モデルベース デザインを使用した航空機電気ネットワークの設計

この出版物はウェビナーの転写を提供します 「モデルベース設計を用いた航空機電気ネットワークの開発」。 ウェビナーはエンジニアのミハイル・ペセルニク氏によって実施されました。 CITM出展者.)

今日は、モデルを調整して、シミュレーション結果の忠実性と精度、およびシミュレーション プロセスの速度との間の最適なバランスを達成できることを学びます。 これは、シミュレーションを効果的に使用し、実行する予定のタスクにモデルの詳細レベルが適切であることを確認するための鍵です。

また、次のことも学びます。

• 最適化アルゴリズムと並列コンピューティングを使用してシミュレーションを高速化する方法。
• シミュレーションを複数のコンピューター コアに分散して、パラメーターの推定やパラメーターの選択などのタスクを高速化する方法。
• MATLAB を使用してシミュレーションと解析タスクを自動化して開発をスピードアップする方法。
• MATLAB スクリプトを使用して高調波解析を行い、自動レポート生成を使用してあらゆる種類のテストの結果を文書化する方法。

まず、航空機の電気ネットワーク モデルの概要から始めます。 シミュレーションの目標について説明し、モデルの作成に使用された開発プロセスを見ていきます。

その後、初期設計を含むこのプロセスの段階を経て、要件を明確にします。 詳細設計 - 電気ネットワークの個々のコンポーネントを確認し、最後に詳細設計のシミュレーション結果を使用して抽象モデルのパラメータを調整します。 最後に、これらすべてのステップの結果をレポートに文書化する方法を見ていきます。

これは私たちが開発しているシステムの概略図です。 これは、発電機、AC バス、さまざまな AC 負荷、変圧整流器ユニット、さまざまな負荷を備えた DC バス、およびバッテリーを含む半飛行機モデルです。

スイッチは、コンポーネントを電気ネットワークに接続するために使用されます。 飛行中にコンポーネントがオンまたはオフになると、電気状態が変化する可能性があります。 私たちは、これらの変化する条件下で航空機の電力網のこの半分を分析したいと考えています。

航空機電気システムの完全なモデルには、他のコンポーネントが含まれている必要があります。 これらのコンポーネント間の相互作用のみを分析したいため、この半平面モデルにはこれらを含めていません。 これは航空機や造船では一般的な方法です。

シミュレーションの目的:

• さまざまなコンポーネントとそれらを接続する電力線の電気要件を決定します。
• 電気、機械、油圧、熱の影響など、さまざまな工学分野のコンポーネント間のシステム相互作用を分析します。
• さらに詳細なレベルで高調波解析を実行します。
• 変化する条件下での電源の品質を分析し、さまざまなネットワーク ノードの電圧と電流を調べます。

この一連のシミュレーション目標は、さまざまな詳細度のモデルを使用することで最適に実現されます。 開発プロセスを進めていくと、抽象モデルと詳細モデルができることがわかります。

これらのさまざまなモデル バリアントのシミュレーション結果を見ると、システム レベル モデルと詳細モデルの結果が同じであることがわかります。

シミュレーション結果を詳しく見ると、モデルの詳細バージョンではパワー デバイスのスイッチングによってダイナミクスが発生しているにもかかわらず、全体的なシミュレーション結果は同じであることがわかります。

これにより、システム レベルでの迅速な反復を実行できるだけでなく、電気システムの詳細な分析を粒度レベルで実行できるようになります。 このようにして、効果的に目標を達成することができます。

ここで、私たちが取り組んでいるモデルについて話しましょう。 電気ネットワークのコンポーネントごとにいくつかのオプションを作成しました。 解決している問題に応じて、どのコンポーネントのバリアントを使用するかを選択します。

グリッド発電のオプションを検討する場合、統合駆動発電機をサイクロ対流式可変速発電機または DC 結合周波数発電機に置き換えることができます。 AC 回路では抽象的または詳細な負荷コンポーネントを使用できます。

