动态仿真模型

关键词： 变形 动态 采样 作业

动态仿真模型（精选十篇）

动态仿真模型 篇1

采样臂是采样机的核心部件, 其结构合理与否及动态特性直接影响整机的工作性能[1]。采样机械臂在作业的过程中, 臂架系统中的各个部件都会发生一定的变形, 这个变形对动态特性有较大的影响, 有可能导致作业过程中运动轨迹偏差, 从而使得采样机械臂有可能发生危险状况, 更为严重的甚至会造成臂架系统的部件损坏, 不能正常工作。动载荷多用静力学等效的方法计算, 但这种计算方法所得到的结果有可能和实际工作过程中的危险工况不同, 有一定的局限性[2]。利用ADAMS展开刚柔耦合分析, 是在各个部件单独或者复合动作过程中, 而不是单独某个静态点, 对采样机械臂结构部件应力分布进行仿真, 这样就能有效解决ANSYS中遇到的问题[3,4,5]。因此, 对采样臂各种工况下的动应力仿真, 采样精度以及结构优化疲劳寿命等方面引起许多学者重视。

本文以采样臂作为研究对象, 建立刚柔耦合模型, 旨在获得臂架在特殊工况下的动态特性, 为进一步优化模型及动态设计提供理论依据。

1 刚柔耦合模型的建立

精确模拟采样臂在危险工况下动应力情况, 建立刚柔耦合模型贴近煤炭采样臂的实际工况, 在进行动应力仿真分析过程中提高精度以保证结果的准确性, 通过ANSYS和ADAMS两种软件结合, 即可得到刚柔耦合的虚拟样机模型, 其模型如图1所示。

2 煤炭采样臂在危险工况动应力仿真分析

为了能在刚柔耦合的模型上, 实现动强度的仿真分析, 在ADAMS环境中, 利用测量工具对所需要的角度进行测量, 定义系统的状态变量, 将状态变量函数化, 并通过变量函数进行调用, 目的是为了在ADAMS中实现采样机械臂在采样过程中承受力的计算。煤炭采样机械臂在工作过程中工况众多, 为了节省计算的工作量, 参考实际样机调制结果, 选择最危险工况进行动应力仿真分析, 即伸缩臂处于完全伸出的状态, 并且采样臂处于水平状态。

2.1 危险工况动应力仿真外载荷的计算

一般情况下, 工作装置的结构静强度在其设计阶段可以通过计算得到保证, 而各部件在工作过程中的动应力作用下的疲劳强度则只有通过对实体进行疲劳实验来进行测定, 大大增加了产品的研发周期及成本。为了准确地计算 (预测) 各个部件的疲劳程度, 动态应力时间历程准确无误的预测变得尤为重要[6,7]。

在这种危险工况下, 大臂的姿态角θ1为59°, 小臂的姿态角θ2为0°, 采样头的姿态角θ3为17°, 在整个过程中, 煤炭采样机械臂摆角油缸姿态角17°~39°, 分别将大臂液压缸、小臂液压缸和伸缩臂上的移动副驱动函数修改为0*time, 摆角油缸上的移动副驱动函数为step (time, 0, 0, 5, 150) , 模拟最危险工况下的工作过程, 得到整个采样臂的理论采样力, 如图2所示;将仿真得到的理论采样力作为外载荷加载在采样头上, 得到载荷时间历程曲线, 如图3所示。

2.2 危险工况下动应力仿真与分析

ADAMS/Durability (耐久性模块) 是ADAMS/Post Processor功能的扩展, 在这个模块中增加了模型动强度仿真功能, 即热点 (应力值比较大的点) 数据计算功能, 柔性体动态应力应变的动画功能和节点应力应变的时间历程曲线图, 通过这个模块可以了解在实际的采样过程中, 各个柔性体的等效应力值以及节点的等效应力, 为后续的仿真分析提供参考, 而其中热点数据获得主要是通过耐久性模块下的Hot Spots Table, 仿真输出应力值比较大的数据信息, 图4~图5显示的是等效应力最大的10个节点的信息, 图4为大臂热点数据图, 图5为小臂热点数据图。

此工况仿真结束, 数据图可以得到:大臂0.498 s时出现最大等效应力值为324.29 MPa, 小臂0.507 s时出现最大等效应力值334.55 MPa, 利用ADAMS/Durability中的Nodal Plots选项节点动态应力的输出, 大臂选择节点号1611节点, 小臂选择节点号19665和1800节点, 如图6和7所示。

从图6和图7可以得到:此危险工况下, 在采样阻力突变时煤炭采样机械臂会出现明显振动, 导致应力值出现变化甚至是突变, 结合图3, 采样阻力的趋势与大臂、小臂的等效应力值的趋势是一致的, 即采样阻力比较大的时刻柔性体构件的等效应力值也是比较大的。

为了获得柔性体的等效应力 (Von Mises Stress) 分布情况和应力值的大小, 从而得知哪些区域需要加强或者减重, 主要是通过此工况下的仿真, 柔性体动态应力应变的动画功能, 在后处理模块进行加载模型, 输出柔性体的动态等效应力值。

图8为仿真0.51s时的应力分布图, 从中可以看出大臂和小臂铰接点、大臂和大臂油缸铰接点以及大臂与小臂铰接点的应力都比较大。故在结构设计的过程中应重点考虑这些铰接的位置。

大臂、小臂结构的瞬态动应力与静应力响应的差异, 也是研究刚柔耦合建模的主要原因, 为了对比分析两者的差别, 选择在危险工况下最大等效应力对应的煤炭采样机械臂的姿态进行仿真分析, 将姿态调整到0.51 s时刻所对应的姿态, 在采样头加载对应的外载荷值, 并且将液压缸上的驱动函数全部修改为0*time, 从而进行结构的静强度分析。仿真结束后, 得到各节点的等效应力值, 选取部分应力值较大的节点等效应力值与动应力仿真时0.51 s时刻的值进行对比, 大臂、小臂结构的对比结果分别如表1和表2所示。

从表1和表2中我们可以看出:在相同情况下, 动应力的值比静应力的值要大, 但是在这种工况下, 静应力和动应力的值都接近屈服极限, 造成这种现象的原因是, 外载荷的值较大, 煤炭采样机械臂工作状态较危险, 实际工作过程中一定要避免煤炭采样机械臂在这种工况下长期工作, 另外在后续的结构设计上应采取相关的补强措施。

3 结论

1) 刚柔耦合模型贴近实际, 更能准确反映在各种工况下采样臂的动态特性。

2) 大臂、小臂的结构应力大小主要取决于采样臂姿态、外载荷大小以及制动时间, 结构动载荷对大臂、小臂的应力影响不大。

3) 在危险工况下, 采样臂的应力值都比较大, 实际工作过程中尽量避免, 在后续的结构优化和臂架质量减轻提供理论依据。

参考文献

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动态仿真模型 篇2

卫星流体回路技术的动态热模型与仿真

文章通过合理的.分析与简化,建立了一个包括各热组件模型、受控对象模型以及控制系统模型的系统动态热模型,并建立了仿真程序,仿真结果表明:应用这一模型可以十分简便地计算卫星内部热源及空间外热流变化时的单相流体回路系统的温度变化趋势.该动态热模型还可用于对新型控制策略做进一步的研究,指导工程设计.

作 者：宁献文 张加迅 赵欣 NING Xianwen ZHANG Jiaxun ZHAO Xin  作者单位：北京空间飞行器总体设计部,北京,100094 刊 名：航天器工程  ISTIC英文刊名：SPACECRAFT ENGINEERING 年，卷(期)： 16(6) 分类号：V416 关键词：卫星   单相流体回路   控制策略   集总参数   动态热模型   仿真  

集装箱港口动态泊位指派仿真优化 篇3

(1.上海海事大学 科学研究院，上海 201306;2.上海海洋大学 工程学院，上海 201306)

0 引言

集装箱是重要的物流单元，集装箱运输已成为最重要的运输方式，在跨国、跨洲的长途运输领域更是如此.集装箱港口是当今最为重要的物流枢纽;泊位是集装箱港口最为重要的资源.泊位指派合理与否，直接影响到集装箱船舶在港口的停泊时间和港口的运营成本，是航运与港口企业能否高效率和高效益运作的关键之一.当今，大型集装箱船的运输和装卸规模越来越大［1］，泊位指派的复杂性也随之增加.

泊位指派可分为离散泊位指派和连续泊位指派.IMAI 等［2］研究多用户港口系统的泊位指派问题，引入离散泊位动态指派的基本模型;此后又在其动态泊位指派模型的基础上引入服务优先级和港口能力限制等因素，对其研究进一步丰富和补充［3-4］.LEE 等［5］探讨连续泊位下的泊位计划问题，给出临域搜索启发式算法，算法中考虑先到先服务以及船舶作业安全间距等实际规则.GOLIAS 等［6］研究顾客服务级别优先程度不同情况下的动态和离散泊位分派问题，建立多目标复合优化模型，并用遗传算法求解.国内也有不少学者对集装箱港口的泊位指派问题进行研究.王军等［7］应用遗传算法研究动态泊位的指派问题，一些学者［8-11］应用仿真方法对泊位服务系统进行仿真建模和分析.当前的研究对泊位指派中以船舶在港时间最短为目标时存在的非线性问题讨论较少，而仿真研究中也缺乏对泊位分配方案的自动生成和优化.近年来，仿真优化作为新的研究领域逐渐被学者们所重视，其基本思想是用仿真模型模拟实际系统，且以仿真结果评估实际系统的性能和参数的优劣，并在上层设计优化算法对仿真结果进行优化，进而达到优化实际系统的目的.就泊位指派问题而言，以仿真技术结合现代智能优化算法探讨泊位指派方案的生成和优化，有较高的研究价值和意义.

