Официальный сайт УГАТУ
Поделились знаниями и опытом
В УГАТУ прошел семинар по программному обеспечению SimInTech
Презентацию и обучающий курс «Модельно-ориентированная разработка систем автоматического управления в SimInTech» провели специалисты МГТУ имени Н.Э.Баумана и компании «3B Сервис». Участниками семинара стали молодые преподаватели факультета авионики, энергетики и инфокоммуникаций.
Впечатлениями поделился доцент кафедры телекоммуникационных систем Айдар Салихов:
«Программное обеспечение SimInTech полезно для исследователей и разработчиков «живых» систем, так как оно обладает широкими функциональными возможностями. Ключевой особенностью является возможность глубокой настройки ядра используемых модулей (нет ограничений по конфигурированию подсистем). На данный продукт следует обратить внимание тем, кто пользуется Matlab, Scilab, LabVIEW. Исполнительные модули реализованы на языке Delphi.
Учебные лицензии предоставляются по запросу (безвозмездно) преподавателям и студентам при предъявлении подтверждающего документа. Представители фирмы предлагают различные формы сотрудничества (от разработки подсистем до ведения программ повышения квалификации в стенах нашего университета). Авторам статей, указавшим ссылку на программный продукт, обещали вознаграждение. Они также заинтересованы в грамотных, творческих студентах».
Ссылка на материалы https://goo.su/2Zi2
Программное обеспечение МВТУ («Моделирование в технических устройствах») появилось достаточно давно, и целью было создание отечественного сертифицированного программного продукта для обеспечения проектирования и верификации на моделях сложных динамических систем. Разработчиком выступило одно из подразделений МГТУ им. Н.Э. Баумана.
Изначально ПО МВТУ создавалось, как альтернатива аналогичным зарубежным системам Simulink, VisSim и др.
, которые относятся к классу систем, моделирующих динамические объекты и системы управления ими. В дальнейшем ПО МВТУ получило серьезное развитие с гораздо большим функционалом и получило имя SimInTech («Симулирование в технике»). Разработкой и поддержкой ПО SimInTech занимается фирма ООО «3В Сервис».
ПО SimInTech предназначено для решения задач проектирования, настройки, оптимизации, тестирования, документирования моделей сложных технических систем, представляющих из себя модели объектов управления и систем автоматического регулирования, а также связей и законов управления с целью достижения необходимых свойств технической системы.
Этот широкий класс технических систем охватывает такие технические сферы, как энергетика (в т.ч. атомная), теплотехника, гидравлика, аэродинамика, робототехника, электропривод и многое другое.
Информационно-аналитическое управление
Aerospace Blockset описание, возможности, документация на сайте exponenta.
ru При помощи Aerospace Blockset можно быстро спроектировать динамику системы, выполнить симуляцию и понять логику работы системы при различных условиях.В библиотеку Equations of Motion (Уравнения Движения) входят блоки для симуляции уравнений движения с тремя и шестью степенями свободы с фиксированной и переменной массой. В координатные представления уравнений движения входят телесная система координат (СК), скоростная СК и геоцентрическая связанная с Землей СК (Earth-centered Earth-fixed (ECEF)). Уравнения движения материальной точки четвертого и шестого порядка дают упрощённое представление динамики аппарата при многотельном моделировании.
Библиотека Flight Parameters (Лётные Параметры) предоставляет блоки для расчёта таких параметров как: угол атаки, скольжение, скорость полёта, число Маха, динамическое давление, относительные коэффициенты, эквивалентная воздушная скорость, индикаторная воздушная скорость, вектор угловых скоростей, радиус планеты на данной геоцентрической широте.
В библиотеку Aerodynamics (Аэродинамика) входят блоки для расчёта аэродинамических сил и моментов. Можно записывать аэродинамические коэффициенты в телесных, инерциальных или скоростных осях или можно импортировать аэродинамические коэффициенты из U.S. Air Force Digital Data Compendium (Datcom) (Справочник Цифровых Данных Воздушных Сил США). Также можно задать в каких осях телесных или скоростных необходимо вычислять силы и моменты.
В библиотеку Animation (Анимация) входит интерфейс к тренажеру полетов FlightGear для визуализации динамики аппарата в сложной трехмерной среде симуляции. Блок FlightGear Preconfigured 6DoF Animation (Предварительно сконфигурированная Анимация с 6 степенями свободы в FlightGear) предоставляет возможность управления позицией и ориентацией аппарата в тренажере полетов FlightGear, используя значения двойной точности долготы, широты, высоты, крена, тангажа и рысканья из Simulink. Для более детализированной анимации в FlightGear можно объединить блоки Pack net_fdm Packet для FlightGear и Send net_fdm Packet к FlightGear для визуализации эффектов, таких как движение органов управления, показание приборов и работа шасси.
Изучаем аэродинамику автомобиля с использованием тела Ахмеда
Поскольку проблема истощения запасов ископаемых видов топлива становится все острее, производители выводят на рынок более экономичные автомобили. Одним из главных факторов, влияющих на потребление топлива, является аэродинамическое сопротивление. Автомобили имеют сложную геометрическую форму, которую нелегко смоделировать, поэтому аэродинамическое сопротивление трудно определить путем вычислений. Тело Ахмеда — это стандартная модель, которая широко применяется в автомобильной промышленности для валидации средств моделирования. Форма тела Ахмеда достаточно проста для моделирования, при этом геометрически достаточно близка к корпусу автомобиля.
Зачем исследовать коэффициент сопротивления автомобилей?
Коэффициент сопротивления количественно выражает сопротивление объекта в текучей среде. Этот коэффициент не является абсолютной константой для той или иной формы тела, поскольку зависит от скорости и направления потока, формы и размеров объекта, плотности и вязкости текучей среды.
