Sistema de Análisis Paramétrico OpenSees

🎯 Descripción General

Sistema completo de análisis paramétrico para estructuras de hormigón armado usando OpenSees. Arquitectura modular refactorizada que permite análisis estático, modal y dinámico con control granular de visualización.

✨ Características Principales

• Geometría: Estructuras rectangulares con relación L/B variable
• Elementos: Columnas 40x40 cm, vigas 25x40 cm, losa de 10 cm
• Pisos: 2 pisos de 3 m cada uno
• Análisis: Estático, modal y dinámico
• Visualización: Control granular con opstool
• Post-procesamiento: Reportes automáticos y visualizaciones interactivas

🚀 Inicio Rápido

Instalación

# Opción 1: Desde PyPI (cuando esté publicado)
pip install opensees-parametric-analysis

# Opción 2: Desde código fuente
git clone https://github.com/GJoe2/opensees-parametric-analysis.git
cd opensees-parametric-analysis
pip install -r requirements.txt

# Opción 3: Instalación automática en Linux (detecta entorno)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/GJoe2/opensees-parametric-analysis/master/scripts/install.sh | bash

Requisitos:

• Python 3.12+ (requerido por openseespy y opstool)
• Linux Desktop: Dependencias básicas

  sudo apt-get install -y libopenblas-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran

• Linux Server: Dependencias básicas + gráficas para headless

  sudo apt-get install -y libopenblas-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran libglu1-mesa-dev xvfb

📋 Instalación completa: Ver requisitos del sistema

Uso Básico

# Si instalaste desde PyPI
from opensees_parametric_analysis import ModelBuilder, AnalysisEngine

# Si usas código fuente
from src.model_builder import ModelBuilder
from src.analysis_engine import AnalysisEngine

# Crear y analizar modelo
builder = ModelBuilder()
model = builder.create_model(L_B_ratio=1.5, B=10, nx=4, ny=4)

engine = AnalysisEngine()
results = engine.analyze_model(model['file_path'])

print(f"Periodo fundamental: {results['modal_analysis']['fundamental_period']:.4f} s")

Estudio Paramétrico

# Si instalaste desde PyPI
from opensees_parametric_analysis import ParametricRunner

# Si usas código fuente  
from src.parametric_runner import ParametricRunner

# Configurar estudio
runner = ParametricRunner(builder, engine)
results = runner.run_full_study(
    L_B_ratios=[1.5, 2.0], 
    B_values=[10.0, 15.0],
    nx_values=[3, 4], 
    ny_values=[3, 4]
)

print(f"Modelos analizados: {len(results)}")

🎯 Ejemplos Completos

Para casos de uso específicos y ejemplos detallados, consulte la carpeta examples/ y la guía completa:

Ejemplo	Descripción	Nivel
01_analisis_individual_basico.py	Análisis de un modelo individual	Principiante
02_control_visualizacion.py	Control granular de visualización	Intermedio
03_tipos_analisis.py	Diferentes tipos de análisis	Intermedio
04_estudio_parametrico.py	Estudios paramétricos completos	Avanzado
05_exportacion_scripts.py	Exportación de scripts Python	Intermedio
06_generacion_reportes.py	Generación de reportes	Avanzado

🏗️ Arquitectura

Estructura Modular

src/
├── model_builder.py          # Constructor de modelos (API unificada)
├── analysis_engine.py        # Motor de análisis (refactorizado)
├── parametric_runner.py      # Orquestador de estudios
├── python_exporter.py        # Exportador de scripts
├── report_generator.py       # Generador de reportes
└── utils/                    # Utilidades modulares
    ├── analysis_types.py      # Análisis específicos
    ├── visualization_helper.py # Helper de visualización
    └── model_helpers.py       # Métodos de conveniencia

Componentes Principales

Componente	Función	Entrada	Salida
ModelBuilder	Creación de modelos	Parámetros geométricos	JSON con modelo + configuración
AnalysisEngine	Ejecución de análisis	JSON de modelo	Resultados + visualizaciones
ParametricRunner	Estudios paramétricos	Rangos de parámetros	Resultados múltiples

📊 Control de Visualización

Configuración Granular

# Solo números (máxima velocidad)
model = builder.create_model(1.5, 10, 4, 4,
    analysis_params={'visualization': {'enabled': False}}
)

# Solo deformada estática
model = builder.create_model(1.5, 10, 4, 4,
    analysis_params={
        'visualization': {
            'enabled': True,
            'static_deformed': True,
            'modal_shapes': False
        }
    }
)

# Presentación completa
model = builder.create_model(1.5, 10, 4, 4,
    analysis_params={
        'visualization': {
            'enabled': True,
            'static_deformed': True,
            'modal_shapes': True,
            'max_modes': 6,
            'deform_scale': 200
        }
    }
)

🧪 Testing

Ejecutar Tests

# Runner interactivo
python tests/run_all_tests.py

# Con pytest (recomendado)
pip install pytest
pytest tests/ -v

# Tests específicos
python tests/run_all_tests.py 1  # Solo ModelBuilder

📚 Documentación Detallada

Para información completa y detallada, consulte la documentación organizada en la carpeta docs/:

🎯 Por Audiencia

Para Usuarios Nuevos

• 📋 Índice General - Navegación completa
• 🔧 Instalación - Setup completo y dependencias
• 🚀 Guía de Uso - Ejemplos y API detallada

Para Desarrolladores

• 🏗️ Arquitectura - Diseño del sistema y componentes
• 🧪 Testing - Suite de tests y validación
• 🐛 Troubleshooting - Solución de problemas

Para Investigadores

• 📊 Parámetros del Modelo - Configuración y nomenclatura
• 🎛️ Control de Visualización - Configuración granular
• 🚀 Uso Avanzado - Estudios paramétricos

🔍 Por Tema Específico

Tema	Documento	Descripción
Instalación	installation.md	Setup, dependencias, configuración
Requisitos	system-requirements.md	Requisitos del sistema y troubleshooting
Uso Básico	usage.md	API, ejemplos, casos de uso
Arquitectura	architecture.md	Diseño, componentes, extensibilidad
Parámetros	model-parameters.md	Configuración del modelo, nomenclatura
Visualización	visualization.md	Control granular, optimización
Testing	testing.md	Suite de tests, validación
Problemas	troubleshooting.md	Debugging, soluciones comunes

📁 Estructura del Proyecto

opensees-parametric-analysis/
├── src/                      # Código fuente
├── docs/                     # Documentación detallada
├── examples/                 # Ejemplos de uso prácticos
├── notebooks/                # Jupyter notebooks
├── models/                   # Modelos generados
├── results/                  # Resultados de análisis
├── tests/                    # Suite de tests
├── requirements.txt          # Dependencias
└── README.md                # Este archivo

� Beneficios de la Refactorización

• ✅ Código 50% más corto y legible
• ✅ Eliminación del 80% de condicionales complejas
• ✅ Separación clara de responsabilidades
• ✅ Gestión inteligente de recursos
• ✅ API unificada y consistente
• ✅ Control granular de visualización
• ✅ Suite de tests completa

📜 Licencia

Este proyecto está bajo licencia Apache 2.0. Ver archivo LICENSE para más detalles.

📞 Contacto

Para preguntas, soporte o contribuciones:

• Issues: GitHub Issues
• Documentación: docs/

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💡 Tip: Para empezar rápidamente, revise el índice de documentación y seleccione la guía apropiada para su caso de uso.