Desarrollo de software de interfaz gráfica para la predicción de vida a fatiga multiaxia

Proyecto Fin de Carrera Ingeniería de Telecomunicación Formato de Publicación de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Autor: F. Javier Payán Somet Tutor: Juan José Murillo Fuentes Dep. Teoría de la Señal y Comunicaciones Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2013 Trabajo Fin de Máster Máster Universitario en Ingeniería Aeronáutica Desarrollo de software de interfaz gráfica para la predicción de vida a fatiga multiaxial Autor: David García Serrano Tutor: Carlos Navarro Pintado Dpto. Ingeniería Mecánica y Fabricación Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2021 Trabajo Fin de Máster Máster Universitario en Ingeniería Aeronáutica Desarrollo de software de interfaz gráfica para la predicción de vida a fatiga multiaxial Autor: David García Serrano Tutor: Carlos Navarro Pintado Catedrático de Ingeniería Mecánica Dpto. Ingeniería Mecánica y Fabricación Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2021 Trabajo Fin de Máster: Desarrollo de software de interfaz gráfica para la predicción de vida a fatiga multiaxial Autor: David García Serrano Tutor: Carlos Navarro Pintado El tribunal nombrado para juzgar el trabajo arriba indicado, compuesto por los siguientes profesores: Presidente: Vocal/es: Secretario: acuerdan otorgarle la calificación de: El Secretario del Tribunal Fecha: Agradecimientos Si n duda alguna, son muchas las personas a las que quiero dedicar parte o la totalidad de este trabajo por su ayuda tanto en la realización del mismo como en el transcurso de todos mis estudios. En primer lugar, quisiera agradecer al Catedrático de Ingeniería Mecánica D. Carlos Navarro Pintado su ayuda en la realización del mismo, tanto a la hora de guiarme en su desarrollo, como para cederme recursos y bibliografía para poder enriquecer más el contenido del trabajo. Sobre todo tengo que mencionar en estos agradecimientos a mi familia y amigos, quienes han sido un soporte y un apoyo anímico durante toda mi vida académica, tanto durante el grado como durante el máster. "Per Aspera Ad Astra" David García Serrano Coria, Extremadura, 2021 I Resumen La fatiga juega un papel muy importante dentro de los fenómenos relacionados con el desgaste de los materiales usados en muchos sectores industriales. Especialmente tiene una importante relevancia dentro del sector aeronáutico, la cual ha sido una de las mayores causantes de problemas estructurales cuando dicho fenómeno no ha sido tenido en cuenta en los cálculos para el diseño de las aeronaves. Como definición básica, podemos decir que este fenómeno se produce cuando una estructura un material se ve sometido a cargas fluctuantes en el tiempo, ya sean determinadas o aleatorias. Dichas cargas pueden producir microgrietas, Que con el paso del tiempo podrían desencadenar los condicionantes necesarios para una propagación más rápida de la grieta, pudiéndose producir un fallo catastrófico dentro de la estructura. La estructura interna de los materiales metálicos, que son los que se utilizan en mayor medida para el diseño estructural de una aeronave, está conformada por gránulos diferentes. Por tanto, dos piezas producidas del mismo modo, el mismo acabado y el mismo material pueden llegar al fallo de fatiga en diferentes instantes, haciendo la predicción de este fenómeno aún más difícil. El fallo por fatiga no puede predecirse de manera exacta aunque puede aproximarse de manera estadística. Aunque los resultados de predicción para diferentes piezas sean dispersos, es indispensable desarrollar modelos de predicción que puedan calcular el momento en el que se va a producir el fallo. Esta predicción aproximada del punto de fatiga podría suponer una mejora en el diseño y en la seguridad de los componentes aeronáuticos. Para la realización de este trabajo se ha utilizado un lenguaje de programación denominado Python. Este lenguaje es uno de los más fáciles de aprender dentro de los lenguajes de programación. Este trabajo es una continuación del trabajo realizado por Alejandro Quirós Rodríguez[ 14 ], quien desarrolló diferentes scripts para la estimación de la vida a fatiga del componente, diferenciando entre las diferentes fases por las que pasa la vida de la grieta. Mi trabajo ha consistido en la mejora del código, intentándolo hacer más simple de comprender para cualquier desarrollador que se enfrente a él en un futuro. El punto más importante de este trabajo ha sido ,aparte de lo anterior, la implementación de un software con interfaz gráfica de usuario para el cálculo de la fatiga multiaxial, de forma que cualquier persona sin conocimientos de programación en Python pudiera calcular de forma rápida y sencilla los datos de estimación de la vida a fatiga. III XÍndice de Figuras 3.29 Cuadro de Gráfica de propagación de la grieta para unos datos específicos 32 3.30 Cuadro de Resultados tras el cálculo de unos datos específicos 33 3.31 Cuadro de Gráfica de ciclos totales tras el cálculo de unos datos específicos 33 3.32 Mensaje de advertencia al ejecutar todos los cálculos 34 3.33 Ejemplo de curvas a-Ntcon todos los datos de la lista[14] 35 3.34 Mensaje de error de que no se ha especificado el archivo de iniciación 35 3.35 Mensaje de error en la carga de datos 36 3.36 Captura de la pestaña Gráficas antes de realizar ninguna acción 36 3.37 Captura de la ventana para abrir resultados experimentales 37 3.38 Captura de la ventana para abrir resultados estimados 37 3.39 Cuadro de carga de datos tras seleccionar los archivos 37 3.40 Cuadro de la Gráfica de comparación 38 3.41 Cuadro de gráfica de longitud de iniciación y vida estimada 39 3.42 Cuadro de gráfica de porcentaje de vida de iniciación y vida estimada 39 3.43 Mensaje de error en la carga de archivos experimentales y estimados 40 A.1 Esquema de códigos del programa 43 Índice de Tablas 2.1 Tabla de propiedades de los materiales 13 3.1 Tabla descriptiva de las datos de tensiones y deformaciones 30 XI Índice de Códigos A.1 Código de implementación del software de interfaz gráfica 45 A.2 Codigo de implementación la fase de iniciación 69 A.3 Código de implementación de fase de propagación 74 A.4 Código de implementación del cálculo de vida 78 A.5 Código de implementación de la estadística 88 XIII Notación NFuerza normal QFuerza tangencial σTensión GUI Guide User Interface RCoeficiente de asimétria de carga, Matriz de rotación FS,FS Parámetro de Fatemi-Socie ∆γmax Incremento máximo de deformaciones tangenciales kRelación entre límite elástico y el límite a fatiga σmax Tensión máxima σyLímite elástico σ0 fLímite de fatiga SWT ,SWT Parámetro de Smith-Watson-Topper ∆εIncremento de deformaciones EMódulo de Young NtNúmero de ciclos totales bExponente de resistencia a fatiga aLongitud de grieta m1,m2Parámetros de los pesos w(s)Función de pesos propuesta por Bueckner WAnchura del espécimen KIFactor de intensidad de tensiones de modo I ΦFactor de corrección del factor de tensiones a/cRelación entre la profundidad de la grieta y su radio CCoeficiente de la ley de crecimiento ∆KIncremento del factor de intensidad de tensiones nExponente de la ley de crecimiento ∆Kth∞Umbral de crecimiento f Parámetro de aproximación al diagrama de Kitagawa- Takahashi a0Parámetro de El Haddad l0Distancia a la primera barrera microestructural NiNúmero de ciclos de la fase de iniciación NpNúmero de ciclos de la fase propagación γc xy Deformación tangencial durante la fase compresión γt xy Deformación tangencial durante la fase tracción εc xDeformación normal durante la fase de compresión XV XVI Notación εt xDeformación normal durante la fase de tracción GMódulo de cortadura νCoeficiente de Poisson 1 Introducción La fatiga es conocida por ser la principal causa de muchos fallos mecánicos. A pesar de este hecho los mecanismos producen la fatiga Están aún sin comprender. Esto es en parte debido a los complejas formas geométricas y/o a las complejas cargas de los componentes y estructuras ingenieriles que provocan estados cíclicos de tensión y de formación multiaxial en vez de uniaxial. Estructuras tales como turbinas de gas, plantas nucleares, estructuras aeronáuticas, vehículos terrestres... son ejemplos de este fenómeno.[7] La fatiga por Fretting es un tipo de fatiga especial, que se produce cuando una pieza sometida a tracción y compresión está siendo sometida a su vez por cargas de contacto que generan una fricción y un esfuerzo mayor que limita aún más la vida a fatiga. Las cargas de contacto en cuestión podrían comportarse de una forma análoga a un concentrador de tensiones, lo que produce la aparición de microgrietas en la superficie de contacto. Durante este fenómeno las piezas se ven sometidas a dos cargas nuevas N y Q además de la carga σ fluctuante que provoca la fatiga tal y como se muestra en figura 1.1.[11] Figura 1.1 Ensayo de Fretting.[11]. Para cargas uniaxiales es más fácil estudiar la iniciación de las grietas durante la primera fase, puesto que se puede hacer uso de la curva S-N, que puede obtenerse de forma experimental. Dicha 1 2Capítulo 1. Introducción curva relaciona las tensiones con el número de ciclos que se producen durante estados de carga uniaxiales. Por otra parte, la fatiga por fretting presenta un estado de tensiones multiaxial. Junto a este estado de tensiones también hay que tener en cuenta el fuerte gradiente que se produce cerca de la superficie del material; por lo que los métodos para la predicción de la vida fatiga en estado uniaxial no sirven para estas condiciones de carga. Existe una fase intermedia, denominada fase de propagación en la cual la grieta crece siguiendo la mecánica de la fractura a través de la Ley de Paris. Los modelos de predicción debida a fatiga pueden suponer que toda la vida se produce dentro de la fase de iniciación, que toda la vida se produce dentro de la fase de propagación, o bien que existe un porcentaje de vida que se produce en una fase o en otra. En función de las diferentes fases podemos realizar unas suposiciones u otras. Por ejemplo, aquellos modelos en los que la fase de iniciación de la grieta es mayor que la fase de propagación podemos suponer que los modelos basados en la iniciación funcionan de una forma correcta. Sin embargo, este último modelo no tendría en cuenta aquellos fenómenos que se producen fuera de las zonas donde se están evaluando las tensiones y las deformaciones del material. Por otra parte, a diferencia de los modelos basados en la iniciación, los modelos fundamentados en la propagación tienen la gran dificultad de tener que estimar la longitud a partir de la cual la grieta empieza a propagar. Dicha magnitud es función del tipo de ensayo o de la geometría, por lo que sería necesario la utilización de algún parámetro que permita definir esta longitud de iniciación de una forma idónea para los cálculos. Por último, existen los modelos que combinan en mayor o menor medida tanto la iniciación como la propagación. El principal inconveniente de estos modelos, al igual que los basados en la propagación es la selección de una longitud de grieta a partir de la cual pasamos de la fase de iniciación a la fase propagación. Esta longitud de grieta es conocida como longitud de iniciación. Otros modelos más sencillos establecen una longitud fija, en función de un criterio determinado para simplificar los cálculos. En nuestro modelo en particular hemos utilizado una implementación que combina la fase de iniciación y la fase de propagación, sin tener en cuenta, en principio, la longitud de iniciación de la grieta. El alcance de este trabajo es la implementación en lenguaje Python de un software de interfaz gráfica de usuario con el que poder predecir la vida a fatiga multiaxial y obtener resultados visuales de una forma fácil y rápida sin tener un conocimiento técnico de programación en este lenguaje. Los scripts utilizados por mi compañero Alejandro Quirós Rodríguez[ 14 ] han servido de referencia para la mejora de los diferentes códigos de implementación para el cálculo de la vida a fatiga multiaxial. 