Чем ниже коэффициент сопротивления объекта, тем меньше аэродинамическое или гидродинамическое сопротивление. Что касается автомобиля, то чем ниже коэффициент сопротивления, тем автомобиль экономичнее. Помимо максимальной скорости транспортного средства коэффициент сопротивления также влияет на его управляемость. Производители стремятся снизить коэффициент сопротивления, однако существенное его снижение уменьшает прижимную силу и может привести к потере сцепления с дорогой, что повышает риск автомобильных аварий.
Большинство автомобилей имеет средний коэффициент сопротивления в диапазоне 0,30—0,35. Автомобили с кузовом угловатой формы имеют более высокий коэффициент сопротивления: например, для HUMMER® h3 он равен 0,57. У более обтекаемых и маневренных автомобилей этот коэффициент ниже: например, у Mercedes-Benz® C-Class® — всего 0,24. С другой стороны, это всего лишь усредненные замеры. Точный коэффициент сопротивления автомобиля зависит от числа Рейнольдса и множества других факторов.
Существуют определенные способы доработки автомобиля для оптимизации его аэродинамики и уменьшения коэффициента сопротивления. Для придания большей обтекаемости внешней поверхности автомобиля можно удалить некоторые дополнительные элементы, такие как верхний багажник, брызговики, спойлеры и радиоантенну. Профессиональные автогонщики также снимают стеклоочистители и боковые зеркала заднего вида, но простым водителям пример с них брать не стоит! Чтобы снизить коэффициент сопротивления и заодно выделиться на фоне остальных автомобилей, можно также установить колесные колпаки, полузакрытую решетку радиатора, защиту картера, обтекаемые крылья и модифицированный передний бампер.
Что такое тело Ахмеда?
Тело Ахмеда было впервые создано С. Р. Ахмедом в рамках работы “Some Salient Features of the Time-Averaged Ground Vehicle Wake” («Некоторые характерные признаки усредненного по времени аэродинамического следа наземного транспортного средства») в 1984 году. С тех пор оно стало стандартом для средств аэродинамического моделирования.
Простая геометрия тела Ахмеда.
Моделируем обтекание тела Ахмеда воздушным потоком
В верификационной модели Обтекание тела Ахмеда воздушным потоком наше тело Ахмеда имеет скос под углом 25 градусов и помещено в область размерами 8,352 х 2,088 х 2,088 м для расчета поля обтекания.
Область расчета и граничные условия для моделирования потока текучей среды.
Передняя часть тела помещается на расстояние в две длины автомобиля (2L) от плоскости входа потока. Для снижения объема вычислений вводится плоскость симметрии, позволяющая рассчитывать только половину модели.
Поток для данной модели является турбулентным, что определяется числом Рейнольдса для данной длины тела и входной скорости. При моделировании помимо поля скоростей определяется кинетическая энергия турбулентности.
Поток для данной модели является турбулентным, что определяется числом Рейнольдса для данной длины тела и входной скорости. При моделировании помимо поля скоростей и давлений вычисляется кинетическая энергия турбулентности и рассеивание энергии.
Результаты
Ключевой искомой величиной для данной модели является коэффициент полного сопротивления тела Ахмеда. Этот коэффициент складывается из измерений коэффициента давления спереди, на скосе, в основании тела, а также поверхностного трения тела. Результаты моделирования показывают, что полный коэффициент сопротивления удается предсказать достаточно хорошо, однако отдельные измерения в той или иной мере отличаются от экспериментальных результатов.
Эти отклонения объясняются целым рядом факторов.
Для передней части и крыши тела функции стенок, которые используются при моделировании, не позволяют эффективно прогнозировать переход ламинарного течения в турбулентное, наблюдаемый в ходе экспериментов.
Что касается данных для скошенной части, на рисунке ниже приведены линии тока у поверхности скоса. Толщина этих линий определяется кинетической энергией турбулентности.
Линии тока за телом Ахмеда имеют толщину, пропорциональную кинетической энергии турбулентности.
Для экспериментальных данных линии показывают, что поток движется безотрывно вдоль скоса почти по всей его поверхности, а за телом образуются две небольшие зоны рециркуляции. В результатах моделирования этот эффект зафиксирован, однако протяженность зон рециркуляции завышена.
Линии тока, показывающие зоны рециркуляции за телом Ахмеда.
Коэффициент сопротивления в зоне скоса очень чувствителен к точной форме и расположению зон рециркуляции, что и приводит к отклонению при измерениях.
Хотя количественные данные не совпадают, в качественном отношении они соответствуют результатам экспериментов, поскольку коэффициенты полного сопротивления очень близки. Для небольшого ряда параметров имеются отдельные отклонения, однако модель хорошо описывает основные характеристики обтекания тела Ахмеда воздушным потоком. Эта модель хорошо подходит для расчета коэффициента полного сопротивления.
Скачать модель
HUMMER — зарегистрированная торговая марка компании General Motors LLC.
Mercedes-Benz и C-Class — зарегистрированные торговые марки корпорации Daimler AG.
Электронные полки 17.05.02 — курс 3
Григорьев, А.Ю.
Формирование двигательной компетенции студентов в процессе физического воспитания в вузе [Электронный ресурс] : монография / А. Ю. Григорьев, В. В. Пономарев. — Красноярск : СибГТУ; ЭБС Университетская библиотека Online, 2011. — 160с. – Режим доступа: по подписке. – URL: https://biblioclub.
ru/index.php?page=book_red&id=428860.
Григорьева, С.А.