1 动态泊位指派问题的数学描述

为了便于描述泊位指派问题的数学模型，作如下假设:

(2)B为泊位的集合，i为该集合中第i个元素，即泊位i，i=1，2，…，I;

(4)优化目标为船舶在港时间最小，船舶在港时间包含船舶的装卸作业时间和等待时间;

(5)不考虑由于天气等意外因素引起的船舶延迟离港，船舶到港时间已知.

式(3)确保每艘船均接受一次装卸服务，而式(4)确定泊位一次最多服务一艘船.此外，由于船舶在特定泊位接受服务的顺序k是连续排序的，当第k-1 序号无船舶接受服务时，第k 序号应当也无船舶接受服务，式(5)正是该逻辑的约束.式(6)则保证集装箱船只有在到达泊位后才能开始进行装卸服务.

2 动态离散泊位系统仿真建模

2.1 仿真分析

通过以上分析可知，如果应用数学规划模型对泊位指派问题进行求解，其目标函数存在非线性，且随着船舶数量的增长和泊位数量的增加，问题的规模会急剧扩大，因此用求解混合整数规划模型的分支定界法、割平面法等常规求解方法难以求解.仿真技术建立在相似性原理之上，通过对现有真实系统的描述和模拟能够使得真实系统在计算机里再现.越来越多的建模与仿真技术被成功应用于集装箱码头的规划设计和营运管理上［12］.应用仿真方法能够有效解决目标函数非线性问题，在此基础上的泊位指派优化更为高效和精确.

仿真系统可以分为时间推动和事件推动两种类型.在时间推动的仿真系统框架下，系统能够记录仿真实现每一个事件发生的时间点.就离散泊位指派问题而言，不管是静态的还是动态的，其目标函数均为所有船只的在港时间.在仿真的框架下其目标函数即可以表示为

此外，在仿真模型中，约束条件大多由仿真系统的结构保证.在离散泊位指派问题中，式(3)和(4)可通过设置相应仿真元素的容量实现，而式(8)则无须特别考虑，因为在仿真系统中只有主动实体到达才会有相应的仿真事件发生.

2.2 仿真建模

作为集装箱港口的一个子系统，离散泊位系统的主要组成部分有集装箱船舶、泊位、锚地等待区等.根据集装箱船舶靠港的一般过程，泊位指派过程中主要发生的事务依次有:(1)船舶到达;(2)泊位分配;(3)排队等待;(4)装卸服务;(5)船舶离港.具体流程见图1.

图1 离散泊位系统仿真流程

根据离散泊位系统的基本理论可知，不论是在静态还是动态情景下船舶到达港口的时间都是已知的，所以每艘船舶的到达时间构成船舶到达计划表.在仿真过程中，船舶以此为依据到达港口.泊位分配，则是将所有到达船舶分为若干个子集，每一个子集对应一个具体泊位.每艘船舶和其对应的泊位分配编号构成泊位分配表.仿真过程中，船舶根据泊位分配表进入相应的等待队列，队列内的排队规则为先到先服务.船舶靠泊后，泊位桥吊对船舶进行装卸作业.不同泊位服务不同船只的时间各不相同，于是，相应船舶和对应泊位的装卸服务时间构成船舶泊位服务时间矩阵，以表格的形式体现在仿真系统中.仿真过程中，船舶靠泊后具体服务时间由船舶编号和泊位编号两个量决定.在服务时间矩阵中确定每一次装卸作业的具体服务时间.

3 基于遗传算法的离散泊位指派仿真优化

遗传算法(Genetic Algorithm，GA)［13］是一种借鉴生物界的进化规律(适者生存，优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机搜索方法，由美国的HOLLAND教授1975 年首先提出.其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则.由于GA的这些性质，它已被广泛应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域.

GA 对染色体的选择和淘汰的主要标准为适应度函数.而在仿真框架下离散泊位系统的在港时间为每次仿真实验后得到的在港时间值.基于GA 的仿真优化流程见图2.

图2 基于GA 的离散泊位系统仿真优化流程

与传统的二进制编码方式不同，仿真优化中可采用每位编码的序号对应相应的船舶，编码的内容为分配的泊位编号，编码的取值范围为集合B，即{1，2，…，I}.以8 艘船、3个泊位为例，其染色体表达见图3，一个染色体个体对应一种泊位分配方案:

图3 染色体表达实例

4 离散泊位系统仿真优化案例分析

某港口拥有4个泊位，某日有8 艘船舶要求靠泊码头进行装卸服务.8 艘船舶的到达时间和各船舶对应泊位的服务时间见表1.要求确定当日的最佳泊位分配方案，以使得船舶在港总时间最短.

表1 船舶泊位服务时间矩阵

根据该港口实际情况，仿真总体框架见图4.在集装箱船舶进入系统时记录到达时间tAj，在船舶完成作业离开系统时记录离开时间tLj，仿真结束时计算总体等待时间.

图4 离散泊位系统仿真模型

在eM-plant 提供的GA 模块中以总体等待时间最短为优化目标，以{1，2，3，4}为解集分别对应4个泊位，定义决策变量集{K1，K2，K3，K4，K5，K6，K7，K8}，其中的元素对应于染色体上相应编码位的值，并将优化迭代得到的结果作为仿真模型的泊位指派指令.选择交叉概率为0.8，变异概率为0.1.设置种群大小为30，迭代次数为30.模型经过30 代遗传求解，算法的适应度值收敛过程见图5.船舶在港时间最短为2 080 min，最佳分配方案为{3，4，1，2，4，3，1，3}，即1 号船进入3 号泊位，2 号船进入4 号泊位，以此类推，见图6.

港口泊位计划人员在泊位指派过程中一般按照先到先服务的原则，根据贪婪算法安排泊位(人工贪婪算法)，如船舶1 到达时泊位全部空闲则安排至装卸时间最短的泊位3，而船舶2 到达时则安排在泊位4，若泊位全部被占用则船舶等待，若有泊位空闲则安排先到船舶靠泊进行装卸服务.根据该日8 艘船的到达信息及在各泊位的装卸时间，其泊位安排见表2中人工贪婪算法部分.由表2 计算可知，在本案例中用本文提出的基于GA 的仿真优化指派的船舶总体在港时间比人工贪婪算法指派的减少170 min，而且随着到港船舶数量的增加其优势会进一步显现.

表2 本文方法与人工贪婪算法对比

5 结束语

随着经济的发展和集装箱运输在物流领域的广泛应用，各大港口集装箱的吞吐量也随之增长.面对日益增长的集装箱运输需求，港口间竞争的日益激烈，合理配置资源以提高港口运作效率和效益是必由之路.本文通过建立动态离散泊位指派的数学模型，并在此基础上，提出离散泊位指派的仿真模型和基于GA 的仿真优化方法.运用仿真优化方法，不仅可以很好地解决数学分析中存在的目标函数非线性问题，而且可以通过仿真模型的结构控制取代数学模型中的约束条件.本方法不仅可以提高分析的准确性，而且可以在很大程度上简化求解过程，可用于集装箱港口泊位资源的配置和调度.

当然，集装箱码头的作业系统非常复杂，泊位指派和分配问题除了离散泊位指派问题外还有连续泊位指派的问题.此外，实际操作中，泊位指派计划制订时还需要考虑岸桥计划、堆场计划等.进一步研究可从以下3个方面展开:(1)研究在泊位分配的同时考虑船舶进入泊位的顺序;(2)探索连续泊位指派的仿真优化方法;(3)结合岸桥调度研究泊位指派的仿真优化问题.

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动态仿真模型 篇4

虚拟植物的三维生长过程模型研究就是利用现有的虚拟现实技术在计算机上模拟植物在三维空间中的形态结构和其生长发育过程[1]。它是实现传统农业走上精准农业、数字农业和农业信息化的必经之路, 已成为国内外农业信息化研究的热点问题之一。 植物开花过程是植物发育的一个重要过程, 花朵的形态结构和特征能够反映植物的生理功能, 对其仿真能够指导现代农业的生产; 另外, 植物的开花过程还能在植物研究、园艺展示等方面有广泛的应用。

在虚拟植物的研究中, 国内外学者主要集中在对植物的三维生长过程的研究, 即利用虚拟现实 ( VR) 技术来对植物的生长模型进行研究, 当前已取得了巨大的成绩[2]。美国Onxy公司基于图形学研究方法, 开发了Tree Classic和Tree Painter软件。该软件可快速生成植物图形和制作大量植物图形图像库; 澳大利亚研究机构Centre for Plant Architecture Informatics基于L系统建模的研究方法开发了Virtual Plants软件。 该软件可以棉花、大豆、玉米等农作物进行模拟, 以及表现植物根系的生长和病虫害对植物生长的影响。 加拿大Calgary大学基于L - 系统开发了CPEG, L - Studi和Virtual Laboratory软件, 其在辅助景观设计、园林规划等得到了应用。德国Kort Z - Fernhout公司应用图形学开发了Plant Studio软件, 并可以对植物分生组织、分枝结构、花序、叶序、节间、花朵、叶片及果实等图像快速建造。北方工业大学CAD中心合作, 实现了理想条件下冬小麦苗期生长的三维动画模拟; 与中国科学院计算技术研究所CAD开放实验室合作, 实现了不同生育期玉米形态三维重建。

国外也有一些专家研究花开过程仿真, 但更多的是植物生长过程的仿真, 采用模型化方法构造植物外形, 应用分形算法进行生长仿真。而对花朵的开花过程仿真还比较少, 且还没有比较完善的仿真软件来实现植物花朵的开花过程。因此, 对花朵的仿真过程研究具有重要的意义。

