Deze publicatie biedt een transcriptie van het webinar . Het webinar werd gegeven door Mikhail Peselnik, ingenieur .)
Vandaag zullen we leren dat we modellen kunnen afstemmen om de optimale balans te bereiken tussen de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de simulatieresultaten en de snelheid van het simulatieproces. Dit is de sleutel tot een effectief gebruik van simulatie en ervoor te zorgen dat het detailniveau in uw model geschikt is voor de taak die u wilt uitvoeren.
We zullen ook leren:
- Hoe u simulaties kunt versnellen door gebruik te maken van optimalisatie-algoritmen en parallel computing;
- Hoe u simulaties kunt distribueren over meerdere computerkernen, waardoor taken zoals parameterschatting en parameterselectie worden versneld;
- Hoe u de ontwikkeling kunt versnellen door simulatie- en analysetaken te automatiseren met MATLAB;
- Hoe MATLAB-scripts te gebruiken voor harmonische analyse en de resultaten van elk type test te documenteren met behulp van automatische rapportgeneratie.
We beginnen met een overzicht van het elektrische netwerkmodel van vliegtuigen. We bespreken wat onze simulatiedoelen zijn en kijken naar het ontwikkelingsproces dat is gebruikt om het model te maken.
Vervolgens doorlopen we de fasen van dit proces, inclusief het initiële ontwerp, waarbij we de vereisten verduidelijken. Gedetailleerd ontwerp - waarbij we naar de afzonderlijke componenten van het elektrische netwerk zullen kijken, en ten slotte zullen we de simulatieresultaten van het gedetailleerde ontwerp gebruiken om de parameters van het abstracte model aan te passen. Ten slotte bekijken we hoe u de resultaten van al deze stappen in rapporten kunt vastleggen.
Hier is een schematische weergave van het systeem dat we aan het ontwikkelen zijn. Dit is een half vliegtuigmodel met een generator, een AC-bus, verschillende AC-belastingen, een transformator-gelijkrichter, een DC-bus met verschillende belastingen en een batterij.
Schakelaars worden gebruikt om componenten op het elektriciteitsnet aan te sluiten. Als componenten tijdens de vlucht in- en uitschakelen, kunnen de elektrische omstandigheden veranderen. We willen deze helft van het elektriciteitsnet van het vliegtuig analyseren onder deze veranderende omstandigheden.
Een compleet model van het elektrische systeem van een vliegtuig moet andere componenten bevatten. We hebben ze niet opgenomen in dit halfvlakmodel omdat we alleen de interacties tussen deze componenten willen analyseren. Dit is een gangbare praktijk in de vliegtuig- en scheepsbouw.
Simulatiedoelstellingen:
- Bepaal de elektrische vereisten voor de verschillende componenten, evenals de stroomleidingen die ze verbinden.
- Analyseer systeeminteracties tussen componenten uit verschillende technische disciplines, inclusief elektrische, mechanische, hydraulische en thermische effecten.
- En voer op een meer gedetailleerd niveau harmonische analyses uit.
- Analyseer de kwaliteit van de stroomvoorziening onder veranderende omstandigheden en kijk naar spanningen en stromen in verschillende netwerkknooppunten.
Deze reeks simulatiedoelstellingen wordt het best gediend door het gebruik van modellen met verschillende mate van detail. We zullen zien dat we, terwijl we door het ontwikkelingsproces gaan, een abstract en gedetailleerd model zullen hebben.
Als we naar de simulatieresultaten van deze verschillende modelvarianten kijken, zien we dat de resultaten van het systeemniveaumodel en het gedetailleerde model hetzelfde zijn.
Als we de simulatieresultaten nader bekijken, zien we dat zelfs ondanks de dynamiek die wordt veroorzaakt door het schakelen van voedingsapparaten in de gedetailleerde versie van ons model, de algehele simulatieresultaten hetzelfde zijn.
Hierdoor kunnen we snelle iteraties uitvoeren op systeemniveau, maar ook een gedetailleerde analyse van het elektrische systeem op granulair niveau. Zo kunnen wij onze doelstellingen effectief bereiken.