Совершенствование координационных способностей у студенток специальной медицинской группы [Электронный ресурс] : монография / С. А. Григорьева, Л. Е. Медведева. — Кемерово : Кемеровский институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова; ЭБС Университетская библиотека Online, 2015. — 152с. — Библиогр.: с. 115-133. — ISBN 978-5-91368-067-9. – Режим доступа: по подписке. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=429346.
Ланда, Б.Х.
Диагностика физического состояния: обучающие методика и технология [Электронный ресурс] : учебное пособие / Б. Х. Ланда. — Москва : Спорт; ЭБС Университетская библиотека Online, 2017. — 129с. — ISBN 978-5-906839-87-9. – Режим доступа: по подписке. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=471216.
Марков, К.К.
Техника современного волейбола [Электронный ресурс] : монография / К. Марков. — Красноярск : Сибирский федеральный университет; ЭБС Университетская библиотека Online, 2013.
— 220с. — ISBN 978-5-7638-2841-2. – Режим доступа: по подписке. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=364063.
Маслаков В.М.
Эстафетный бег: история, техника, обучение, тренировка [Текст: электронный] / В. М. Маслаков, Е. П. Врублевский, О. М. Мирзоев. — Москва : Олимпия; ЭБС Университетская библиотека Online, 2009. — 147с. — ISBN 978-5-903639-19-9. – Режим доступа: по подписке. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=461328.
Попов, В.Б.
555 специальных упражнений в подготовке легкоатлетов [Электронный ресурс] / В. Б. Попов. — 2-е изд., стер. — Москва : Человек; ЭБС Университетская библиотека Online, 2012. — 225с. — ISBN 978-5-904885-47-2. – Режим доступа: по подписке. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=461395.
Радченко, Д.Г.
Военно-прикладная физическая подготовка студентов в вузе: теоретические и практические аспекты [Электронный ресурс] : монография / Д.
Г. Радченко, В. В. Пономарев. — Красноярск : СибГТУ; ЭБС Университетская библиотека Online, 2013. — 143с. – Режим доступа: по подписке. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=428880.
Роуз, Л.
Баскетбол чемпионов [Электронный ресурс] / Л. Роуз. — Москва : Человек; ЭБС Университетская библиотека Online, 2014. — 273с. — ISBN 978-5-906131-22-5. – Режим доступа: по подписке. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=461434.
Самоленко, Т.В.
Методика индивидуального планирования спортивной подготовки легкоатлеток высокой квалификации, специализирующихся в беге на средние и длинные дистанции [Электронный ресурс] : монография / Т. В. Самоленко. — Москва : Спорт; ЭБС Университетская библиотека Online, 2016. — 249с. — ISBN 978-5-9907240-8-2. – Режим доступа: по подписке. – URL https://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=460931.
(PDF) Special features in the aerodynamics of unmanned aircraft with high-aspect-ratio wings (in Russian)
Том 21, № 01, 2018 На
чный Вестник МГТУ ГА
Vol.
21, No. 01, 2018 Сivil Aviation Hi
h Technolo
ies
31
прогибов, а снижение жесткости вызывает заметное изменение местных углов атаки сечений крыла
из-за действия крутящего момента. Деформации крыла в свою очередь оказывают существенное
влияние на его распределенные и интегральные аэродинамические характеристики (АХ) [1–3].
Очень часто при выборе облика будущего летательного аппарата на начальных этапах проектирова-
ния явление статической аэроупругости крыльев большого удлинения не берут во внимание, что яв-
ляется причиной неточных предварительных оценок летно-технических и экономических характе-
ристик проектируемого самолета. Доработка облика ЛА на более поздних этапах проектирования
может потребовать дополнительных денежных и временных затрат.
Использование композиционных материалов в авиационных конструкциях дало возмож-
ность применения на современных пассажирских самолетах крыла с задаваемой жесткостью,
обеспечивая тем самым оптимальную форму теоретического контура крыла после упругого де-
формирования под нагрузкой во время крейсерского полета.
Проектирование крыла самолета с
учетом статической аэроупругости является одним из путей повышения его экономической эф-
фективности. Это утверждение справедливо для всех ЛА с крыльями большого удлинения.
Например, незначительное повышение аэродинамического качества самолета для дальних пе-
релетов может в общей сложности дать заметный выигрыш в массе топлива, относительная до-
ля которого в общей массе такого ЛА может значительно превышать величину 0,5.
Исследования АХ самолета с учетом упругих деформаций крыла приобрели практическую
значимость с началом внедрения высокоточного математического моделирования в процесс про-
ектирования самолетов, которое обеспечило приемлемую достоверность получаемых результа-
тов. Особенность проведения подобного рода исследований заключается в необходимости ис-
пользования математических моделей из разных предметных областей – аэродинамики и механи-
ки материалов, а разрешение совместной задачи возможно лишь последовательными приближе-
ниями.
Теоретический контур крыла под действием воздушной нагрузки приобретает деформа-
ции, которые приводят к перераспределению циркуляции по его поверхности, обуславливающей
в свою очередь изменение характера распределения аэродинамической нагрузки. Способы реше-
ния связанных задач аэродинамики и механики деформируемых тел показаны в работах [4–6].
При этом расчет аэродинамических характеристик может производиться различными методами,
как, например, методом дискретных вихрей (МДВ) [7, 8] или более затратным, но точным мето-
дом, базирующимся на решении систем уравнений Навье – Стокса [9]. Жесткостные характери-
стики конструкции крыла авторы работ предлагают задавать конечно-элементными моделями
силовой схемы. В [10, 11] продемонстрированы преимущества использования алгоритмов топо-
логической оптимизации на основе модели тела переменной плотности (ТПП) при проведении
параметрического синтеза крыла самолета с учетом статической аэроупругости.
