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File metadata and controls

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🔧 Instalación y Configuración

Dependencias

pip install -r requirements.txt

Principales Librerías

  • openseespy: Motor de análisis estructural
  • opstool: Visualización y post-procesamiento
  • numpy: Cálculos numéricos
  • pandas: Manejo de datos
  • plotly: Gráficas interactivas
  • tqdm: Barras de progreso

Verificación de Instalación

import openseespy.opensees as ops
import opstool as opst
print("OpenSees y opstool instalados correctamente")

Configuración del Entorno

Opción 1: Entorno Virtual (Recomendado)

# Crear entorno virtual
python -m venv opensees_env

# Activar entorno (Windows)
opensees_env\Scripts\activate

# Activar entorno (Linux/Mac)
source opensees_env/bin/activate

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

Opción 2: Conda

# Crear entorno conda
conda create -n opensees python=3.9

# Activar entorno
conda activate opensees

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

Requisitos del Sistema

Mínimos

  • Python 3.8+
  • 4 GB RAM
  • 1 GB espacio libre

Recomendados

  • Python 3.9+
  • 8+ GB RAM
  • 5 GB espacio libre
  • SSD para mejor rendimiento

Configuración Avanzada

Variables de Entorno Opcionales

# Configurar directorio de resultados personalizado
export OPENSEES_RESULTS_DIR="/path/to/custom/results"

# Configurar nivel de logging
export OPENSEES_LOG_LEVEL="INFO"  # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR

Configuración de Jupyter (Para Notebooks)

# Instalar kernel del entorno
python -m ipykernel install --user --name opensees --display-name "OpenSees Analysis"

# Instalar extensiones útiles
pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user

Resolución de Problemas Comunes

Error de importación de OpenSees

# Reinstalar openseespy
pip uninstall openseespy
pip install openseespy

Error de importación de opstool

# Actualizar opstool
pip install --upgrade opstool

Problemas de visualización

# Instalar dependencias adicionales para visualización
pip install plotly kaleido

Problemas de memoria en estudios grandes

# En parametric_runner.py, ajustar configuración
runner = ParametricRunner(
    max_workers=2,  # Reducir workers paralelos
    chunk_size=5    # Procesar en lotes más pequeños
)