Laten we het nu hebben over het model waarmee we werken. Voor elk onderdeel van het elektriciteitsnet hebben wij meerdere mogelijkheden gecreëerd. We zullen kiezen welke componentvariant we willen gebruiken, afhankelijk van het probleem dat we oplossen.
Wanneer we de opties voor elektriciteitsopwekking via het elektriciteitsnet onderzoeken, kunnen we de geïntegreerde aandrijfgenerator vervangen door een generator met variabele snelheid van het cycloconvectortype of een DC-gekoppelde frequentiegenerator. We kunnen abstracte of gedetailleerde belastingscomponenten gebruiken in een AC-circuit.
Op dezelfde manier kunnen we voor een DC-netwerk een abstracte, gedetailleerde of multidisciplinaire optie gebruiken die rekening houdt met de invloed van andere fysieke disciplines zoals mechanica, hydraulica en temperatuureffecten.
Meer details over het model.
Hier zie je de generator, het distributienetwerk en de componenten in het netwerk. Het model is momenteel ingericht voor simulatie met abstracte componentmodellen. De actuator wordt eenvoudigweg gemodelleerd door het actieve en reactieve vermogen te specificeren dat de component verbruikt.
Als we dit model configureren om gedetailleerde componentvarianten te gebruiken, is de actuator al gemodelleerd als een elektrische machine. We hebben een synchrone motor met permanente magneet, converters en een DC-bus en besturingssysteem. Als we naar de transformator-gelijkrichtereenheid kijken, zien we dat deze is gemodelleerd met behulp van transformatoren en universele bruggen die in de vermogenselektronica worden gebruikt.
We kunnen ook een systeemoptie selecteren (op TRU DC Loads -> Block Choices -> Multidomain) die rekening houdt met effecten die verband houden met andere fysieke verschijnselen (in Fuel Pump). Voor de brandstofpomp zien we dat we een hydraulische pomp hebben, hydraulische belastingen. Voor de verwarmer zien we dat er rekening wordt gehouden met temperatuureffecten die het gedrag van dat onderdeel beïnvloeden als de temperatuur verandert. Onze generator is gemodelleerd met behulp van een synchrone machine en we hebben een besturingssysteem om het spanningsveld voor deze machine in te stellen.
Vluchtcycli worden geselecteerd met behulp van een MATLAB-variabele met de naam Flight_Cycle_Num. En hier zien we gegevens van de MATLAB-werkruimte die bepaalt wanneer bepaalde elektrische netwerkcomponenten worden in- en uitgeschakeld. Deze grafiek (Plot_FC) toont voor de eerste vluchtcyclus wanneer componenten worden in- of uitgeschakeld.
Als we het model afstemmen op de Tuned-versie, kunnen we dit script (Test_APN_Model_SHORT) gebruiken om het model uit te voeren en in drie verschillende vluchtcycli te testen. De eerste vluchtcyclus is aan de gang en we testen het systeem onder verschillende omstandigheden. Vervolgens configureren we het model automatisch om een tweede en derde vluchtcyclus uit te voeren. Na voltooiing van deze tests beschikken we over een rapport waarin de resultaten van deze drie tests worden weergegeven in vergelijking met eerdere testruns. In het rapport ziet u screenshots van het model, screenshots van grafieken die de snelheid, spanning en opgewekt vermogen aan de generatoruitgang tonen, vergelijkingsgrafieken met eerdere tests, evenals de resultaten van een analyse van de kwaliteit van het elektrische netwerk.
Het vinden van een afweging tussen modelgetrouwheid en simulatiesnelheid is de sleutel tot effectief gebruik van simulatie. Naarmate u meer details aan uw model toevoegt, neemt de tijd die nodig is om het model te berekenen en te simuleren toe. Het is belangrijk om het model aan te passen aan het specifieke probleem dat u oplost.
