Jakobimatrix Tachymeter Numerisch teilweise fertig. Tabelle Beobachtungen muss noch Substituiert werden

.idea/Masterprojekt-Campusnetz.iml

@@ -4,7 +4,7 @@
     <content url="file://$MODULE_DIR$">
       <excludeFolder url="file://$MODULE_DIR$/.venv" />
     </content>
-    <orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.14" jdkType="Python SDK" />
+    <orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.14 (Masterprojekt)" jdkType="Python SDK" />
     <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
   </component>
 </module>

.idea/misc.xml

@@ -3,5 +3,5 @@
   <component name="Black">
     <option name="sdkName" value="Python 3.14" />
   </component>
-  <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.14" project-jdk-type="Python SDK" />
+  <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.14 (Masterprojekt)" project-jdk-type="Python SDK" />
 </project>

Berechnungen.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+import sympy as sp
+
+class Berechnungen:
+    def __init__(self, a, b):
+        self.a_wert = a
+        self.b_wert = b
+        self.e_quadrat_wert = self.e_quadrat()
+        self.e_strich_quadrat_wert = self.e_strich_quadrat()
+
+    def e_quadrat(self):
+        return (self.a_wert**2 - self.b_wert**2) / self.a_wert **2
+
+    def e_strich_quadrat(self):
+        return (self.a_wert**2 - self.b_wert**2) / self.b_wert **2
+
+    def P(self, x, y):
+        return sp.sqrt(x**2 + y**2)
+
+    def hilfswinkel(self, z, x, y):
+        hw = sp.atan2(z * self.a_wert, self.P(x, y) * self.b_wert)
+        return hw
+
+    def B(self, z, x, y):
+        hilfswinkel = self.hilfswinkel(z, x, y)
+        B = sp.atan2((z + self.e_strich_quadrat_wert * self.b_wert * sp.sin(hilfswinkel) ** 3), (self.P(x, y) - self.e_strich_quadrat_wert * self.a_wert * sp.cos(hilfswinkel) ** 3))
+        return B
+
+    def L(self, x, y):
+        return sp.atan2(y, x)
+
+    def H(self, x, y, z):
+        B = self.B(z, x, y)
+        H = (self.P(x, y) / sp.cos(B)) - self.a_wert / (sp.sqrt(1 - self.e_quadrat_wert * sp.sin(B) ** 2))
+        return H
+
+    def geometrische_breite_laenge(self, dict_koordinaten):
+        for punktnummer, matrix in dict_koordinaten.items():
+
+            dict_koordinaten[punktnummer] = [matrix, self.B(matrix[2], matrix[0], matrix[1]), self.L(matrix[0], matrix[1])]
+        return dict_koordinaten
+
+class Einheitenumrechnung:
+    def __init__(self):
+        pass
+
+    def mas_to_rad(mas):
+        umrechnungsfaktor = 1 / 1000 * 1 / 3600 * sp.pi / 180
+        grad = mas * umrechnungsfaktor
+        return grad
+
+    def mm_to_m(mm):
+        m = mm / 1000
+        return m
+
+    def ppb(ppb):
+        ppb *= 10 ** (-9)
+        return ppb

