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@ -70,7 +70,9 @@ def PUV_dam(u, p, h, fs, zmesP, zmesU):
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ccs.append(cs)
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ccs.append(cs)
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cccp.append(ccp)
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cccp.append(ccp)
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# calcul des amplitudes des ondes incidentes a partir de uhoriz et p
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# calcul des amplitudes des ondes incidentes a partir de uhoriz et p
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aincident13.append(0.5 * np.sqrt(
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aincident13.append(
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0.5
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* np.sqrt(
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a1 * a1 / (cc * cc)
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a1 * a1 / (cc * cc)
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+ a3
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+ a3
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* a3
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* a3
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@ -79,9 +81,18 @@ def PUV_dam(u, p, h, fs, zmesP, zmesU):
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* xf[ii]
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* xf[ii]
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* xf[ii]
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* xf[ii]
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/ (omega[ii] * omega[ii] * ccp * ccp)
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/ (omega[ii] * omega[ii] * ccp * ccp)
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+ 2 * a1 * a3 * g * k_xb[ii] * np.cos(phi3 - phi1) / (cc * ccp * omega[ii])
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+ 2
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))
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* a1
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areflechi13.append(0.5 * np.sqrt(
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* a3
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* g
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* k_xb[ii]
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* np.cos(phi3 - phi1)
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/ (cc * ccp * omega[ii])
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)
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)
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areflechi13.append(
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0.5
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* np.sqrt(
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a1 * a1 / (cc * cc)
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a1 * a1 / (cc * cc)
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+ a3
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+ a3
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* a3
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* a3
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@ -90,8 +101,15 @@ def PUV_dam(u, p, h, fs, zmesP, zmesU):
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* k_xb[ii]
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* k_xb[ii]
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* k_xb[ii]
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* k_xb[ii]
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/ (omega[ii] * omega[ii] * ccp * ccp)
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/ (omega[ii] * omega[ii] * ccp * ccp)
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- 2 * a1 * a3 * g * xf[ii] * np.cos(phi3 - phi1) / (cc * ccp * omega[ii])
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- 2
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))
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* a1
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* a3
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* g
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* xf[ii]
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* np.cos(phi3 - phi1)
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/ (cc * ccp * omega[ii])
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)
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)
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cv = g * xf[ii] / (omega[ii] * ccp)
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cv = g * xf[ii] / (omega[ii] * ccp)
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cp = 1 / cc
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cp = 1 / cc
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aprog.append(a3 / (g * xf[ii] / (omega[ii] * ccp)))
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aprog.append(a3 / (g * xf[ii] / (omega[ii] * ccp)))
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@ -40,7 +40,9 @@ for r in np.arange(0, 1.1, 0.1):
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*Rn,
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*Rn,
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c="#ff6600",
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c="#ff6600",
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)
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)
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axr.annotate(f"{r=:.1f}", (Rn[0][0], Rn[1][0]), bbox={"boxstyle": "square", "facecolor": "w"})
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axr.annotate(
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f"{r=:.1f}", (Rn[0][0], Rn[1][0]), bbox={"boxstyle": "square", "facecolor": "w"}
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)
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axr.grid()
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axr.grid()
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axr.autoscale(True, "x", tight=True)
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axr.autoscale(True, "x", tight=True)
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||||||
axr.set(ylim=(0, 1), ylabel="R", xlabel="f")
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axr.set(ylim=(0, 1), ylabel="R", xlabel="f")
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||||||
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@ -7,6 +7,7 @@ import numpy as np
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log = logging.getLogger("read_swash")
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log = logging.getLogger("read_swash")
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class ReadSwash:
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class ReadSwash:
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def __init__(self):
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def __init__(self):
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self._n_x = None
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self._n_x = None
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||||||
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