同様に、DC ネットワークの場合、力学、水力学、温度効果などの他の物理分野の影響を考慮した、抽象的、詳細、または学際的なオプションを使用できます。

モデルの詳細。

ここには、発電機、配電ネットワーク、およびネットワーク内のコンポーネントが表示されます。 モデルは現在、抽象コンポーネント モデルを使用したシミュレーション用にセットアップされています。 アクチュエータは、コンポーネントが消費する有効電力と無効電力を指定するだけでモデル化されます。

詳細なコンポーネント バリアントを使用するようにこのモデルを構成すると、アクチュエータはすでに電気機械としてモデル化されています。 永久磁石同期モーター、コンバーター、DCバス、制御システムを取り揃えております。 変圧器整流器ユニットを見ると、パワー エレクトロニクスで使用される変圧器とユニバーサル ブリッジを使用してモデル化されていることがわかります。

また、他の物理現象 (燃料ポンプ内) に関連する影響を考慮したシステム オプション (TRU DC 負荷 -> ブロック選択 -> マルチドメイン) を選択することもできます。 燃料ポンプについては、油圧ポンプ、油圧負荷があることがわかります。 ヒーターについては、温度の変化に応じてそのコンポーネントの動作に影響を与える温度の影響が考慮されています。 私たちの発電機は同期マシンを使用してモデル化されており、このマシンの電圧フィールドを設定する制御システムがあります。

飛行サイクルは、Flight_Cycle_Num という名前の MATLAB 変数を使用して選択されます。 ここでは、特定の電気ネットワーク コンポーネントのオンとオフを制御する MATLAB ワークスペースからのデータが表示されます。 このプロット (Plot_FC) は、コンポーネントがオンまたはオフになるときの最初の飛行サイクルを示しています。

モデルを Tuned バージョンに調整する場合、このスクリプト (Test_APN_Model_SHORT) を使用してモデルを実行し、XNUMX つの異なる飛行サイクルでテストできます。 最初の飛行サイクルが進行中であり、さまざまな条件下でシステムをテストしています。 次に、XNUMX 番目と XNUMX 番目の飛行サイクルを実行するようにモデルを自動的に構成します。 これらのテストが完了すると、これら XNUMX つのテストの結果を以前のテスト実行と比較して示すレポートが作成されます。 レポートでは、モデルのスクリーンショット、発電機出力での速度、電圧、生成電力を示すグラフのスクリーンショット、以前のテストとの比較グラフ、電気ネットワークの品質の分析結果を確認できます。

モデルの忠実性とシミュレーション速度の間のトレードオフを見つけることが、シミュレーションを効果的に使用するための鍵となります。 モデルに詳細を追加すると、モデルの計算とシミュレーションに必要な時間が増加します。 解決しようとしている特定の問題に合わせてモデルをカスタマイズすることが重要です。

電力品質などの詳細に関心がある場合は、パワー エレクトロニクスのスイッチングや現実的な負荷などのエフェクトを追加します。 ただし、電力網内のさまざまなコンポーネントによるエネルギーの生成や消費などの問題に関心がある場合は、複雑なシミュレーション手法、抽象的な負荷、平均電圧モデルを使用します。

Mathworks 製品を使用すると、当面の問題に対して適切な詳細レベルを選択できます。

効果的に設計するには、コンポーネントの抽象モデルと詳細モデルの両方が必要です。 これらのオプションが開発プロセスにどのように適合するかは次のとおりです。

• まず、モデルの抽象バージョンを使用して要件を明確にします。
• 次に、洗練された要件を使用してコンポーネントを詳細に設計します。
• モデル内のコンポーネントの抽象バージョンと詳細バージョンを組み合わせて、コンポーネントを検証したり、機械システムや制御システムと組み合わせたりすることができます。
• 最後に、詳細モデルのシミュレーション結果を使用して、抽象モデルのパラメーターを調整できます。 これにより、モデルが迅速に実行され、正確な結果が得られます。

