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Planilha de Dimensionamento de Tubulações Hidráulicas Água Fria e Água Quente Completa
Nossa planilha automática de dimensionamento de tubulações de água fria e quente é uma ferramenta desenvolvida para auxiliar engenheiros e projetistas no cálculo rápido e preciso das redes hidráulicas de edificaçoes. Por meio da inserçao de dados como vazao, diâmetro da tubulaçao, comprimento da rede, material do tubo e coeficientes hidráulicos, a planilha realiza automaticamente os cálculos necessários para verificar velocidade da água, perda de carga e dimensionamento adequado das tubulaçoes.

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Card 1 de 30
Cogo Points no AutoCAD Civil 3D



No AutoCAD Civil 3D, "Cogo Points" (ou pontos COGO) são pontos de controle ou referência que você pode usar para definir localizações específicas em um projeto de engenharia civil. Esses pontos podem representar diversas coisas, como marcos topográficos, elementos de infraestrutura ou pontos de interesse em um terreno.

1. Cogo points são exibidos apenas na aba Prospector.

2. Cogo points possuem um ícone que se parece com um círculo combinado com um alvo.

3. Cogo points podem ser movidos, até mesmo usando comandos de desenho básicos não específicos do Civil 3D.

4. Cogo points podem ser editados na janela Properties.

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Python ::: Dicas & Truques ::: Geometria, Trigonometria e Figuras Geométricas

Como calcular o coeficiente angular de uma reta em Python dados dois pontos no plano cartesiano

Quantidade de visualizações: 3576 vezes
O Coeficiente Angular de uma reta é a variação, na vertical, ou seja, no eixo y, pela variação horizontal, no eixo x. Sim, isso mesmo. O coeficiente angular de uma reta tem tudo a ver com a derivada, que nada mais é que a taxa de variação de y em relação a x.

Vamos começar analisando o seguinte gráfico, no qual temos dois pontos distintos no plano cartesiano:



Veja que o segmento de reta AB passa pelos pontos A (x=3, y=6) e B (x=9, y=10). Dessa forma, a fórmula para obtenção do coeficiente angular m dessa reta é:

\[\ \text{m} = \frac{y_2 - y_1}{x_2 - x_1} = \frac{\Delta y}{\Delta x} = tg \theta \]

Note que __$\Delta y__$ e __$\Delta x__$ são as variações dos valores no eixo das abscissas e no eixo das ordenadas. No triângulo retângulo que desenhei acima, a variação __$\Delta y__$ se refere ao comprimento do cateto oposto e a variação __$\Delta y__$ se refere ao comprimento do cateto adjascente.

Veja agora o trecho de código na linguagem Python que solicita as coordenadas x e y dos dois pontos, efetua o cálculo e mostra o coeficiente angular m da reta que passa pelos dois pontos:

# vamos importar o módulo Math
import math as math

def main():
  # x e y do primeiro ponto
  x1 = float(input("Coordenada x do primeiro ponto: "))
  y1 = float(input("Coordenada y do primeiro ponto: "))

  # x e y do segundo ponto
  x2 = float(input("Coordenada x do segundo ponto: "))
  y2 = float(input("Coordenada y do segundo ponto: "))

  # agora vamos calcular o coeficiente angular
  m = (y2 - y1) / (x2 - x1)

  # e mostramos o resultado
  print("O coeficiente angular é: %f\n\n" % m)
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código em linguagem Python nós teremos o seguinte resultado:

Coordenada x do primeiro ponto: 3
Coordenada y do primeiro ponto: 6
Coordenada x do segundo ponto: 9
Coordenada y do segundo ponto: 10
O coeficiente angular é: 0.666667

Veja agora como podemos calcular o coeficiente angular da reta que passa pelos dois pontos usando o Teorema de Pitágoras. Note que agora nós estamos tirando proveito da tangente do ângulo Theta (__$\theta__$), também chamado de ângulo Alfa ou Alpha (__$\alpha__$):