Als we geïnteresseerd zijn in details zoals de netvoedingskwaliteit, voegen we effecten toe zoals het schakelen van vermogenselektronica en realistische belastingen. Als we echter geïnteresseerd zijn in zaken als de opwekking of het verbruik van energie door verschillende componenten in het elektriciteitsnet, zullen we complexe simulatiemethoden, abstracte belastingen en gemiddelde spanningsmodellen gebruiken.
Met de producten van Mathworks kunt u het juiste detailniveau voor het betreffende probleem kiezen.
Om effectief te ontwerpen hebben we zowel abstracte als gedetailleerde modellen van componenten nodig. Zo passen deze opties in ons ontwikkelingsproces:
- Eerst verduidelijken we de eisen aan de hand van een abstracte versie van het model.
- Aan de hand van de aangescherpte eisen ontwerpen we het onderdeel vervolgens tot in detail.
- We kunnen een abstracte en gedetailleerde versie van een component in ons model combineren, waardoor verificatie en combinatie van de component met mechanische systemen en besturingssystemen mogelijk is.
- Ten slotte kunnen we de simulatieresultaten van het gedetailleerde model gebruiken om de parameters van het abstracte model af te stemmen. Dit geeft ons een model dat snel werkt en nauwkeurige resultaten oplevert.
Je ziet dat deze twee opties – systeem en gedetailleerd model – elkaar aanvullen. Het werk dat we met het abstracte model doen om de vereisten te verduidelijken, vermindert het aantal iteraties dat nodig is voor een gedetailleerd ontwerp. Dit versnelt ons ontwikkelingsproces. De simulatieresultaten van het gedetailleerde model geven ons een abstract model dat snel werkt en nauwkeurige resultaten oplevert. Hierdoor kunnen we een match bereiken tussen het detailniveau van het model en de taak die de simulatie uitvoert.
Veel bedrijven over de hele wereld gebruiken MOS om complexe systemen te ontwikkelen. Airbus ontwikkelt een brandstofmanagementsysteem voor de A380 op basis van MOP. Dit systeem bevat ruim 20 pompen en ruim 40 kleppen. U kunt zich voorstellen hoeveel verschillende faalscenario's zich kunnen voordoen. Met behulp van simulatie kunnen ze elk weekend ruim honderdduizend tests uitvoeren. Dit geeft hen het vertrouwen dat, ongeacht het faalscenario, hun besturingssysteem dit aankan.
Nu we een overzicht van ons model en onze simulatiedoelen hebben gezien, zullen we het ontwerpproces doorlopen. We beginnen met het gebruik van een abstract model om de systeemvereisten te verduidelijken. Deze aangescherpte eisen worden gebruikt voor het detailontwerp.
We zullen zien hoe u vereistendocumenten in het ontwikkelingsproces kunt integreren. We hebben een groot vereistendocument waarin alle vereisten voor ons systeem worden beschreven. Het is erg lastig om de eisen te vergelijken met het project als geheel en er zeker van te zijn dat het project aan deze eisen voldoet.
Met SLVNV kunt u eisendocumenten en het model in Simulink direct koppelen. U kunt rechtstreeks vanuit het model koppelingen maken naar de eisen. Dit maakt het eenvoudiger om te verifiëren dat een bepaald deel van het model betrekking heeft op een specifieke eis en omgekeerd. Deze communicatie is tweerichtingsverkeer. Dus als we naar een vereiste kijken, kunnen we snel naar een model springen om te zien hoe aan die vereiste wordt voldaan.
Nu we het eisendocument in de workflow hebben geïntegreerd, gaan we de eisen voor het elektriciteitsnet verfijnen. We zullen specifiek kijken naar de bedrijfs-, piek- en ontwerpbelastingsvereisten voor generatoren en transmissielijnen. We zullen ze testen onder een breed scala aan netwerkomstandigheden. Die. tijdens verschillende vliegcycli, wanneer verschillende belastingen worden in- en uitgeschakeld. Omdat we ons alleen op vermogen concentreren, zullen we de schakelingen in de vermogenselektronica verwaarlozen. Daarom zullen we abstracte modellen en vereenvoudigde simulatiemethoden gebruiken. Dit betekent dat we het model zo afstemmen dat details die we niet nodig hebben, worden genegeerd. Hierdoor zal de simulatie sneller verlopen en kunnen we omstandigheden tijdens lange vluchtcycli testen.