为了对植物花朵的开花过程进行模拟与仿真, 本文以油菜花的开花过程为例, 利用分形方法和虚拟现实技术对其开花过程进行仿真。在深入研究植物学相关理论和计算机图像学的基础上, 融合分形算法和植物生长函数, 提出了三维植物花朵动态仿真模型的构造。实验表明, 该方法能够快速对植物花朵的开放过程进行仿真。

1相关理论

1. 1植物学常识

植物花朵是有性繁殖器官。关于花朵的本质结构, 现比较流行的观点是: 将花朵看成一个节点缩短的变态短枝[3], 即花的形态和结构跟树叶的性质具有一般性。因此, 一朵花一般由花梗、花托、花萼、花冠、 雄蕊群以及雌蕊群组成。其中, 花梗和花托相当于树的枝, 其余的4部分相当于树枝上的叶, 并称为花部。

花瓣位于花萼的内侧面, 是组成花冠的片状体。 一般以其数目的多少为花朵分类的标志, 其中, 双子叶植物的花朵一般有4 ~ 5枚花瓣, 单子叶植物的花朵一般具有3枚或3枚倍数的花瓣。十字花科植物的花瓣都是4片, 如: 油菜花、紫罗兰和桂花等。

1. 2分形算法

分形图像学是现实分形物体的可视化以及对相关物体的模拟。它是分形算法与计算机图形学相结合而形成的一门学科, 其基础是分形几何学。

分形算法是研究非线性的一门新型科学, 其主要特征表现在以下几个方面[4]: 一是物体局部与整体的相似性, 可以从局部对整体进行认识; 二是分析了整体与局部、有序与无序之间的关系和次序; 三是从一定的层面揭示了客观世界的普遍联系和统一性。因此, 分形算法具有自相似性、无标度性及自仿射性等显著特征。

分形算法的主要特征很容易让人联想到计算机算法中的递归算法所产生的图像。因此, 分形算法具有递归的基本思想。

2植物花朵的几何形态建模

2. 1花朵开花的数学建模

通过观察和参考相关的研究资料发现: 花朵在开放时, 具有一个重要的特征, 即花瓣与花朵中轴之间的倾角以及花瓣的大小都随着开放时间的延长而变大。在研究中, 最需要表现的就是花瓣与花朵中轴之间的倾角的关系, 关系体现了植物花朵开放的明显特征, 其大小一般是5° ~ 85°之间。这个变化并非线性的过程, 即不能用线性方程的方式进行描述。但根据相关的植物学资料反应, 花瓣与花朵中轴之间的倾角首先是以较大的速度增大, 到达一定程度后, 增大速度将放缓并趋于平稳, 如图1所示。

在图1中, T表示开花的时间, G表示花瓣与花朵中轴之间的倾角大小。根据图1可知, 花瓣与花朵中轴之间的倾角在开花的前期增长较慢, 随着时间的延长, 倾角大小快速增加; 而后, 又缓慢增加。根据这一特征, 可以得出, 它们之间的关系符合植物生长函数的规律, 如图2所示。

根据图1和图2, 可以设计相关的数学模型来描述之间的关系, 则

在图2中, 0到T2段表示公式为

其中, L1, L2, L分别表示它们之间的关系在初始化的最小值、在衰弱期的最小值以及最大值。

2. 2花朵的形态描述

对于一个花朵, 花瓣是其重要的外在体现, 若干的花瓣组成一个花朵。因此, 花瓣的形态描述, 是花朵生长研究的主要组织部分。针对不同的花朵, 花瓣的外在形态都不同, 但都是一个在三维空间中的曲面。在曲面设计中, 贝塞尔曲面设计比较简单, 在绘制中, 只需要提供曲面设计的关键点即可, 且Open GL支持。因此, 在花瓣的设计过程中, 选择贝塞尔曲面作为主要的工具。

针对不同的花瓣, 关键点的选择可以不同设定。 对于较为简单的花朵可以设置10 ~ 18个关键点, 如梅花等。对于较为复杂的花朵, 可以设置16 ~ 20个关键点, 如菊花等。

3油菜花朵开发过程动态仿真实现实验

为了研究本文所提出方法的有效性和适用性, 选取油菜花的开放过程进行仿真, 油菜属于十字花科属双子叶植物纲。其茎圆柱形, 多分枝。无叶柄及托叶; 茎梢着花, 总状花序; 花萼片4片, 黄绿色; 花冠4瓣, 黄色, 呈十字形, 如图3所示。

3. 1油菜花朵花瓣的构建

由图3可知, 油菜的花朵由4片花瓣组成, 花瓣的形状呈扁平, 且边缘较平滑。因此, 在对花瓣的设计中, 只要选择出关键的16个点即可描述, 则有

根据图3可知, 油菜花的花瓣长度与宽度比较接近。因此, 在花瓣的设计中, 设其长度为8, 宽度为6。 在油菜花开放的过程中, 花瓣的长度和宽度都随着生长适当变化。数值4和3表示油菜花朵花瓣的初始曲率, 随着花朵的开放, 曲率不断变小, 从而使花瓣较为平整。

3. 2试验结果的仿真

本文以Plant VR为平台对油菜花的开放过程进行仿真。为了更有效的表现花瓣在开花过程中与花朵中轴之间的倾角的关系, 为了研究的方便性, 在仿真实验过程中, 笔者没有对花朵的中轴和进行仿真, 并设k = 1 。实验数据如表1所示。

其仿真结果如图4所示。

在图4中, 充分表现了花朵从花蕾到完全开放的过程, 在花蕾期间, 花朵的颜色较深, 随着不断的开放, 颜色不断的变浅。但由于对油菜花朵的颜色、中轴以及花瓣的扩张进行仿真, 使仿真结果图跟原始花朵存在一定的差距, 但并不影响本方法的实用性。

4结束语

在对虚拟植物生长模型研究中, 对植物花朵的开放过程研究可以不断完善植物器官的仿真, 具有重大的意义。为了有效地对花朵开放过程进行简单、快速的模拟, 本文融合分形算法和植物生长函数, 提出了三维植物花朵动态仿真模型的构造分形算法, 并以油菜花朵为例。通过实验表明, 该方法能够快速对植物花朵的开放过程进行仿真, 并为植物花朵开放过程的建模提供了一条新的路径。

然而, 由于植物在生长过程中, 具有许多不确定性和复杂性, 本文是在理想的状态下进行模拟, 影响了其实用性及真实性。因此, 本文的研究只是一个引导性的研究, 后续还有很大的工作可以去继续完善。

摘要：为了更加有效、真实地描述植物花朵的开放过程, 提出了一种三维植物花朵动态仿真模型方法。该方法 以生长函数对花朵的开放过程进行控制, 采用贝塞尔曲面对花朵的花瓣进行构造, 最后对植物花朵的开放过程进行仿真。试验表明, 该方法能快速对植物花朵的开放过程进行仿真。

关键词：花朵,植物生长函数,贝塞尔曲线,PlantVR

参考文献

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物流枢纽中心沙盘仿真模型 篇5

《物流枢纽中心仿真模型方案》是以需方的提供的制作要求、规格尺寸为基础，结合我公司实际生产经验和我公司独特的工艺技术编写而成。其显著特点是：①模型可部分结构实际仿真运行②结构齐全，综合性强，一体多用，接合自然，形象逼真。该模型是以我国已建成的单个工程实例为原型，从中选出一定的范围集中组合在一起，主要可反应目前世界上常见几种物流运输工具和几种组合仓储形式。

第二章 基本构造

一、外形尺寸

根据需方实验室的合理布局，模型尺寸可作灵活变动，模型暂以矩形方式，主体面积为4m×6m总高度为0.9m，这种布局更能使学生能够看清每一区域的结构布置及其相互关系

二、沙盘

1、陆地。为整个沙盘的效果更接近真实，模型上在适当的位置设有山丘、平川、水域、公园等。山丘的范围虽不能大，但在沙盘中能起“画龙点睛”的作用。地形可严格按地形图上的等高线、标高及座标，按比例进行制作，模型整体设计成丘陵平原的布局效果。模型山体最高处为80mm,平原最低处20mm（不含底座高600mm）。

2、水域。为表现航运码头基本情况，模型上除具备码头的基本特征外，水域部分用九夹板托起，比基本平面低40mm，然后用化工复合材料在上面做成浅兰色底部，一次性成形，确保不开裂；宽约400mm，长约

1200mm，宽阔的水面上有一艘集装箱货轮正在装卸货物。

3、组装。为搬运与装卸的方便，模型分为多块组合式，组装时用螺栓把多段模型连为一体，使模型既能分体灵活，又能组成整体，不影响外貌，达到美观逼真的效果，且通过尖锤敲击试验，坚实可靠。

三、各部分的设施与布置

1、航运

航运码头，从面积上约占模型总面积的2/5，右面大部分地方。它主要包括一条万吨级的集装箱货运船只、两台可在专用轨道移动的集装箱吊车（吊车的水平吊臂可伸展）、装卸散货用的水平螺卸料机和传送带、分有放置两种规格集装箱的堆场及其编排场、堆放散货（如木材、煤等货）的堆场，还有用不同颜色区别的几种类型的仓库、四通八达的公路和汽车通道、隔离墙、绿化风光带。另外，办公楼、保卫传达室、控制了望塔、宿舍楼及其它附属设施也一应俱全。

所有建筑物均按统一比例进行缩放，采用一种新型进口塑胶材料，经过电脑精雕机雕刻，成型，专用油漆分色喷涂，使其在设施程度上达到更加精细和光洁，再配以灯光装饰，突出表现现代建筑的造型与质感。

