github.com/Pybonacci/scikit-aero

• Asignar a Carlos
• Añadir a https://github.com/AeroPython/ISA/wiki

Idea tomada de http://mathworks.com/help/aerotbx/environment-models-1.html. ¿Podría reutilizarse algo de código de la ISA?

Habría que especificar:

• Versiones de Python con las que debería funcionar el código
• Dónde hablar en inglés y dónde en español
• Qué paquetes usar, y cómo instalarlos (¿Anaconda?)
• Cómo correr los tests (¿py.test?)
• Cómo hacer las pull requests

• Asignar a @newlawrence.