1.1 Python Python es uno de los lenguajes de programación más sencillos de aprender. Es considerado un lenguaje de alto nivel, es decir la sintaxis del lenguaje es muy similar a la sintaxis del lenguaje natural. Este lenguaje esta administrado por Python Software Foundation © aunque tiene una licencia de código abierto con la que cualquier desarrollador puede acceder a él. Python fue creado a finales de los ochenta, pero no ha sido hasta la década de los 2010 cuando ha sido utilizado en mayor medida, sobre todo para la estadística, más concretamente en la rama del data science[13]. Para el desarrollo de un proyecto normalmente se requieren más de un módulo diferente. Podemos definir módulo como una librería donde se encuentran diferentes funciones y variables específicas 1.2 Tkinter 3 que no se encuentran de forma nativa en Python y que son utilizadas para una función concreta dentro del programa que se está desarrollando. Para el software que hemos desarrollado se han utilizado varios módulos. Algunos de los que podemos destacar son los siguientes: • NumPy: Es un módulo que permite el cálculo con vectores y matrices. Para usuarios habituales del lenguaje Matlab su uso es muy similar [1]. • SciPy: Es un módulo que importa funciones para la optimización de funciones, para el cálculo de extremos relativos [5]. •Pandas: Es un módulo especializado en la visualización de grandes cantidades de datos [2]. • Sklearn: Es un módulo que importa funciones para trabajos estadísticos como es el cálculo de regresión y otras operaciones de aprendizaje automático[4]. •Matplotlib: Es un módulo que se utiliza para la visualización de datos de forma gráfica [6]. • Re: Es un módulo utilizado para detectar es expresiones regulares y buscar dentro de cadenas de caracteres patrones repetidos [3]. 1.2 Tkinter El principal módulo utilizado en este proyecto es Tkinter. Este módulo se utiliza para crear ventanas con GUI (Guide User Interface) con Python. Dentro de este módulo existen diferente widgets que pueden utilizarse para interactuar con el usuario al igual que cualquier programa de escritorio de un ordenador. El desarrollo de este software no hubiera sido posible sin la ayuda de diferentes manuales para programación GUI, pues esta programación no se desarrolla dentro de una carrera de ingeniería aeronáutica[10]. 10 Capítulo 2. Modelo de predicción de vida a fatiga Donde ∆Kth∞ es el denominado umbral de crecimiento, f es un parámetro de aproximación al diagrama de Kitagawa-Takahashi, a0 es el parámetro de El Haddad 1 y l0 es la distancia a la primera barrera microestructural. En la figura 2.4 se puede observar el diagrama de Kitagawa-Takahashi y como se define el parámetro de El Haddad. Figura 2.4 Diagrama de Kitagawa-Takahashi[15]. Todos los cálculos que se describen en esta sección se implementan en el código descrito en el anexo A.3, que contiene los cálculos para la fase de propagación. 2.3 Cálculo de la vida a fatiga Una vez vistas las diferentes fases del crecimiento de una grieta, nos queda sumar ambas contribuciones para obtener los ciclos totales. Se obtiene una curva de ciclos totales en la cual el mínimo representa el número máximo de ciclos que el material es capaz de aguantar en esas determinadas condiciones. Nt=Ni+Np(2.12) Donde Nt,NiyNpson los ciclos totales, de iniciación y de propagación respectivamente. Antes de obtener la curva de vida a fatiga es necesario hacer una serie de cálculos previos: 2.3.1 Rotación de la matriz de tensiones Para obtener los resultados en los ejes idóneos es necesario hacer transformaciones geométricas para rotar la matriz de tensiones. Normalmente los datos vienen dados en un vector de tensiones como este: (σx,σy,σz,σxy,σxz,σyz) Este vector se debe representar como una matriz de tensiones, como la siguiente: 1 Es una distancia ficticia que es utilizada para poder igualar el comportamiento de una grieta pequeña y una grieta grande. 2.3 Cálculo de la vida a fatiga 11   σxσxy σxz σxy σyσyz σxz σyz σz   De forma análoga ocurre con las deformaciones, las cuales deben transformarse en una matriz para poder operar con ellas. Las matrices de rotación en los respectivos ejes son las siguientes: Rx=  1 0 0 0 cos (αx)−sin (αx) 0 sin (αx)cos (αx)  Ry=  cos αy0−sin αy 0 1 0 sin αy0 cos αy  Rz=  cos (αz)−sin (αz)0 sin (αz)cos (αz)0 0 0 1  La matriz de rotación en los tres ejes se obtiene por el producto matricial de las matrices de rotación en cada eje: R=Rx×Ry×Rz=  CαyCαz−SαzCαySαy −SαxSαyCαz+SαzCαxSαxSαySαz+CαxCαz−SαxCαy SαxSαz+SαyCαxCαzSαxCαz−SαySαzCαxCαxCαy  (2.13) Donde Crepresenta el coseno, Sel seno y αiel ángulo de rotación con respecto a un eje i. Para rotar una matriz dados unos ángulos αsimplemente hay que aplicar la siguiente expresión: M0=RT×M×R(2.14) 2.3.2 Cálculo de los parámetros Para el cálculo de los parámetros de Fatemi-Socie 2.1.1 y Smith-Watson-Topper 2.1.2 es necesario hacer uso de las matrices de rotación 2.3.1 para transformar las matrices de tensiones y deformaciones. El proceso de obtención de los parámetros no es tan sencillo como aplicar las diferentes expresiones. Es necesario calcular los ángulos αque maximizan el parámetro en cuestión. Por una parte, para el parámetro de Fatemi-Socie es necesario obtener la máxima amplitud de deformaciones tangenciales. Esto es ∆γ=γt xy −γc xy ,es decir la diferencia entre la deformación tangencial en la tracción y en la compresión. Posteriormente, es necesario rotar la matriz de tensiones con los ángulos obtenidos al maximizar la diferencia en deformaciones tangenciales. El valor que nos interesa de esta matriz es la tensión normal correspondiente a σ33 =σmax . Haciendo uso de la ecuación 2.1 podemos obtener el parámetro de Fatemi-Socie. En el caso de la obtención del parámetro de Smith-Watson-Topper es necesario maximizar la cantidad σmax ·(εt x−εc x)/2 de la ecuación 2.3, donde σx corresponde a la tensión que se produce en el eje longitudinal de la grieta. Al igual que ocurre con el parámetro de Fatemi-Socie es necesario rotar el tensor de tensiones y deformaciones para determinar el valor máximo de este parámetro que 12 Capítulo 2. Modelo de predicción de vida a fatiga se utilizará en posteriores cálculos. Se puede ver un ejemplo de la curva de vida a fatiga en la figura 2.5,donde el punto rojo representa el número de ciclos máximos que puede soportar el material de forma teórica. Figura 2.5 Ejemplo de curva de vida a fatiga[14]. Todos los cálculos explicados en esta sección se encuentran implementados en el código descrito en el anexo A.4 donde se calcula la vida a fatiga. 2.4 Propiedades de los materiales 13 2.4 Propiedades de los materiales En esta sección se describen las propiedades que caracterizan un material para determinar su vida a fatiga. Éstas son enumeradas en la tabla 2.1: Tabla 2.1 Tabla de propiedades de los materiales. Coeficiente de la ley de crecimiento C Exponente de la ley de crecimiento n Parámetro en aproximación al diagrama Kitagawa-Takahashi f Umbral de crecimiento ∆Kth∞ Tenacidad a fractura KIC Módulo de Young E Límite elástico σy Coeficiente de Poisson ν Exponente de resistencia a fatiga b Coeficiente de resistencia a fatiga σ0 f Límite de fatiga ∆σ0 f l Módulo de cortadura G Parámetro de El Haddad a0 Distancia de la superficie a la primera barrera microestructural l0 Algunas de las propiedades enumeradas en la tabla anterior se puede obtener de forma empírica. Existen dos propiedades que derivan de otras propiedades. Éstas son el parámetro de El Haddad a0 y el módulo de cortadura G. Ambos se calculan respectivamente de la siguiente forma: a0=1 π ∆Kth∞ σ0 f l !(2.15) G=E 2(1+ν)(2.16) 3 Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) Un a vez que conocemos todas las expresiones necesarias para llevar a cabo el cálculo de la predicción de vida a fatiga que hemos visto en detalle en el capítulo 2 estamos en disposición de diseñar un software de interfaz gráfica de usuario (GUI), de forma que el usuario pueda realizar estos cálculos sin necesidad de conocer la programación ni la teoría del problema. Como ya hemos mencionado anteriormente, la aplicación de escritorio se ha implementado con el módulo de Python llamado Tkinter 1.2, el cual contiene las funciones y métodos necesarios para crear los widgets que interactúen con el usuario. Una aplicación creada con este módulo tiene el mismo aspecto que cualquier aplicación de escritorio de cualquier ordenador convencional. Es necesario comentar que el software ha sido diseñado dentro de un sistema operativo Windows ® y por lo tanto es posible que el programa no funcione correctamente en cualquier otro sistema operativo. El programa se ha dividido en cinco pestañas diferente con las que usuario puede realizar diferentes funciones. Estas pestañas serán desarrolladas en profundidad en secciones independientes, donde se explicará el funcionamiento y los posibles errores que se producen dentro de cada pestaña. Éstas son las siguientes: •Materiales : En esta pestaña se especifican las propiedades del materiales que será utilizado durante los cálculos. Se desarrolla en mayor profundidad en la sección 3.2. •Iniciación : En esta pestaña se realizan el cálculo de las curvas de iniciación para un material específico y unos parámetros específicos. Se desarrolla en mayor profundidad en la sección 3.3. •Datos : En esta pestaña se cargan y se visualizan los datos de tensiones y deformación que se utilizarán para el cálculo de la vida a fatiga. Se desarrolla en mayor profundidad en la sección 3.4. •Cálculo : En esta pestaña se realiza el cálculo de la vida a fatiga para unos datos de tensiones y deformaciones específicos. Se desarrolla en mayor profundidad en la sección 3.5. •Gráficas : En esta sección se visualizan los resultados obtenidos y se comparan con los obtenidos experimentalmente. Se desarrolla en mayor profundidad en sección 3.6. El código utilizado para el desarrollo de este programa se encuentra descrito en el anexo A.1, al final de este documento. 15 16 Capítulo 3. Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) 3.1 Inicio Antes de describir las diferentes pestañas del programa es necesario exponer algunos aspectos generales del programa. El primero de ellos es informar al usuario que utiliza el programa por primera vez que se trata de un software que se encuentra en fase de desarrollo y que por tanto pueden existir fallos de ejecución. Además de lo anterior también se le indica que puede acudir al presente documento para informarse de su funcionamiento. Esta información se le transmite al usuario mediante una ventana emergente que aparece al inicio del programa y pulsando en el menú "Acerca de" situado en la parte superior del programa. En la figura 3.1 se observa una captura de esta ventana al inicio del programa. Figura 3.1 Ventana emergente de información al inicio. Otro aspecto importante dentro del programa, es que existe un menú en la parte superior del programa que tiene diferentes opciones, tal y como se puede ver en la figura 3.2. A continuación se describen las diferentes opciones dentro del menú Archivo en diferentes subsecciones: Figura 3.2 Menú de opciones. 