2、空运

飞机是现代最快捷的物流运输工具，他的重要性越来越受到人们的关注，另外考虑到飞机跑道的长与宽比例基本协调，模型上将其布置在正前方，就模型长边以长条形布置，以突出其重要性和满足其布置条件。主要包括：五架以上多种类别的飞机、跑道、滑行道、引导车、停机坪、塔台（高约300）、航站楼、候机登机楼、航管楼、货运楼、航空集装箱堆场、邮件库和货场仓库等按其功能分块布置。其它附属设施设备如：

引航灯、助航灯、路标指示灯等也应有尽有。

如航站楼等所有建筑物均按统一比例进行缩放，采用一种新型进口塑胶材料，经过电脑精雕机雕刻，成型，专用油漆分色喷涂，使其在设施程度上达到更加精细和光洁，再配以灯光装饰，突出表现现代建筑的造型与质感。

3、铁路运输

在模型的上方，长边方向并列布置了四条形象逼真合金材料制作成的铁路，为更贴近真实，铁路有交叉、有分支，有聚有散。铁路上制作了一列）火车，火车可自动往返真实运行。可在专用轨道上移动的并横向跨越两条铁路的龙门吊车,区域中部有为货运中转的办公服务大楼，两端分别布置进出货检拣处、理货场、进出货仓库等。站内汽车可通往各个货物进出场和进出库。

另外，还配有相应的装载机械（正面吊等）、输电、照明、检修间等。

建筑物的制作办法与上述相应部分一致。

4、公路运输

公路运输是最灵活、最广泛的一种物流工具，最适宜于目标分散的，量小的货物运输。模型将公路运输部分布置在中间位置，并深入各个区域之内，有一条高速公路进入区间中心，一则说明现代公路运输的特色，二则可体现公路运输与其它几种运输方式的相互关系和其特有功能作用。

根据其具体需要，模型上也设有几种形式的货运汽车。货物堆放也

同样分门别类的按区域放置，散货区、集装箱区、仓库储藏区。适应汽车装卸的种装载机械尽行制出。配套的停车场，管理处、办公处、保卫处、理货场、生活服务楼等也必不可少。

5、仓储与管理

整个模型仓储已占据了很重要的位置，各个区域内都有不同形式的仓储区，它的布置很有讲究，合理的布置，精心的设计，对规范化的管理起着置关重要的作用。

6、其它设施

为进一步完善模型的功能，模型上还专设了一块区间，为海关。主要有海关大楼、出入境办事处、报关点、监管处、商检处、卫生检疫、船代、货代、保验、拼箱处及海关临时堆货场等。

模型底座也是一个不可勿视的部分，我们以高档双面铝塑板为主要外部装饰材料，四周都有典型的造型，既可衬托主题，又能独具风格。

动态仿真模型 篇6

在发电竞争市场中,设置能量价格上限的目的是为了抑制发电商的市场力,控制价格的波动范围,保护用户的利益。但是,价格上限对价格信号的扭曲作用也会在一定程度上抑制其对发电容量投资的合理激励,因而可能导致发电容量投资不足。对此,就需要采取适当的容量机制等其他措施来弥补价格上限在实际应用中的局限性。目前,常见的容量机制主要包括容量费用、容量要求、容量订购等机制,其中,容量费用机制由于其较好的操作性和适应性而倍受关注[1~3]。但是,对于容量费用机制中的核心问题——容量价格的确定方法,以及在容量费用机制下如何设置发电竞争市场中的能量价格上限等问题,却仍然存在着广泛的争议[4,5]。因此,就有必要在长期发展变化的环境下,充分考虑市场需求增长的不确定性因素,分析研究发电竞争的能量价格上限和容量价格等参数设计对于引导发电投资和促进市场发展的影响作用。

在针对电力市场的仿真问题中,考虑到当前的电力工业改革仍在试探中前进,在电力市场竞争尚未完全放开的背景下,市场的供需两侧具有清晰明确的相互作用关系,因而可以在参考系统动力学理论的基础上,适当简化主体之间过细的作用环节和联系,通过动态模拟的方法进行研究[6~8]。进一步,对于未来市场需求增长率等指标的不确定性,可以将其作为模糊数来处理[9,10]。但是,模糊数的隶属函数一旦表达成精确数值,则在概念定义、不确定性推理等过程中就不再具有模糊性。对此,文献[11]在传统模糊理论和概率统计基础上提出了用于定性定量转换的云模型,把模糊性和随机性有机结合起来,实现了定性概念与其定量表示之间的不确定性转换。本文采用动态仿真模型研究发电竞争中的能量价格上限和容量价格,并通过云模型描述电力需求长期增长中的不确定性对于市场模拟的影响作用,在现有研究成果中尚无前例。

1 发电投资动态仿真的原理

模型仿真大体上可以分为动态推演环节和动态决策环节。其中,动态推演主要是指根据当年现有各方面情况,例如投建项目、在建项目、装机容量、负荷需求等变量,随着时间的发展演变得到未来所发生的相应变化;动态决策则主要是指根据现有决策信息,例如负荷持续曲线、装机容量、市场价格、负荷预测、在建项目等,做出当年发电项目投建决策的过程。

1.1 仿真模型的动态推演

发电投资的动态仿真是以年为时间单位连续滚动运行。其中,负荷需求的增长、发电容量的投建等变量都是以年计算,而负荷持续曲线、年发电量、机组收益和购电费用等是以小时计算。模型假设发电项目建设周期为5年,第n年系统负荷持续曲线Dn(t)的年增长率为r,因而在当年的发电投建决策中需要考虑到系统在5年后的负荷持续曲线Dn+5(t),即

当年投建的发电项目将在5年后建成投产。假设系统内第n年投建的发电容量为IFinal,n,第n+4年的发电装机容量为Sn+4,有

为了考察发电容量承受冲击的能力,模型假设投资者从第1年起开始决策,但是在第1年至第4年之间每年的建成发电容量都略低于负荷需求的增长,从而对发电容量形成冲击。对于不同的能量价格上限和容量价格,同样的冲击会导致不同的仿真结果,从而反映出能量价格上限和容量价格等关键参数设置方案下的发电容量承受并化解冲击的能力。

1.2 仿真模型的动态决策

模型中假设存在三种不同的电源类型,分别代表峰荷、腰荷和基荷机组。不同类型机组具有不同的年单位容量固定成本Cf,unit和单位电量变动成本Cv,unit,因而在发电竞争中具有不同的总收益RTotal,unit,n,从而产生不同的价格因子PFactor,unit,n,即市场价格对于投资决策的影响程度。根据经济调度的原则和负荷持续曲线,可以得到各类机组的年运行小时数tOper,unit,n。由于电力系统中的负荷需求可以近似视为刚性,因此市场价格Pt,n由当年的供给函数决定。

本模型主要关注于发电竞争市场中的价格上限和容量价格的设置对于市场的影响作用,因此将发电机组的总收益和价格因子表示如下:

其中:PCapacity即为发电机组年单位容量的容量价格;PCap即为发电机组的能量竞争市场价格上限;tCap,n即为PCap在价格持续曲线上所对应的运行小时数。

基于以上数据信息及第n年的供给曲线Sn和预测的第n+5年需求曲线DForecast,n,可以得出第n年的发电项目初步投建容量IRough,n为

考虑到前几年已经动工的在建项目,则第n年的发电项目最终投建容量IFinal,n为

2 长期市场需求不确定性的云模型体现

2.1 云理论的基本概念

在模糊集中,各元素的隶属度用[0,1]中的一个实数来描述它隶属于模糊集的程度。但是,用[0,1]之间一个精确数来客观地描述对象的隶属度其实是很困难的。若采用统计的方法来确定隶属度,往往会导致过高的成本并且可操作性受到实际条件限制;若借助于主观取值的方法确定隶属度,又难免会出现专家意见不够全面等问题。对此,云理论及其相关模型在传统模糊理论和概率统计基础上,可以将模糊性与随机性相结合,实现了不确定概念与定量数值之间的自然转换,从而更加科学客观地描述不确定环境下的隶属度特性[11]。

设U是一个用精确数值量表示的论域,关于论域U上的模糊集A,对于任意一个论域中的元素x∈U,都存在一个有稳定倾向的随机数y∈[0,1],叫做x对A的隶属度,则隶属度在论域上的分布称为隶属云,简称为云。云由许多云滴组成,云的整体形状反映了定性概念的重要特性,云滴则是对定性概念的定量描述,云滴的产生过程,表示定性概念和定量值之间的不确定性映射。

隶属云隐含了三次正态分布规律,记作N3(Ex,En,He),其中Ex(Expected Value),En(Entropy),He(Hyper Entropy)分别称为正态云的期望值、熵、超熵,是用来表征正态云的三个数字特征,简记为A=U(Ex,En,He),反映了定性知识的定量特性。

期望值Ex:是概念在论域的中心值。它最能代表定性概念的值,它隶属度为1,即100%隶属于这个定性概念。

熵En:是定性概念模糊度的度量。它反映了在论域中可被这个概念所接受的数值范围,体现了定性概念亦此亦彼的裕度。熵越大,概念所接受的数值范围也越大,概念越模糊。

超熵He:是熵En的熵。它反映了云滴的离散程度。超熵He越大,云滴的离散程度越大,某一点的隶属度的随机性越大,云的厚度越大。

2.2 长期需求增长的不确定性及其云模型体现

在对发电投资进行动态模拟的过程中,市场需求的年增长率是影响模拟结果的重要因素之一。由于受到多种不确定因素的作用,未来市场需求的年增长率无法以精确数值准确度量。对此,决策者可以选取多种不同的假设情景,在每种情景中考虑一种典型的不确定状况,分别确定对应市场情景下的年增长率,并对每种情景赋以一定的隶属度,以此构成需求增长率的模糊数表达。若将n个情景视为n个状态,则状态i中的需求增长率为xi,对应的隶属度为yi。

正态隶属云能够揭示自然和社会科学中大量模糊概念的隶属云所遵循的基本规律,已有研究证明具有普遍适用性[12]。因此可以根据已有的xi和yi,可以得到隶属云的数字特征,其中

剔除y>0.999的云滴,剩下m个云滴(缺一个标点?)