# vamos importar o módulo Math
import math as math

def main():
  # x e y do primeiro ponto
  x1 = float(input("Coordenada x do primeiro ponto: "))
  y1 = float(input("Coordenada y do primeiro ponto: "))

  # x e y do segundo ponto
  x2 = float(input("Coordenada x do segundo ponto: "))
  y2 = float(input("Coordenada y do segundo ponto: "))

  # vamos obter o comprimento do cateto oposto
  cateto_oposto = y2 - y1
  # e agora o cateto adjascente
  cateto_adjascente = x2 - x1
  # vamos obter o ângulo tetha, ou seja, a inclinação da hipetunesa
  # (em radianos, não se esqueça)
  tetha = math.atan2(cateto_oposto, cateto_adjascente)
  # e finalmente usamos a tangente desse ângulo para calcular
  # o coeficiente angular
  tangente = math.tan(tetha)

  # e mostramos o resultado
  print("O coeficiente angular é: %f\n\n" % tangente)
  
if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código você verá que o resultado é o mesmo. No entanto, fique atento às propriedades do coeficiente angular da reta:

1) O coeficiente angular é positivo quando a reta for crescente, ou seja, m > 0;

2) O coeficiente angular é negativo quando a reta for decrescente, ou seja, m < 0;

3) Se a reta estiver na horizontal, ou seja, paralela ao eixo x, seu coeficiente angular é zero (0).

4) Se a reta estiver na vertical, ou seja, paralela ao eixo y, o coeficiente angular não existe.


Java ::: Java para Engenharia ::: Geometria Analítica e Álgebra Linear

Como calcular a norma ou módulo de vetores nos espaços R2 e R3 usando Java - Geometria Analítica e Álgebra Linear usando Java

Quantidade de visualizações: 3128 vezes
Em Geometria Analítica e Álgebra Linear, a magnitude, norma, comprimento, tamanho ou módulo (também chamado de intensidade na Física) de um vetor é o seu comprimento, que pode ser calculado por meio da distância de seu ponto final a partir da origem, no nosso caso (0,0).

Considere o seguinte vetor no plano, ou seja, no espaço bidimensional, ou R2:

\[\vec{v} = \left(7, 6\right)\]

Aqui este vetor se inicia na origem (0, 0) e vai até as coordenadas (x = 7) e (y = 6). Veja sua plotagem no plano 2D:



Note que na imagem já temos todas as informações que precisamos, ou seja, o tamanho desse vetor é 9 (arredondado) e ele faz um ângulo de 41º (graus) com o eixo x positivo. Em linguagem mais adequada da trigonometria, podemos dizer que a medida do cateto oposto é 6, a medida do cateto adjacente é 7 e a medida da hipotenusa (que já calculei para você) é 9.

Note que já mostrei também o ângulo theta (__$\theta__$) entre a hipotenusa e o cateto adjacente, o que nos dá a inclinação da reta representada pelos pontos (0, 0) e (7, 6).

Relembrando nossas aulas de trigonometria nos tempos do colegial, temos que o quadrado da hipotenusa é a soma dos quadrados dos catetos, ou seja, o Teorema de Pitágoras:

\[a^2 = b^2 + c^2\]

Como sabemos que a potenciação é o inverso da radiciação, podemos escrever essa fórmula da seguinte maneira:

\[a = \sqrt{b^2 + c^2}\]

Passando para os valores x e y que já temos:

\[a = \sqrt{7^2 + 6^2}\]

Podemos comprovar que o resultado é 9,21 (que arredondei para 9). Não se esqueça da notação de módulo ao apresentar o resultado final:

\[\left|\vec{v}\right| = \sqrt{7^2 + 6^2}\]

E aqui está o código Java que nos permite informar os valores x e y do vetor e obter o seu comprimento, tamanho ou módulo:

package arquivodecodigos;

import java.util.Scanner;

public class Estudos{
  public static void main(String args[]){
    Scanner entrada = new Scanner(System.in);
    