これら XNUMX つのオプション (システムと詳細モデル) が相互に補完していることがわかります。 要件を明確にするために抽象モデルを使用して行う作業により、詳細な設計に必要な反復回数が削減されます。 これにより、開発プロセスがスピードアップします。 詳細モデルのシミュレーション結果から、迅速に実行され、正確な結果を生成する抽象モデルが得られます。 これにより、モデルの詳細レベルとシミュレーションが実行しているタスクを一致させることができます。

世界中の多くの企業が MOS を使用して複雑なシステムを開発しています。 エアバスは、MOP に基づいて A380 用の燃料管理システムを開発しています。 このシステムには 20 台以上のポンプと 40 台以上のバルブが含まれています。 発生する可能性のあるさまざまな障害シナリオの数は想像できます。 シミュレーションを使用すると、毎週末 XNUMX 万を超えるテストを実行できます。 これにより、障害シナリオに関係なく、制御システムがそれに対処できるという自信が得られます。

モデルの概要とシミュレーションの目標を確認したので、設計プロセスを順に見ていきます。 まず、抽象モデルを使用してシステム要件を明確にします。 これらの洗練された要件は詳細設計に使用されます。

要件ドキュメントを開発プロセスに統合する方法を見ていきます。 当社には、システムのすべての要件の概要を記載した大規模な要件文書があります。 要件をプロジェクト全体と比較し、プロジェクトがこれらの要件を満たしていることを確認することは非常に困難です。

SLVNV を使用すると、要件ドキュメントと Simulink のモデルを直接リンクできます。 モデルから要件へのリンクを直接作成できます。 これにより、モデルの特定の部分が特定の要件に関連していること、またはその逆の検証が容易になります。 このコミュニケーションは双方向です。 したがって、要件を検討している場合は、モデルにすぐにジャンプして、その要件がどのように満たされるかを確認できます。

要件ドキュメントをワークフローに統合したので、電気ネットワークの要件を調整します。 具体的には、発電機と送電線の動作負荷、ピーク負荷、設計負荷の要件を検討します。 幅広いグリッド条件でテストします。 それらの。 異なる飛行サイクル中、異なる負荷がオンまたはオフになるとき。 ここでは電力のみに焦点を当てているため、パワー エレクトロニクスにおけるスイッチングは無視します。 したがって、抽象モデルと簡略化されたシミュレーション手法を使用します。 これは、必要のない詳細を無視するようにモデルを調整することを意味します。 これにより、シミュレーションの実行が高速になり、長い飛行サイクル中に条件をテストできるようになります。

抵抗、容量、インダクタンスの連鎖を通過する交流電源があります。 回路にはスイッチがあり、しばらくしてから開き、再び閉じます。 シミュレーションを実行すると、連続ソルバーで結果を確認できます。 (V1) スイッチの開閉に伴う振動が正確に表示されていることがわかります。

次に、離散モードに切り替えてみましょう。 PowerGui ブロックをダブルクリックし、[ソルバー] タブで離散ソルバーを選択します。 離散ソルバーが選択されていることがわかります。 シミュレーションを始めましょう。 結果はほぼ同じですが、精度は選択したサンプル レートに依存することがわかります。

これで、複雑なシミュレーション モードを選択し、周波数を設定して (解は特定の周波数でのみ得られるため)、シミュレーションを再度実行できるようになりました。 信号振幅のみが表示されていることがわかります。 このブロックをクリックすると、56 つのシミュレーション モードすべてでモデルを順次実行し、結果のプロットを重ねてプロットする MATLAB スクリプトを実行できます。 電流と電圧を詳しく見ると、離散的な結果は連続的な結果に近いですが、完全に一致していることがわかります。 電流を見ると、シミュレーションの離散モードでは観察されなかったピークがあることがわかります。 また、複素数モードでは振幅のみが表示されることがわかります。 ソルバー ステップを見ると、複雑なソルバーは XNUMX ステップしか必要としませんでしたが、他のソルバーはシミュレーションを完了するためにさらに多くのステップを必要としたことがわかります。 これにより、複雑なシミュレーション モードを他のモードよりもはるかに高速に実行できるようになりました。