We hebben een wisselstroombron die door een keten van weerstanden, capaciteiten en inductanties gaat. Er zit een schakelaar in het circuit die na enige tijd opent en vervolgens weer sluit. Als u de simulatie uitvoert, kunt u de resultaten bekijken met de continue oplosser. (V1) Je kunt zien dat de trillingen die gepaard gaan met het openen en sluiten van de schakelaar nauwkeurig worden weergegeven.
Laten we nu overschakelen naar de discrete modus. Dubbelklik op het PowerGui-blok en selecteer de discrete oplosser op het tabblad Oplosser. U kunt zien dat de discrete oplosser nu is geselecteerd. Laten we de simulatie starten. Je zult zien dat de resultaten nu vrijwel hetzelfde zijn, maar de nauwkeurigheid hangt af van de geselecteerde samplefrequentie.
Nu kan ik de complexe simulatiemodus selecteren, de frequentie instellen (aangezien de oplossing alleen bij een bepaalde frequentie wordt verkregen) en de simulatie opnieuw uitvoeren. U zult zien dat alleen de signaalamplitudes worden weergegeven. Door op dit blok te klikken, kan ik een MATLAB-script uitvoeren dat het model opeenvolgend in alle drie de simulatiemodi uitvoert en de resulterende plots over elkaar plot. Als we stroom en spanning nader bekijken, zullen we zien dat de discrete resultaten dicht bij de continue resultaten liggen, maar volledig samenvallen. Als je naar de stroom kijkt, kun je zien dat er een piek is die niet werd opgemerkt in de discrete modus van de simulatie. En we zien dat je in de complexe modus alleen de amplitude kunt zien. Als je naar de oplosserstap kijkt, zie je dat de complexe oplosser slechts 56 stappen nodig had, terwijl de andere oplossers veel meer stappen nodig hadden om de simulatie te voltooien. Hierdoor kon de complexe simulatiemodus veel sneller draaien dan andere modi.
Naast het kiezen van een geschikte simulatiemodus hebben we modellen nodig met een passend detailniveau. Om de vermogensvereisten van componenten in een elektrisch netwerk te verduidelijken, zullen we abstracte modellen van algemene toepassing gebruiken. Met het Dynamic Load-blok kunnen we het actieve en reactieve vermogen specificeren dat een component in het netwerk verbruikt of genereert.
We zullen een initieel abstract model voor reactief en actief vermogen definiëren op basis van een eerste reeks vereisten. We zullen het Ideal-bronblok als bron gebruiken. Hiermee kunt u de spanning op het netwerk instellen, en u kunt dit gebruiken om de parameters van de generator te bepalen en te begrijpen hoeveel stroom deze moet produceren.
Vervolgens ziet u hoe u simulatie kunt gebruiken om de stroomvereisten voor een generator en transmissielijnen te verfijnen.
We hebben een eerste reeks vereisten, waaronder het vermogen en de arbeidsfactor voor de componenten in het netwerk. We hebben ook een aantal omstandigheden waarin dit netwerk kan functioneren. Deze initiële eisen willen we verfijnen door te testen onder een breed scala aan omstandigheden. We zullen dit doen door het model af te stemmen op het gebruik van abstracte belastingen en bronnen en de vereisten te testen onder een breed scala aan bedrijfsomstandigheden.
We zullen het model configureren om abstracte belasting- en generatormodellen te gebruiken, en de opgewekte en verbruikte energie bekijken over een breed scala aan bedrijfsomstandigheden.
Nu gaan we verder gedetailleerd ontwerp. We zullen de verfijnde eisen gebruiken om het ontwerp te detailleren, en we zullen deze gedetailleerde componenten combineren met het systeemmodel om integratieproblemen op te sporen.