При создании летательных аппаратов с крылом, подвергающимся значительным упру-
гим деформациям в полете, на начальных стадиях проектирования актуально иметь удобный
инструмент оценки влияния эффекта аэроупругости на его АХ.
Рассмотрим вариант построения методики расчета АХ упругого крыла ЛА с целью прове-
дения качественных и количественных оценок степени влияния упругих деформаций крыла боль-
шого удлинения на его аэродинамические характеристики на начальных стадиях проектирования.
МЕТОДИКА И АЛГОРИТМ РАСЧЕТА АЭРОДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК
ЛА С КРЫЛОМ БОЛЬШОГО УДЛИНЕНИЯ
С УЧЕТОМ УПРУГИХ ДЕФОРМАЦИЙ ЕГО КОНСТРУКЦИИ
Начальные стадии проектирования, как правило, характеризуются недостатком инфор-
мации о проектируемом объекте. В частности, неизвестно, какими механическими характери-
стиками должна обладать оптимальная для данного летательного аппарата конструкция крыла.
Ориентируясь на особенности начальных этапов проектирования, рассматривается возмож-
ность использования алгоритма топологической оптимизации на основе ТПП [11] в качестве
«Летающая табуретка» или идеальный квадрокоптер для перевозки пиццы / Хабр
В прошлой статье мы описали нашу идею создания конвертоплана с изменяемыми векторами тяги.
Мы получили большой отклик, поэтому в этой статье продолжим рассказ о развитии проекта.
Развивая идею полноценного полета агрегата из предыдущей статьи, мы всеми силами стараемся обойтись весьма скромным бюджетом и не потратить все накопленные остатки стипендии. В связи с этим, возникает множество проблем. Некоторая часть этих проблем заключается в механике, другая часть состоит в не совсем подходящей установленной электронике, системах связи, а также многих других проблем, которые хотя бы теоретически могут быть решены. Остальные проблемы относятся к тем, которые без увеличения бюджета решиться не могут. На мой взгляд, основная проблема в этой группе — это полетный котроллер и сама программа управления конвертопланом.
Мы приняли решение построить прототип, на котором сможем попытаться сымитировать динамику и принципы управления, которые необходимы нашему конвертоплану.
Я в авиамодельном хобби совсем не новичок, хотя сам еще довольно молод (еще пока студент магистратуры), но и мне крайне тяжело, а иногда и невозможно успевать за функционалом существующих прошивок и полетных контроллеров для квадрокоптеров и других БПЛА.
Насколько я помню, шесть лет назад простые прошивки для дронов помещались в Arduino IDE и работали на платах от пульта для приставки. Сегодня же китайские фирмы предлагают нам за 20 долларов плату с прошивкой, функционал которой превосходит базовую программу обучения в институте. Таким образом, перед желающими собрать квадрокоптер стоит огромный соблазн даже не пытаться заняться изготовлением полетного контроллера. Выбор имеющихся решений огромен, однако, как я сам убедился, не безграничен.
Пытаясь придумать систему управления бикоптером со всеми степенями свободы, наша «дримтим» решила попробовать создать сначала то, что скорее всего точно полетит. Выбор мы остановили на квадрокоптере. Таким образом, мы пришли к выводу, что нам необходимо построить квадрокоптер с управляемыми векторами тяги каждого мотора. Я, конечно, могу сказать, что в технических условиях мы договорились, что управление в горизонтальной плоскости мы будем осуществлять за счет управления вектором тяги, однако по-другому у нас просто не получилось.
Чтобы хоть чем-то отличаться от людей, получающих образование на форумах, хотя сами такой информацией не брезгуем, мы начали с проработки примерной 3D модели. Основной отправной точкой для себя мы взяли микросервоприводы с металлическим редуктором. Таким машинкам точно хватит усилия и прочности. Прикинув период колебаний пятидюймового квадрокоптера я понял, что и скорости работы хватает с достаточно большим запасом. Основываясь на этих компонентах, мы серьезно занялись проблемой выбора моторов. Преодолев долгие душевные терзания, мы вспомнили, что в душе все мы немного акционеры и остановились на квадрокоптерных моторах, которые были по акции на одном известном китайском сайте. Затем, мы перешли к постройке 3D модели. Модель должна была быть максимально простая, чтобы ее можно было быстро изготовить: частично напечатать на 3D-принтере, сделать раму из подручных материалов, ну и, конечно, подогнать сверхточным инструментом — напильником. В итоге, за два вечера в компании интересного собеседника, получилось создать именно ту модель, что отвечала поставленным задачам.
Какой же проект без научной составляющей? Надо провести исследования. Возможности Simulink (Matlab) позволили нам смоделировать похожую модель с выбранной системой управления. Имея готовую 3D модель, нам не составило труда задать ее физические свойства в Matlab.
Следующим этапом было каким-либо образом сымитировать гироскопический момент, который создают двигатели при наклоне. Правда это оказалось совсем не обязательно в нашем случае, но все познается в процессе.
Стратегию управления мы взяли, как нам показалось, максимально простую. Мы решили стабилизировать квадрокоптер в горизонтальном положении за счет разностей тяг моторов, а перемещаться в горизонтальной плоскости за счет наклона моторов в двух плоскостях.
Со стабилизацией в горизонте вопросов совсем не возникало, так как на эту тему существует огромное количество статей и большой выбор контроллеров: начиная от простейшего PID контроллера, заканчивая контроллерами, самонастраивающимися с помощью нейронных сетей.