適切なシミュレーション モードを選択することに加えて、適切な詳細レベルのモデルが必要です。 電気ネットワーク内のコンポーネントの電力要件を明確にするために、一般的なアプリケーションの抽象モデルを使用します。 Dynamic Load ブロックを使用すると、ネットワーク内でコンポーネントが消費または生成する有効電力と無効電力を指定できます。

初期の一連の要件に基づいて、無効電力と有効電力の初期抽象モデルを定義します。 Ideal ソース ブロックをソースとして使用します。 これにより、ネットワーク上の電圧を設定できるようになり、これを使用して発電機のパラメータを決定し、発電量を把握することができます。

次に、シミュレーションを使用して発電機と送電線の電力要件を調整する方法を説明します。

ネットワーク内のコンポーネントの定格電力と力率を含む一連の初期要件があります。 このネットワークが動作できる条件もさまざまです。 私たちは、さまざまな条件下でテストすることで、これらの初期要件を改善したいと考えています。 これを行うには、抽象的なロードとソースを使用するようにモデルを調整し、幅広い動作条件下で要件をテストします。

抽象負荷モデルと発電機モデルを使用するようにモデルを構成し、幅広い動作条件にわたって生成および消費される電力を確認します。

さて、次に進みます きめ細かなデザイン。 洗練された要件を使用して設計を詳細化し、これらの詳細なコンポーネントをシステム モデルと組み合わせて統合の問題を検出します。

現在、航空機内で発電するためにいくつかのオプションが利用可能です。 通常、発電機はガスタービンとの通信によって駆動されます。 タービンは可変周波数で回転します。 ネットワークの周波数を固定する必要がある場合は、ネットワーク内の可変タービン シャフト速度から一定周波数への変換が必要です。 これは、発電機の上流に組み込まれた定速ドライブを使用するか、パワー エレクトロニクスを使用して可変周波数 AC を定周波数 AC に変換することによって実現できます。 ネットワーク内の周波数が変化する可能性があり、ネットワーク内の負荷でエネルギー変換が発生する、変動周波数を備えたシステムもあります。

これらの各オプションには、エネルギーを変換するための発電機とパワー エレクトロニクスが必要です。

可変速度で回転するガスタービンがあります。 このタービンは発電機シャフトを回転させるために使用され、可変周波数の交流を生成します。 さまざまなパワー エレクトロニクス オプションを使用して、この可変周波数を固定周波数に変換できます。 これらのさまざまなオプションを評価したいと思います。 これは SPS を使用して実行できます。

これらの各システムをモデル化し、さまざまな条件下でシミュレーションを実行して、どのオプションがシステムに最適かを評価できます。 モデルに切り替えて、これがどのように行われるかを見てみましょう。

これが私たちが取り組んでいるモデルです。 ガスタービンシャフトからの可変速度は発電機に伝達されます。 そして、サイクロコンバータは固定周波数の交流を生成するために使用されます。 シミュレーションを実行すると、モデルがどのように動作するかがわかります。 上のグラフは、ガス タービンの可変速速度を示しています。 周波数が変化しているのがわかります。 XNUMX 番目のグラフのこの黄色の信号は、発電機出力のいずれかの相からの電圧です。 この固定周波数の交流は、パワー エレクトロニクスを使用して可変速度から生成されます。

AC負荷がどのように記述されるかを見てみましょう。 私たちのものはランプ、油圧ポンプ、アクチュエーターに接続されています。 これらのコンポーネントは、SPS のブロックを使用してモデル化されます。