根据云的数字特征[Ex,En,He],可以生成任意多个云滴组成的正态云。对于一维正态云,云发生器的具体算法如下。

(1)生成以Ex为期望值,En为标准差的正态随机数x;

(2)生成以En为期望值,He为标准差的正态随机数En′;

(4)使(x,y)形成合乎条件的一个云滴;

(5)重复步骤(1)~(4)直至产生要求数目的云滴。

至此,决策者可以根据有限的假设情景得到隶属云的数字特征,并通过云发生器生成符合该特征的隶属云,进而将未来市场需求增长率的隶属度从有限的状态拓展到全面的描述。

3 基于可靠性和经济性的仿真评价指标体系

仿真评价主要是选取相应指标,对于不同能量价格上限和容量价格,就动态仿真中的发电容量增长变化做出评价,主要包括可靠性和经济性两个方面。对于可靠性主要是选择从系统长期状态下的年平均发电容量不足率SUnder,以及由此导致的年平均缺电小时数HShort加以考察;而对于经济性则是以系统的年平均发电容量冗余率SOver,以及年单位电量购电成本CGen作为主要评价指标。将发电容量不足率和冗余率分别列入可靠性指标和经济性指标,是因为发电容量不足将直接危及系统可靠性,而发电容量的冗余则反映了过度的发电投资,将会给整个社会带来巨大的资源浪费。上述各项指标分别定义如下:

其中:T即为评价指标体系所考察的时间段。发电项目建设周期通常较长,因此评价的时间跨度不宜过短,但是如果时间跨度过长有又缺乏实际意义,因为长达几十年的时间内,发电市场的客观环境将会发生很大的改变。在本文中,假设T=30。

4 算例分析

假设通过典型市场情景分析可以列举实际需求增长率的隶属度分布如下。

可以求得实际需求增长率服从云模型[0.025,0.001,0.00007],如图2所示。

基于前面所讨论,在投资者预测的未来负荷需求低于真实水平情形下,采用本文所提出的4项动态评价指标,就可以较为全面的考察特定发电竞争参数方案下的市场发展趋势。取rForecast=2%,运行发电容量动态仿真模型,即可得到4项指标的变化情况,如图3所示。

从图3中的年平均发电容量冗余率散点图中可以看到,云理论及其相关模型可以对有限的抽样状态加以扩展,从而有助于全面考虑各种不确定性因素的影响。同时,隶属云的分布形态也清晰地描述了在不确定性影响下,需求增长率所具有的模糊性,以及其隶属度的随机性。对于云的中心靠近期望较近的数值,云层较薄,隶属度较高且取值较为确定;对于云的两端偏离中心期望较远的数值,云层较薄,隶属度较低且取值也较为确定;然而对于云的中心和两端之间的数值,云层较厚,隶属度在较大范围内分布且较难确定。由此可见,云理论及其模型比单纯的模糊数更能准确客观地反映电力市场长期需求增长率的不确定性质。

此外,从图3中还可以看到,无论提高能量价格上限还是容量价格,都会增强发电容量的投资激励,从而推动投资者的发电投资决策,减少发电容量短缺所带来的供电可靠性降低的负面影响。但是在发电容量增长的同时,也容易导致发电容量的过度投资和用户侧过高的购电费用,尤其是在能量价格上限和容量价格均设置较高的情况下[13]。

结合图3可以从各项指标对所列举的四个方案加以考察。方案一选择了较低的能量价格上限和容量价格,因而抑制了投资激励,发电容量基本不存在过剩,并且购电成本也最低,但是该方案将导致严重的发电容量短缺和较高的年缺电小时数。方案四具有较高的能量价格上限和容量价格,能够有效激励发电投资,降低年缺电小时数,但是会导致发电容量的过度投资和浪费,同时购电成本也最高。在可靠性指标方面,具有相同容量价格的方案二和方案四较为接近。例如在年平均缺电小时数指标中,二者云模型重叠区域的隶属度为60%,而在年平均发电容量不足率指标中,二者云模型重叠区域的隶属度达到了85%,因而方案二和方案四体现了较好的可靠性。方案二和方案三的参数设计体现了对方案一和方案四的折中,因而在各项指标上的表现较为均衡。具体而言,方案二在可靠性方面明显优于方案三,并且二者在经济性方面也非常接近,例如在年平均发电容量冗余率指标中,方案二略高于方案三,而在年单位电量购电成本指标中,二者云模型几乎完全重合。因此,综合各项指标的对比分析表明,与其他备择方案相比,方案二具有很好的可靠性和较好的经济性。

以上述指标体系为基础,结合适当的综合评价方法,对4项指标进行相应的归一化处理并赋予各自的权重,即可在全局范围内搜索所有满足综合评价要求的发电竞争参数协调方案。

5 结论

能量价格上限和容量价格是发电侧竞争性市场设计中所需要考虑的主要参数。本文通过云模型定量描述了发电竞争市场中需求的长期增长率的不确定性,并将云模型与发电投资动态仿真相结合,采用基于可靠性与经济性的模拟结果评价指标体系,在不确定性市场环境下研究分析了市场外部条件对于发电竞争参数设计的影响作用,对比了不同的参数设计方案各自所具有的优越性及局限性。

动态仿真模型 篇7

在电机驱动系统中, 逆变器根据控制器发出的开关信号调制出一定频率和幅值的电压脉冲序列, 是一个典型的非线性环节, 这些电压脉冲作用在感性的电机绕组上产生连续的状态电流, 因此, 逆变器和电机构成了一个由离散事件驱动连续状态演化的混杂系统。而现有的基于逆变器数学模型的建模方法中多采用状态空间平均法, 对一个调制周期内的开关模式做时域上的平均处理, 无法将瞬态过程揭示出来, 例如逆变器传统开关函数模型, 只考虑了电路控制变迁, 而没有描述与电路连续状态相关的条件变迁, 这可能导致重要故障信息的丢失, 不能用于功率管故障状态时的分析。而混杂系统 (Hybrid System, HS) 是指离散事件系统和连续变量系统相互混杂、相互作用而形成的统一动态系统, 不仅可以描述电感电流连续时的电路特性, 又可以描述电感电流断续时的电路特性。因此使用混杂系统对逆变器和电机系统建模可以获得更为准确的数学模型, 更好地实现系统的分析和诊断。

1 逆变器和电机的混杂系统建模及故障分析

1.1 电机驱动系统的运行模式分析

电机及其驱动系统一般由电机本体、功率变换器、转子位置传感器和控制器四部分构成[1]。功率变换器是AC-DC-AC环节, 其中的AC-DC是整流环节, DC环节使用了滤波电容以提升直流输出质量, DC-AC环节是逆变环节, 电机三相绕组采用星型连接。当系统正常运行时, 控制器接收指令和反馈的三相电流信息和电机位置角信息, 然后将反聩信息转变成开关信号S1~S6输出, 开关信号经过系统的隔离与驱动输入到DC-AC环节中, DC-AC环节能够产生离散电压脉冲信号, 这些离散的电压脉冲信号输入到带有电感的电机中产生连续的状态电流。图1 是逆变器和电机的等效电路。

1.2 逆变器和电机的混杂系统模型

对图1 中的逆变器和电机等效电路, 根据基尔霍夫定律求得电机的三相绕组电压表达式为:

其中, uan、 ubn、 ucn为电机绕组和电路假想中点n之间的三相电压 (V) ;

ia、ib、ic为电机三相绕组电流 (A) ; (V)

ea、eb、ec为电机三相反电势 (V) ;

R为电机三相绕组电阻Ω;

L为电机定子电感 (H) , L =LS-M , 其中LS为自感, M为互感。

假设T1~T6都为理想开关, 并规定电路中电流流入电机三相绕组为正, 电流流出为负, 用S1=0 表示T1断开, S1=1 表示T1导通, 依次类推S6=0 表示T6断开, S6=1表示T6导通。以电路中a相绕组为例, 设在a点和g点之间的电压为uag, 那么有:

对于采用三相对称星型绕组, 有ia+ib+ic=0 , 又由于电机的三相反电势是处于平衡状态的, 即有ea+eb+ec=0 , 结合式 (1) 得:

进而求解出电机三相电压方程是:

定义辅助逻辑变量 δa、 δb、 δc令:

结合式 (4) 有下列逻辑关系:

同理可得电机驱动系统电压的混合逻辑动态模型为:

代入式 (4) 得:

同理代入式 (1) 可得:

可得以电流为状态变量的电机驱动系统混合逻辑动态模型为

用向量表示为

利用式 (12) 构建电机驱动系统的健康混合逻辑动态模型状态估计器:

用式 (12) 减去式 (13) 可得系统状态残差为

1.3 逆变器故障模式分析

逆变器故障主要发生在逆变电路的功率开关元件上, 且是电机驱动系统发生故障的主要原因, 在电机驱动系统中, 逆变电路主电路常见的故障模式[2]有:

() 任一功率开关元件发生短路故障;

(2) 任一功率开关元件发生开路故障;