Мы остановились на самом простом PID контроллере. Для управления в горизонте мы решили пропорционально отклонять каждый мотор для создания требуемого усилия. Отклонять сервоприводы будем парируя возникающие линейные ускорения PID контроллером. Удерживать позицию нам это не поможет, однако нам это и не надо. Мы пока просто хотим понять, полетит ли такая конструкция. Загвоздка еще состоит и в необходимости добавлять газ мотору при его отклонении, но мы этим пренебрегли.
Поборов в себе желание создавать всю прошивку для такого квадрокоптера с нуля, мы прибегли к, на мой взгляд, элегантному решению. Мы разделили между двумя платами задачу стабилизации квадрокоптера в горизонте и задачу управления им. Таким образом, моторами у нас управляет самый обыкновенный коптерный полетный контроллер F4, а за управление актуаторами отвечает отдельная плата STM Blue Pill.
Схематично это можно представить следующим образом:
После построения модели в Simulink, написать нужную программу вполне посильная задача.
Особенностью нашего контроллера является разделение на два PID контроллера (вперед-назад и вправо-влево), и расшифровка-зашифровка сигнала SBus. То есть с приемника дистанционного управления мы передаем сигнал нашей плате, делаем все что пришло в голову пилоту, а квадрокоптерному полетному контроллеру создаем свой управляющий сигнал, требующий лишь удержания квадрокоптера горизонтально, то есть контролируем лишь тягу моторов.
Описанное чудо на практике выглядит примерно так, как показано на изображениях ниже. На первом изображении показаны внутренности прототипа, на втором — уже готовый к летным испытаниям агрегат.
Взяв школьника, у которого еще не развит инстинкт самосохранения, мы приступили к летным испытаниям. Конечно же мы предупредили его о возможных опасностях, но лишиться пальца он не боялся. Мы вообще не верили, что это полетит. Но тем не менее, с первой попытки все получилось. Летает он на удивление быстро, возможно, это связано с уменьшением аэродинамического сопротивления в сравнении с классическими моделями квадрокоптеров.
Посмотрите видео, там показано, как наш квадрокоптер держится в полете.
За возможность перевозить открытый стакан с жидкостью и топорность конструкции, мы присвоили своему произведению кодовое название «Летающая табуретка». В итоге, получился квадрокоптер, который отлично подходит для перевозки пиццы и напитков. Также его можно использовать для других задач, где требуется горизонтальное положение в полете, например, для отслеживания качества дорожного полотна. Не знаю, конечно, как это поможет, но подобные предложения уже поступали.
Для тех кому интересно, насколько полезным может быть такой топорный метод компьютерного моделирования, я добавлю график сравнения отклика прототипа на управляющий сигнал во время летных испытаний и график отклика смоделированной в Matlab модели на лог этого же сигнала.
По оси крена:
По оси рысканья:
Таким образом, методом проб и ошибок, мы медленно, но верно приближаемся к своей мечте.
Effective domain decomposition methods for adaptive unstructured grids applied to high performance computing for problems in computational aerodynamics
Modern domain decomposition methods in high performance aerodynamics simulations are investigated. Effective decomposition algorithms for adaptive unstructured grids based on geometric and graph representations are implemented. Geometric techniques (such as recursive coordinate bisection, recursive inertial bisection and space-filling curve methods), combinatorial approaches (which include levelized nested dissection, Kernighan-Lin and Fiduccia-Mattheyses algorithm), spectral methods, multilevel schemes are considered. A set of quality criteria for optimal mesh decomposition like load balancing, number of edges cut, the provision of connectivity of the subdomains, run time, the degree of parallelizability are discussed. Some test cases are considered to examine of the quantitative and qualitative characteristics of the traditional domain decomposition techniques and combined schemes.
Keywords: high performance computing, numerical simulation, computational aerodynamics, software systems, unstructured mesh, multiprocessor simulation, graph decomposition, data decomposition
Issue: Volume 18, issue 1, 2017 year
Recommended bibliographic description of this article:
Zheleznyakova A. Effective domain decomposition methods for adaptive unstructured grids applied to high performance computing for problems in computational aerodynamics//Physical-Chemical Kinetics in Gas Dynamics. 2017. V.18, iss. 1. http://chemphys.edu.ru/issues/2017-18-1/articles/673/
Проведено исследование современных методов декомпозиции неструктурированных адаптивных сеток для организации параллельных вычислений на многопроцессорных системах при решении актуальных задач газовой динамики и аэродинамики. Изучены и реализованы эффективные алгоритмы оптимального разбиения расчетных сеток, строящиеся на основе геометрических и графовых моделей. Рассматриваются геометрические способы декомпозиции, которые используют принципы координатной или моментной рекурсивной бисекции, либо применяют заполняющие пространство кривые; комбинаторные подходы, такие как метод деления с учетом связности, алгоритм Кернигана-Лина и Фидуччи-Маттейсеса; класс спектральных методов; многоуровневые (иерархические) технологии. Обсуждается ряд критериев разбиения: сбалансированность, количество коммуникационных связей между доменами, обеспечение связности каждой из подобластей, время выполнения алгоритмов, способность к распараллеливанию. Проведена качественная и количественная оценка эффективности исследованных классических технологий декомпозиции, а также комбинированных методов на ряде тестовых задач.
Keywords: высокопроизводительные вычисления, математическое моделирование, вычислительная аэродинамика, программные комплексы, неструктурированные сетки, декомпозиция графов, декомпозиция данных
Issue: Volume 18, issue 1, 2017 year
Recommended bibliographic description of this article:
Zheleznyakova A. Effective domain decomposition methods for adaptive unstructured grids applied to high performance computing for problems in computational aerodynamics//Physical-Chemical Kinetics in Gas Dynamics. 2017. V.18, iss. 1. http://chemphys.edu.ru/issues/2017-18-1/articles/673/
1. Schloegel K., Karypis G., Kumar V. Graph partitioning for high performance scientific simulations / In J. Dongarra, I. Foster, G. Fox, K. Kennedy, and A. White, editors, CRPC Parallel Computing Handbook, Morgan Kaufmann, 2001.
