Metadata-Version: 2.3
Name: calculus-core
Version: 0.5.1
Summary: Foundation load capacity calculation engine using semi-empirical methods
Author: Kaio Silva
Author-email: Kaio Silva <98492492+kaiosilva-dataeng@users.noreply.github.com>
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.13
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.14
Requires-Dist: streamlit>=1.46.0 ; extra == 'streamlit'
Requires-Dist: pandas>=2.3.0 ; extra == 'streamlit'
Requires-Dist: altair>=5.5.0 ; extra == 'streamlit'
Requires-Dist: matplotlib>=3.10.8 ; extra == 'streamlit'
Requires-Python: >=3.10
Provides-Extra: streamlit
Description-Content-Type: text/markdown

# Calculus-Core

[![CI](https://github.com/kaiosilva-dataeng/calculus-core/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/kaiosilva-dataeng/calculus-core/actions/workflows/ci.yml)
[![Coverage](https://raw.githubusercontent.com/kaiosilva-dataeng/calculus-core/main/badges/coverage.svg)](https://github.com/kaiosilva-dataeng/calculus-core)
[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/calculus-core)](https://pypi.org/project/calculus-core/)
[![Python](https://img.shields.io/pypi/pyversions/calculus-core)](https://pypi.org/project/calculus-core/)

Biblioteca Python para cálculo de capacidade de carga de fundações profundas utilizando métodos semi-empíricos da literatura geotécnica brasileira.

## Métodos Implementados

| Método | Ano | Coeficientes |
|--------|-----|--------------|
| Aoki-Velloso | 1975 | K, α, F1, F2 |
| Aoki-Velloso Laprovitera | 1988 | α corrigidos por tipo de estaca |
| Décourt-Quaresma | 1978 | Np, Nl, α, β |
| Teixeira | 1996 | α, β simplificados |

## Instalação

### Instalação Básica (Apenas Core)
Ideal para scripts e backend.

```bash
pip install calculus-core
```

### Instalação com Interface Web
Inclui Streamlit, Pandas e Altair.

```bash
pip install "calculus-core[streamlit]"
```

### Para Desenvolvimento

```bash
git clone https://github.com/usuario/calculus-core.git
cd calculus-core
uv sync --all-extras
```

## Uso Básico

```python
from calculus_core import get_calculator_instance, Estaca, PerfilSPT

# Criar perfil SPT (suporta profundidades fracionárias)
perfil = PerfilSPT(nome_sondagem='SP-01')
perfil.adicionar_medidas([
    (1.0, 3, 'argila_arenosa'),
    (2.0, 6, 'areia_argilosa'),
    (3.0, 12, 'areia'),
    (4.0, 15, 'areia'),
    (5.0, 18, 'areia'),
])

# Criar estaca
estaca = Estaca(
    tipo='pré_moldada',
    processo_construcao='deslocamento',
    formato='circular',
    secao_transversal=0.3,  # diâmetro em metros
    cota_assentamento=3.0,
)

# Calcular
calculator = get_calculator_instance('aoki_velloso_1975')
resultado = calculator.calcular(perfil, estaca)

print(f"Resistência de Ponta: {resultado.resistencia_ponta:.2f} kN")
print(f"Resistência Lateral: {resultado.resistencia_lateral:.2f} kN")
print(f"Capacidade de Carga: {resultado.capacidade_carga:.2f} kN")
print(f"Carga Admissível: {resultado.capacidade_carga_adm:.2f} kN")
```

## Usando Catálogos de Estacas

O projeto inclui catálogos pré-definidos para todos os tipos de estacas:

```python
from calculus_core.domain import EstacaFactory

# Listar tipos disponíveis
tipos = EstacaFactory.listar_tipos_estaca()
# ['pre_moldada', 'escavada', 'helice_continua', 'raiz', 'franki', 'omega', 'metalica']

# Criar estaca do catálogo
estaca = EstacaFactory.criar_helice_continua('HELICE_500', cota_assentamento=4)
estaca = EstacaFactory.criar_metalica('HP_310x79', cota_assentamento=4)
estaca = EstacaFactory.criar_pre_moldada('CIRCULAR_330', cota_assentamento=3)

# Listar perfis disponíveis
perfis = EstacaFactory.listar_perfis_por_tipo('helice_continua')
# ['HELICE_300', 'HELICE_350', 'HELICE_400', ...]
```

## Estratégias de Busca no Perfil SPT

```python
# Busca exata (erro se não encontrar)
medida = perfil.obter_medida(2.0, estrategia='exata')

# Mais próxima (padrão)
medida = perfil.obter_medida(2.3, estrategia='mais_proxima')

# Camada anterior (conservador)
medida = perfil.obter_medida(2.5, estrategia='anterior')

# Interpolação linear
medida = perfil.obter_medida(2.25, estrategia='interpolar')

# N_SPT médio em intervalo
media = perfil.obter_n_spt_intervalo(1.0, 5.0, metodo='media')
```

## Cálculos em Lote (Batch API)

Para comparar cenários, utilize as funções da API de lote:

```python
from calculus_core import (
    calcular_todos_metodos_uma_estaca,
    calcular_um_metodo_todas_estacas,
    calcular_todos_metodos_todas_estacas,
    serializar_resultados
)

# 1. Comparar todos os métodos para uma estaca
resultados = calcular_todos_metodos_uma_estaca(perfil, estaca)

# 2. Comparar tipos de estaca para um método
resultados = calcular_um_metodo_todas_estacas(
    perfil,
    metodo='aoki_velloso_1975',
    cota_assentamento=10
)

# 3. Matriz completa de comparação
resultados = calcular_todos_metodos_todas_estacas(
    perfil,
    cota_assentamento=3
)

# Converter para lista de dicionários (compatível com JSON/Pandas)
dados = serializar_resultados(resultados)

# Exemplo: Usando com Pandas (opcional)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dados)
```