(3) 同一相桥臂两功率开关元件同时发生开路故障。

通常情况下可以采用功率开关元件与熔断器进行串联的方式[3], 当功率开关元件发生短路故障时熔断器断开, 因此可以将短路故障可以等同于开路故障来研究。

以逆变器a相为例, 当T1发生开路故障时有S1=0, 则有:

当T2发生故障是有S2=0, 则有:

当T1和T2同时发生故障时, 则有:

当T1发生故障时, 则有:

设故障前残差初始值为零, 写出方程组形式有:

存在。

当T2发生故障时有:

存在。

当T1和T2同时发生故障时有:

存在正负值交替变化。

2 仿真和结果分析

在MATLAB/SIMULINK仿真环境下搭建永磁同步电机系统及其MLD模型, 其中滤波电感、电阻、电容分别为: 100 μH 、20 mΩ、0.01 F, 母线电压320 V, 开关频率10 k Hz, 给定转速2 400 r/min, 负载转矩2 N·m, 假设当t=0.1 s时, a相桥臂上管T1开路故障、下管T2开路故障及T1与T2同时开路故障的仿真结果分别如图2~10所示。

从T1在0.1 s发生开路故障时的仿真结果可以看出, 当T1反生开路故障时, 三相电流残差基本符合。这说明MLD模型能准确描述实际系统故障时的状态。

从T2在0.1 s发生开路故障时的仿真结果可以看出, 当T2发生开路故障时, 三相电流残差基本符合。这说明MLD模型能准确描述实际系统故障时的状态。

从T1和T2在0.1 s同时发生开路故障时的仿真结果可以看出, 当T1反生故障时, 三相电流残差基本符合正负值交替变化。这说明MLD模型能准确描述实际系统故障时的状态。

3 结语

本文在对逆变器和电机工作模式分析的基础上, 建立了逆变器和电机的混杂系统模型, 利用实际系统与MLD模型状态估计器之间的输出产生残差, 建立系统的状态的残差方程, 仿真结果表明利用MLD模型建立的电机驱动系统MLD模型能够准确地描述实际系统的状态, 利用MLD模型构建的残差方程仿真结果与理论十分接近, 对逆变电路的故障检测诊断提供了一种行之有效的建模方法。

摘要：逆变电路是一个由离散的控制信号驱动连续状态变量随时间演化的典型的混杂系统, 传统的基于数学模型的建模方法要么只考虑了系统的离散控制变迁忽略了系统的连续状态变迁, 要么只考虑系统的连续状态变迁忽略了系统的离散控制变迁, 这非常容易造成重要故障信息的丢失, 大大影响故障诊断的实时性和可靠性。通过分析逆变器和电机系统的运行模式, 建立逆变器和电机的混合逻辑动态模型, 并运用MATLAB/SIMULINK对逆变器和电机的故障模式进行仿真分析, 仿真结果表明该方法很好地描述了逆变器故障时系统的输出特性, 为后续的故障诊断提供准确的故障信息。

关键词：逆变电路,混合逻辑动态模型,故障模式,仿真

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动态系统仿真 篇8

“动态系统”这个词, 通常是指状态变量随着时间变化的系统。在机械系统中, 这些变量可以是位置、速度和加速度;在电子系统中, 电流和充电电容通常是状态变量;而在化学系统中, 变量可能是不同反应物的浓度。

你可能经常需要控制动态系统, 而控制算法本身其实就是一个含有内部状态变量的动态系统 (控制器) 。为了设计一个复杂的控制算法, 你可以模拟控制器和离线工厂之间的相互作用。

动态系统的仿真

计算一个动态系统在任意给定时间的状态, 要确定系统状态变量的初始值以及决定变量如何快速随时间变化的函数:

许多控制工程师倾向于使用方框图来模拟他们的控制图, 而不是列出一系列的导数方程。

你可以将系统随时间的变化近似成一系统的状态, 也就是“时间步长”。最简单的, 然而也是最不准确的方法是Euler方法, 它通过Euler公式计算下一个时间步的状态:

当然, 还有其他更准确但是也更复杂的方法可以对系统状态进行模拟, 但是它们的工作原理和Euler方程差不多, 都是计算系统在一系列时间步上的近似状态。

控制方框图

控制工程师很少将他们的系统和一系列的方程想象在一起, 实际上, 他们总是把这些彼此分离、但是相互影响的元件和“控制方框图”的一部分联系起来。在控制方框图里, 一个元件模块的输出依赖于元件模块本身的物理状态以及它的输入。除此而外, 来自工厂的输出信号作为反馈对于输入也是很重要的。

尽管看起来不同, 控制方框图实际上是和导数方程等价的。通常, 控制方框图中的动态系统模块是由一个含有内部状态变量以及随时间变化的输入输出变量的逻辑框代表。

输入输出变量是进入或来自动态系统的信号, 用以说明框图中不同元件之间的相互作用。状态变量确定了系统的动态特性, 这些特性是由内在环境和输入变量共同左右导致的。

要注意, 输出是状态变量和输入变量的函数, 没有动态性, 但是却受状态的影响。

你可以把系统模块排成一个序列, 以串连的方式, 这样前一个模块的输出就变成了后一个模块的输入。举个扭摆的例子, 驱动器是一个电机, 可以将电流转化成扭矩, 电流是由与PID控制器连接的驱动电子决定。PID控制器的输入是参考值 (预设点移动到规道上时的即时值) 与照相机测量的工厂模块的输出值 (确定了顶盘的位置) 的差值。

软件工具帮助工程师在控制框图里进行仿真。来源:美国国家仪器

一个典型控制回路的特征就是反馈影响, 这是下游系统模块输出和上游系统模块输入之间的联系。在我们的例子里, 工厂模块的输出就是PID控制器的输入, 这个仿真模型以自然的方式说明了反馈联系。

控制方框图系统的仿真

一些软件工具-包括NI MATRIXx套件、MathWork的Simulink环境、以及NI LabVIEW控制设计和仿真模块, 都可以用来描述使用控制方框图的系统, 并且对系统行为进行仿真。

可以模拟控制方框图的软件, 通常将系统视为大回路的一部分运行, 显示系统的每一个时间步来对回路进行迭代。除此而外, 这些软件提供了对于框图描述的系统的若干钟解决方案-包括适合于快速离线仿真的高准确性的可变步长解决方案, 以及适合于实时目标应用的固定步长、离散型解决方案。

一些动态系统仿真产品也使图中硬件的直接作用变得很容易。比如, LabVIEW的控制设计与仿真模块就包含了数据获取设备的接口功能。

另外, 很多产品提供了仿真与实时应用的接口功能。比如, 你可以使用NI LabVIEW控制设计与仿真模块将你的仿真方案与诸如NI CompactRIO以及PXI硬件这样的实时目标相连接。

在控制方框图中, 所有的模块都在仿真框架之内, 根据仿真回路定义的整合方案来执行任务。这些模块代表了可以在不同的采样速率下运行的控制模块。这种多速率运行对于确定不同机电设备的相互作用是十分必要的, 因为在一个控制回路中的设备采样速率很少能够相同。

使用仿真模型的另外一个好处在于, 你可以根据仿真过程及时的调整参数。你可以修改PID控制器收益和电机配置参数, 以决定闭环响应的最优参数。要注意的还是反馈的相互作用, 摇摆的位置与控制器的输入关联, 自然而然的作用在仿真回路内部。

最后, 仿真软件包的应用可以使创建复杂用户界面变得简单。

仿真工具可以使系统行为可视化。来源:National Instruments

每一个系统模块都有输入、输出以及内部状态变量。

优缺点

正像所有的计算模型一样, 动态系统仿真适用于一些编程情况而对另外一些则不适用。因此, 理解计算模型的优点和缺点对于软件设计决策就十分重要了。

优点:

■直观、动态系统文档自动编制。创建关于复杂系统的描述, 使其他工程师可以轻松阅读和了解。

■先进仿真方案拥有多种选项。兼有诸如Runge-Kutta、Adams以及BDF等复杂解决方案方便、经过实践检验等方面的优越性。

■多速率执行能力。简单直观的规划控制模块可以运行在不同的速率下。

■参数的动态调整。在仿真的过程中, 控制模块参数的改变轻而易举。

缺点:

■不完备的编程系统。为了表示那些仿真套件里不直接提供的功能, 你必须将仿真系统同一般性的编程语言 (比如C, LabVIEW) 相结合。

■花费在分析上的时间更多。为了将系统分解成元件动态系统, 你必须进行一些分析。

动态仿真排放规则 篇9

现有压和燃烧系统的能力有时会受到现设备升级和扩建、增加新工序设备或涉及燃烧系统排风口改道的影响。传统的降低负荷的估算方法往往过于保守,可能导致燃烧系统超保险设计,或者决定扩展工厂现有所需燃烧容量的升级。

在处理这些情况中,动态仿真已成为公认的方法,当用传统保守方法显示现有燃烧或以上能力时,动态仿真则可以更准确地确定降低负载。Depew和Dessing报告表明,利用动态模拟方法取代传统方法可以大幅度地降低高峰负荷。但是,通过动态仿真降低负荷有时还不足以抵消工厂改造提升燃烧能力的要求。

API 521和AMSE第七节2211-1实例22 11-1提供一种可选择替代的降压装置,即一个安全仪表系统(SIS)可用于超压保护。传统的降压装置是通过消除造成超压内容来达到控制压力保护的,而SIS方式的重点则是消除自身产生的超压。因为安全仪表系统(SIS)在这种类型应用在系统发生故障时会涉及相当大的风险,因此它必须十分完善,因而它常常被称之为是一个高完整性保护系统(HIPS)。即使是当动态仿真模型显示需要增加额外燃烧能力时,安装高完整性保护系统(HIPS)可以免除现有降压/燃烧系统昂贵的升级需求,以节省大量的资金。