Tegenwoordig zijn er verschillende opties beschikbaar voor het opwekken van elektriciteit in een vliegtuig. Typisch wordt de generator aangedreven door communicatie met een gasturbine. De turbine draait met een variabele frequentie. Als het netwerk een vaste frequentie moet hebben, dan is een ombouw nodig van variabele turbine-assnelheid naar een constante frequentie in het netwerk. Dit kan worden gedaan door een geïntegreerde constante snelheidsaandrijving stroomopwaarts van de generator te gebruiken, of door vermogenselektronica te gebruiken om AC met variabele frequentie om te zetten in AC met constante frequentie. Er zijn ook systemen met zwevende frequentie, waarbij de frequentie in het netwerk kan veranderen en energieconversie plaatsvindt bij de belastingen in het netwerk.
Elk van deze opties vereist een generator en vermogenselektronica om de energie om te zetten.
We hebben een gasturbine die met variabele snelheid draait. Deze turbine wordt gebruikt om de generatoras te laten draaien, die wisselstroom met variabele frequentie produceert. Om deze variabele frequentie om te zetten naar een vaste frequentie kunnen verschillende vermogenselektronica-opties worden gebruikt. Wij willen deze verschillende opties graag evalueren. Dit kan via SPS.
We kunnen elk van deze systemen modelleren en simulaties uitvoeren onder verschillende omstandigheden om te evalueren welke optie het beste is voor ons systeem. Laten we naar het model overschakelen en kijken hoe dit wordt gedaan.
Dit is het model waarmee we werken. De variabele snelheid van de gasturbine-as wordt doorgegeven aan de generator. En de cycloconverter wordt gebruikt om wisselstroom met een vaste frequentie te produceren. Als u de simulatie uitvoert, ziet u hoe het model zich gedraagt. De bovenste grafiek toont de variabele snelheid van een gasturbine. Je ziet dat de frequentie verandert. Dit gele signaal in de tweede grafiek is de spanning van één van de fasen aan de generatoruitgang. Deze wisselstroom met vaste frequentie wordt gecreëerd uit variabele snelheid met behulp van vermogenselektronica.
Laten we eens kijken hoe AC-belastingen worden beschreven. Die van ons is aangesloten op een lamp, een hydraulische pomp en een actuator. Deze componenten worden gemodelleerd met behulp van blokken uit SPS.
Elk van deze blokken in SPS bevat configuratie-instellingen waarmee u verschillende componentconfiguraties kunt aanpassen en het detailniveau in uw model kunt aanpassen.
We hebben de modellen geconfigureerd om een gedetailleerde versie van elk onderdeel uit te voeren. We hebben dus veel vermogen om AC-belastingen te modelleren en door gedetailleerde componenten in discrete modus te simuleren kunnen we veel meer details zien van wat er in ons elektrische netwerk gebeurt.
Een van de taken die we met de gedetailleerde versie van het model zullen uitvoeren, is de analyse van de kwaliteit van elektrische energie.
Wanneer een belasting in het systeem wordt geïntroduceerd, kan deze golfvormvervorming bij de spanningsbron veroorzaken. Dit is een ideale sinusoïde, en een dergelijk signaal zal zich aan de uitgang van de generator bevinden als de belastingen constant zijn. Naarmate het aantal componenten dat kan worden in- en uitgeschakeld toeneemt, kan deze golfvorm echter vervormd raken en tot zulke kleine overschrijdingen leiden.
Deze pieken in de golfvorm bij de spanningsbron kunnen problemen veroorzaken. Dit kan leiden tot oververhitting van de generator door het schakelen in de vermogenselektronica, hierdoor kunnen grote nulleiderstromen ontstaan, en ook onnodig schakelen in de vermogenselektronica omdat ze verwachten deze sprong in het signaal niet.
Harmonische vervorming biedt een maatstaf voor de kwaliteit van de elektrische AC-stroom. Het is belangrijk om deze verhouding te meten onder veranderende netwerkomstandigheden, omdat de kwaliteit zal variëren afhankelijk van welk onderdeel wordt in- en uitgeschakeld. Deze verhouding is eenvoudig te meten met behulp van MathWorks-tools en kan worden geautomatiseerd voor testen onder een breed scala aan omstandigheden.
Meer informatie over THD vindt u op .