3.1.1 Nuevo Esta opción permite al usuario reiniciar el programa borrando todos los datos almacenados anteriormente. El usuario debe asegurarse de que ha guardado los resultados que quiere antes de presionar esta opción. Cuando se reinicia el programa, por defecto la carpeta de ejecución es donde se encuentra instalado el programa. 3.1 Inicio 17 3.1.2 Seleccionar nueva carpeta Esta opción abre una ventana de diálogo preguntando al usuario para seleccionar una determinada carpeta nueva donde realizar los correspondientes cálculos. La ventana de diálogo que le aparece al usuario es como la que se muestra en la figura 3.3. Figura 3.3 Ventana de diálogo para abrir una carpeta nueva.. Al abrir esta carpeta se crearan las diferentes subcarpetas necesarias para la ejecución del programa y para guardar los datos y gráficas obtenidas durante su ejecución. Esta opción es recomendable cuando pretendemos cambiar de material o de parámetros para que no se sobreescriban los resultados anteriores. Estas carpetas se muestran en la figura 3.4. Figura 3.4 Subcarpetas creadas tras la selección de una nueva carpeta. 3.1.3 Seleccionar carpeta existente Esta opción del menú permite al usuario abrir una carpeta existente con las subcarpetas necesarias para la ejecución y almacenamiento de los datos y resultados. Estas carpetas son las que se muestran en la figura 3.4. Estas carpetas pueden contener cálculos previos, por lo que es idónea para continuar con los cálculos de un mismo material y con unos mismos parámetros sin empezar de nuevo con los cálculos. La ventana de diálogo que le aparece al usuario es como la que se muestra en la figura 3.3. 18 Capítulo 3. Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) 3.1.4 Abrir datos experimentales Esta opción del menú permite al usuario abrir la ubicación de los datos de tensiones y deformaciones necesarios para el cálculo de la estimación de la vida a fatiga. Estos datos deben estar dentro de esta carpeta en un formato .dat para que puedan ser procesados por el programa. La ventana de diálogo que le aparece al usuario tras ejecutar esta opción es la que se muestra en la figura 3.3. Si los archivos no fueran válidos o se cancelara la apertura de la carpeta se desplegará un mensaje de error indicando que no se han cargado los archivos de datos. El mensaje de error es el que se muestra en la figura 3.5. Figura 3.5 Mensaje de error de carga de datos. Se pueden abrir los datos en esta opción o bien dentro de la pestaña Datos 3.4 en el botón Cargar Datos. 3.1.5 Abrir resultados de iniciación Esta opción permite al usuario seleccionar un archivo de iniciación que haya sido realizado con anterioridad de forma independiente a este programa. Esta opción sustituye el archivo de iniciación que ejecutaría el programa por uno seleccionado por el usuario. La ventana que se despliega tras ejecutar esta opción es como la que se muestra en la figura 3.6. El programa sólo será capaz de leer archivos .dat por lo que la ventana de diálogo automáticamente filtrará los archivo por este tipo. Si en el momento de la carga de los datos de iniciación el usuario decide cancelar la carga o ha seleccionado un archivo que no es válido para la realizar los cálculos de vida a fatiga el programa mostrará un error como el que se muestra en la figura 3.7. 3.1.6 Salir La última opción del menú es la de salir del programa. Tras pulsar esta opción aparece un mensaje preguntando al usuario si quiere salir del programa. Este mensaje es como el que aparece en la figura 3.8. 3.1 Inicio 19 Figura 3.6 Ventana Abrir archivo de iniciación. Figura 3.7 Error al cargar el archivo de iniciación. Figura 3.8 Mensaje al salir. Si el usuario pulsa la opción Aceptar el programa se cerrara. En caso de pulsar la opción Cancelar, éste volverá al programa. 26 Capítulo 3. Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) El cálculo de las curvas de iniciación puede tardar del orden de minutos dependiendo del procesador del ordenador. Puesto que se requiere algo de tiempo, no es eficiente tener que calcular las curvas de iniciación cada vez que queremos hacer un cálculo posterior con los mismos parámetros. Por ello, en caso de que se hayan realizado los cálculos con los mismo parámetros se avisa al usuario que las curvas han sido realizadas con anterioridad. Este mensaje se muestra en la figura 3.17. En este caso sólo se cargarán los datos numéricos en la tabla de datos. La gráfica con las curvas se encuentra guardada en la carpeta grafs pero no se muestra en el cuadro. Figura 3.17 Mensaje de advertencia de que las curvas de iniciación han sido realizadas. En caso de que el cálculo de las curvas de iniciación no se haya realizado con anterioridad y el usuario quiera ejecutarlo sin haber especificado las propiedades del material, esto producirá un mensaje de error como el que se muestra en la figura 3.18. Figura 3.18 Mensaje de error al no especificar el material. Otro posible error puede producirse si por alguna razón se genera el archivo que contiene los datos pero este no se completa. En este caso, el archivo existe pero el contenido del mismo esta dañado. El usuario será informado mediante un mensaje de error como el que se muestra en la figura 3.19. 3.4 Pestaña de Datos 27 Figura 3.19 Mensaje de error de archivo dañado. 3.4 Pestaña de Datos La siguiente pestaña que vamos a desarrollar es la pestaña de Datos . Esta pestaña se utiliza para cargar y visualizar los datos de tensiones y deformaciones que podrán usarse posteriormente para calcular la estimación de vida a fatiga que se realizará en la pestaña de Cálculo 3.5. En la figura 3.20 se muestra una captura de esta pestaña datos de tensiones y deformaciones cargados. Figura 3.20 Captura de la pestaña Datos antes de cargar datos. Esta pestaña esta formada por tres cuadros diferentes, los cuáles tienen funciones diferentes. El cuadro superior, llamado Datos de tensiones y deformaciones está compuesto por una lista y un botón. Esta lista, se encuentra vacía en principio. Para poder rellenar esta lista, el usuario debe pulsar el botón Cargar Datos . Esta acción también se puede realizar pulsando dentro del menú Archivo sobre la opción Abrir datos experimentales , abriendo una ventana de diálogo preguntando al usuario por la carpeta donde se encuentran los datos de tensiones y deformaciones. Esta ventana de diálogo es como la que se muestra en la figura 3.3. Si la carpeta es válida, se realizará la carga de todos los datos en la lista, como se puede mostrar en la figura 3.21. Esta lista deberá contener los archivos de datos para el caso de compresión y para el caso de tracción. Los archivos que se encuentren dentro de la carpeta deberán llamarse comenzando por TENSOR_COMPR para el caso de compresión y por TENSOR_TRAC para el 28 Capítulo 3. Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) caso de tracción. Además deberán estar en formato .dat. Figura 3.21 Lista de archivos de datos. Una vez cargados los datos de tensiones y deformaciones de forma correcta, el cuadro inferior derecho, llamado Datos mostrará una tabla de datos numéricos del archivo seleccionado en la lista tal y como se puede ver en la figura 3.22. Figura 3.22 Tabla de datos numéricos de tensiones y deformaciones. Por otra parte, en el cuadro inferior izquierdo, llamado Gráficas , aparecerá una gráfica como la que se muestra en la figura 3.23. 3.4 Pestaña de Datos 29 Figura 3.23 Captura del cuadro Gráficas. Como se puede observar en la figura 3.23, en la parte superior de este cuadro existen dos listas con las que poder modificar los datos de los ejes y además un botón con el que actualizar la gráfica. Estas listas contienen las propiedades de los datos, como se puede ver en la figura 3.24. Estas listas coinciden con las columnas de la tabla de datos. Por defecto, al cargar los datos se seleccionan para Eje X la propiedad "Y", que es la profundidad de la grieta en metros y para Eje Y la propiedad "s_xx", que es la tensión principal del estado de fatiga. En resumen l En la tabla 3.1 se hace una descripción de las propiedades que se encuentran en los datos de tensiones y deformaciones. Cada vez que el usuario quiera cambiar de ejes para la gráfica, tendrá que seleccionar las propiedades en las listas y posteriormente pulsar en el botón Actualizar. Figura 3.24 Lista de propiedades de los datos. 30 Capítulo 3. Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) Tabla 3.1 Tabla descriptiva de las datos de tensiones y deformaciones. Columna Símbolo Descripción YyDimensión en la dirección de profundidad de la grieta (m) s_xx σxx Tensión principal de fatiga (MPa) s_yy σyy Tensión en la dirección de la profundidad de la grieta (MPa) s_zz σzz Tensión en la dirección normal a σxx yσyy (MPa) s_xy σxy Tensión tangencial en el plano xy (MPa) s_xz σxz Tensión tangencial en el plano xz (MPa) s_yz σyz Tensión tangencial en el plano yz (MPa) e_xx εxx Deformación en la dirección de la tensión principal de fatiga e_yy εyy Deformación en la dirección de profundidad de la grieta e_zz εzz Deformación en la dirección normal al plano xy e_xy εxy Deformación tangencial en el plano xy e_xz εxz Deformación tangencial en el plano xz e_yz εyz Deformación tangencial en la dirección yz En caso de que el usuario haya seleccionado una carpeta no válida al cargar los datos de tensiones y deformaciones. El usuario será informado a través de un mensaje de error como el que se muestra en la figura 3.35. Figura 3.25 Mensaje de error de carga de datos. 3.5 Pestaña de Cálculo 31 3.5 Pestaña de Cálculo Una vez introducidos todos los datos de tensiones y deformaciones en la pestaña Datos 3.4, estamos en disposición de calcular la estimación de vida a fatiga. Esta pestaña está formada por cuatro cuadros que tendrán diferentes funciones. En la figura 3.26 se muestra una captura de esta pestaña. Figura 3.26 Captura de la pestaña Cálculo sin ejecutar. El cuadro superior izquierdo está formado por una lista y dos botones. Esta lista contendrá el nombre de los datos de tensiones y deformaciones que añadimos anteriormente en la pestaña Datos si éstos han sido añadidos correctamente. La lista es rellenada automáticamente desde la pestaña Datos o desde el menú Archivo , pulsando en la opción Abrir datos experimentales . En caso contrario, esta lista estará vacía. En la figura 3.27 se muestra una captura de la lista con los nombres de los datos. Figura 3.27 Lista de nombre de los datos. Para realizar el cálculo de la estimación de vida a fatiga para unos datos específicos de la lista, el usuario debe presionar el botón Ejecutar situado en el mismo cuadro. El usuario debe tener en cuenta que el criterio de iniciación seleccionado en la pestaña Iniciación 3.3 y las propiedades del material seleccionadas en la pestaña Material 3.2 serán los utilizados para el cálculo. Los resultados y los parámetros de este cálculo serán añadidos al archivo llamado resultados.xlsx dentro de la carpeta resultados_generales, que tendrá una apariencia como la que se muestra en la figura 3.28. 32 Capítulo 3. Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) El cálculo puede llevar varios minutos. Una vez realizado el cálculo, se producirán modificaciones en los demás cuadros. Figura 3.28 Excel de resultados. Primero, el cuadro inferior izquierdo, denominado Gráfica de propagación de la grieta contendrá una figura que represente la propagación de la grieta en función del número de ciclos. Esta gráfica es la resultante de la suma de la contribución de los ciclos de iniciación y propagación a propagación total de la grieta. En la figura 3.29 se muestra una captura de este cuadro después del cálculo, donde se observa que hasta un cierto número de ciclos el crecimiento de la grieta estable, en este punto la grieta crece de forma más rápida hasta que se produce el fallo del material. Figura 3.29 Cuadro de Gráfica de propagación de la grieta para unos datos específicos. 3.5 Pestaña de Cálculo 33 Segundo, el cuadro superior derecho, llamado Resultados contendrá los resultados del cálculo de forma numérica e indicará al usuario donde se guardaron los mismos. En la figura 3.30 se puede ver una captura de este cuadro tras la realización de los cálculos. Los resultados de la longitud de iniciación y el número de ciclos totales son añadidos al excel que se encuentra en la carpeta resultados_generales y que se denomina resultados.xls. Figura 3.30 Cuadro de Resultados tras el cálculo de unos datos específicos. Por último, el cuadro inferior derecho, denominado Gráfica de ciclos totales , contendrá los resultados gráficos de la estimación de vida a fatiga para unos determinados datos seleccionados en la lista. En la figura se muestra una captura de este cuadro tras la realización de los cálculos 3.31. Figura 3.31 Cuadro de Gráfica de ciclos totales tras el cálculo de unos datos específicos. Como ya hemos visto, el cuadro superior izquierdo tiene otro botón llamado Ejecutar todos . Este botón ejecuta el cálculo para todos los elementos de la lista de una vez para un criterio de 34 Capítulo 3. Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) iniciación y un material específicos. Sin embargo, esta acción puede llevar horas en completarse si el número de elementos de la lista es elevado. Por ello, el usuario es advertido mediante un mensaje emergente advirtiendo del tiempo de ejecución que podría llevar la acción. El mensaje que aparecerá en pantalla, como el que se muestra en la figura 3.32, preguntará al usuario si está seguro de ejecutar los cálculos para todos los elementos. Figura 3.32 Mensaje de advertencia al ejecutar todos los cálculos. Los resultados de ejecutar todos los cálculos son guardados automáticamente en las carpetas donde se encuentra el directorio principal. Para el caso de la gráfica de ciclos totales, las gráficas serán guardadas dentro de la carpeta \resultados \grafs \CRITERIO la carpeta y para el caso de los resultados numéricos, éstos serán guardados en la carpeta \resultados \datos \CRITERIO donde CRITERIO puede ser SWT para el criterio de Smith-Watson-Topper o FS para el criterio de Fatemi-Socie. Tras pulsar este botón los resultados se pueden ir visualizando en las diferentes gráficas de la pestaña. En el caso de la Gráfica de ciclos totales , los resultados se van sustituyendo por los nuevos, de forma que sólo son visibles mientras se está el realizando un cálculo de un elemento de la lista. En cambio, en la Gráfica de propagación de la grieta los resultados se irán imprimiendo y podrán visualizarse todos a la vez. Un ejemplo de esta gráfica se muestra en figura 3.33. Si el usuario ha introducido todos los datos y parámetros necesarios no se deberían producir errores en el cálculo de la estimación de vida a fatiga. En cambio se producirán errores si se dan diferentes circunstancias. Por una parte, si el usuario ha olvidado especificar el material, éste será informado mediante un mensaje de error como el que se muestra en la figura 3.18 y el que cálculo no se podrá realizar hasta que no se especifique el material. Por otra parte, si el usuario no ha cargado los resultados de las curvas de iniciación de la pestaña Iniciación o bien no ha comprobado que las curvas ya está realizadas con anterioridad, éste será informado con un mensaje de error como el que se muestra en la figura 3.34. El último error que se puede producir, es que el usuario pulse el botón de Ejecutar sin haber cargado los datos de tensiones y deformaciones de correctamente. El usuario será advertido del error mediante un mensaje emergente como el que se muestra en la figura 3.35. 3.6 Pestaña de Gráficas 35 Figura 3.33 Ejemplo de curvas a-Ntcon todos los datos de la lista[14]. Figura 3.34 Mensaje de error de que no se ha especificado el archivo de iniciación. 3.6 Pestaña de Gráficas En está última pestaña, se podrán visualizar diferentes gráficas interesantes tras obtener los resultados del cálculo de estimación de vida a fatiga. Esta pestaña sólo tiene dependencia con la pestaña Iniciación , ya que el usuario debe seleccionar el criterio de fatiga multiaxial (FS o SWT). A primera vista, esta pestaña tiene una apariencia como la que se muestra en la figura 3.36. Como se observa en la figura 3.36 esta pestaña está formada por cuatro cuadros diferentes que muestran diferente información. Apéndice A Códigos utilizados para el desarrollo del programa En este anexo se adjuntan todos los códigos escritos en lenguaje Python que han sido utilizados para el desarrollo del programa. En la figura A.1 se muestra un esquema en el que se ven las dependencias de unos códigos con otros y en qué pestañas se utilizan. Figura A.1 Esquema de códigos del programa. Como se observa el figura A.1, las pestañas Material y Datos no dependen de ningún código ya su función es únicamente la de suministrar los datos necesarios. La pestaña Iniciación requiere hacer uso de las funciones del archivo iniciacion.py para obtener las curvas de iniciación, este archivo requiere de la funciones presentes en el archivo propagacion.py las cuales se utilizan para calcular la vida total hasta una cierta longitud de grieta. 43 44 Apéndice A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa La pestaña Cálculo requiere hacer uso de las funciones que se encuentran dentro del archivo principal.py, las cuales realizan el cálculo de la estimación de vida a fatiga teniendo en cuenta los datos de las curvas de iniciación generados previamente. Este archivo no requiere del archivo iniciacion.py, pero sí de las funciones dentro del archivo propagacion.py. Por último, la pestaña Gráficas hace uso exclusivo de las funciones del archivo estadistica.py para realizar las diferentes figuras que se encuentran en esta pestaña. A.1 Código de implementación de la aplicación GUI 45 A.1 Código de implementación de la aplicación GUI Código A.1 Código de implementación del software de interfaz gráfica. 1# -*- coding: utf-8 -*- 2""" 3Created on :19/02/2021 4 5@author: David García Serrano 6""" 7###Importacion de módulos 8import os 9import tkinter as tk 10 from tkinter import ttk 11 import numpy as np 12 from iniciacion import curvas_iniciacion 13 from principal import * 14 from estadistica import* 15 import matplotlib.pyplot as plt 16 from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk 17 import pandas as pd 18 import re 19 20 class programa(tk.Tk): 21 def __init__(self): 22 super().__init__() 23 ###Configuración de inicio 24 self.title("Cálculo de Fatiga") 25 self.state("zoomed") 26 self.geometry("800x600+10+10") 27 self.iconbitmap("icon.ico") 28 self.protocol("WM_DELETE_WINDOW", self.preguntar_salir) 29 30 ### variables 31 32 self.props = ["C","n","f","l_0","K_th","sigma_fl","a_0","K_IC"," sigma_y","sigma_f","E","nu","b","G"] 33 self.units = ["","","","m","MPa m^0.5","MPa","m","MPa m^0.5"," MPa","MPa","MPa","","","MPa"] 34 self.dict_prop = {}#Diccionario con los valores del material 35 self.mat_values ={} 36 self.material ="" #Material elegido en el combobox de material 37 self.dict_units = dict(zip(self.props,self.units)) 38 39 self.N_i=[] #vector con N_i 40 self.n_a=1 #número de longitudes de grieta 41 self.v_sigma=[] #vector de tensiones 42 self.par ="" #parámetro 46 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 43 self.W =0.0 #anchura 44 self.da =0.0 #paso de grieta 45 self.ini_file ="" #Ubicación de archivo de iniciación 46 self.df =pd.DataFrame() #Dataframe de iniciación 47 self.df_materiales =pd.DataFrame() #Dataframe de materiales 48 49 self.dir_exp ="" #Directorio de datos de tensiones y deformaciones 50 self.files_exp =[]#Lista de datos de tensiones y deformaciones 51 self.file_path ="" #ubicación de los datos 52 53 self.lista_exp =[] #Lista de experimentos sin especificar traccion o compresión 54 self.df_datos =pd.DataFrame() 55 56 self.ubi_dat_exp ="" #ubicación de los datos experimentales para pestaña gráficas 57 self.ubi_dat_est ="" #ubicación de los datos estimados para pestaña gráficas 58 self.ruta_principal = os.getcwd() #ruta de ejecución principal 59 60 61 for prop in self.props: 62 self.mat_values[prop] = tk.StringVar() 63 64 ### Menu 65 self.menu = tk.Menu(self) 66 self.file_menu = tk.Menu(self.menu, tearoff=0) 67 self.file_menu.add_command(label="Nuevo",command= self. abrir_nuevo) 68 self.file_menu.add_command(label="Seleccionar nueva carpeta", command= self.seleccionar__nueva_carpeta) 69 self.file_menu.add_command(label="Seleccionar carpeta existente", command= self.seleccionar_carpeta) 70 self.file_menu.add_separator() 71 self.file_menu.add_command(label="Abrir datos experimentales", command=self.carga_datos) 72 self.file_menu.add_command(label="Abrir resultados de iniciación ",command=self.abrir_resultados_iniciacion) 73 self.file_menu.add_separator() 74 self.file_menu.add_command(label="Salir", command=self. preguntar_salir) 75 self.menu.add_cascade(label="Archivo", menu=self.file_menu) 76 self.menu.add_command(label="Acerca de",command =self. mostrar_info) 77 78 self.config(menu=self.menu) 79 80 #Pestañas A.1 Código de implementación de la aplicación GUI 47 81 self.pestanas = ["Material","Iniciación","Datos","Cálculo","Grá ficas"] 82 self.tabControl = ttk.Notebook(self) 83 self.tabs ={} 84 for pestana in self.pestanas: 85 self.tabs[pestana] = ttk.Frame(self.tabControl) 86 87 self.tabControl.add(self.tabs[pestana], text =pestana) 88 89 self.tabControl.pack(expand=1,fill= "both") 90 91 #Label Frame de propiedades del material 92 props_lf = ttk.Labelframe(self.tabs["Material"],text = " Propiedades") 93 props_lf.grid(column = 0,row =0,padx =20,pady=30) 94 95 # props_lf.place(width=180,height=500) 96 self.props_entries = {} 97 for prop in self.props: 98 self.props_entries[prop] = ttk.Entry(props_lf,textvariable = self.mat_values[prop],width = 20,justify = "right",font =("Arial",10)) 99 props_labels = [ttk.Label(props_lf,text = f"{p}({self.dict_units [p]})",font =("Arial",10)) for p in self.props] 100 self.props_entries["C"].focus_set() 101 self.props_entries["G"].config(state=tk.DISABLED) 102 self.props_entries["a_0"].config(state=tk.DISABLED) 103 104 for i,prop in enumerate(self.props): 105 self.props_entries[prop].grid(column = 1, row = i, padx = 5, pady = 5,sticky=tk.W) 106 props_labels[i].grid(column = 0, row = i, padx = 8,pady = 5, sticky= tk.W) 107 108 #Botones de las propiedades 109 self.boton_borrar = ttk.Button(props_lf,width = 20,text="Borrar todo",command = self.borrar_campos) 110 self.boton_borrar.grid(column = 0,row =len(self.props),padx =5, pady =5,sticky= tk.W) 111 self.boton_guardar= ttk.Button(props_lf,text="Confirmar",width =20,command = lambda: self.guardar_campos(None)) 112 self.boton_guardar.grid(column = 1,row =len(self.props),padx =5, pady =5,sticky= tk.W) 113 self.tabs["Material"].bind("<Return>",self.guardar_campos) 114 115 #Guardar y borrar material 116 self.btn_guardar_material = ttk.Button(props_lf,width =20, text = "Guardar Material", command = self.guardar_material) 117 self.btn_borrar_material = ttk.Button(props_lf,width =20, text = "Borrar Material",command = self.borrar_material) 48 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 118 self.btn_guardar_material.grid(column =1, row = len(self.props) +1, padx = 5, pady =5,sticky= tk.W) 119 self.btn_borrar_material.grid(column =0, row = len(self.props)+1, padx = 5, pady =5,sticky= tk.W) 120 121 #combobox 122 self.comb_val = [] 123 self.cargar_materiales() 124 125 self.combo_mat = ttk.Combobox(props_lf,width = 30,value =self. comb_val,font =("Arial",12,"bold")) 126 self.combo_mat.bind("<<ComboboxSelected>>",self.combosel) 127 self.combo_mat.grid(column = 0, row = len(self.props)+2, columnspan=2,padx = 5, pady = 8) 128 129 ### Label Frame del resumen 130 self.resum_lf =ttk.Labelframe(self.tabs["Material"],text = " Resumen") 131 self.resum_lf.grid(column = 1,row =0,padx =20,pady=30,sticky=tk. NW) 132 133 self.intro_resumen = ttk.Label(self.resum_lf, text = "Datos que se van a utilizar para la realización de los cálculos:",font = ("Arial",12)) 134 self.intro_resumen.grid(column = 0, row =0,padx = 20) 135 136 self.resum_label ={} 137 138 for i,prop in enumerate(self.props): 139 self.resum_label[prop] = ttk.Label(self.resum_lf,text = prop+ ": ",font =("Arial",12,"bold")) 140 self.resum_label[prop].grid(column = 0,row =i+1, padx = 5, pady = 5,sticky=tk.W) 141 142 ### Pestaña de Iniciación 143 self.vars_iniciacion_frame = ttk.Labelframe(self.tabs["Iniciació n"],text ="Variables para el cálculo de la iniciación",width =1200,height= 600) 144 self.vars_iniciacion_frame.place(relx= 0.01,rely =0.01,relwidth =0.975,relheight=0.25) 145 146 self.var_param = tk.StringVar() 147 self.var_param.set("SWT") 148 149 self.ac_param = tk.StringVar() 150 self.ac_param.set("eliptica") 151 152 self.CB_param_SWT =ttk.Radiobutton(self.vars_iniciacion_frame, text ="\tSWT",variable= self.var_param,value="SWT") A.1 Código de implementación de la aplicación GUI 49 153 self.CB_param_SWT.grid(column = 0, row= 0 , columnspan= 2,pady = 5, padx = 5,sticky = tk.W) 154 self.CB_param_FS =ttk.Radiobutton(self.vars_iniciacion_frame, text ="\tFS",variable = self.var_param,value="FS") 155 self.CB_param_FS.grid(column = 0, row= 1 , columnspan= 2,pady = 5, padx = 5,sticky = tk.W) 156 157 self.W_entry = ttk.Entry(self.vars_iniciacion_frame,width = 6, justify=tk.RIGHT,font =("Arial",10)) 158 self.W_entry.grid(column = 2, row =0, sticky= tk.W,padx=20,pady =5) 159 self.W_label = ttk.Label(self.vars_iniciacion_frame,text = "W(m) ",font =("Arial",10)) 160 self.W_label.grid(column =3, row = 0, sticky= tk.W) 161 self.W_entry.insert(0,"10e-3") 162 163 self.da_entry = ttk.Entry(self.vars_iniciacion_frame,width = 6, justify=tk.RIGHT) 164 self.da_entry.grid(column = 2, row =1, sticky= tk.W,padx=20,pady =5) 165 self.da_label = ttk.Label(self.vars_iniciacion_frame,text = "da( m)") 166 self.da_label.grid(column =3, row = 1, sticky= tk.W) 167 self.da_entry.insert(0,"1e-5") 168 169 self.rb_plana = ttk.Radiobutton(self.vars_iniciacion_frame,text ="Grieta plana",variable =self.ac_param, value ="plana") 170 self.rb_plana.grid(column = 4, row = 0, columnspan =2, padx =20, pady =5,sticky = tk.W) 171 self.rb_eliptica = ttk.Radiobutton(self.vars_iniciacion_frame, text ="Grieta semielíptica",variable =self.ac_param, value =" eliptica") 172 self.rb_eliptica.grid(column = 4, row = 1, columnspan =2, padx =20, pady =5,sticky = tk.W) 173 174 #boton de probar 175 self.ini_btn = ttk.Button(self.vars_iniciacion_frame,text = " Ejecutar iniciación",command =self.ejecutar_curvas) 176 self.ini_btn.grid(column = 0,row=2 ,columnspan=6 ,sticky=tk.W, padx = 5, pady = 5) 177 178 #TreeFrame 179 self.tree_frame = tk.LabelFrame(self.tabs["Iniciación"],text = " Datos de Iniciación") 180 self.tree_frame.place(relx =0.51,rely =0.27,relwidth=0.475, relheight=0.7) 181 182 self.tree_scrollbarx = ttk.Scrollbar(self.tree_frame,orient =tk. HORIZONTAL) 50 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 183 self.tree_scrollbary = ttk.Scrollbar(self.tree_frame,orient =tk. VERTICAL) 184 185 self.tree_view =ttk.Treeview(self.tree_frame,xscrollcommand = self.tree_scrollbarx.set,yscrollcommand =self.tree_scrollbary. set) 186 187 self.tree_scrollbarx.pack(side= tk.BOTTOM,fill =tk.X) 188 self.tree_scrollbary.pack(side= tk.RIGHT,fill =tk.Y) 189 self.tree_scrollbarx.config(command =self.tree_view.xview) 190 self.tree_scrollbary.config(command =self.tree_view.yview) 191 192 #chart 193 self.canvas_chart = tk.LabelFrame(self.tabs["Iniciación"],text = "gráfica de Iniciación") 194 self.canvas_chart.place(relx =0.01,rely =0.27,relwidth=0.475, relheight=0.7) 195 196 ### Pestaña Datos 197 198 #Label frame de datos experimentales 199 self.dat_exp_lf = ttk.LabelFrame(self.tabs["Datos"],text = " Datos de tensiones y deformaciones") 200 self.dat_exp_lf.place(relx = 0.01,rely = 0.01,relwidth=0.98, relheight=0.12) 201 202 #combobox 203 self.combo_exp = ttk.Combobox(self.dat_exp_lf,width =50) 204 self.combo_exp.bind("<<ComboboxSelected>>",self.sel_exp) 205 self.combo_exp.grid(column = 0, row =0,padx = 5, pady = 5) 206 207 #Boton Cargar datos 208 self.cargar_dat_btn = ttk.Button(self.dat_exp_lf, text = "Cargar Datos",command= self.carga_datos) 209 self.cargar_dat_btn.grid(column = 2, row= 0, padx = 5, pady = 5) 210 211 # Label Frame Gráficas 212 self.graf_lf = ttk.Labelframe(self.tabs["Datos"],text = "Grá ficas") 213 self.graf_lf.place(relx = 0.01, rely =0.15,relheight=0.85, relwidth= 0.48) 214 215 self.graf_frame =tk.Frame(self.graf_lf) 216 self.graf_frame.place(x = 5,rely = 0.16, relheight=0.83,relwidth =0.98) 217 218 self.graf_opt_frame = tk.Frame(self.graf_lf,) 219 self.graf_opt_frame.place(x = 5, y = 5, relwidth =0.98,relheight =0.15) 220 A.1 Código de implementación de la aplicación GUI 51 221 self.combo_eje_x = ttk.Combobox(self.graf_opt_frame,width =40) 222 self.combo_eje_y = ttk.Combobox(self.graf_opt_frame,width =40) 223 self.combo_eje_x.grid(column =1, row=0, pady = 5, padx = 5) 224 self.combo_eje_y.grid(column =1, row=1, pady = 5, padx = 5) 225 226 self.label_eje_x = ttk.Label(self.graf_opt_frame ,text = "Eje X") 227 self.label_eje_y =ttk.Label(self.graf_opt_frame ,text = "Eje Y") 228 self.label_eje_x.grid(column =0, row =0, padx = 5) 229 self.label_eje_y.grid(column =0, row = 1, padx = 5, pady =5) 230 231 self.btn_graf =ttk. Button(self.graf_opt_frame,text = "Actualizar ",command =self.actualizar_grafica) 232 self.btn_graf.grid(column = 2, row = 0, rowspan= 2, padx = 5, pady = 5) 233 234 235 # Label Frame Treeview 236 self.dat_tree_lf = ttk.Labelframe(self.tabs["Datos"],text = " Datos") 237 self.dat_tree_lf.place(relx = 0.5, rely =0.15,relheight=0.85, relwidth= 0.48) 238 239 self.dat_scrollbarx = ttk.Scrollbar(self.dat_tree_lf,orient=tk. HORIZONTAL) 240 self.dat_scrollbary = ttk.Scrollbar(self.dat_tree_lf,orient=tk. VERTICAL) 241 242 self.dat_tv =ttk.Treeview(self.dat_tree_lf,xscrollcommand = self. dat_scrollbarx.set,yscrollcommand =self.dat_scrollbary.set) 243 244 self.dat_scrollbarx.config(command =self.dat_tv.xview) 245 self.dat_scrollbary.config(command =self.dat_tv.yview) 246 self.dat_scrollbarx.pack(side= tk.BOTTOM,fill =tk.X) 247 self.dat_scrollbary.pack(side= tk.RIGHT,fill =tk.Y) 248 249 ### Pestaña Cálculo 250 self.ejec_lf = ttk.Frame(self.tabs["Cálculo"],relief = tk.GROOVE) 251 self.ejec_lf.place(x = 10, y = 10,relheight = 0.15,relwidth =0.48) 252 253 ## ejecucion 254 self.combo_ejec = ttk.Combobox(self.ejec_lf,width = 50) 255 self.combo_ejec.grid(column = 0, row = 0,padx =25,pady =25,sticky =tk.W) 256 257 self.btn_ejec = ttk.Button(self.ejec_lf,text = "Ejecutar", command = self.ejecutar_calculo) 58 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 501 self.figure = plt.figure(figsize =(6,4),dpi=100) 502 self.figure.add_subplot(111) 503 504 #Representamos todas las curvas de iniciación 505 for i in range(self.n_a): 506 plt.plot(self.N_i[:,i],self.v_sigma) 507 508 plt.grid() 509 plt.title(f"Curvas de iniciación para el parámetro {self.par}") 510 plt.xscale("log") 511 plt.xlabel("Ciclos") 512 plt.ylabel("$\sigma (MPa)$") 513 self.chart = FigureCanvasTkAgg(self.figure,self.canvas_chart) 514 self.chart.draw() 515 self.toolbar = NavigationToolbar2Tk(self.chart,self.canvas_chart) 516 self.toolbar.update() 517 self.chart.get_tk_widget().pack(side = tk.TOP,padx =5,pady =5, fill= tk.BOTH,expand = 1) 518 519 520 def ejecutar_curvas(self): 521 """Ejecuta las curvas de iniciación 522 523 """ 524 525 #Obtenemos los datos del parámetro, paso de grieta y anchura. 526 self.par =self.var_param.get() 527 self.da =float(self.da_entry.get()) 528 self.W= float(self.W_entry.get()) 529 #Establecemos la ruta donde se encuentra el archivo de iniciació n 530 self.ini_file =self.ruta_principal+"/curvas_inic/{}/MAT_{}.dat". format(self.ac_param.get(),self.par) 531 532 #Comprobamos que no existe 533 534 if not os.path.isfile(self.ini_file): 535 if len(self.dict_prop)==len(self.props): 536 #Ejecutamos las curvas y las representamos 537 self.N_i,self.n_a,self.v_sigma =curvas_iniciacion(par = self.par, da=self.da,ac=self.ac_param.get(), W = self. W, MAT=self.dict_prop,main_path=self.ruta_principal) 538 self.plot_iniciacion() 539 self.cargar_csv() 540 else: 541 tk.messagebox.showerror("ERROR","No se ha especificado el material. Por favor introduce las propiedades en la pestaña Material.") 542 else: A.1 Código de implementación de la aplicación GUI 59 543 #Si existe no realiza el cálculo y carga automáticamente los datos 544 #de iniciación 545 tk.messagebox.showwarning("Atención","Ya se ha realizado la ejecución de las curvas de iniciación con estos pará metros, No es necesario ejecutar la iniciación") 546 self.cargar_csv() 547 548 549 550 551 def cargar_csv(self): 552 """Carga los datos de iniciación 553 554 """ 555 try: 556 self.df =pd.read_table(self.ini_file,sep="\s+") 557 if len(self.df.columns.values)>1: 558 self.tree_view.delete(*self.tree_view.get_children()) 559 560 self.tree_view["column"] = list(self.df.columns.values) 561 self.tree_view["show"] = "headings" 562 563 for column in self.tree_view["column"] : 564 self.tree_view.heading(str(column), text= str(column)) 565 566 df_rows = self.df.to_numpy().tolist() 567 568 for row in df_rows: 569 self.tree_view.insert("","end",values = tuple(row)) 570 571 self.tree_view.pack(fill =tk.BOTH, expand=1) 572 else: 573 tk.messagebox.showerror("ERROR","Archivo dañado, por favor elimina el archivo y vuelve a ejecutar la iniciación") 574 except ValueError: 575 tk.message.showerror("ERROR","Error al cargar el archivo") 576 except FileNotFoundError: 577 tk.message.showerror("ERROR","No se encuentra el archivo") 578 579 580 581 def carga_datos(self): 582 """Carga los datos de tensiones y deformaciones 583 584 """ 585 #Preguntamos al usuario la ubicación de los datos 586 self.dir_exp= tk.filedialog.askdirectory(title= "Abrir carpeta", initialdir="/") 60 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 587 588 try: 589 #Añadimos los datos al combobox 590 self.files_exp = os.listdir(path=self.dir_exp) 591 self.combo_exp.config(value= self.files_exp) 592 