CC BY
103
Секция 1
ОСНОВЫ ТЕХНИЧЕСКОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ АВТОМОБИЛЕЙ
УДК 629.113
И.Ф. Дьяков
ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ МОДЕЛИ АВТОМОБИЛЯ НА СТАДИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
Рассматриваются вопросы математического моделирования технологических процессов при создании и доводке новых автомобилей. Приведены основные системы управления базы данных. Она позволяет сократить сроки конструкторских разработок, уменьшить трудоёмкость экспериментальных испытаний и затрат средств при создании новой конструкции.
Математическая модель, показатели эффективности, комфортность водителя, оптимальный процесс управления, виды кодирования
I.F. Dyakov
THE MAIN PRINCIPLES OF FORMING OF THE MODEL OF THE CAR AT THE DESIGN STAGE
The problems of mathematical modeling of technological processes when creating and developing new cars are considered. The basic management systems of the database are presented. It allows to reduce the period of the design development, reduce the intensity of the pilot tests, and the costs of funds when creating a new design.
Mathematical model, parameters of efficiency, comfort of the driver, optimal control of the process, kinds of coding
Математическое моделирование - это описание основных свойств (параметров) и характеристик автомобиля при проектировании с учетом движения в различных дорожных условиях и решения с помощью ЭВМ системы дифференциальных, интегральных и алгебраических уравнений, составляющих математическую модель.
При определении основных параметров автомобиля используют различные методы моделирования. Различают физическое, математическое, имитационное и модульное моделирование. Физическое моделирование базируется на теории подобия. В то время как теория подобия изучает свойства систем, устанавливает требования, которым должна удовлетворять модель, чтобы процессы, происходящие в ней, были подобны процессам, протекающим в натурном образце (оригинале). Физическое моделирование заключается в исследовании моделируемой системы на сформированной модели, которая подобна оригиналу. Оно содержит следующие моменты: создание модели, изучение процессов на модели, перенос полученной информации на моделируемую систему (натуру).
Теория подобия дает возможность установить наличие подобия и способы его получения. Подобными являются такие физические системы, у которых все характеризующие их параметры (все векторные величины геометрически подобны, а все скалярные величины пропорциональны в соответствующих точках пространства и в соответствующие моменты времени) подобны. Физическое подобие рассматривают как совокупность подобия частных характеристик объекта: геометрических, кинематических, динамических и температурных. Теория подобия базируется на трех основных теоремах, содержание которых заключается в следующем.
1. Для подобных между собой явлений уравнения, описывающие эти явления для натуры и модели, должны иметь одинаковый вид.
2. Все уравнения могут быть преобразованы в выражения, демонстрирующие однозначную связь между критериями подобия.
3. Краевые условия в подобных явлениях должны быть одинаковы.
При физическом моделировании важным является выбор констант подобия, которые влияют на точность получения результатов.
Математическое моделирование включает совокупность математических выражений и связей между ними, отражающих основные свойства проектируемого объекта. К математическому моделированию предъявляют требования универсальности, адекватности, точности и экономичности.
Степень универсальности математической модели характеризуется числом и составом учитываемых в ней внутренних, внешних и выходных параметров. Чем их больше в модели, тем она универсальнее, однако при этом значительно возрастают затраты вычислительных ресурсов. Универсальность модели в первую очередь зависит от числа и состава учитываемых параметров.
Так как автомобиль характеризуется п выходных параметров, то относительная погрешность по
каждому из них будет различна. В связи с этим для общей оценки погрешности модели £м по совокупности учитываемых выходных параметров используют одну из норм вектора
Если задаться предельно допустимой погрешностью [е], то в пространстве внешних параметров можно выделить область, в которой выполняется условие £м < [е]. Такую область называют областью адекватности модели. Адекватность отображает заданные свойства объекта с погрешностью, не выше заданной. Точность математической модели определяют степенью совпадения значений параметров (натурного) объекта и значений тех же параметров, рассчитанных с помощью предполагаемой модели.
Обозначив истинное и рассчитанное с помощью математической модели значения у -го выходного параметра через ист и расч, можно определить относительную погрешность
Экономичность математической модели характеризуется затратами машинного времени и памяти. Общие затраты на выполнение какой-либо задачи зависят как от особенности выбранных моделей, так и от методов решения. Математическая модель технического объекта обычно создается пользователем на основе разработанных и имеющихся в библиотеке модели элементов и соответствующего программного обеспечения. Поэтому моделирование элементов обычно выполняется специалистами конкретных технических областей с помощью экспериментальных исследований и средств САПР.
К математической модели относят структурные модели, отражающие свойства объекта и различают топологические и геометрические. Их применяют для описания большого числа элементов, при решении задач привязки конструктивных элементов к определенным пространственным позициям или относительным моментам времени, например, при разработке технологических процессов сборки или технического обслуживания и ремонта автомобиля. Топологические модели могут иметь форму графов, таблиц (матриц) и т. п. Существует несколько типов геометрических моделей (аналитические, алгебраические, каркасные и кинематические).
Для отображения физических или информационных процессов, протекающих в объекте при его функционировании или изготовлении используют функциональные модели. Как правило, это системы уравнений, связывающие фазовые переменные, внутренние, внешние и выходные параметры. В зависимости от уровня описания различают микро-, макро- и метауровневые математические модели [1]. Типичные математические модели этого уровня - дифференциальные уравнения в частных производных. В них независимыми переменными являются пространственные координаты и время.