Vervolgens zullen we zien hoe we dit moeten uitvoeren analyse van de netvoedingskwaliteit met behulp van simulatie.
We hebben een model van het elektrische netwerk van een vliegtuig. Als gevolg van verschillende belastingen in het netwerk is de spanningsgolfvorm aan de generatoruitgang vervormd. Dit leidt tot een verslechtering van de kwaliteit van het voedsel. Deze belastingen worden op verschillende momenten tijdens de vluchtcyclus losgekoppeld en online gebracht.
We willen de stroomkwaliteit van dit netwerk onder verschillende omstandigheden evalueren. Hiervoor zullen we SPS en MATLAB gebruiken om de THD automatisch te berekenen. We kunnen de verhouding interactief berekenen met behulp van een GUI of een MATLAB-script gebruiken voor automatisering.
Laten we teruggaan naar het model om u dit met een voorbeeld te laten zien. Ons elektrische netwerkmodel voor vliegtuigen bestaat uit een generator, een AC-bus, AC-belastingen en een transformator-gelijkrichter en DC-belastingen. We willen de stroomkwaliteit op verschillende punten in het netwerk onder verschillende omstandigheden meten. Om te beginnen laat ik je zien hoe je dit interactief kunt doen, alleen voor de generator. Vervolgens laat ik je zien hoe je dit proces kunt automatiseren met MATLAB. We zullen eerst een simulatie uitvoeren om de gegevens te verzamelen die nodig zijn om de THD te berekenen.
Deze grafiek (Gen1_Vab) toont de spanning tussen de generatorfasen. Zoals u kunt zien, is dit geen perfecte sinusgolf. Dit betekent dat de stroomkwaliteit van het netwerk wordt beïnvloed door de componenten op het netwerk. Zodra de simulatie is voltooid, zullen we de Fast Fourier Transform gebruiken om de THD te berekenen. We openen het powergui-blok en openen de FFT-analysetool. Je kunt zien dat de tool automatisch wordt geladen met de gegevens die ik tijdens de simulatie heb vastgelegd. We selecteren het FFT-venster, specificeren de frequentie en het bereik en geven de resultaten weer. Je kunt zien dat de harmonische vervormingsfactor 2.8% is. Hier zie je de bijdrage van de verschillende harmonischen. Je hebt gezien hoe je de harmonische vervormingscoëfficiënt interactief kunt berekenen. Maar we zouden dit proces graag willen automatiseren om de coëfficiënt onder verschillende omstandigheden en op verschillende punten in het netwerk te berekenen.
We zullen nu kijken naar de beschikbare opties voor het modelleren van DC-belastingen.
We kunnen zuivere elektrische belastingen modelleren, maar ook multidisciplinaire belastingen die elementen uit verschillende technische vakgebieden bevatten, zoals elektrische en thermische effecten, elektrisch, mechanisch en hydraulisch.
Ons DC-circuit omvat een transformator-gelijkrichter, lampen, verwarming, brandstofpomp en batterij. Gedetailleerde modellen kunnen rekening houden met effecten uit andere gebieden. Een verwarmingsmodel houdt bijvoorbeeld rekening met veranderingen in het gedrag van het elektrische onderdeel als de temperatuur verandert. De brandstofpomp houdt rekening met effecten uit andere gebieden om ook de impact ervan op het gedrag van het onderdeel te zien. Ik ga terug naar het model om je te laten zien hoe het eruit ziet.
Dit is het model waarmee wij werken. Zoals u kunt zien, zijn de transformator-gelijkrichter en het DC-netwerk nu puur elektrisch, d.w.z. er wordt alleen rekening gehouden met effecten uit het elektrische domein. Ze hebben elektrische modellen van de componenten in dit netwerk vereenvoudigd. We kunnen een variant van dit systeem kiezen (TRU DC Loads -> Multidomain) die rekening houdt met effecten uit andere technische vakgebieden. Je ziet dat we in het netwerk dezelfde componenten hebben, maar in plaats van het aantal elektrische modellen hebben we andere effecten toegevoegd - bijvoorbeeld voor de hiter, een fysiek temperatuurnetwerk dat rekening houdt met de invloed van temperatuur op gedrag. In de pomp houden we nu rekening met de hydraulische effecten van de pompen en andere belastingen in het systeem.