self.combo_exp.set(self.files_exp[0]) 593 594 595 except FileNotFoundError: 596 tk.messagebox.showerror("ERROR","En esta ruta no se encuentran experimentos. Selecciona otra carpeta") 597 except IndexError: 598 tk.messagebox.showerror("ERROR","En esta ruta no se encuentran experimentos. Selecciona otra carpeta") 599 self.nombre_experimentos() 600 601 def sel_exp(self,event): 602 """Selecciona los datos de tensiones y deformaciones del combobox 603 """ 604 #Obtenemos la ruta completa de los datos 605 self.file_path = os.path.join(self.dir_exp,self.combo_exp.get()) 606 607 #Cargamos los datos en un data frame y nos deshacemos de la fila %X 608 self.df_datos = pd.read_table(self.file_path,sep="\s+") 609 self.df_datos.Y = -self.df_datos.Y*1e-3-0.1 610 self.df_datos = self.df_datos.drop(r"%X",axis=1) 611 612 #Borramos los datos que hubiera anteriormente en el treeview 613 self.dat_tv.delete(*self.dat_tv.get_children()) 614 615 #Cargamos en los combobox las columnas del dataframe y establecemos 616 #Y e s_xx por defecto 617 self.combo_eje_x.config(value=list(self.df_datos.columns.values)) 618 self.combo_eje_y.config(value=list(self.df_datos.columns.values)) 619 self.combo_eje_x.set("Y") 620 self.combo_eje_y.set("s_xx") 621 622 self.actualizar_grafica() 623 624 #Rellenamos el dataframe con los datos de tensión y deformación 625 self.dat_tv["column"] = list(self.df_datos.columns.values) 626 self.dat_tv["show"] = "headings" 627 628 for column in self.dat_tv["column"] : 629 self.dat_tv.heading(column, text= column) A.1 Código de implementación de la aplicación GUI 61 630 631 df_rows = self.df_datos.to_numpy().tolist() 632 633 for row in df_rows: 634 self.dat_tv.insert("","end",values = tuple(row)) 635 636 637 self.dat_tv.pack(fill =tk.BOTH, expand=1,padx = 5, pady = 5) 638 639 640 def actualizar_grafica(self): 641 """Genera una gráfica con los ejes especificados 642 643 """ 644 #Borramos el contenido que hubiera anteriormente 645 if len(self.graf_lf.winfo_children())>=1: 646 for widget in self.graf_frame.winfo_children(): 647 widget.destroy() 648 649 #creamos la figura 650 self.dat_figure = plt.figure(figsize=(6,4),dpi = 100) 651 self.dat_figure.add_subplot(111) 652 plt.plot(self.df_datos[self.combo_eje_x.get()],self.df_datos[ self.combo_eje_y.get()]) 653 plt.grid() 654 plt.title(f"Gráfica de {self.combo_eje_y.get()} con respecto { self.combo_eje_x.get()}") 655 plt.xlabel(f"{self.combo_eje_x.get()}") 656 plt.ylabel(f"{self.combo_eje_y.get()}") 657 self.dat_chart= FigureCanvasTkAgg(self.dat_figure,self. graf_frame) 658 self.dat_chart.draw() 659 self.toolbar_dat = NavigationToolbar2Tk(self.dat_chart,self. graf_frame) 660 self.toolbar_dat.update() 661 self.dat_chart.get_tk_widget().pack(fill = tk.BOTH,expand=1) 662 663 def abrir_resultados_iniciacion(self): 664 """Abre directamente un archivo de iniciación ya existente sin 665 tener que volver a ejecutar la iniciación 666 667 """ 668 669 #Borramos el contenido que hubiera en el Treeview 670 self.tree_view.delete(*self.tree_view.get_children()) 671 672 try: 673 #Preguntamos al usuario el nombre del archivo y lo almacenamos 674 #en el dataframe 62 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 675 self.ini_file =tk.filedialog.askopenfilename(initialdir=" curvas_inic/",title="Abrir archivo de iniciación", filetypes=(("archivo DAT","*.dat"),("archivo csv","*.csv") ,("Todos los archivos","*.*"))) 676 self.df =pd.read_table(self.ini_file,sep="\s+") 677 678 #Mostramos los posibles errores al cargar 679 except ValueError: 680 tk.messagebox.showerror("ERROR","El archivo no es válido") 681 except FileNotFoundError: 682 tk.messagebox.showerror("ERROR","No se encuentra el archivo") 683 684 self.tree_view["column"] = list(self.df.columns.values) 685 self.tree_view["show"] = "headings" 686 687 for column in self.tree_view["column"] : 688 self.tree_view.heading(str(column), text= str(column)) 689 df_rows = self.df.to_numpy().tolist() 690 691 for row in df_rows: 692 self.tree_view.insert("","end",values = tuple(row)) 693 694 self.tree_view.pack(fill =tk.BOTH, expand=1) 695 696 def nombre_experimentos(self): 697 """ 698 Obtiene los nombres de los experimentos a partir del nombre de los archivos de experimentos 699 y rellena el combobox de cálculo. 700 """ 701 pattern = r"\d+_\d+_\d+" 702 self.lista_exp =[] 703 for f in self.files_exp: 704 705 self.lista_exp.append(re.search(pattern,f).group()) 706 707 self.lista_exp =list(dict.fromkeys(self.lista_exp)) 708 self.combo_ejec.config(value =self.lista_exp) 709 self.combo_ejec.set(self.lista_exp[0]) 710 711 712 def ejecutar_calculo(self): 713 """Ejecuta el cálculo de los resultados para unos determinados 714 datos de tensiones y deformaciones. 715 716 """ 717 #Borramos el contenido que hubiera con anterioridad 718 if len(self.graf_ini_lf.winfo_children())>=1: 719 for widget in self.graf_ini_lf.winfo_children(): 720 widget.destroy() A.1 Código de implementación de la aplicación GUI 63 721 if len(self.graf_cicl_lf.winfo_children())>=1: 722 for widget in self.graf_cicl_lf.winfo_children(): 723 widget.destroy() 724 725 #Reiniciamos las etiquetas de la información del resultado 726 self.lbl_lon_ini.config(text ="Longitud de iniciación de la grieta: ") 727 self.lbl_cicl.config(text ="Número de ciclos hasta el fallo: ") 728 self.lbl_ubi.config(text ="Resultados guardados en: ") 729 730 #Obtenemos los datos del parámetro y anchura 731 self.par =self.var_param.get() 732 self.W = float(self.W_entry.get()) 733 734 #Filtramos por los patrones para obtener el archivo correspondiente 735 pat_max =r’TENSOR_TRAC\S+_{}’.format(self.combo_ejec.get()) 736 pat_min =r’TENSOR_COM\S+_{}’.format(self.combo_ejec.get()) 737 738 exp_max= list(filter(lambda i: re.match(pat_max,i),self. files_exp))[0][:-4] 739 exp_min = list(filter(lambda i: re.match(pat_min,i),self. files_exp))[0][:-4] 740 741 try: 742 743 #Ejecutamos la función principal 744 a_inic,v_ai_mm, N_t_min,N_t,N_p, N_i, N_a = principal(self. par,self.W,self.dict_prop,self.ac_param.get(),exp_max, exp_min,self.dir_exp,ruta_curvas=self.ini_file,main_path= self.ruta_principal) 745 746 #Obtenemos la figuras y la incrustamos en el espacio reservado 747 #para ella. 748 self.a_N_fig = pintar_grafica_a_N(N_a,v_ai_mm,self.par,self. combo_ejec.get()) 749 self.a_N_chart= FigureCanvasTkAgg(self.a_N_fig,self. graf_ini_lf) 750 self.a_N_chart.draw() 751 self.a_N_TB = NavigationToolbar2Tk(self.a_N_chart,self. graf_ini_lf) 752 self.a_N_TB.update() 753 self.a_N_chart.get_tk_widget().pack(fill = tk.BOTH,expand=1, padx =5, pady = 5) 754 755 self.cicl_fig = pintar_grafica_iniciacion(a_inic,v_ai_mm, N_t_min,N_t,N_p, N_i,self.par, self.combo_ejec.get(), main_path=self.ruta_principal) 64 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 756 self.cicl_chart= FigureCanvasTkAgg(self.cicl_fig,self. graf_cicl_lf) 757 self.cicl_chart.draw() 758 self.cicl_TB = NavigationToolbar2Tk(self.cicl_chart,self. graf_cicl_lf) 759 self.cicl_TB.update() 760 self.cicl_chart.get_tk_widget().pack(fill = tk.BOTH,expand=1, padx =5, pady = 5) 761 762 #actualizamos la información de las etiquetas 763 self.lbl_lon_ini.config(text = self.lbl_lon_ini["text"] +" {:.3f} mm".format(a_inic)) 764 self.lbl_cicl.config(text = self.lbl_cicl["text"]+" {:.0f}". format(N_t_min)) 765 self.lbl_ubi.config(text = self.lbl_ubi["text"]+"resultados/ datos/{}/{}.dat".format(self.par,self.combo_ejec.get())) 766 767 #Mostramos información sobre donde está guardado el resultdo 768 tk.messagebox.showinfo("Atención","El resultado del cálculo ha sido añadido al final del archivo / resultados_generales/resultados.xlsx") 769 770 except KeyError: 771 #Mostramos error cuando existe un error en la carga 772 tk.messagebox.showerror("ERROR","No se ha especificado el material. Por favor introduce las propiedades en la pesta ña Material.") 773 774 except FileNotFoundError: 775 tk.messagebox.showerror("ERROR","No se han encotrado los datos. Por favor selecciona un experimento de los que se encuentran en la lista.") 776 777 except OSError: 778 tk.messagebox.showerror("ERROR","Comprueba que existe el archivo de iniciación o genera uno") 779 780 except: 781 tk.messagebox.showerror("ERROR","No se han cargado los datos" ) 782 783 def ejecutar_calculo_todo(self): 784 """Ejecuta todos los datos cargados en el combobox de una vez para 785 obtener las gráficas y los resultados de la vida a fatiga 786 787 """ 788 resp= tk.messagebox.askyesno("ATENCIÓN","¿Estás seguro de que quieres calcular todos los elementos de la lista?. Esto podrí a llevar horas.") A.1 Código de implementación de la aplicación GUI 65 789 790 if resp: 791 #Borramos el contenido que hubiera anteriormente en los frames 792 if len(self.graf_ini_lf.winfo_children())>=1: 793 for widget in self.graf_ini_lf.winfo_children(): 794 widget.destroy() 795 #Reiniciamos las etiquetas de las pestañas 796 self.lbl_lon_ini.config(text ="Longitud de iniciación de la grieta: ") 797 self.lbl_cicl.config(text ="Número de ciclos hasta el fallo: ") 798 self.lbl_ubi.config(text ="Resultados guardados en: ") 799 #Obtenemos los datos del parámetro y anchura. 800 self.par =self.var_param.get() 801 self.W = float(self.W_entry.get()) 802 803 #Creamos una figura 804 self.a_N_fig =plt.figure() 805 try: 806 for exp in self.lista_exp: 807 808 #Obtenemos los experimentos que empiecen por estos patronees 809 pat_max =r’TENSOR_TRAC\S+_{}’.format(exp) 810 pat_min =r’TENSOR_COM\S+_{}’.format(exp) 811 812 exp_max= list(filter(lambda i: re.match(pat_max,i), self.files_exp))[0][:-4] 813 exp_min = list(filter(lambda i: re.match(pat_min,i), self.files_exp))[0][:-4] 814 815 #ejecutamos la función principal para obtener los resultados 816 a_inic,v_ai_mm, N_t_min,N_t,N_p, N_i, N_a = principal( self.par,self.W,self.dict_prop,self.ac_param.get(), exp_max,exp_min,self.dir_exp,ruta_curvas = self. ini_file,main_path=self.ruta_principal) 817 818 pintar_grafica_a_N_todas(N_a,v_ai_mm) 819 820 #Cargamos los datos en un chart y ponemos la barra de navegación 821 #para interactuar con la gráfica 822 self.a_N_chart= FigureCanvasTkAgg(self.a_N_fig,self. graf_ini_lf) 823 self.a_N_chart.draw() 824 self.a_N_TB = NavigationToolbar2Tk(self.a_N_chart,self .graf_ini_lf) 825 self.a_N_TB.update() 66 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 826 self.a_N_chart.get_tk_widget().pack(fill = tk.BOTH, expand=1,padx =5, pady = 5) 827 self.graf_ini_lf.update() 828 829 if exp != self.lista_exp[-1]: 830 for widget in self.graf_ini_lf.winfo_children(): 831 widget.destroy() 832 except: 833 tk.messagebox.showerror("ERROR","No hay elementos válidos en la lista") 834 835 836 837 def cargar_graf_dat_exp(self): 838 """Carga los datos de tensiones y deformaciones 839 840 """ 841 842 self.lbl_dat_exp.config(text ="Resultados experimentales: ") 843 self.ubi_dat_exp = tk.filedialog.askopenfilename(title ="Abrir resultados experimentales",initialdir="/",filetypes=((" Archivos excel","*.xlsx"),("Todos los archivos","*.*"))) 844 self.lbl_dat_exp.config(text =self.lbl_dat_exp["text"]+"/..."+ self.ubi_dat_exp[-60:]) 845 846 def cargar_graf_dat_est(self): 847 """Carga los datos estimados 848 """ 849 self.lbl_dat_est.config(text ="Resultados estimados: ") 850 851 self.ubi_dat_est = tk.filedialog.askopenfilename(title ="Abrir resultados estimados",initialdir="/",filetypes=(("Archivos dat","*.dat"),("Archivos excel","*.xlsx"),("Todos los archivos","*.*"))) 852 self.lbl_dat_est.config(text =self.lbl_dat_est["text"]+"/..."