SPS のこれらの各ブロックには、さまざまなコンポーネント構成に対応し、モデルの詳細レベルを調整できるようにする構成設定が含まれています。

各コンポーネントの詳細バージョンを実行するようにモデルを構成しました。 そのため、AC 負荷をモデル化するための十分な能力があり、ディスクリート モードで詳細なコンポーネントをシミュレートすることで、電気ネットワーク内で何が起こっているかをより詳細に確認できます。

モデルの詳細バージョンを使用して実行するタスクの XNUMX つは、電気エネルギーの品質の分析です。

システムに負荷が導入​​されると、電圧源で波形歪みが発生する可能性があります。 これは理想的な正弦波であり、負荷が一定であれば、このような信号が発生器の出力に現れます。 ただし、オン/オフを切り替えることができるコンポーネントの数が増えると、この波形が歪み、小さなオーバーシュートが発生する可能性があります。

電圧源の波形にこのようなスパイクが発生すると、問題が発生する可能性があります。 これにより、パワー エレクトロニクスのスイッチングによる発電機の過熱が発生する可能性があり、これにより大きな中性電流が生成され、また、パワー エレクトロニクスで不必要なスイッチングが発生する可能性があります。 彼らは信号のこのバウンスを予期していません。

高調波歪みは、AC 電力の品質の尺度を提供します。 どのコンポーネントがオンまたはオフになっているかによって品質が変化するため、変化するネットワーク条件下でこの比率を測定することが重要です。 この比率は MathWorks ツールを使用して簡単に測定でき、幅広い条件下でのテストを自動化できます。

THD について詳しくは、次の URL をご覧ください。 Wikipedia.

次に実行方法を見ていきます シミュレーションを使用した電力品質解析。

航空機の電気ネットワークのモデルがあります。 ネットワーク内のさまざまな負荷により、発電機出力の電圧波形は歪みます。 これは食品の品質の低下につながります。 これらの負荷は、飛行サイクル中のさまざまな時点で切断され、オンラインになります。

このネットワークの電力品質をさまざまな条件下で評価したいと考えています。 このために、SPS と MATLAB を使用して THD を自動的に計算します。 GUI を使用して対話的に比率を計算することも、MATLAB スクリプトを使用して自動化することもできます。

モデルに戻って例を示してみましょう。 航空機の電気ネットワーク モデルは、発電機、AC バス、AC 負荷、変圧器整流器と DC 負荷で構成されます。 ネットワーク内のさまざまなポイントで、さまざまな条件下で電力品質を測定したいと考えています。 まず、ジェネレーターのみでこれを対話的に行う方法を説明します。 次に、MATLAB を使用してこのプロセスを自動化する方法を説明します。 まずシミュレーションを実行して、THD の計算に必要なデータを収集します。

このグラフ (Gen1_Vab) は、発電機の相間の電圧を示しています。 ご覧のとおり、これは完全な正弦波ではありません。 これは、ネットワークの電力品質がネットワーク上のコンポーネントの影響を受けることを意味します。 シミュレーションが完了したら、高速フーリエ変換を使用して THD を計算します。 powergui ブロックを開き、FFT 分析ツールを開きます。 シミュレーション中に記録したデータがツールに自動的に読み込まれることがわかります。 FFT ウィンドウを選択し、周波数と範囲を指定して、結果を表示します。 高調波歪率が 2.8% であることがわかります。 ここでは、さまざまな高調波の寄与がわかります。 高調波歪み係数を対話的に計算する方法を説明しました。 しかし、さまざまな条件下およびネットワークのさまざまなポイントで係数を計算するために、このプロセスを自動化したいと考えています。