Campusnetz.ipynb

@@ -13,7 +13,8 @@
     "import importlib\n",
     "import Koordinatentransformationen\n",
     "import sqlite3\n",
-    "import Funktionales_Modell"
+    "import Funktionales_Modell\n",
+    "import Berechnungen"
    ],
    "outputs": [],
    "execution_count": null
@@ -292,15 +293,41 @@
     "importlib.reload(Datenbank)\n",
     "db_zugriff = Datenbank.Datenbankzugriff(pfad_datenbank)\n",
     "\n",
+    "# Parameter des GRS80-ellipsoids (Bezugsellipsoid des ETRS89 / DREF 91 (2025)\n",
+    "# ToDo: Quelle mit möglichst genauen Parametern heraussuchen!\n",
+    "a = 6378137.0 #m\n",
+    "b = 63567552.314 #m\n",
+    "\n",
     "importlib.reload(Funktionales_Modell)\n",
-    "fm = Funktionales_Modell.FunktionalesModell(pfad_datenbank)\n",
+    "fm = Funktionales_Modell.FunktionalesModell(pfad_datenbank, a, b)\n",
+    "\n",
     "\n",
     "#db_zugriff.get_beobachtungen_id_standpunkt_zielpunkt(\"tachymeter_distanz\")\n",
-    "fm.jacobi_matrix_symbolisch()"
+    "Jacobimatrix_symbolisch = fm.jacobi_matrix_symbolisch()[0]\n",
+    "Jacobimatrix_symbolisch_liste_unbekannte = fm.jacobi_matrix_symbolisch()[1]\n",
+    "Jacobimatrix_symbolisch_liste_zeilenbeschriftungen = fm.jacobi_matrix_symbolisch()[2]"
    ],
    "id": "d38939f7108e1788",
    "outputs": [],
    "execution_count": null
+  },
+  {
+   "metadata": {},
+   "cell_type": "code",
+   "source": [
+    "importlib.reload(Datenbank)\n",
+    "db_zugriff = Datenbank.Datenbankzugriff(pfad_datenbank)\n",
+    "importlib.reload(Funktionales_Modell)\n",
+    "fm = Funktionales_Modell.FunktionalesModell(pfad_datenbank, a, b)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "fm.jacobi_matrix_zahlen_iteration_0(Jacobimatrix_symbolisch, \"naeherung_us\", Jacobimatrix_symbolisch_liste_unbekannte, Jacobimatrix_symbolisch_liste_zeilenbeschriftungen)"
+   ],
+   "id": "dba5ecd0354bbc48",
+   "outputs": [],
+   "execution_count": null
   }
  ],
  "metadata": {

Einheitenumrechnung.py

@@ -1,18 +0,0 @@
-import sympy as sp
-
-class Einheitenumrechnung:
-    def __init__(self):
-        pass
-
-    def mas_to_rad(mas):
-        umrechnungsfaktor = 1 / 1000 * 1 / 3600 * sp.pi / 180
-        grad = mas * umrechnungsfaktor
-        return grad
-
-    def mm_to_m(mm):
-        m = mm / 1000
-        return m
-
-    def ppb(ppb):
-        ppb *= 10 ** (-9)
-        return ppb

Export.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+import csv
+
+class Export:
+    def __init__(self):
+        pass
+
+    @staticmethod
+    def matrix_to_csv(dateiname, liste_spaltenbeschriftung, liste_zeilenbeschriftung, Matrix, beschriftung_kopfzeile = ""):
+        with open(dateiname, "w", newline="", encoding="utf-8") as csvfile:
+            writer = csv.writer(csvfile, delimiter=";")
+
+            kopfzeile = [beschriftung_kopfzeile]
+            for spaltenbeschriftung in liste_spaltenbeschriftung:
+                kopfzeile.append(str(spaltenbeschriftung))
+            writer.writerow(kopfzeile)
+
+            for zeilenbeschriftung, zeile in zip(liste_zeilenbeschriftung, Matrix.tolist()):
+                zeile_als_text = [zeilenbeschriftung] + [str(eintrag) for eintrag in zeile]
+                writer.writerow(zeile_als_text)

Funktionales_Modell.py

@@ -1,11 +1,13 @@
 from Datenbank import *
 import sympy as sp
-import csv
+from Export import Export
+from Berechnungen import Berechnungen
 
 
 class FunktionalesModell:
-    def __init__(self, pfad_datenbank):
+    def __init__(self, pfad_datenbank, a, b):
         self.pfad_datenbank = pfad_datenbank
+        self.berechnungen = Berechnungen(a, b)
 
     def jacobi_matrix_symbolisch(self):
         liste_beobachtungsarten = ["tachymeter_distanz", "tachymeter_richtung", "tachymeter_zenitwinkel"]
@@ -14,17 +16,8 @@ class FunktionalesModell:
         liste_beobachtungen_rohdaten = []
         liste_punktnummern =[]
 