2. Berger M.J., Bokhari S. A partitioning strategy for nonuniform problems on multiprocessors // IEEE Trans. Comp. Vol. 36. 1987. P. 570–580.
3. Heath M.T., Raghavan P. A Cartesian parallel nested dissection algorithm // SIAM Journal of Matrix Analysis and Applications. Vol. 16, № 1, 1995. P. 235–253.
4. Nour-Omid B., Raefsky A., Lyzenga G. Solving finite element equations on concurrent computers. / In A.K. Noor, editor, Parallel Computations and Their Impact on Mechanics, ASME, 1986. P. 209–227.
5. Patra A., Kim D.W. Efficient mesh partitioning for adaptive hp finite element methods / In International Conference on Domain Decomposition Methods, 1998.
6. Pilkington J.R., Baden S.B. Partitioning with spacefilling curves / Technical Report CS94-349, Dept. of Computer Science and Engineering, Univ. of California, 1994.
7. Raghavan P. Line and plane separators / Technical Report UIUCDCS-R-93-1794, Dept. of Computer Science, Univ. of Illinois, 1993.
8. Mandelbrot B.B. The Fractal Geometry of Nature / New York: W. H. Freeman and Co., 1982.
9. Alauzet F., Loseille A. On the use of space filling curves for parallel anisotropic mesh adaptation // Proc. in 18th International Meshing Roundtable, Springer-Verlag, 2009. P. 337–357.
10. Schamberger S., Wierum J.M. A locality preserving graph ordering approach for implicit partitioning: Graph-filling curves // Proc. 17th Intl. Conf. on Parallel and Distributed Computing Systems, PDCS 2004, ISCA, 2004. P. 51–57.
11. Ashcraft C., Liu J.W.H. A partition improvement algorithm for generalized nested dissection / Technical Report BCSTECH-94-020, Dept. of Computer Science, York Univ., 1994.
12. Ashcraft C., Liu J.W.H. Using domain decomposition to find graph bisectors / Technical report CS-95-08, Dept. of Computer Science, York Univ., 1995.
13. Fiduccia C.M., Mattheyses R.M. A linear time heuristic for improving network partitions // Proc. 19th IEEE Design Automation Conference, 1982. P. 175–181.
14. George A., Liu J.W. Computer Solution of Large Sparse Positive Definite Systems / Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1981.
15. Goehring T., Saad Y. Heuristic algorithms for automatic graph partitioning / Technical Report UMSI-94-29, University of Minnesota Supercomputing Institute, 1994.
16. Hager W.W., Park S.C., Davis T.A. Block exchange in graph partitioning / In P.M. Pardalos, editor, Approximation and Complexity in Numerical Optimization: Continuous and Discrete Problems. Kluwer Academic Publishers, 2000. P. 299-307.
17. Kernighan B.W., Lin S. An efficient heuristic procedure for partitioning graphs // The Bell System Technical Journal. Vol. 49, №2, 1970. P. 291–307.
18. Писсанецки, С. Технология разреженных матриц / С. Писсанецки. — М.: Мир, 1988.
19. Chung Y.-C., Ranka S. Mapping finite element graphs on hypercubes // Journal of Supercomputing. Vol. 6, 1992. P. 257 – 282.
20. Sadayappan P., Ercal F. Mapping of finite element graphs onto processor meshes // IEEE Transactions on Computers. Vol. C-36, 1987. P. 1408 – 1424.
21. Diekmann R., Monien B., Preis R. Using helpful sets to improve graph bisections / In D. Hsu, A. Rosenberg, D. Sotteau, editors, Interconnection Networks and Mapping and Scheduling Parallel Computations. AMS Publications, DIMACS Volume Series. Vol. 21, 1995. P. 57–73.
22. Simon H.D. Partitioning of unstructured problems for parallel processing // Comput. Syst. Eng. Vol. 2, 1991. P. 135–148.
23. Williams R.D. Performance of dynamic load balancing algorithms for unstructured mesh calculations / Technical Report, California Institute of Technology, 1990
24. Chan T.F., Resasco D.C. A framework for the analysis and construction of domain decomposition preconditioners / Technical Report CAM-87-09, University of California, Los Angeles, 1987.
25. Chan T.F., Smith B. Domain decomposition and multigrid algorithms for elliptic problems on unstructured meshes // Contemp. Math, 1993. P. 1–14.
26. Hendrickson B., Leland R. An improved spectral graph partitioning algorithm for mapping parallel computations // SIAM J. Sci. Comput. Vol. 16, №2, 1995. P. 452–469.
27. Pothen A., Simon H.D., Liou K.-P. Partitioning sparse matrices with eigenvectors of graphs // SIAM Journal of Matrix Analysis and Applications. Vol. 11, № 3, 1990. P. 430–452.
28. Pothen A., Simon H.D., Wang L., Barnard S.T. Towards a fast implementation of spectral nested dissection // Supercomputing ’92 Proceedings, 1992. P. 42–51.
29. Spielman D.A., Teng S.-H. Spectral partitioning works: Planar graphs and finite element meshes // Linear Algebra and its Applications. Vol. 421, 2007. P. 284–305.
30. Ильин В. А., Позняк Э. Г. Линейная алгебра: Учебник для вузов. — 6-е изд., стер. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. – 280 с.
31. Chung F. R. K. Spectral Graph Theory / CBMS regional conference series in mathematics Conference Series in Mathematics. Vol.92, 1997.