De componenten die u in het model ziet, zijn samengesteld uit Simscape-bibliotheekblokken. Er zijn blokken voor de boekhouding van elektrische, hydraulische, magnetische en andere disciplines. Met behulp van deze blokken kun je modellen maken die we multidisciplinair noemen, d.w.z. rekening houdend met effecten uit verschillende fysieke en technische disciplines.
Effecten uit andere gebieden kunnen worden geïntegreerd in het elektriciteitsnetwerkmodel.
De Simscape-blokkenbibliotheek bevat blokken voor het simuleren van effecten uit andere domeinen, zoals hydraulica of temperatuur. Door deze componenten te gebruiken, kunt u realistischere netwerkbelastingen creëren en vervolgens nauwkeuriger definiëren onder welke omstandigheden deze componenten kunnen werken.
Door deze elementen te combineren, kunt u complexere componenten creëren, maar ook nieuwe aangepaste disciplines of gebieden creëren met behulp van de Simscape-taal.
Meer geavanceerde componenten en parameterinstellingen zijn beschikbaar in gespecialiseerde Simscape-extensies. In deze bibliotheken zijn complexere en gedetailleerdere componenten beschikbaar, waarbij rekening wordt gehouden met effecten zoals efficiëntieverliezen en temperatuureffecten. U kunt ook XNUMXD- en multibody-systemen modelleren met SimMechanics.
Nu we het gedetailleerde ontwerp hebben voltooid, zullen we de resultaten van de gedetailleerde simulaties gebruiken om de parameters van het abstracte model aan te passen. Dit geeft ons een model dat snel werkt en toch resultaten oplevert die overeenkomen met de resultaten van een gedetailleerde simulatie.
We zijn het ontwikkelingsproces begonnen met abstracte componentmodellen. Nu we gedetailleerde modellen hebben, willen we er zeker van zijn dat deze abstracte modellen vergelijkbare resultaten opleveren.
Groen toont de initiële eisen die we hebben ontvangen. We willen graag dat de resultaten van het abstracte model, hier in blauw weergegeven, dicht bij de resultaten van de gedetailleerde modelsimulatie liggen, weergegeven in rood.
Om dit te doen, zullen we de actieve en reactieve krachten voor het abstracte model definiëren met behulp van het ingangssignaal. In plaats van afzonderlijke waarden te gebruiken voor actief en blindvermogen, zullen we een geparametriseerd model maken en deze parameters aanpassen zodat de curven van actief en blindvermogen uit de abstracte modelsimulatie overeenkomen met het gedetailleerde model.
Vervolgens zullen we zien hoe het abstracte model kan worden afgestemd zodat het overeenkomt met de resultaten van het gedetailleerde model.
Dit is onze taak. We hebben een abstract model van een component in een elektrisch netwerk. Wanneer we er een dergelijk stuursignaal op toepassen, is de uitvoer het volgende resultaat voor actief en reactief vermogen.
Wanneer we hetzelfde signaal toepassen op de invoer van een gedetailleerd model, krijgen we dergelijke resultaten.
We hebben de simulatieresultaten van het abstracte en gedetailleerde model nodig om consistent te zijn, zodat we het abstracte model kunnen gebruiken om snel op het systeemmodel te itereren. Om dit te doen, zullen we automatisch de parameters van het abstracte model aanpassen totdat de resultaten overeenkomen.
Om dit te doen, zullen we SDO gebruiken, dat automatisch parameters kan wijzigen totdat de resultaten van de abstracte en gedetailleerde modellen overeenkomen.
Om deze instellingen te configureren, volgen we de volgende stappen.
- Eerst importeren we de simulatie-uitvoer van het gedetailleerde model en selecteren deze gegevens voor parameterschatting.
- Vervolgens specificeren we welke parameters moeten worden geconfigureerd en stellen we parameterbereiken in.