-        liste_beobachtungen_jacobian = []
         liste_orientierungsunbekannte = []
 
-        liste_beobachtungsgleichungen_jacobian = []
-        liste_beobachtungsgleichungen_abgeleitet = []
-
-        liste_beobachtungen_abgeleitet = []
-        liste_zeilenbeschriftungen_jacobian = []
-
-        liste_zeilenbeschriftungen_abgeleitet = []
-
         for beobachtungsart in liste_beobachtungsarten:
             liste_id_standpunkt_zielpunkt = db_zugriff.get_beobachtungen_id_beobachtungsgruppe_standpunkt_zielpunkt(beobachtungsart)
 
@@ -164,22 +157,31 @@ class FunktionalesModell:
         else:
             return None
 
-        # --- Export der A_jacobian-Matrix in eine CSV-Datei ---
+        Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\Jacobi_Matrix_Symbolisch.csv", liste_unbekannte,
-        dateiname_export = "Jacobi_Matrix.csv"
+                             liste_zeilenbeschriftungen_gesamt, A_gesamt, "Beobachtung")
+        return A_gesamt, liste_unbekannte, liste_zeilenbeschriftungen_gesamt
 
-        with open(dateiname_export, "w", newline="", encoding="utf-8") as csvfile:
+    def jacobi_matrix_zahlen_iteration_0(self, A_symbolisch, koordinatenart, liste_unbekannte = None, liste_zeilenbeschriftungen_gesamt = None):
-            writer = csv.writer(csvfile, delimiter=";")
+        if koordinatenart == "naeherung_us":
+            db_zugriff = Datenbankzugriff(self.pfad_datenbank)
+            dict_koordinaten_B_L = self.berechnungen.geometrische_breite_laenge(db_zugriff.get_koordinaten(koordinatenart))
 
-            # Kopfzeile: leere Ecke + Namen der Unbekannten
+            substitutionen = {}
-            kopfzeile = ["Beobachtung"]
-            for unbekannte in liste_unbekannte:
-                kopfzeile.append(str(unbekannte))
-            writer.writerow(kopfzeile)
 
-            # Zeilen: Standpunkt-Zielpunkt + Jacobimatrix-Zeile
+            for punktnummer, vektor in dict_koordinaten_B_L.items():
-            for zeilenbeschriftung, zeile in zip(liste_zeilenbeschriftungen_gesamt, A_gesamt.tolist()):
+                X_sym, Y_sym, Z_sym, B_sym, L_Sym = sp.symbols(f"X{punktnummer} Y{punktnummer} Z{punktnummer} B{punktnummer} L{punktnummer}")
-                zeile_als_text = [zeilenbeschriftung] + [str(eintrag) for eintrag in zeile]
-                writer.writerow(zeile_als_text)
 
+                substitutionen[X_sym] = vektor[0][0]
+                substitutionen[Y_sym] = vektor[0][1]
+                substitutionen[Z_sym] = vektor[0][2]
+                substitutionen[B_sym] = vektor[1]
+                substitutionen[L_Sym] = vektor[2]
 
-        return A_gesamt
+            A_numerisch = A_symbolisch.xreplace(substitutionen)
+
+            Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\Jacobi_Matrix_Numerisch_Iteration0.csv", liste_unbekannte,
+                                 liste_zeilenbeschriftungen_gesamt, A_numerisch, "Beobachtung")
+
+            return A_numerisch
+        else:
+            print("Koordinaten noch nicht implementiert!")

Vorbereitungen_Fabian/Transformation_ITRF2020_to_ETRF89DREF91(2025).py

@@ -1,7 +1,7 @@
 # Transformation ITRF2020 --> ETRF89/DREF91 Realisierung 2025
 
 import sympy as sp
-from Einheitenumrechnung import Einheitenumrechnung
+from Berechnungen import Einheitenumrechnung
 
 # Helmetert Paramteter zur Referenzepoche t0
 t0 = 2015.0