+ self.ubi_dat_est[-60:]) 853 854 855 def ejecutar_graficas(self): 856 """Imprime los resultados en las graficas en la pestaña Gráfica 857 858 """ 859 #Borramos lo que haya dentro del widjet para no sobreponer el 860 #siguiente cálculo 861 if len(self.reg_graf_lf.winfo_children())>=1: 862 for widget in self.reg_graf_lf.winfo_children(): 863 widget.destroy() 864 if len(self.lon_vida_graf_lf.winfo_children())>=1: 865 for widget in self.lon_vida_graf_lf.winfo_children(): 866 widget.destroy() A.1 Código de implementación de la aplicación GUI 67 867 if len(self.per_vida_graf_lf.winfo_children())>=1: 868 for widget in self.per_vida_graf_lf.winfo_children(): 869 widget.destroy() 870 try: 871 # Gráfica de regresión 872 self.par = self.var_param.get() 873 self.fig_reg = plt.figure(figsize =(5,5)) 874 regresion(self.par,self.ubi_dat_est,self.ubi_dat_exp) 875 self.reg_chart= FigureCanvasTkAgg(self.fig_reg,self. reg_graf_lf) 876 self.reg_chart.draw() 877 self.reg_TB = NavigationToolbar2Tk(self.reg_chart,self. reg_graf_lf) 878 self.reg_TB.update() 879 self.reg_chart.get_tk_widget().pack(fill = tk.BOTH,expand=1, padx =5, pady = 5) 880 881 #Gráfica de longitud - número de ciclos 882 self.fig_lon_vida = grafica_lon_vida(self.par,self. ubi_dat_est) 883 self.lon_vida_chart = FigureCanvasTkAgg(self.fig_lon_vida, self.lon_vida_graf_lf) 884 self.lon_vida_chart.draw() 885 self.lon_vida_TB = NavigationToolbar2Tk(self.lon_vida_chart, self.lon_vida_graf_lf) 886 self.lon_vida_TB.update() 887 self.lon_vida_chart.get_tk_widget().pack(fill = tk.BOTH, expand=1,padx =5, pady = 5) 888 889 #Gráfica de porcentaje de iniciaciónnúmero de ciclos 890 self.fig_per_vida = grafica_per_vida(self.par,self. ubi_dat_est) 891 self.per_vida_chart = FigureCanvasTkAgg(self.fig_per_vida, self.per_vida_graf_lf) 892 self.per_vida_chart.draw() 893 self.per_vida_TB = NavigationToolbar2Tk(self.per_vida_chart, self.per_vida_graf_lf) 894 self.per_vida_TB.update() 895 self.per_vida_chart.get_tk_widget().pack(fill = tk.BOTH, expand=1,padx =5, pady = 5) 896 897 except: 898 tk.messagebox.showerror("ERROR", "Asegúrese de que se han cargado correctamente los archivos o que el número elementos es igual en ambos archivos") 899 900 def abrir_nuevo(self): 901 """Reinicia el programa 902 """ 903 os.chdir(os.path.dirname(__file__)) 74 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa A.3 Código de implementación de la fase de propagación Código A.3 Código de implementación de fase de propagación. 1# -*- coding: utf-8 -*- 2""" 3Created on:19/02/2021 4 5@author: David García y Alejandro Quirós 6""" 7 8import numpy as np 9from scipy.integrate import quad 10 11 MAT = {"C" :8.83e-11, 12 "n" : 3.322, 13 "f" : 2.5, 14 "l_0" : 25e-6, 15 "sigma_fl" : 169.0, 16 "K_th" : 2.2, 17 "K_IC" : 29.0, 18 "sigma_y" : 503.0, 19 "sigma_f" : 1610.0, 20 "E" : 71000.0, 21 "nu" : 0.33, 22 "b" : -.1553} 23 MAT["G"]= MAT["E"]/(2.0*(1.0 + MAT["nu"])) 24 MAT["a_0"] =1/np.pi*(MAT["K_th"]/(MAT["sigma_fl"]))**2.0 25 26 ######################################################################## 27 28 def K_I(sigma, a, ds, W): 29 """Devuelve el factor de intensidad de tensiones para un tamaño de grieta 30 determinado utilizando una función de peso propuesta por Bueckner. 31 32 INPUTS: sigma = (MPa) tensión perpendicular al plano de la grieta 33 (float) --> fase de iniciación 34 (list) --> fase de propagación 35 a = (m) longitud de la grieta 36 ds = (m) paso de longitudes de grieta 37 W = (m) espesor del espécimen 38 39 OUTPUT: K_I = (MPa m^0.5) factor de intensidad de tensiones""" 40 41 #Funciones de peso 42 m1 = 0.6147 + 17.1844*(a/W)**2.0 + 8.7822*(a/W)**6.0 43 m2 = 0.2502 + 3.2889*(a/W)**2.0 + 70.0444*(a/W)**6.0 44 A.3 Código de implementación de la fase de propagación 75 45 def integr_KI(s, sx): 46 """Realiza el cálculo de la integral del FIT""" 47 48 res = sx/s**0.5*(1.0 + m1*s/a + m2*(s/a)**2.0) 49 50 return res 51 52 #Si sigma es de tipo float, el cálculo es para la fase de iniciación 53 if type(sigma) is not list: 54 55 integral = 0.0 56 s = ds/2.0 57 N = int(round(a/ds, 8)) 58 59 for i in range(N - 1): 60 integral += integr_KI(s, sigma)*ds 61 s += ds 62 63 K_I = (2.0/np.pi)**0.5*integral 64 65 #Si sigma es de tipo list, el cálculo es para la fase de propagación 66 else: 67 integral = 0.0 68 s = ds/2.0 69 70 for i in sigma[:-1]: 71 j = sigma[sigma.index(i)+1] 72 integral += integr_KI(s, (i+j)/2.0)*ds 73 s += ds 74 75 K_I = (2.0/np.pi)**0.5*integral 76 77 return K_I 78 79 ######################################################################## 80 81 def Phi(ac = 0.5): 82 """Devuelve el factor Phi calculado por Irwin para el caso de una grieta 83 elíptica. 84 85 INPUT: ac = a/c | relación entre los semiejes 86 87 OUTPUT: Phi = factor de la grieta elíptica""" 88 89 #Calculo del factor para grietas elíptica 90 int_phi = lambda phi: np.sqrt(1.0 - (1.0 - (ac)**2.0)*(np.sin(phi)) **2.0) 91 phi = quad(int_phi,0,np.pi/2)[0] 92 return phi 76 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 93 94 95 96 ######################################################################## 97 98 def fase_propagacion(sigma, ind_a, a_i, ac,da, W, MAT): 99 """Devuelve los ciclos de propagacion de la grieta. 100 101 INPUTS: sigma = (MPa) tensión máxima perpendicular al plano de la grieta 102 (float) --> fase de iniciación 103 (list) --> fase de propagación 104 ind_a = índice asociado a la longitud de grieta 105 a_i = (m) longitud inicial de la grieta 106 ac = plana o elíptica (0 o 0.5) 107 da = (m) paso de longitudes de grietas 108 W = (m) anchura del espécimen 109 MAT = índice asignado al material 110 111 OUTPUT: N_p = ciclos de la fase de propagacion""" 112 113 #Obtenemos las constantes del material 114 # mat_props = constantes_material(MAT) 115 116 C = MAT["C"] 117 n = MAT["n"] 118 f = MAT["f"] 119 l_0 = MAT["l_0"] 120 K_th = MAT["K_th"] 121 a_0 = MAT["a_0"] 122 K_IC = MAT["K_IC"] 123 124 125 def integr_prop(x, s, ac): 126 """Realiza el cálculo de la integral de los ciclos de propagació n""" 127 phi = Phi(ac) 128 ki = K_I(s, x, da, W)/phi 129 130 if ki < K_th*(x**f/(x**f + a_0**f - l_0**f))**(0.5*f): 131 res = 1e20 132 else: 133 res = 1.0/(C*(ki**n 134 - (K_th*(x**f/(x**f + a_0**f - l_0**f))**(0.5*f) )**n)) 135 136 return ki, res 137 138 #Si sigma es de tipo float, el cálculo es para la fase de iniciación 139 # ac = 0.5 A.3 Código de implementación de la fase de propagación 77 140 141 if ac == "plana": 142 ac = 0.0 143 elif ac == "eliptica": 144 ac =0.5 145 146 N_p = 0.0 147 a = a_i 148 ki = 0.0 149 if type(sigma) is not list: 150 while ki < K_IC: 151 N_p += integr_prop(a, sigma, ac)[1]*da 152 ki = integr_prop(a, sigma, ac)[0] 153 a += da 154 155 #Si sigma es de tipo list, el cálculo es para la fase de propagación. 156 #Se empieza la integral en la longitud de iniciación requerida y se va 157 #aumentando la longitud, utilizando la variable i, de forma que en cada 158 #vuelta del bucle aumenta en 1 el tamaño del vector de tensiones y la 159 #longitud de grieta consecuentemente con el paso. 160 else: 161 i =0 162 while ki < K_IC: 163 #Invertimos los vectores de tensiones, ya que para el calculo de 164 #K_IC la integral se inicia al fondo de la grieta acabando en 165 #la superficie. Seleccionamos del vector completo de tensiones, las 166 #componentes del mismo que van desde la superficie hasta el tamaño 167 #de grieta asociado al indice ind_a 168 sxx_max = np.flipud(sigma[:ind_a + 1 + i]).tolist() 169 N_p += integr_prop(a, sxx_max, ac)[1]*da 170 ki = integr_prop(a, sxx_max, ac)[0] 171 a += da 172 i += 1 173 174 return N_p 78 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa A.4 Código de implementación del cálculo de vida Código A.4 Código de implementación del cálculo de vida. 1# -*- coding: utf-8 -*- 2""" 3Created on:19/02/2021 4 5@author: David García y Alejandro Quirós 6""" 7 8import os 9import numpy as np 10 import matplotlib.pyplot as plt 11 from scipy.optimize import minimize 12 from scipy.interpolate import interp2d, interp1d 13 from propagacion import fase_propagacion 14 import pandas as pd 15 from time import time 16 import re 17 18 def lectura_datos(ruta, exp_max, exp_min): 19 20 """Carga los datos experimentales. 21 22 INPUT: ruta = ruta para cargar los datos experimentales 23 exp_max = nombre del archivo con la tensiones y defs maximas 24 exp_min = nombre del archivo con la tensiones y defs minimas 25 26 OUTPUTS: x = (m) vector de distancias a la superficie de la grieta 27 sxx_max = (MPa) vector de tensiones máximas en la direccion x 28 s_max = (MPa) vector de tensiones máximas 29 e_max = vector de deformaciones máximas 30 e_min = vector de deformaciones minimas""" 31 32 cols = ["X", "Y", "s_xx", "s_yy","s_zz", "s_xy", "s_xz","s_yz", " e_xx", "e_yy", "e_zz", "e_xy", "e_xz", "e_yz"] 33 34 #Cargamos los datos de distancias. Cambiamos el vector para 35 #que sea positivo y empiece en 0 36 datos_max = pd.read_csv(f"{ruta}/{exp_max}.dat",skiprows=1,sep=’ ’, names=cols) #todos los datos para las tracciones 37 datos_min = pd.read_csv(f"{ruta}/{exp_min}.dat",skiprows=1,sep =’ ’, names=cols) #todos los datos para las compresiones 38 39 x = datos_max.Y.to_numpy()*(-1e-3)-0.1 40 A.4 Código de implementación del cálculo de vida 79 41 #Cargamos el resto de datos 42 sxx_max = datos_max.s_xx.to_numpy().tolist() 43 44 s_max = datos_max[["s_xx", "s_yy","s_zz", "s_xy", "s_xz","s_yz"]]. to_numpy() 45 46 e_max = datos_max[["e_xx", "e_yy", "e_zz", "e_xy", "e_xz", "e_yz"]]. to_numpy() 47 48 e_min = datos_min[["e_xx", "e_yy", "e_zz", "e_xy", "e_xz", "e_yz"]]. to_numpy() 49 return x, sxx_max, s_max, e_max, e_min 50 51 # ############################################################################## 52 # ############################################################################## 53 54 def indice_a(a, x): 55 """Devuelve el índice asociado a una longitud de grieta. 56 57 INPUT: a = longitud de grieta de iniciación 58 x = vector de distancias a la superficie 59 60 OUTPUTS: ind_a = índice asociado a la longitud de grieta de iniciaci ón""" 61 a = round(a,8) 62 #Calculamos el índice para el cual tenemos esa longitud de grieta 63 for i,x0 in enumerate(x): 64 if round(x0,8) >= a: 65 ind_a = i 66 break 67 68 return ind_a 69 70 # ############################################################################## 71 # ############################################################################## 72 def rotar_matriz(alfa,matriz): 73 """Devuelve una matriz rotada según los ángulos almacenados en alfa. 74 75 -alfa: array de 3 componentes con los ángulos 76 -matriz: matriz de 3x3""" 77 matriz = np.array(matriz) 80 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 78 R_x = np.array([[1.0, 0.0, 0.0], 79 [0.0, np.cos(alfa[0]), -np.sin(alfa[0])], 80 [0.0, np.sin(alfa[0]), np.cos(alfa[0])]]) 81 82 R_y = np.array([[np.cos(alfa[1]), 0.0, -np.sin(alfa[1])], 83 [0.0, 1.0, 0.0], 84 [np.sin(alfa[1]), 0.0, np.cos(alfa[1])]]) 85 86 R_z = np.array([[np.cos(alfa[2]), -np.sin(alfa[2]), 0.0], 87 [np.sin(alfa[2]), np.cos(alfa[2]), 0.0], 88 [0.0, 0.0, 1.0]]) 89 R = R_x @ R_y @ R_z 90 91 return (R.T @ matriz @ R) 92 93 def hacer_matriz(vector,i=0): 94 """Devuelve una matriz a partir del vector de tensiones o deformaciones. 95 96 INPUT: 97 - vector: array de seis componentes 98 - i: fila del vector 99 100 OUTPUT: 101 - m: matriz de componentes del vector 102 """ 103 vector = np.array(vector) 104 m = np.array([[vector[i,0], vector[i,3], vector[i,4]], 105 [vector[i,3], vector[i,1], vector[i,5]], 106 [vector[i,4], vector[i,5], vector[i,2]]]) 107 return m 108 109 110 def parametro(par, MAT, x, s_max, e_max, e_min): 111 """Calcula el vector para el modelo de iniciación asociado 112 a un experimento. 