ここでは、DC 負荷のモデル化に使用できるオプションを見ていきます。

純粋な電気負荷だけでなく、電気および熱の影響、電気、機械、油圧など、さまざまな工学分野の要素を含む多分野の負荷もモデル化できます。

当社の DC 回路には、変圧器、整流器、ランプ、ヒーター、燃料ポンプ、バッテリーが含まれています。 詳細なモデルでは、他の領域からの影響を考慮できます。たとえば、ヒーター モデルでは、温度の変化に伴う電気部品の動作の変化が考慮されます。 燃料ポンプは他の領域からの影響を考慮して、コンポーネントの動作への影響も確認します。 モデルに戻って、それがどのようになるかを示します。

これが私たちが扱うモデルです。 ご覧のとおり、変圧整流器と DC ネットワークは純粋に電気的です。 電気ドメインからの影響のみが考慮されます。 彼らは、このネットワーク内のコンポーネントの電気モデルを簡素化しました。 他のエンジニアリング分野からの影響を考慮した、このシステムの変形 (TRU DC 負荷 -> マルチドメイン) を選択できます。 ネットワークには同じコンポーネントがあることがわかりますが、電気モデルの数の代わりに、他の効果を追加しました。たとえば、ハイターの場合は、動作に対する温度の影響を考慮した温度物理ネットワークです。 ポンプでは、システム内のポンプとその他の負荷の油圧効果を考慮します。

モデル内に表示されるコンポーネントは、Simscape ライブラリ ブロックから組み立てられています。 電気、油圧、磁気、その他の分野を説明するためのブロックがあります。 これらのブロックを使用すると、学際的と呼ばれるモデルを作成できます。 さまざまな物理および工学分野からの影響を考慮します。

他の領域からの影響を電気ネットワーク モデルに統合できます。

Simscape ブロック ライブラリには、水力学や温度など、他のドメインからの影響をシミュレートするためのブロックが含まれています。 これらのコンポーネントを使用すると、より現実的なネットワーク負荷を作成し、これらのコンポーネントが動作できる条件をより正確に定義できます。

これらの要素を組み合わせることで、より複雑なコンポーネントを作成したり、Simscape 言語を使用して新しいカスタム分野や領域を作成したりできます。

より高度なコンポーネントとパラメーター化設定は、特殊な Simscape 拡張機能で使用できます。 これらのライブラリでは、効率の損失や温度の影響などの影響を考慮した、より複雑で詳細なコンポーネントが利用できます。 SimMechanics を使用して XNUMXD およびマルチボディ システムをモデル化することもできます。

詳細設計が完了したので、詳細シミュレーションの結果を使用して、抽象モデルのパラメータを調整します。 これにより、詳細なシミュレーションの結果と一致する結果を生成しながら、高速に実行されるモデルが得られます。

私たちは抽象コンポーネント モデルから開発プロセスを開始しました。 詳細なモデルができたので、これらの抽象モデルが同様の結果を生成することを確認したいと思います。

緑色は、私たちが受け取った最初の要件を示しています。 ここで青色で示されている抽象モデルの結果が、赤色で示されている詳細モデルのシミュレーションの結果に近づくようにしたいと考えています。

これを行うには、入力信号を使用して抽象モデルの有効電力と無効電力を定義します。 有効電力と無効電力に別々の値を使用する代わりに、パラメータ化されたモデルを作成し、抽象モデルのシミュレーションからの有効電力と無効電力の曲線が詳細なモデルと一致するようにこれらのパラメータを調整します。

次に、詳細モデルの結果と一致するように抽象モデルを調整する方法を見ていきます。

これが私たちの使命です。 電気ネットワーク内のコンポーネントの抽象モデルがあります。 このような制御信号を入力すると、有効電力と無効電力の出力は次のようになります。

同じ信号を詳細モデルの入力に適用すると、次のような結果が得られます。

抽象モデルを使用してシステム モデルを迅速に反復できるように、抽象モデルと詳細モデルのシミュレーション結果に一貫性がある必要があります。 これを行うには、結果が一致するまで抽象モデルのパラメータを自動的に調整します。