32. Mohar B. The Laplacian spectrum of graphs / In Y. Alavi, G. Chartrand, O. R. Oellermann, A. J. Schwenk , editors, Graph Theory, Combinatorics, and Applications. Vol. 2, Wiley, New York, 1991. P. 871–898.
33. Fiedler M. Algebraic connectivity of graphs // Czech. Math. J. Vol 23, №98, 1973. P. 298–305
34. Fiedler M. A property of eigenvectors of nonnegative symmetric matrices and its application to graph theory // Czech. Math. J. Vol. 25, №100, 1975. P. 619–633.
35. Data and Graph Partitioning. [Электронный ресурс] / Lecture notes. Indiana University. URL: http://www.cs.indiana.edu/classes/b673/notes/GraphPartitioning.pdf
36. Bui T. N., Jones C. A heuristic for reducing fill in sparse matrix factorization // 6th SIAM Conf. Parallel Processing for Scientific Computing, 1993. P. 445 – 452.
37. Cong J., Smith M. A parallel bottom-up clustering algorithm with applications to circuit partitioning in VLSI design / Proc. ACM/IEEE Design Automation Conference, 1993. P. 755–760.
38. Gupta A. Fast and effective algorithms for graph partitioning and sparse matrix reordering // IBM Journal of Research and Development. Vol. 41, 1996. P. 171–183.
39. Hauck S., Borriello G. An evaluation of bipartitioning techniques // IEEE Transactions on Computer-Aided Design. Vol. 16, № 8, 1997. P. 849–866.
40. Hendrickson B., Leland R. A multilevel algorithm for partitioning graphs / Technical Report SAND 93-1301, Sandia National Laboratories, 1993.
41. Karypis G., Kumar V. A fast and high quality multilevel scheme for partitioning irregular graphs // SIAM Journal on Scientific Computing. Vol. 20, №1, 1998. P. 359–392.
42. Karypis G., Kumar V. Multilevel k-way partitioning scheme for irregular graphs // Journal of Parallel and Distributed Computing. Vol. 48, № 1, 1998. P. 96–129.
43. Monien B., Preis R., Diekmann R. Quality matching and local improvement for multilevel graph-partitioning / Technical report, University of Paderborn, 1999.
44. Chevalier C., Safro I. Comparison of coarsening schemes for multi-level graph partitioning / Proc. Learning and Intelligent Optimization, 2009. P. 191–205.
45. Karypis G., Kumar V. MeTiS 4.0: Unstructured graph partitioning and sparse matrix ordering system / Technical report, Dept. of Computer Science and Engineering, Univ. of Minnesota, 1998.
46. Pellegrini F., Roman J. SCOTCH: A software package for static mapping by dual recursive bipartitioning of process and architecture graphs // Proc. HPCN’96, 1996. P. 493–498.
47. Hendrickson B., Leland R. The Chaco user’s guide: Version 2.0 / Technical Report SAND94-2692, Sandia National Laboratories, 1994.
48. Walshaw C. The Parallel JOSTLE Library User’s Guide, Version 3.0. / University of Greenwich, 1998.
49. Preis R., Diekmann R. PARTY – a software library for graph partitioning / Technical report, University of Paderborn, 1997.
50. Якобовский М.В. Инкрементный алгоритм декомпозиции графов // Вестник Нижего-родского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия «Математическое моделирование и оптимальное управление». Издательство ННГУ. № 1(28), 2005. С. 243–250.
51. Головченко Е.Н. Параллельный пакет декомпозиции больших сеток // Матем. модели-рование. T. 23, № 10, 2011. C. 3–18.
52. Головченко Е.Н. Разбиение больших сеток // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия «Информационные технологии». Издательство ННГУ. № 5(2), 2012. С. 309–315.
53. Головченко Е.Н., Якобовский М.В. Пакет параллельной декомпозиции больших сеток GridSpiderPar // Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии (Электронный научный журнал). Т. 16, № 4, 2015. С. 507–517.
54. MATLAB. http://www.mathworks.com/products/matlab/
55. Rantakokko J. A local refinement algorithm for data partitioning / Proc. of PARA2000, T. Sorevik et.al, editors, New Paradigms for HPC in Industry and Academia, 5th International Workshop, PARA2000, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, Berlin, 2001. P. 140–148.
56. Barnard S.T. PMRSB: Parallel multilevel recursive spectral bisection / Proc. ACM/IEEE Conference on Supercomputing (on CD-ROM), 1995.
57. Gilbert J. R., Zmijewski E. A parallel graph partitioning algorithm for a message-passing multiprocessor // International Journal of Parallel Programming. Vol.16, 1987. P. 498–513.
58. Karypis G., Kumar V. A parallel algorithm for multilevel graph partitioning and sparse matrix ordering // Journal of Parallel and Distributed Computing. Vol.48, №1, 1988. 48(1). P. 71–95.
59. Karypis G., Kumar V. Parallel multilevel k-way partitioning scheme for irregular graphs / Siam Review. Vol.42, №2, 1999. P. 278 – 300.
60. Karypis G., Schloegel K., Kumar V. ParMeTiS: Parallel graph partitioning and sparse matrix ordering library / Technical report, Dept. of Computer Science and Engineering, Univ. of Minnesota, 1997.
61. Cross M., Walshaw C. Parallel optimization algorithms for multilevel mesh partitioning / Techical Report 99/IM/44, Uviversity of Greenwich, 1999.
Документация
Страница, которую вы искали, не существует. Воспользуйтесь окном поиска или просмотрите темы ниже, чтобы найти страницу, которую вы искали.