113 114 INPUT: par = parámetro para el modelo de iniciación 115 MAT = indice asignado al material 116 x = (m) vector de distancias a la superficie de la grieta 117 s_max = (MPa) vector de tensiones máximas 118 e_max = vector de deformaciones máximas 119 e_min = vector de deformaciones minimas 120 121 OUTPUTS: FS/SWT = vector con los Fatemi-Socie o Smith-Watson-Topper en cada 122 punto""" 123 124 def func_FS(alfa, j): A.4 Código de implementación del cálculo de vida 81 125 """"Devuelve delta_gamma_max/2 en un punto concreto. Se utiliza en el 126 calculo del Fatemi-Socie.""" 127 E_xyz_max = hacer_matriz(e_max,j) 128 E_xyz_min = hacer_matriz(e_min,j) 129 E_max = rotar_matriz(alfa,E_xyz_max) 130 E_min = rotar_matriz(alfa,E_xyz_min) 131 132 133 #El signo negativo se debe a que la función minimiza en vez de 134 #maximizar. 135 return -(E_max[0,1] - E_min[0,1]) 136 137 138 def func_SWT(alfa, j): 139 """"Devuelve el Smith-Watson-Topper asociado a un punto.""" 140 E_xyz_max = hacer_matriz(e_max,j) 141 E_xyz_min = hacer_matriz(e_min,j) 142 E_max = rotar_matriz(alfa,E_xyz_max) 143 E_min = rotar_matriz(alfa,E_xyz_min) 144 S_xyz_max = hacer_matriz(s_max,j) 145 S_max = rotar_matriz(alfa,S_xyz_max) 146 147 #El signo negativo se debe a que la función minimiza en vez de 148 #maximizar. 149 return -(S_max[0,0]*(E_max[0,0]-E_min[0,0])/2.0) 150 151 #Inicializamos variables 152 alfa0 = [0.0, 0.0, 0.0] #Ángulo para primera iteración de la función de 153 #minimización 154 #Limites para el angulo 155 bnds = ((-np.pi, np.pi), (-np.pi, np.pi), (-np.pi, np.pi)) 156 157 sigma_y = MAT["sigma_y"] 158 sigma_f = MAT["sigma_f"] 159 k = sigma_y/sigma_f 160 161 alfa = np.zeros((len(x),3)) 162 delta_gamma_max = np.zeros_like(x) 163 s_norm = np.zeros_like(x) 164 FS = np.zeros_like(x) 165 SWT = np.zeros_like(x) 166 167 #Calculamos en cada punto el Fatemi-Socie o el Smith-Watson-Topper asociado 168 if par == ’FS’: 169 for j in range(len(x)): 170 fs = minimize(func_FS, alfa0, bounds = bnds, args=(j), 171 options={’disp’: False}) 82 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 172 delta_gamma_max[j]=-fs.fun*2.0 173 S_xyz_max = hacer_matriz(s_max,j) 174 S_max = rotar_matriz(alfa[j,:],S_xyz_max) 175 s_norm[j]=S_max[2,2] 176 FS[j]= delta_gamma_max[j]/2.0*(1.0 + k*s_norm[j]/sigma_y) 177 return FS 178 179 elif par == ’SWT’: 180 for j in range(len(x)): 181 swt = minimize(func_SWT, alfa0, bounds = bnds, args=(j), 182 options={’disp’: False}) 183 alfa[j,:]=swt.x 184 SWT[j]=-swt.fun 185 return SWT 186 187 # ############################################################################## 188 # ############################################################################## 189 190 def principal(par, W, MAT,ac,exp_max, exp_min,ruta_exp,ruta_curvas=None, main_path=""): 191 """Estima la vida a fatiga. 192 193 INPUTS: par = parámetro para el modelo de iniciación 194 W = (m) anchura del espécimen 195 MAT = indice asignado al material 196 ac = propagación plana o elíptica 197 exp_max = nombre del archivo con la tensiones y defs máximas 198 exp_min = nombre del archivo con la tensiones y defs mínimas 199 ruta_curvas = ubicación de las curvas de iniciación 200 201 OUTPUTS: resultados.dat = actualiza el archivo de resultados con la 202 longitud de iniciacion y los ciclos de iniciacion, propagacion y 203 total para que se produzca el fallo 204 a_inic = longitud de grieta de iniciación 205 v_ai_mm = vector de longitudes de grietas en mm 206 N_t_min = Ciclos de iniciación 207 N_t = Vector de ciclos totales 208 N_p = Vector de ciclos de propagación 209 N_i = Vector de ciclos de iniciación 210 N_a = Vector de ciclos de propagación a partir de la iniciación 211 exp_id.dat = archivo con los datos de las curvas de vida """ 212 213 A.4 Código de implementación del cálculo de vida 83 214 print(’Datos Experimentales:\n {}.dat\n {}.dat\n’.format(exp_max, 215 exp_min)) 216 #exp_id obtiene a partir del nombre del archivo con los datos un 217 #identificador del experimento. Dependiendo del nombre del archivo debe 218 #modificarse. 219 pattern =r"\d+_\d+_\d+" 220 exp_id = re.search(pattern,exp_max).group() 221 222 #Obtenemos las rutas a las carpetas necesarias para los calculos 223 # cwd = os.getcwd() 224 # ruta_exp = cwd + ’/datos_experimentales’ 225 ruta_datos = main_path+ ’/resultados/datos/{}’.format(par) 226 if ruta_curvas is None: 227 ruta_curvas = main_path + ’/curvas_inic/{}’.format(ac) 228 data_interp = np.loadtxt("{}/MAT_{}.dat".format(ruta_curvas, par) ) 229 else: 230 data_interp = np.loadtxt(ruta_curvas) 231 232 233 #Cargamos los datos de las curvas de iniciación del material 234 235 236 #Separamos las curvas en las variables necesarias 237 x_interp = data_interp[0,1:] #Eje x de la matriz de interpolación 238 y_interp = data_interp[1:,0] #Eje y de la matriz de interpolaci ón 239 m_N_i = data_interp[1:,1:] #Matriz con los ciclos de iniciación 240 241 242 243 #Creamos la función de interpolación 244 function_interp = interp2d(x_interp, y_interp, m_N_i, kind=’quintic’, 245 bounds_error=False) 246 247 #Cargamos los datos experimentales y generamos el vector de FS o SWT 248 x, sxx_max, s_max, e_max, e_min = lectura_datos(ruta_exp, exp_max, 249 exp_min) 250 param = parametro(par, MAT, x, s_max, e_max, e_min) 251 252 a_i_min = round(x[1], 8) #Tamaño mínimo de longitud de grieta de 253 #iniciacion. Redondeamos para evitar errores 254 #numericos. 255 a_i_max = round(x[-1], 8) #Tamaño máximo de longitud de grieta de iniciacion 256 da = a_i_min #Paso entre longitudes de grietas 257 90 Capítulo A. Códigos utilizados para el desarrollo del programa 82 # plt.figure(figsize =(5,5)) 83 plt.plot(x,y,"ob") 84 plt.xscale("log") 85 plt.yscale("log") 86 plt.xlim([np.min(x)*0.5,np.max(x)*2]) 87 plt.ylim([np.min(x)*0.5,np.max(x)*2]) 88 plt.xlabel(’Vida estimada’) 89 plt.ylabel(’Vida experimental’) 90 plt.plot([1e1,1e10],[1e1,1e10],’--r’,label ="Recta de equivalencia") #recta 91 plt.plot(xs,ys,"--g",label ="Recta de regresión") 92 plt.plot([1e1,1e10],[0.5e1,0.5e10], "--y") 93 plt.plot([1e1,1e10],[2e1,2e10], "--y") 94 plt.legend() 95 plt.grid() 96 97 def grafica_lon_vida(par,vida_estimada): 98 """Función que representa la vida estimada en una gráfica la longitud de iniciación 99 con respecto a los ciclos 100 INPUTS: 101 -par: criterio FS o SWT 102 -vida estimada: datos con los resultados de cálculos de vida a fatiga 103 104 OUTPUTS: 105 -fig: Figura 106 """ 107 108 #Carga de datos 109 try: 110 111 data_est =pd.read_table(vida_estimada,sep=r"\s+",skiprows =1, names =["exp_id", "param","N_t_min","N_i_min", "N_p_min"," N_i_perc","N_p_perc","a_inic" ]) 112 except: 113 data_est = pd.read_excel(vida_estimada) 114 115 data_est = data_est[data_est.param == par] 116 117 x = data_est.N_i_min.values 118 y = data_est.a_inic.values 119 120 fig = plt.figure(figsize=(5,3)) 121 122 plt.plot(x,y,’ob’) 123 plt.xscale(’log’) 124 plt.ylim([0,1]) 125 plt.xlim([1e2,1e5]) 126 plt.xlabel(’Vida estimada’) A.5 Código de implementación de la estadística 91 127 plt.ylabel(’a_inic(mm)’) 128 plt.grid(which = ’major’, color = ’k’, linestyle=’-’, linewidth=0.4) 129 plt.grid(which = ’minor’, color = ’gray’, linestyle=’:’, linewidth =0.2) 130 131 return fig 132 133 134 def grafica_per_vida(par,vida_estimada): 135 """Función que representa la vida estimada en una gráfica el porcentaje 136 de vida que se lleva la iniciación. 137 INPUTS: 138 -par: criterio FS o SWT 139 -vida estimada: datos con los resultados de cálculos de vida a fatiga 140 141 OUTPUTS: 142 -fig: Figura 143 144 """ 145 146 try: 147 data_est =pd.read_table(vida_estimada,sep=r"\s+",skiprows =1, names =["exp_id", "param","N_t_min","N_i_min", "N_p_min"," N_i_perc","N_p_perc","a_inic" ]) 148 except: 149 data_est = pd.read_excel(vida_estimada) 150 data_est = data_est[data_est.param == par] 151 152 x = data_est.N_i_min.values 153 y = data_est["N_i_perc"].values 154 y =np.array([float(i[:-1]) for i in y]) 155 156 fig = plt.figure(figsize=(5,3)) 157 158 plt.plot(x,y,’ob’) 159 plt.xscale(’log’) 160 plt.ylim([0,100]) 161 plt.xlim([1e2,1e5]) 162 plt.xlabel(’Vida estimada’) 163 plt.ylabel(’Porcentaje de iniciación %’) 164 plt.grid(which = ’major’, color = ’k’, linestyle=’-’, linewidth=0.4) 165 plt.grid(which = ’minor’, color = ’gray’, linestyle=’:’, linewidth =0.2) 166 167 return fig Apéndice B Manual de instalación del programa En este anexo se describen los pasos para poder instalar el programa. En primer lugar es necesario comentar que este software sólo se ha desarrollo en un sistema operativo Microsoft Windows ® , por lo que puede que en otros sistemas operativos no funcione o lo haga de forma defectuosa. A continuación se describen los pasos a seguir para instalar correctamente el software de predicción de fatiga multiaxial. 1. Descomprimir el archivo .rar donde se encuentran los archivos de ejecución del programa en una carpeta especifica. 2. Comprobar que Python 3.7 ó 3.8 está instalado en el ordenador. Si no lo está, es necesario dirigirse a la página www.python.org y descargar e instalar cualquiera de estas versiones 3. Tener instalados los módulos necesarios. Al instalar Python, normalmente se instalan los módulos Numpy , Matplolib , re y os . Por otra parte, los módulos que no se encuentran instalados por defecto son Sklearn,Scipy,Pandas yOpenpyxl 4. En caso de que no estén instalados, es necesario instalar aquellos que falten. Para ello hay que dirigirse a la ventana de comandos de Windows (CMD). A continuación se describe el proceso para instalar cada módulo. a) Para instalar Numpy. Escribir en el CMD: pip install numpy b) Para instalar Matplotlib. Escribir en el CMD: pip install matplotlib c) Para instalar re. Escribir en el CMD: pip install re d) Para instalar os. Escribir en el CMD: pip install os e) Para instalar Sklearn. Escribir en el CMD: pip install sklearn f) Para instalar Scipy. Escribir en el CMD: pip install scipy g) Para instalar Pandas. Escribir en el CMD: pip install pandas h) Para instalar Openpyxl. Escribir en el CMD: pip install openpyxl Una vez instalado todos los módulos necesarios se podrá ejecutar el programa. El script principal se denomina GUI_principal.py y haciendo doble click sobre este archivo automáticamente se abrirá. Por favor, no elimine ningún archivo ni carpeta dentro de la carpeta donde descomprimió el archivo .rar o de lo contrario el programa no funcionará. 93 Bibliografía [1] Numpy,https:// numpy.org/ , 2021. [2] Pandas,https:// pandas.pydata.org/ , 2021. [3] Regular expressions,https:// docs.python.org/ 3/ library/ re.html, 2021. [4] Scikit-learn,https:// scikit-learn.org/ stable/ index.html, 2021. [5] Scipy,https:// www.scipy.org/ , 2021. [6] Visualization with python,https:// matplotlib.org/ stable/ index.html, 2021. [7] Ali Fatemi and Darrell F. Socie, A critical plane approach to multiaxial fatigue damage including out-of-phase loading, Fatigue Fracture of Engineering Materials and Structures 11 (1988), no. 3, 149–165. [8] L. Grueter, W. Huget, and H. Kylla, Weight functions and stress intensity magnification factors for elliptical and semi-elliptical cracks under variable normal stress - part i, Materialwissenschaft und Werkstofftechnik 15 (1984), no. 1, 10–17. [9] G. R. 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