これを行うには、抽象モデルと詳細モデルの結果が一致するまでパラメータを自動的に変更できる SDO を使用します。

これらの設定を構成するには、次の手順に従います。

• まず、詳細モデルのシミュレーション出力をインポートし、パラメーター推定用にこれらのデータを選択します。
• 次に、どのパラメータを構成する必要があるかを指定し、パラメータ範囲を設定します。
• 次に、パラメータを評価し、結果が一致するまで SDO がパラメータを調整します。
• 最後に、他の入力データを使用してパラメーター推定結果を検証できます。

並列コンピューティングを使用してシミュレーションを分散することで、開発プロセスを大幅にスピードアップできます。

マルチコア プロセッサの異なるコアまたはコンピューティング クラスターで個別のシミュレーションを実行できます。 複数のシミュレーション (モンテカルロ解析、パラメーター フィッティング、複数の飛行サイクルの実行など) を実行する必要があるタスクがある場合は、ローカルのマルチコア マシンまたはコンピューター クラスターで実行することで、これらのシミュレーションを分散できます。

多くの場合、これはスクリプト内の for ループを並列 for ループ parfor に置き換えるのと同じくらい難しくありません。 これにより、シミュレーションの実行速度が大幅に向上する可能性があります。

航空機の電気ネットワークのモデルがあります。 私たちは、飛行サイクル、混乱、天候などの幅広い動作条件下でこのネットワークをテストしたいと考えています。 PCT を使用してこれらのテストを高速化し、MATLAB を使用して実行する各テストのモデルを調整します。 次に、コンピューターのさまざまなコアにシミュレーションを分散します。 並列テストは順次テストよりもはるかに速く完了することがわかります。

従う必要がある手順は次のとおりです。

• まず、parpool コマンドを使用して、ワーカー プロセスのプール (いわゆる MATLAB ワーカー) を作成します。
• 次に、実行するテストごとにパラメータ セットを生成します。
• まずシミュレーションを順番に実行します。
• 次に、これを並行して実行するシミュレーションと比較します。

結果によると、パラレル モードの合計テスト時間はシーケンシャル モードの約 4 分の XNUMX です。 グラフを見ると、消費電力は概ね予想どおりのレベルにあることがわかります。 目に見えるピークは、消費者のスイッチがオンまたはオフになっているときのさまざまなネットワーク状態に関連しています。

シミュレーションには多くのテストが含まれており、シミュレーションをさまざまなコンピューター コアに分散することで迅速に実行できました。 これにより、実に幅広い飛行条件を評価できるようになりました。

開発プロセスのこの部分が完了したので、各ステップのドキュメントの作成を自動化する方法、テストを自動的に実行して結果を文書化する方法を見ていきます。

システム設計は常に反復的なプロセスです。 プロジェクトに変更を加え、変更をテストし、結果を評価してから、新たな変更を加えます。 変更の結果と根拠を文書化するプロセスには長い時間がかかります。 SLRG を使用してこのプロセスを自動化できます。

SLRG を使用すると、テストの実行を自動化し、それらのテストの結果をレポートの形式で収集できます。 レポートには、テスト結果の評価、モデルとグラフのスクリーンショット、C および MATLAB コードが含まれる場合があります。

最後に、このプレゼンテーションの要点を思い出して終わりたいと思います。

• モデルの忠実性とシミュレーション速度 (シミュレーション モードやモデルの抽象化レベルなど) の間のバランスを見つけるためにモデルを調整する機会が数多くありました。
• 最適化アルゴリズムと並列コンピューティングを使用してシミュレーションを高速化する方法を確認しました。
• 最後に、MATLAB でシミュレーションと解析タスクを自動化することで開発プロセスをスピードアップする方法を確認しました。

資料作成者 — ミハイル・ペセルニク、エンジニア CITM出展者.

このウェビナーへのリンク https://exponenta.ru/events/razrabotka-ehlektroseti-samoleta-s-ispolzovaniem-mop

出所： habr.com