    // vamos ler os valores x e y
    System.out.print("Informe o valor de x: ");
    double x = Double.parseDouble(entrada.nextLine());
    System.out.print("Informe o valor de y: ");
    double y = Double.parseDouble(entrada.nextLine());
    
    // vamos calcular a norma do vetor
    double norma = Math.sqrt(Math.pow(x, 2) + Math.pow(y, 2));
    
    // mostra o resultado
    System.out.println("A norma do vetor é: " + norma);
  }
}

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

Informe o valor de x: 7
Informe o valor de y: 6
A norma do vetor é: 9.219544457292887

Novamente note que arredondei o comprimento do vetor para melhor visualização no gráfico. Para calcular a norma de um vetor no espaço, ou seja, no R3, basta acrescentar o componente z no cálculo.


Java ::: Coleções (Collections) ::: ArrayList

Java Collections para iniciantes - Arrays (vetores) ou a ArrayList? Qual devo usar?

Quantidade de visualizações: 16764 vezes
Uma das perguntas mais frequentes que os usuários do nosso site nos fazem é aquela sobre o uso de simples arrays (vetores e matrizes) ou objetos da classe ArrayList. Se o número de elementos for fixo ou você precisar de muita eficiência ao lidar com tipos primitivos, então arrays podem ser a melhor escolha.

Porém, muitos problemas envolvendo o armazenamento de dados requerem estruturas de dados que possam ser redimensionadas de acordo com a necessidade do algorítmo. Neste caso, uma ArrayList (ou qualquer uma das outras classes Collections) pode ser a escolha certa.

Veja um trecho de código para ficar mais fácil o entendimento:

package arquivodecodigos;
 
public class Estudos{
  public static void main(String args[]){
    int valores[] = {4, 12, 8, 5, 13};
    System.out.println("Primeiro elemento no vetor: " 
      + valores[0]);
  }
}

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

Primeiro elemento no vetor: 4

Como podemos ver neste exemplo, um array (nesse caso um vetor) possui um tamanho fixo, ou seja, o compilador não nos permite reduzir ou aumentar a quantidade de elementos em um vetor ou matriz criado a partir da notação de arrays. Assim, apesar de todas as facilidades que os arrays trazem consigo, este pode ser um empecilho para o tipo de aplicação que queremos desenvolver em um determinado momento.

A classe ArrayList, por outro lado, possui tamanho variado. Isso quer dizer que seu tamanho é aumentado ou reduzido de acordo com as necessidades do seu código.

Uma outra questão que diferencia arrays de ArrayList, é que não podemos armazenar tipos primitivos em um objeto da classe ArrayList. Se precisarmos fazer isso, o tipo primitivo deve ser colocado em uma classe encapsuladora, por exemplo, a classe Integer. Em algumas situações o compilador faz isso nos bastidores, e esta operação é chamada de auto-boxing.


Java ::: Java Swing - Gerenciadores de Layout ::: GridBagLayout

Como adicionar espaço entre o GridBagLayout do Java Swing e as bordas da janela JFrame usando o método setBorder()

Quantidade de visualizações: 11840 vezes
Se o GridBagLayout for o gerenciador de layout principal da janela, pode ser interessante adicionar algum espaço (padding) entre ele e as bordas da janela JFrame ou JDialog. Isso pode ser feito obtendo-se uma referência ao painel de conteúdo (ContentPane) da JFrame e adicionando uma borda EmptyBorder. Veja como isso é feito no trecho de código abaixo:

package arquivodecodigos;

import javax.swing.*;
import javax.swing.border.*;
import java.awt.*;

public class Estudos extends JFrame{
  public Estudos(){
    super("Como usar a classe GridBagLayout");

    // define o layout
    setLayout(new GridBagLayout());
    
