Pull to refresh
132
417.2
Вячеслав @petuhoff

Моделирование сложных технических систем

Send message
Мне тоже типизированный Паскаль нравится больше.
Но с Си на контроллерах управления, мне кажется это исторически сложилась такая практика, контроллеры более слабые, чем десктопные процессоры, поэтому гибкость Си позволяла реализовать «всякие трюки», а потом в критических системах это осталось, типа работает — не трогай. Вчера сделали на Си работало значит и сегодня будем продолжать тоже.
Да принцип работы именно такой.
Но то что это совсем не ООП не соглашусь. Например:
Инкапсуляция – это свойство системы, позволяющее объединить данные и методы, работающие с ними, в классе и скрыть детали реализации от пользователя.
Когда я ставлю на схему блок, в примере статьи КД1, я как раз получаю классический пример инкапсуляции. Пользователь указывает сигнал с какого датчика он хочет получить в миливольтах, и задает параметры для пересчета и получает значения в единицах измерения, например в град Цельсия.
Классическое из ООП объединение данных и методов их обработки.
Язык Си не является объектно-ориентированным языком. И значит все что будет описано ниже это костыли и велосипеды.
ООП включает в себя три столпа: инкапсуляция, наследование, полиморфизм. Ниже я покажу как этих вещей можно добиться в С.
habr.com/ru/post/263547
Пример определения из ООП
Инкапсуляция – это свойство системы, позволяющее объединить данные и методы, работающие с ними, в классе и скрыть детали реализации от пользователя.
Когда я ставлю на схему блок, в примере КД, я как раз получаю классический пример инкапсуляции. Пользователь указывает сигнал с какого датчика он хочет получить в миливольтах, и задает параметры для пересчета и получает значения в единицах измерения, например в град Цельсия.
Классическое из ООП объединение данных и методов их обработки.
Ну получилось как получилось, это же реальная система. Там 6 связанных трубопроводов при общем заданном расходе задача имеет явно не одно решение.
На самом деле нет, давление в баках при заполнении растет, нивелирный напор изменяется, если баки на разной высоте и разной конфигурации. В предельном случае в один плоский с большим сечение горизонтальным сечением, у него при наполнение давление практически не меняется другой высокий с малым сечением у него давление начинает расти за счет нивелирного напора. Как в алгебраических уравнениях это учитывать? Тут фишка в том, что это реальная конфигурация реального вертолета взятая как она есть для эксперимента. Уравнения дольше бы составлял.
Так расчет здесь не статический, а динамически и методы регулирования и оптимизации из ТАУ, в результате получены необходимые конструктивные размеры. Задача была проверить саму возможность. Можно сделать все трубы одинаковые, тогда заполнение баков будет не равномерное — конструкция рабочая, но не оптимальная. Поэтому как пример пойдет.
Потому, что обеспечивает заданное соотношение расходов в заданной конфигурации турбопроводов. Задача методами оптимизации подобрать конструктивное решение, она выполнена. Можно было ввести еще и общую массу трубопроводов (для вертолета чем меньше тем лучше), тогда вариант 2 (найден оптимизацией) с меньшим диаметром выигрывает.
Почему единственного? Если начальные условия 70 мм и идти к уменьшению то найдется другое сочетаине диаметров которое обеспечит зданное сочетание расходов. Тут даже два метода дают разные наборы значений. В локальном минимуме теоретически может остатся интегратор, но поскольу их здесь шесть и они друг друга качают из-за связей между баками на графиках 6 и 7 это видно.
Вот про это и эксперимент, можно ли фактически менять конструкцию «на ходу» и сработают ли методы оптимизации из ТАУ на более менее реальной модели.
А в SimulationХ можно диаметры или там массу на ходу менять?
Конечно сам задача, не реальна, просто численный эксперимент. Но модель использованая для эксперемента воплне реальная. В реальной задачи было изменение высоты полета, а так же учет всех температур, давления за бортом и т.д. и т.п. Но если посмотреть на результат, то видно что даже в такой постановке получились два характерных диаметра 10 и 15.
В реальной задаче подбирались расходы воздуха для охлаждения отсеков с аппаратурой управления при разных режимах работы, там как раз воздуховоды могут быть разными. Но там модель секретная. Поэтому эксперемент с более солжной моделью.
Это не связано с возможностями Simulink, просто как только вы представили объект в виду передаточной функции согласно методам ТАУ, у вас конструкторские параметры которые можно оптимизировать, перестали быть явными переменными в формулах. (см. комментарии выше) Например для двигателя, в статье про регулирование газотурбинного двигателя Simulink может подобрать оптимальную величину Кгтд, но каким для этого Кгтд будут величины Мт, Мк, Gto и No Simulinк и любой другой софт использующий методы ТАУ определить не сможет. Поскольку они явно не прописаны в передаточной функции. И этому же одному оптимального значению передаточной функции Кгтд может соответствовать разный набором параметров Мт, Мк, Gto и No.
Нет задвижками не прокатит. Задвижками можно побирать шайбы. Ставим в модель задвижку моделируем. получаем по степени открытия задвижки диаметр шайбы, для местного сопротивления. Здесь же в модели, диаметр учитывается в месте с длинной трубопоровода для расчета гидравлического сопротивления всего трубопровода. Просто в компьютерной модели есть возможность задать диаметр друбопровода не постоянным, а переменным и менять его прямо в процессе моделирования переходного процесса. Что и было продемонстрировано.
Тут дело в том, что если объект представить в виде передаточной функции для того что бы анализировать в Matlab или Simulink, то как правило пропадают те реальные физические параметры объекта, которы можно менять методами оптимизации. Например для двигателя, ранее был пример передаточной функции, где ее (передаточной функции) параметры вычисляются как:
image
Если мы будем оптимизировть К гтд Т гтд в матлабе, то это нам не даст конкретных значений физических параметров объекта, типа диаметров.
Поэтому в учебниках приводят модель объекта в виде передаточных функций (как некую физическую и не изменяемую сущность) и начинают оптимизировать регулятор.
Только по П составляющей перерегулирование максимум 101 в регуляторе. Перемещение на 180 уходит

Пишите запрос на ключи частным лицам достаточно просто получить.

ЧРП это регулирование клапана расхода пара по положению?

Information

Rating
2-nd
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Registered
Activity