为了说明一个高完整性保护系统(HIPS)的优点,本文详细地叙述了一个项目完成,评估异丁烷馏除器和丁烷馏除器峰值降压速率,应综合考虑:

·传统的非均衡性热负荷的途径;

·严密的动态仿真坚持API 521条款实践;

·在加热再生器蒸汽上严密动态仿真考虑高完整性保护系统(HIPS)。

这种型式分析表明,不同的方法如何互补怎样的模型可以用来确定高完整性保护系统(HIPS)合适的设定点,以避免工厂令人讨厌的干扰,同时确保在缓解负荷中明显减少。这些信息可以用来比较安装和维护一个高完整性保护系统(HIPS)与扩大燃烧系统的成本。这一决定还要考虑公共和监管当局对环境不断增长的需求因素,以减少因燃烧影响空气质量和全球变暖的担忧。

动态仿真

在过去的十年中,动态仿真已成为验证化学过程设计的深受欢迎的成熟方法。它的好处是最近文献所提到的关于复杂精馏塔减压系统设计、压缩机和其他控制系统评估。其优点包括:

·精馏塔减压速率计算更精确;

·工厂最佳投产性能控制验证;

·在工厂试运行前,优化开机/关机程序;

·在诸如紧急关闭或意外等异常条件下验证运行策略。

动态仿真可应用于建立高完整性保护系统(HIPS)的成效,以保护设备和减少超过其设计极限过程的风险。由于高完整性保护系统(HIPS)运行在一个过程的关键限值附近,其完整性对工厂的安全运行是至关重要的,在工厂测试它可能会涉及很大风险。一种动态仿真的研究可以在计算机上有效地用于模拟验证高完整性保护系统(HIPS)的性能行为及其安全性能。

缓解高峰负荷计算

用作高完整性保护系统(HIPS)分析的动态仿真可以进一步拓展再生锅炉燃煤加热器及熔化炉的高完整性保护系统(HIPS)评估,这些设备余热容量的影响可以构成一种模型用来研究燃烧负载对它们的影响。它也可以用来了解极端放热反应器的运行状况,其包括作为关键的瞬间压力和温度,以及在传统减压设备可能无法正常工作的状况。

本文详述的应用涉及到一个动态仿真研究的使用,其用来预测在一个精练厂的烷化设备系统中在没有使用任何安全检测仪器的情况下一个综合异丁烷馏除器塔和丁烷馏除器塔,以及当锅炉压力达到预先设定的设置点时高完整性保护系统(HIPS)切断对再生加热锅炉分馏塔供汽。

异丁烷馏除器塔和丁烷馏除器塔各生产一种蒸馏物和底部产品,每个分馏塔所耗用的蒸汽是通过一个单筒系统供给的,每个单筒系统具有一个热虹吸管蒸汽的再生加热蒸汽锅炉。在每个分馏塔的冷凝功能是由冷水提供的。进入异丁烷馏除器的液体原料主要有i-丁烷、正丁烷和重油,而蒸汽原料是一种丁烷和i-丁烷的混合物。进入异丁烷馏除器的原料是去向异丁烷馏除器的底部。这个原料物流是压力驱动的,这是因为异丁烷馏除器是在高压条件下运行的。

本表中的峰值流量其计算单位为kg/hr

在以下两种情况下,测试动态仿真模式评估缓解高峰负荷:

1.总动力故障:电动驱动泵跳闸和冷凝功能失效,引发进料停滞。然而假设再生锅炉蒸汽仍继续保持供应。

2.丧失冷却水故障:引发冷凝功能丧失,然而,分馏塔和再生锅炉仍继续保持进料和送入蒸汽。

依据API 521建议,在失常超过30分钟时该仿真模型开始运行,正如“动态模拟研究结果”图所示,总缓解峰值速率由严谨的动态仿真确定为20%,它比使用传统的不平衡热负荷计算的评估值要低。研究结果还表明,高完整性保护系统(HIPS)大大减少了这些分馏塔的缓解负荷峰值,甚至可以消除异丁烷馏除器的缓解负荷。

对高完整性保护系统(HIPS)设置点的测定也是交付客户解决方案的一个重要组成部分。如果设置点设定过高可能会导致缓解负荷降低作用不显著;如果设置点设定得太低,当生产流程发生正常波动时,有可能会导致再生锅炉产生令人讨厌的速率增加问题。组合分馏塔两者缓解速率的响应,并去改变高完整性保护系统(HIPS)设置点,这是一种容易解决上述这种并非是线性关联的难题。

结果

这项工作是至关重要的,它能帮助工厂管理免除对设备燃烧管道网络昂贵的重新设计的需要。动态仿真也可以用于更复杂的模型和综合加工设备,为关闭系统安全性或者在实施减压减载时来确定多重高完整性保护系统(HIPS)的最优配置。

动态仿真模型也可有效地为相对简单设备上的高完整性保护系统(HIPS)确定最佳设定值。对于更复杂的综合加工设备,这些设备与设备之间具有相互关联作用,因此确定高完整性保护系统(HIPS)最佳设定点可以说是一个艰巨的挑战。在这种情况下,生产过程的动态建模和仔细的灵敏度分析可以用来帮助做出此决定。

还值得一提的是,决定着手使用仪器安全系统需要认真审查所适用的法规和标准。它们可能包括有地方组织机构的规定和保险公司的要求。

排放软件

为何实时软件为基础的排放连续监测检查证明比传统的基于硬件的排放管理系统更具精确性,及时性,一致性和安全性?

http://tinyurl.com/ydrgzuy

工业回收利用

Owen Corning公司增加其玻璃纤维绝缘和砌体产品的回收利用。它还制定了一项计划以简化沥青瓦回收利用终端到终端物料的还原过程。

http://tinyurl.com/yhdadas

太阳能花园

Mars' Chocolate总部配备了18英亩的太阳能花园,它包含有超过28,000块地面安装的太阳能电池板,它可以提供工厂能源消耗高峰20%的电能。太阳能花园每年还可以减少1000吨二氧化碳的排放量。

动态仿真模型 篇10

近些年来,已有部分学者对航空组件建模进行了研究。邹冰根据飞机环境控制系统中基本组件的工作原理、结构性能参数和部件试验曲线等,利用MATLAB / SIMULINK仿真平台开发了组件的仿真模型[7]。马麟龙运用机理建模方法,根据飞机空调系统基本组件的工作原理,建立了热交换器、涡轮冷却器、压气机和传感器等组件的精确数学模型[8]。耿宏将LRU按照内部结构和功能划分为不同的模块,再采用离散事件系统DEVS的原子模型和组合模型描述组件的功能模型[9]。刘睿等人提出了基于模型重构的航天器部件级故障建模方法,将部件划分为不同的功能单元进行建模[10]。以上建模方法均详细分析了组件的结构和工作原理,从而得到了较为准确的组件功能模型。但对于数量庞大的航空电子组件来说,这些建模方法较为费时费力,并且不具有良好的重用性。而建立适用于飞机维修仿真的组件模型,关键在于保证模型能满足飞机维修仿真过程中的维修行为,而并不需要详细分析组件的具体工作原理。

针对上述问题,本文提出SCM( simulation component model) 方法建立规范化的航空电子组件模型,以满足飞机维修仿真过程中系列维修行为的需要。航空电子组件,即飞机四类LRU中的重要一类,主要包括计算机、收发机、传感器、显示器等组件。因此,在建模过程中,遵照SCM建模规范和框架,依据航空电子组件在维修过程中的特性和功能,具体定义模型输入和输出信号接口的离散状态变量组成,定义模型运算规则,由此衍生出组件操作、测试、拆装、排故等维修行为。模型应用时,先与适配器进行消息映射,再通过适配器实现与中间件的交互,可使仿真模型适用于不同的开发和运行环境。该建模方法简单高效,既可满足组件的维修仿真功能,又便于程序的开发和扩展,提高了仿真模型的重用性和兼容性。

1 建模过程

1. 1 建模方法

仿真组件模型SCM是在基于组件设计思想( component-based design,CBD) 的基础上提出的通用仿真开发模型[11—13]。SCM主要由仿真功能主体和适配器组成。仿真功能主体由控制接口、输入/输出接口、用户接口和模型运算规则组成。仿真功能主体对任何开发和运行环境的中间件都适用,不需更改; 适配器是连接仿真功能主体与不同中间件的桥梁,为两者的交互提供服务。

SCM使用统一的描述标准和设计方法实现组件模型,既具有CBD平台无关模型的优点,又是针对不同中间件的仿真组件模型[14,15]。仿真组件可通过适配器运行在不同的中间件上,从而适用于不同的开发环境和运行环境。

基于SCM的航空电子组件仿真模型如图1 所示,采用控制接口、用户接口、输入信号接口、输出信号接口的接口规范,并通过消息映射的方式与适配器相连。

1. 2 模型描述

1. 2. 1 控制接口和用户接口描述

控制接口是模型的默认接口,负责组件模型的仿真控制,包含6 个接口函数: 模型初始化、仿真推进、仿真暂停、仿真恢复、仿真停止、仿真退出,可由式( 1) 表示。

在模型仿真时,每一时刻只调用一个函数,当某函数被调用时,定义其返回值分别为CY。式( 1) 中各函数的具体内容及其返回值表示如下:

CInt: 模型初始化函数。指在仿真系统加载组件模型后,组件模型完成初始化动作,如分配物理内存、加载模型资源、读入外部配置文件、完成功能实例化等。定义CY= 1。

