import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Lx=1e-3 # taille du domaine de travail en mètre
Ly=1e-3

Nx=100  # nombre de points de la grille
Ny=100

dx=Lx/Nx # intervalle entre deux points
dy=Ly/Ny

precision = 1e-3# règle la précision du calcul : si la methode converge à ce
                 # nombre près, le programme arrête les itérations

V=np.zeros((Nx,Ny))       # tableaux à 2 dimensions vide au départ
V2=np.zeros((Nx,Ny))      # V : potentiel
B=np.zeros((Nx,Ny))       # Ex et Ey composantes du champ électrique
Ex=np.zeros((Nx,Ny))      # B : si B=1, le potentiel est imposé, B=0 vide
Ey=np.zeros((Nx,Ny))

# conditions aux limites : capteur tactile

V[0,10:47]=10
V[0,53:90]=-10

# V[10,:]=0    # doigt à 0 V au dessus du capteur
# B[10,:]=1



#------------calcul du potentiel méthode de Gauss Seidel -------------------
emax=1000                       # on met une valeur arbitraire > précision
k=0                             # pour que le while ne stoppe pas tout de suite
                                # les itérations, emax sera l'écart max de
                                # potentiel entre deux itérations

w=2/(1+np.pi/max(Nx,Ny))        # paramètre optimal pour la convergence

while emax>precision:           # tant que la présicion n'est pas atteinte
                                # on met à zéro au départ pour calculer le max
    emax=0                      # d'écart sur l'ensemble de la grille

    for i in range(1,Ny-1):     # on ne va pas jusqu'au bord ! le bord du
        for j in range(1,Nx-1): # domaine de calcul reste à 0 V


            if B[i,j]==0: # si on est dans le vide : on résout l'equ de Laplace
                          # méthode de Jacobi
                V2=V[i,j]
                V[i,j]=(1.-w)*V[i,j]+w*(V[i+1,j]+V[i-1,j]+V[i,j+1]+V[i,j-1])/4.

                # on travaille directement sur V et on utilise les valeurs
                # de la grille en cours de calcul pour faire converger la
                # méthode plus vite
                # plus besoin de travailler sur une matrice copiée !

                emax=max(emax,abs(V2-V[i,j])) # on compare pour trouver
                                                   # l'écart maximum
    k=k+1                 # on compte le nombre d'itérations
#---------------------------------------------------------------------------

print(str(k)+" itérations")

# -------------calcul du champ électrique Ex et Ey--------------------------
Emax=0

for i in range(1,Nx-1):
    for j in range(1,Ny-1):

        Ey[i,j]=-(V[i+1,j]-V[i-1,j])/(2*dy) # calcul du gradient selon Oy
        Ex[i,j]=-(V[i,j+1]-V[i,j-1])/(2*dx) # selon Ox

#----------------------------------------------------------------------------
# calcul de la charge
q=0
for j in np.arange(10,48,1):
    q=q+Ey[1,j]*8.85e-12*dx*370e-6 #si électrode carré de 370 micromètres

print("capacité : C = "+str(q/20*1e12)+" pF")

# tracé de la carte de champ : potentiel et champ électrique

x=np.linspace(-Lx/2*1e3,Lx/2*1e3,Nx)
y=np.linspace(0,Ly*1e3,Ny)
X,Y=np.meshgrid(x,y)


plt.figure(figsize=(10,8))
cf=plt.contourf(X,Y,V,100,cmap='jet')
graph=plt.contour(X,Y,V,25,colors='black')
plt.clabel(graph,inline=1,fontsize=10,fmt='%3.2f') #affiche les valeurs de V
plt.colorbar(cf)
plt.xlabel("en mm")
plt.ylabel("en mm")
plt.title("Carte de champ et potentiel")
plt.streamplot(X,Y,Ex,Ey,density=1,color='black')
plt.show()