    // define uma borda para aumentar o espaço
    // entre as bordas da janela e o gerenciador
    // de layout
    ((JComponent)getContentPane()).setBorder(
       new EmptyBorder(10, 10, 10, 10));

    // cria o GridBagConstraints
    GridBagConstraints gbc = new GridBagConstraints();

    // controla o espaço entre os componentes
    // e as linhas do GridBagLayout.
    // aqui nós definimos 5 pixels para os
    // lados de cima, esquerda, inferior e direita
    gbc.insets = new Insets(5, 5, 5, 5);

    // adiciona componentes à janela
    gbc.gridy = 0; // linha
    gbc.gridx = 0; // coluna
    add(new JButton("Botão 1"), gbc);

    gbc.gridy = 0; // linha
    gbc.gridx = 1; // coluna
    add(new JButton("Botão 2"), gbc);

    gbc.gridy = 0; // linha
    gbc.gridx = 2; // coluna
    add(new JButton("Botão 3"), gbc);

    gbc.gridy = 1; // linha
    gbc.gridx = 0; // coluna
    add(new JButton("Botão 4"), gbc);

    gbc.gridy = 1; // linha
    gbc.gridx = 1; // coluna
    add(new JButton("Botão 5"), gbc);

    gbc.gridy = 1; // linha
    gbc.gridx = 2; // coluna
    add(new JButton("Botão 6"), gbc);
    
    //setSize(350, 150);
    pack(); // ajusta o tamanho da janela ao
    // dos componentes
    setVisible(true);    
  }

  public static void main(String args[]){
    Estudos app = new Estudos();
    app.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
  }
}

Ao executar este código Java Swing nós teremos o seguinte resultado:




QGIS ::: PyQGIS API ::: Aplicações com código fonte completo

Como listar os 5 municípios goianos com maior área em uma camada do QGIS usando PyQGIS - Código Python completo

Quantidade de visualizações: 765 vezes
Este código completo mostra uma aplicação QGIS na qual usei PyQGIS para resolver um desafio muito interessante, e complexo. Acredito que servirá de base para muitos códigos interessantes envolvendo QGIS, Python e PyQGIS.

Comecei fazendo o download do shapefile do Estado de Goiás, contendo seus 246 municípios no site do IBGE. Em seguida carreguei o shapefile no QGIS usando um objeto QgsVectorLayer.

Note que criei uma classe Municipio para guardar cada um dos municípios encontrados no shapefile. E, para agrupar os objetos da classe Municipio eu criei uma lista chamada municipios.

Para acessar cada um dos municipios, ou seja, cada uma das 246 feições da camada, eu usei a função getFeatures() da classe QgsVectorLayer. Então, ao percorrer cada uma dessas feições, eu obtive seus atributos, por meio da função attributes(), e os usei para criar os objetos da classe Municipio.

Uma vez obtida a lista de municípios, o passo seguinte foi classificar a lista por ordem crescente de área (a área dos municípios). Um laço for me permitiu listar apenas os 5 municípios com maiores áreas e, além de registrar o somatório de seus áreas, obter os seus códigos para selecioná-los na camada, usando a função selectByExpression().

O desafio final foi mostrar as labels, ou seja, os rótulos de cada um dos municípios no mapa do QGIS, porém, eu queria mostrar os rótulos apenas dos 5 municípios com as maiores áreas. Para resolver o desafio, lancei mão da função setFilterExpression().