CStep: 仿真推进函数。指组件模型按照一定的时间间隔推进仿真进行,并通过该接口完成仿真算法。定义CY= 1。

CPause: 仿真暂停函数。指中断模型的仿真推进,从而使模型保持当前状态。定义CY= 0。

CRestart: 仿真恢复函数。指模型从暂停状态恢复至仿真推进状态。定义CY= 1。

CStop: 仿真停止函数。指模型结束仿真推进状态,并持久保持当前状态。定义CY= 0。

CExit: 仿真退出函数。指结束模型仿真,释放物理内存。定义CY= 0。

用户接口是模型预留接口,是为特定环境下的仿真功能提供的接口,用户可根据实际建模的具体需求定义该接口。

1. 2. 2 输入信号接口描述

航空电子组件仿真模型的输入信号( X) 包括:开关量输入( XB) 、功能信号输入( XS) 、故障信号输入( XF) 和拆装信号输入( XR) 。表示如下:

式( 2) 中,输入信号XB指与模型相关的仿真驾驶舱控制面板上按钮电门或跳开关的动作输入。式( 3)表示组件仿真模型A可接收来自若干个按钮或跳开关Bi的动作输入,其中,每个动作输入均为布尔型变量,取值如式( 4) 所示。式( 3) 和式( 4) 中的符号A或Bi均用组件在手册中的FIN表示。

输入信号XS指与模型直接相连的上一级组件模型的功能输出信号。式( 5) 表示组件仿真模型A可接收来自若干个上一级组件模型Cj的功能信号输入,其中,每个功能信号输入均为布尔型变量,取值如式( 6) 所示: 式( 5) 和式( 6) 中的符号A或Cj均用组件在手册中的FIN表示。

输入信号XF来自维修仿真系统控制端的故障注入,为布尔型变量,表示可以设置和取消故障。取值如下:

输入信号XR指来自飞机维修3D仿真环境中的组件拆装状态输入信号:

1. 2. 3 输出信号接口描述

组件输出信号包括功能信号输出( YM) 和拆装驱动信号输出( YD) : YM输出信号指组件模型的功能信号输出,用于作为下一级组件模型的输入信号,或者传递给FWC、CFDIU及DMC,在仿真驾驶舱上显示效应( 正常效应或故障效应) ; YD输出信号指驱动3D仿真环境中的组件做平移或旋转运动,从而实现拆装维修行为。输出信号表示如下:

1. 2. 4 模型运算

( 1) 功能信号输出YM的逻辑运算。

功能信号输出YM是模型逻辑运算的结果,实现了航空电子组件仿真模型的主要功能,其数学表达式如下:

式( 10) 中,运算符号* 定义为与、或、与非、或非这四种运算中的任意一种,由组件输入信号之间的实际逻辑关系决定。

f( X) 可根据不同的输入信号及其相应的逻辑运算,实现模型的功能信号输出,输出信号用于驱动其他组件和显示相应驾驶舱效应,从而满足组件操作、测试和排故等维修行为。在满足CY= 1 的情况下: 若XF = 1,表明组件模型无故障输入,处于功能正常状态,经过对开关量输入和功能信号输入的运算,YM输出模型正常功能信号; 若XF = 0,表明组件模型有故障输入,处于故障状态,则YM输出故障信号,实现组件的排故维修行为。

( 2) 拆装驱动信号输出YD的条件运算。

设需拆装组件的初始位置坐标p0,初始角度为θ0,位置坐标和角度改变量分别为 Δp和 Δθ 。若XR = 1,表示3D仿真环境中有拆装输入,需对组件进行拆装,拆装行为分为平移和旋转,具体表现为组件坐标和角度的变化; 若XR = 0,表示3D仿真环境中无拆装输入,组件位置坐标和角度无需变化。数学表达式如下:

1. 2. 5 消息映射

采用SCM建模,消息映射是指可在模型代码中直接调用消息发送函数,通过适配器完成与中间件的数据映射,实现数据转换。从而可根据适配器的不同,使组件模型适用于中间件,提高了组件模型的重用性和兼容性。

2 建模举例

飞行增稳计算机( FAC) 属于航空电子组件,用于维持飞机飞行姿态的稳定,主要功能包括: 偏航阻尼器功能、方向舵配平功能、方向舵行程限制、特性速度的计算和飞行包络的保护。飞机上一共有2 台飞行增稳计算机,FAC1 主控,FAC2 备用。由于篇幅限制,本文只以方向舵配平功能为例建立FAC1仿真模型。根据飞机维修手册,分析归纳出FAC1的输入输出信号,如图2 所示。

方向舵配平功能一共有两种控制方式: 自动控制和人工控制。自动控制通过自动驾驶仪AP接通时执行来自FMGC的配平指令完成; 人工控制通过方向舵配平控制面板上的人工输入配平指令完成,人工输入配平指令分为配平控制指令和配平复位指令。自动控制方式具有优先权。在正常操作中,FAC接收方向舵配平指令,并将配平指令发送给方向舵配平作动筒,进而改变方向舵的配平位置。同时,方向舵配平位置传感器将方向舵的位置信号传输至下ECAM的F/CTL页面和方向舵配平控制面板上的显示器显示。

2. 1 FAC1 的输入信号接口描述

2. 1. 1 开关量输入信号XB

①仿真驾驶舱顶板49VU上的跳开关5CC1 的输入信号,5CC1 控制汇流条801PP提供给FAC1 的28 V直流电压。定义5CC1 的状态变量为XB5CC1,取值如下:

②方向舵配平控制面板上的配平复位按钮电门8CC的输入信号,定义8CC的状态变量为XB8CC,取值如下:

③方向舵配平控制面板上的配平控制电门9CC的输入信号,定义控制电门9CC的状态变量为XB9CC,取值如下:

④仿真驾驶舱顶板23VU上的FAC1 按钮电门12CC1 的输入信号,定义12CC1 的状态变量为XB12CC1,取值同式( 12) 。

由式( 12) ~ 式( 14) 可得,FAC1( 1CC1) 的开关量输入信号集合为:

2. 1. 2 功能输入信号XS

①来自FMGC1( 1CA1) 和FMGC2( 1CA2) 的自动驾驶仪接通指令输入,定义状态变量分别为XS1CA1、XS1CA2,取值同式( 5) 。

②汇流条801PP通过跳开关5CC1 提供的28 V直流电压信号,定义变量为XS801PP,取值如下:

综上可知,FAC1 ( 1CC1) 的功能输入信号集合为:

2. 1. 3故障输入信号XF1CC1和拆装输入信号XR1CC1

取值如式( 7) 和式( 8) 所示。

2. 2 FAC1 的输出信号接口描述和模型运算

2. 2. 1 输出信号YM

指FAC1 对输入信号处理后输出的方向舵配平指令,作用于方向舵配平作动筒。YM可分为FAC1的自动控制配平指令输出YMauto和人工控制配平指令输出YMmanu,人工控制配平指令YMmanu又分为配平控制指令YMmanu-C和配平复位指令YMmanu-R。

由模型运算关系式( 10) 可得:

式( 18) 中,

式( 20) 中,

式( 22) 中,

2. 2. 2 输出信号YD

由于FAC1 是计算机,其拆装行为只涉及平移,不涉及旋转,可得:

2. 3 仿真结果

在自制的飞机维护综合训练器上验证本文所建立的FAC1 仿真模型。定义模型的控制接口,并编程实现组件功能和维修过程,再通过定义适配器,使仿真模型可以在基于不同中间件的仿真平台中重用。

飞机在地面上,并且FAC1 无故障时,可以测试人工控制下的正常方向舵配平功能。由式( 22) 和式( 23)可知,当各输入信号满足条件时,通过操作方向舵配平控制电门9CC,可以实现方向舵向左或向右的配平,仿真结果如图3 所示。同理,若式( 20) 中各输入信号满足条件,通过操作方向舵复位按钮电门8CC,可以实现方向舵的复位功能,仿真结果如图4 所示。

当FAC1 故障时,FAC2 立即接管FAC1 的功能,变为主控,方向舵的配平功能仍能实现。而由式( 18) 、式( 20) 、式( 22) 和式( 23) 可知,当XF = 0 时,经逻辑运算,FAC1 的输出信号YMauto、YMmanu-R、YMmanu-F和YMmanu-C均为0,表明FAC1 处于故障状态。上述输出信号传输给FWC及CFDIU处理后,再传给驾驶舱显示组件显示故障效应,仿真结果如下图5 所示。

FAC1 故障后,需对其排故,按照排故手册步骤,需更换FAC1,在3D维修仿真平台完成拆装,由式( 24) 可规划其运动路线。拆卸的部分过程如图6所示。更换FAC1 后,故障效应消失,FAC1 正常工作。

3 结论

航空电子组件是飞机维修仿真的重要组成单元,采用SCM方法建立了航空电子组件仿真模型,详细介绍了模型建立过程和模型运算方法。该建模方法简便易用,可运行在不同的中间件上完成仿真功能。经实例建模和验证,确实可满足航空电子组件在飞机维修仿真中的操作、故障和拆装等维修行为。

摘要：在飞机维修仿真中,针对航空电子组件仿真模型不统一、重用性差的问题,提出基于SCM(simulation component model)的规范化建模方法建立组件模型。采用SCM规范定义模型框架后,依据航空电子组件在维修过程中的特性和功能,将组件的输入信号归纳为开关量输入、功能信号输入、故障信号输入和拆装信号输入四类,输出信号定义为功能信号输出和驱动信号输出两类,然后进一步界定了模型输入信号、控制信号和输出信号之间的运算规则,以满足组件操作、测试、拆装、排故等维修行为。最后,以飞行增稳计算机组件为例,在自制的飞机维护训练器上实现其模型化表达,仿真结果表明该方法可行。