- Vervolgens zullen we de parameters evalueren, waarbij SDO de parameters aanpast totdat de resultaten overeenkomen.
- Ten slotte kunnen we andere invoergegevens gebruiken om de parameterschattingsresultaten te valideren.
U kunt het ontwikkelingsproces aanzienlijk versnellen door simulaties te distribueren met behulp van parallel computing.
U kunt afzonderlijke simulaties uitvoeren op verschillende kernen van een multi-coreprocessor of op rekenclusters. Als u een taak hebt waarvoor u meerdere simulaties moet uitvoeren, bijvoorbeeld Monte Carlo-analyse, het aanpassen van parameters of het uitvoeren van meerdere vluchtcycli, kunt u deze simulaties distribueren door ze uit te voeren op een lokale multi-core machine of computercluster.
In veel gevallen zal dit niet moeilijker zijn dan het vervangen van de for-lus in het script door een parallelle for-lus, parfor. Dit kan leiden tot een aanzienlijke versnelling in het uitvoeren van simulaties.
We hebben een model van het elektrische netwerk van een vliegtuig. We willen dit netwerk graag testen onder een breed scala aan bedrijfsomstandigheden, inclusief vluchtcycli, verstoringen en weersomstandigheden. We zullen PCT gebruiken om deze tests te versnellen, en MATLAB om het model af te stemmen voor elke test die we willen uitvoeren. Vervolgens verdelen we de simulaties over verschillende kernen van mijn computer. We zullen zien dat parallelle tests veel sneller worden voltooid dan opeenvolgende tests.
Hier zijn de stappen die we moeten volgen.
- Eerst zullen we een pool van werkprocessen creëren, of zogenaamde MATLAB-werknemers, met behulp van de opdracht parpool.
- Vervolgens genereren we parametersets voor elke test die we willen uitvoeren.
- We zullen de simulaties eerst opeenvolgend, de een na de ander, uitvoeren.
- En vergelijk dit dan met het parallel uitvoeren van simulaties.
Volgens de resultaten is de totale testtijd in de parallelle modus ongeveer vier keer korter dan in de sequentiële modus. We hebben in de grafieken gezien dat het stroomverbruik over het algemeen op het verwachte niveau ligt. De zichtbare pieken houden verband met verschillende netwerkomstandigheden bij het in- en uitschakelen van consumenten.
De simulaties omvatten veel tests die we snel konden uitvoeren door de simulaties over verschillende computerkernen te verdelen. Hierdoor konden we een werkelijk breed scala aan vluchtomstandigheden evalueren.
Nu we dit deel van het ontwikkelingsproces hebben voltooid, zullen we zien hoe we het aanmaken van documentatie voor elke stap kunnen automatiseren, hoe we automatisch tests kunnen uitvoeren en de resultaten kunnen documenteren.
Systeemontwerp is altijd een iteratief proces. We brengen een wijziging aan in een project, testen de wijziging, evalueren de resultaten en voeren vervolgens een nieuwe wijziging door. Het proces van het documenteren van de resultaten en de redenen voor veranderingen duurt lang. U kunt dit proces automatiseren met SLRG.
Met SLRG kunt u de uitvoering van tests automatiseren en vervolgens de resultaten van die tests verzamelen in de vorm van een rapport. Het rapport kan een evaluatie van testresultaten, screenshots van modellen en grafieken, C- en MATLAB-code bevatten.
Ik sluit af met het herinneren van de belangrijkste punten van deze presentatie.
- We zagen veel mogelijkheden om het model af te stemmen om een balans te vinden tussen modelgetrouwheid en simulatiesnelheid, inclusief simulatiemodi en modelabstractieniveaus.
- We hebben gezien hoe we simulaties kunnen versnellen met behulp van optimalisatie-algoritmen en parallel computing.
- Ten slotte hebben we gezien hoe we het ontwikkelingsproces kunnen versnellen door simulatie- en analysetaken in MATLAB te automatiseren.
ор атериала — Michail Peselnik, ingenieur .
Link naar dit webinar
Bron: www.habr.com