Veja o código completo para o exemplo:

# uma classe para guardar cada um dos municípios
# do Estado de Goiás
class Municipio:
  # método construtor
  def __init__(self, codigo, nome, estado, area):
    self.codigo = codigo
    self.nome = nome
    self.estado = estado
    self.area = area
  
# para guardar os municípios
municipios = []
  
# vamos criar um novo objeto QgsVectorLayer com o local
# do nosso shapefile
camada = QgsVectorLayer("C:\\GOIAS\\GO_Municipios_2022.shp",
  "Municípios do Estado de Goiás", "ogr")
 
# vamos testar se a camada é válida  
if not camada.isValid():
  print("Não foi possível carregar a camada %s" % camada.name())
else:
  # vamos percorrer todas as feições da camada
  # e obter os seus atributos
  feicoes = camada.getFeatures()  
  for f in feicoes:
    # vamos obter os atributos desta feição
    atributos = f.attributes()  
    # e criamos um novo objeto da classe Municipio
    municipio = Municipio(atributos[0], atributos[1],
      atributos[2], atributos[3])
    # adicionamos este município na lista
    municipios.append(municipio)
    
  # agora vamos ordenar a lista por área da maior para
  # a menor  
  municipios = sorted(municipios, 
    key=lambda municipio:municipio.area, reverse=True)
  
  # vamos adicionar a camada à relação de camadas  
  QgsProject.instance().addMapLayer(camada)
  
  # vamos calcular a área ocupada pelos 5 maiores municípios
  # do Estado de Goiás
  area_5_maiores = 0
  for i in range(5):
    area_5_maiores = area_5_maiores + municipios[i].area
  
  # agora vamos selecionar os 5 maiores municípios na
  # camada do QGIS  
  codigos = ""
  
  for i in range(5):
    codigos = codigos + municipios[i].codigo + ", "
  
  codigos = codigos[0:len(codigos) - 2]
  camada.selectByExpression('"CD_MUN" IN (' + codigos + ')')
  
  # e mostramos os resultados
  print("Os 5 maiores municípios do Estado de Goiás são:\n")
  for i in range(5):
    print("{0}) {1} - Área: {2} km2".format(i + 1, municipios[i].nome,
      municipios[i].area))
  print("\nÁrea ocupada pelos 5 maiores municípios: {0} km2".format(
    area_5_maiores))
    
  # finalmente vamos exibir os nomes dos municípios. Essa foi
  # a parte mais desafiadora do código, pois eu queria mostrar
  # somente os rótulos dos cinco maiores municípios
  settings = QgsPalLayerSettings()
  settings.isExpression = True
  settings.placement = QgsPalLayerSettings.Line
  settings.placement = QgsPalLayerSettings.Horizontal
  # mostra o nome do município
  settings.fieldName = "NM_MUN"

  format = QgsTextFormat()
  format.setColor(QColor('Black'))
  
  settings.setFormat(format)
  settings.enabled = True

  # cria e adiciona uma nova regra
  root = QgsRuleBasedLabeling.Rule(QgsPalLayerSettings())
  rule = QgsRuleBasedLabeling.Rule(settings)
  rule.setDescription("5 Maiores Municípios do Estado de Goiás")
  
  # define o campo que será usado no filtro. Note que somente
  # serão listados os rótulos dos municípios com área maior ou
  # igual ao quinto elemento da lista municípios
  campo_area = "AREA_KM2"
  rule.setFilterExpression(f"\"{campo_area}\" >= {municipios[4].area}")
  root.appendChild(rule)

  # define as configurações do rótulo
  camada.setLabelsEnabled(True)
  rules = QgsRuleBasedLabeling(root)
  camada.setLabeling(rules)
  # redesenha a camada no canvas do QGIS
  camada.triggerRepaint() 

Ao executar este código QGIS, Python e PyQGIS nós teremos o seguinte resultado:

Os 5 maiores municípios do Estado de Goiás são:

1) Niquelândia - Área: 9846.293 km2
2) Mineiros - Área: 9042.844 km2
3) Caiapônia - Área: 8627.961 km2
4) Rio Verde - Área: 8374.255 km2
5) Nova Crixás - Área: 7308.681 km2

Área ocupada pelos 5 maiores municípios: 43200.03399999999 km2

Para fins de compatibilidade este código foi escrito e testado no QGIS 3.34.5-Prizren.


Veja mais Dicas e truques de QGIS

Dicas e truques de outras linguagens

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