FragilityCurve

FragilityCurve()

Class met een aantal gemakkelijke methoden om fragility curves op te slaan en aan te passen

Attributes

Name	Type	Description
data_adapter	DataAdapter	DataAdapter object om data in te laden
hydraulicload	Optional[np.ndarray] | None	Array met de belastingen
failure_probability	Optional[np.ndarray] | None	Array met de faalkansen
lower_limit	float	Ondergrens voor de interpolatie van de faalkans, standaard 1e-200
interp_func	Callable	Functie waarmee geinterpoleerd wordt
enforce_monotonic	bool	Forceert monotoon stijgende faalkansen, standaard True
fragility_curve_schema	ClassVar[dict[str, str]]	Schema waaraan de fragility curve moet voldoen:{hydraulicload: float, failure_probability: float}

Methods

Name	Description
as_array	Geef curve terug als NumPy array. Deze kunnen vervolgens worden gestacked en in een database geplaatst
as_dataframe	Geef curve terug als pandas dataframe
calculate_fragility_curve
check_monotonic_curve	Forceert monotoon stijgende faalkansen
find_jump_indices
from_dataframe	Zet een dataframe om naar een fragility curve
interp_func	interpolate_1d met y-waardes omgezet naar log-waardes
load	Laadt een fragility curve in
log_exceptions	Stuurt exceptions eerst naar de logger van de DataAdapter
refine	Interpoleert de fragility curve op de gegeven waterstanden
reliability_update	Voer een versimpelde reliability updating uit
run
shift	Schuift de hydraulische belasting van de fragility curve op om
sort_curve	Sorteert de fragility curve eerst op waterstand en vervolgens op faalkans

as_array

FragilityCurve.as_array()

Geef curve terug als NumPy array. Deze kunnen vervolgens worden gestacked en in een database geplaatst

as_dataframe

FragilityCurve.as_dataframe()

Geef curve terug als pandas dataframe

calculate_fragility_curve

FragilityCurve.calculate_fragility_curve(*args, **kwargs)

check_monotonic_curve

FragilityCurve.check_monotonic_curve()

Forceert monotoon stijgende faalkansen

find_jump_indices

FragilityCurve.find_jump_indices()

from_dataframe

FragilityCurve.from_dataframe(df)

Zet een dataframe om naar een fragility curve

interp_func

FragilityCurve.interp_func(x, xp, fp, ll=1e-200, clip01=False)

interpolate_1d met y-waardes omgezet naar log-waardes

Parameters

Name	Type	Description	Default
x	np.ndarray	X-waardes waarop geinterpoleerd moet worden	required
xp	np.ndarray	Referentievector van x-waardes	required
fp	np.ndarray	Referentievector van y-waardes	required
ll	float	Ondergrens voor de interpolatie, deze waarde of kleiner wordt als 0 gezien	1e-200
clip01	bool	Begrens resultaat tussen [0, 1]	False

Returns

Name	Type	Description
	np.array	geinterpoleerde vector

load

FragilityCurve.load(input)

Laadt een fragility curve in

log_exceptions

FragilityCurve.log_exceptions(method)

Stuurt exceptions eerst naar de logger van de DataAdapter

refine

FragilityCurve.refine(new_hydraulicload, add_steps=True)

Interpoleert de fragility curve op de gegeven waterstanden

reliability_update

FragilityCurve.reliability_update(update_level, trust_factor=1)

Voer een versimpelde reliability updating uit

Parameters

Name	Type	Description	Default
update_level	int | float	hydraulic load level to which the fragility curve is updated	required
trust_factor	int | float	by default 1	1

run

FragilityCurve.run(*args, **kwargs)

shift

FragilityCurve.shift(effect)

Schuift de hydraulische belasting van de fragility curve op om bijvoorbeeld het effect van een noodmaatregel te implementeren. Een positieve verschuiving levert bij dezelfde faalkans dan een hogere hydraulische belasting op. Of bij dezelfde hydraulische belasting een lagere faalkans.

sort_curve

FragilityCurve.sort_curve()

Sorteert de fragility curve eerst op waterstand en vervolgens op faalkans