## Suporte a CPT e Conversão

A biblioteca suporta dados de Cone Penetration Test (CPT) e conversão para SPT equivalente:

```python
from calculus_core.domain.soil_investigation import (
    PerfilCPT,
    converter_cpt_para_spt
)

# Criar perfil CPT
cpt = PerfilCPT(nome_sondagem='CPT-01')
cpt.adicionar_medidas([
    (1.0, 2.5, 50.0),   # prof(m), qc(MPa), fs(kPa)
    (2.0, 3.0, 60.0),
    (3.0, 3.5, 70.0),
    (4.0, 4.0, 80.0),
    (5.0, 4.5, 90.0),
])

# Converter para SPT (Correlação de Robertson 1983)
spt_equivalente = converter_cpt_para_spt(cpt, 'robertson_1983')

# Usar perfil convertido nos cálculos tradicionais
resultado = calculator.calcular(spt_equivalente, estaca)
```

## Arquitetura

```
src/calculus_core/
├── domain/           # Lógica de negócio pura
│   ├── model.py          # Entidades (Estaca, PerfilSPT)
│   ├── value_objects.py  # Objetos de valor
│   ├── calculation/      # Estratégias de cálculo
│   ├── pile_types.py     # Tipos específicos de estaca
│   ├── pile_catalogs.py  # Catálogos pré-definidos
│   ├── soil_types.py     # Sistema de mapeamento de solos
│   ├── soil_investigation.py # Perfil CPT e conversões
│   └── method_registry.py # Registro de métodos
│
├── adapters/         # Infraestrutura
│   └── coefficients/ # Provedores de coeficientes
│
├── service_layer/    # Casos de uso
│   └── services.py   # Serviços de aplicação
│
├── entrypoints/      # Interfaces externas
│   ├── cli.py        # Interface de linha de comando
│   └── streamlit_app/# Interface web
│
└── bootstrap.py      # Raiz de Composição (Composition Root)
```

## Extensibilidade

### Adicionar Novo Método de Cálculo

```python
from calculus_core.domain.method_registry import register_method
from calculus_core.domain.calculation import MetodoCalculo

@register_method(
    method_id='meu_metodo_2024',
    name='Meu Método',
    version='2024',
    description='Minha implementação',
    reference='Referência bibliográfica',
    authors=['Autor'],
    supported_pile_types=['all'],
    supported_soil_types=['all'],
)
class MeuMetodoCalculator(MetodoCalculo):
    def calcular(self, perfil_spt, estaca):
        # Implementação
        pass
```

### Sistema de Tipos de Solo

O sistema de mapeamento de solos permite que cada método use sua própria classificação:

```python
from calculus_core.domain import map_soil_type, TipoSoloCanonical

# Tipo canônico
solo = TipoSoloCanonical.AREIA_ARGILOSA

# Mapear para método específico
nome_av = map_soil_type(solo, 'aoki_velloso')  # 'areia_argilosa'
nome_dq = map_soil_type(solo, 'decourt_quaresma')  # 'areia'
```

## Testes

```bash
# Rodar todos os testes
uv run pytest

# Com cobertura
uv run pytest --cov=calculus_core

# Testes específicos
uv run pytest tests/test_domain.py -v
```

## Interface Web

```bash
uv run calculus-app
# Abre interface Streamlit em http://localhost:8501
```

## Interface Visual

Abaixo estão algumas capturas de tela da interface web do **Calculus-Core**:

### 1. Dashboard e Visão Geral
![Interface Principal](https://raw.githubusercontent.com/kaiosilva-dataeng/calculus-core/main/docs/assets/1-app.png)
*Visão geral do aplicativo e seleção de módulos.*

### 2. Gestão de Dados de Solo
![Dados de Solo](https://raw.githubusercontent.com/kaiosilva-dataeng/calculus-core/main/docs/assets/2-dados_solo.png)
*Importação e edição de perfis de sondagem SPT e CPT.*

### 3. Cálculos de Capacidade de Carga
![Cálculo Simples](https://raw.githubusercontent.com/kaiosilva-dataeng/calculus-core/main/docs/assets/3-calculo_simples.png)
*Cálculo detalhado para uma configuração específica de estaca e profundidade.*

### 4. Análises em Lote (Batch)
O módulo de lote permite comparações rápidas entre diferentes cenários:

| Métodos | Estacas | Global |
|:---:|:---:|:---:|
| ![Métodos](https://raw.githubusercontent.com/kaiosilva-dataeng/calculus-core/main/docs/assets/4.1-calculo_lote_metodos.png) | ![Estacas](https://raw.githubusercontent.com/kaiosilva-dataeng/calculus-core/main/docs/assets/4.2-calculo_lote_estacas.png) | ![Global](https://raw.githubusercontent.com/kaiosilva-dataeng/calculus-core/main/docs/assets/4.3-calculo_lote_global.png) |
| *Comparativo de métodos* | *Comparativo de estacas* | *Análise global* |

## Desenvolvimento

Este projeto utiliza [Commitizen](https://commitizen-tools.github.io/commitizen/) para padronização de commits e gerenciamento de versões.

Para realizar um commit padronizado:
```bash
uv run task cz
```

Para gerar um novo release (bump de versão e changelog):
```bash
uv run cz bump
```

## Licença

MIT License - veja [LICENSE](LICENSE) para detalhes.