На макроуровне используют укрупненную дискретизацию пространства по функциональному признаку, что приводит к представлению таких моделей в виде обычных дифференциальных уравнений. В этих уравнениях независимой переменной является время, а вектор зависимых переменных содержит фазовые переменные, характеризующие состояние укрупненных элементов дискретизированного пространства. Такими переменными являются силы и скорости в механических системах. Для установившихся режимов модель может выглядеть как обычное дифференциальное уравнение,
которое является универсальной моделью на макроуровне, пригодной для анализа динамических состояний объектов. Если порядок системы уравнений приближается к 103 , то переходят к математическим моделям на метауровне. На метауровне представляют также систему обычных дифференциальных уравнений. Исследование многомассовой динамической системы целесообразно проводить в несколько этапов, начиная с расчета свободных и вынужденных колебаний линейных моделей. При этом определение частот и форм свободных колебаний позволяет выявить структуру, связи и основные закономерности исследуемой системы. Анализ вынужденных колебаний дает возможность изучить влияние жесткостных и демпфирующих характеристик динамической системы на ее амплитуд-но- и фазово-частотные характеристики при гармонических колебаниях [2]. Среди алгоритмических моделей важный класс составляют имитационные модели, предназначенные для имитации физических или информационных процессов в объекте при задании различных зависимостей входных воздействий от времени. Имитацию названных процессов рассматривают имитационным моделированием. Примером имитационных моделей являются модели в виде систем обыкновенных дифференциальных уравнений или модели систем массового обслуживания, предназначенные для имитации процессов прохождения заявок через систему критериев. При этом задача проектирования не может в настоящее время рассматриваться как локальная, она должна решаться с учетом всех системных критериев. В качестве системных критериев при проектировании автомобиля используют такие показатели, как стоимость, эффективность, производительность и др. Использование системных критериев позволяет осуществлять комплексную оптимизацию параметров автомобиля. Для создания современных автомобилей, отвечающих мировым стандартам, целесообразно использовать методы расчета, основанные на особенностях системы «водитель-автомобиль-среда». Эта система предусматривает широкое использование ЭВМ, управляющей имитационным моделирующим комплексом, вероятностным методом расчета нагрузок и параметров надежности элементов. На стадии проектирования повышение качества автомобиля может быть достигнуто на основе разработки системных методов расчета. В результате применения этих методов возникают возможности обоснования выбора критерия оптимальности [2]. При исследовании и проектировании транспортных средств наиболее полно могут быть учтены все факторы с помощью обобщенной модели, построенной при единой функционально-аналитической трактовке, опирающейся на некоторые положения дискретной математики. Формирование основных параметров машины должно идти в соответствии с общественной потребностью и производством этих машин в необходимом количестве, что является важнейшим условием достижения эффективности. Эти необходимые данные получаются в результате обследований, испытаний, имитационного моделирования и путем постепенных усовершенствований существующих моделей, имеющих в своей конструктивной основе традиционные, опробованные научно-технические принципы.
Исследования обобщенных моделей позволяют определить влияние конструктивных и технологических факторов, а также человека на процесс управления, случайных нагрузок на показатели эффективности и надежности эргатической системы. Обобщенная модель (см.рис.) представляет собой нейроподобные элементы, особым образом соединенные друг с другом и с внешней средой с помощью связей, определяемых весовыми коэффициентами.
Так, например, вершина и включает: условия изготовления; Х — условия эксплуатации; М — особенности конструкции транспортного средства; У — управляющие воздействия водителя и ремонтно-обслуживающего персонала автомобилей; Ъ -относительное перемещение подрессоренной массы при движении по неровностям дороги; ^ Т — тормозные свойства автомобиля; V — скоростные свойства автомобиля; Г - эргономические показатели транспортного средства; Э — экологическая безопасность; 5”- дорожные условия; /) — динамические характеристики автомобиля.
Структурная схема нейронной сети встречного множества параметров автомобиля
Объединение разнотипных нейронных структур в единую архитектуру приводит к свойствам, которых нет у них по отдельности, причем каскадные соединения нейронных структур 28
позволяют решить проблему комплексно. Нейронные сети встречного распространения, состоящего из входного слоя нейронов и слоев нейронов Кохонена и Гроссберга по своим характеристикам существенно превосходят возможности сетей с одним скрытым слоем нейронов. Нейроны входного слоя служат для передачи входных сигналов на все нейроны слоя Кохонена с соответствующими весовыми коэффициентами [3].
ЛИТЕРАТУРА
1. Проектирование полноприводных колесных машин. Т. 1 / под ред. А.А. Полунгяна. М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1999. 484 с.
2. Дьяков И. Ф. Основы оптимизации в автомобилестроении. М.: Машиностроение, 2012. 380 с.
3. Дьяков И. Ф. Использование нейронной технологии при моделировании работоспособности АТС // Автомобильная промышленность. 2012. № 8.
Дьяков Иван Федорович -
доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Основы проектирования машин» Ульяновского государственного технического университета
Статья поступила в редакцию 03.04.13, принята к опубликованию 30.04.13
Ivan F. Dyakov -
Dr. Sc, professor,
head of Department «The fundamentals of the design of machines» Ulyanovsk State Technical University