Создание линейных и нелинейных динамических моделей систем из измеренных данные ввода-вывода
System Identification Toolbox ™ предоставляет функции MATLAB ® , блоки Simulink ® и приложение для построения математических моделей динамических систем. по измеренным данным ввода-вывода.Это позволяет создавать и использовать модели динамических систем, а не легко моделируется на основе первых принципов или спецификаций. Вы можете использовать временную область и данные ввода-вывода в частотной области для определения непрерывной и дискретной передачи функции, модели процессов и модели в пространстве состояний. Набор инструментов также предоставляет алгоритмы для встроенная онлайн-оценка параметров.
Набор инструментов обеспечивает такие методы идентификации, как максимальная вероятность, минимизация ошибки предсказания (PEM) и идентификация подпространственной системы.Представлять нелинейная динамика системы, вы можете оценить модели Хаммерштейна-Вайнера и нелинейный ARX модели с нелинейностями вейвлет-сети, дерева-разбиения и сигмовидной сети. Набор инструментов выполняет идентификацию системы серого ящика для оценки параметров пользовательской модели. Вы можете использовать идентифицированную модель для прогнозирования реакции системы и моделирования завода в Simulink. Набор инструментов также поддерживает моделирование данных временных рядов и временные ряды. прогнозирование.
Изучите основы System Identification Toolbox
Построение, анализ, устранение тренда и фильтрация во временной и частотной областях data, генерировать и импортировать данные
Идентифицировать импульсную характеристику, частотную характеристику и параметрические модели, такие как пространство состояний и модели передаточной функции
Определение нелинейных моделей ARX, Хаммерштейна-Винера и серого ящика
Оценка коэффициентов линейного и нелинейного дифференциала, разностные уравнения и уравнения в пространстве состояний
Сравнить модель с измеренным выходом, остаточный анализ, графики отклика с доверительными границами
Дискретизация моделей, преобразование моделей в другие типы, линеаризовать нелинейные модели, моделировать и прогнозировать выходные данные
Анализировать данные временных рядов путем определения линейных и нелинейных моделей, таких как AR, ARMA, модели пространства состояний и серого ящика, выполнение спектрального анализа и модель прогнозирования выходы
Оценить параметры модели и состояния во время работы системы операции, генерации кода и развертывания на встроенных объектах
System Identification Toolbox Документация
Страница, которую вы искали, не существует.Воспользуйтесь окном поиска или просмотрите темы ниже, чтобы найти страницу, которую вы искали.
Создание линейных и нелинейных динамических моделей систем из измеренных данные ввода-вывода
System Identification Toolbox ™ предоставляет функции MATLAB ® , блоки Simulink ® и приложение для построения математических моделей динамических систем. по измеренным данным ввода-вывода. Это позволяет создавать и использовать модели динамических систем, а не легко моделируется на основе первых принципов или спецификаций.Вы можете использовать временную область и данные ввода-вывода в частотной области для определения непрерывной и дискретной передачи функции, модели процессов и модели в пространстве состояний. Набор инструментов также предоставляет алгоритмы для встроенная онлайн-оценка параметров.
Набор инструментов обеспечивает такие методы идентификации, как максимальная вероятность, минимизация ошибки предсказания (PEM) и идентификация подпространственной системы. Представлять нелинейная динамика системы, вы можете оценить модели Хаммерштейна-Вайнера и нелинейный ARX модели с нелинейностями вейвлет-сети, дерева-разбиения и сигмовидной сети.Набор инструментов выполняет идентификацию системы серого ящика для оценки параметров пользовательской модели. Вы можете использовать идентифицированную модель для прогнозирования реакции системы и моделирования завода в Simulink. Набор инструментов также поддерживает моделирование данных временных рядов и временные ряды. прогнозирование.
Изучите основы System Identification Toolbox
Построение, анализ, устранение тренда и фильтрация во временной и частотной областях data, генерировать и импортировать данные
Идентифицировать импульсную характеристику, частотную характеристику и параметрические модели, такие как пространство состояний и модели передаточной функции
Определение нелинейных моделей ARX, Хаммерштейна-Винера и серого ящика
Оценка коэффициентов линейного и нелинейного дифференциала, разностные уравнения и уравнения в пространстве состояний
Сравнить модель с измеренным выходом, остаточный анализ, графики отклика с доверительными границами
Дискретизация моделей, преобразование моделей в другие типы, линеаризовать нелинейные модели, моделировать и прогнозировать выходные данные
Анализировать данные временных рядов путем определения линейных и нелинейных моделей, таких как AR, ARMA, модели пространства состояний и серого ящика, выполнение спектрального анализа и модель прогнозирования выходы
Оценить параметры модели и состояния во время работы системы операции, генерации кода и развертывания на встроенных объектах
System Identification Toolbox Документация
Страница, которую вы искали, не существует.Воспользуйтесь окном поиска или просмотрите темы ниже, чтобы найти страницу, которую вы искали.
Создание линейных и нелинейных динамических моделей систем из измеренных данные ввода-вывода
System Identification Toolbox ™ предоставляет функции MATLAB ® , блоки Simulink ® и приложение для построения математических моделей динамических систем. по измеренным данным ввода-вывода. Это позволяет создавать и использовать модели динамических систем, а не легко моделируется на основе первых принципов или спецификаций.Вы можете использовать временную область и данные ввода-вывода в частотной области для определения непрерывной и дискретной передачи функции, модели процессов и модели в пространстве состояний. Набор инструментов также предоставляет алгоритмы для встроенная онлайн-оценка параметров.
Набор инструментов обеспечивает такие методы идентификации, как максимальная вероятность, минимизация ошибки предсказания (PEM) и идентификация подпространственной системы. Представлять нелинейная динамика системы, вы можете оценить модели Хаммерштейна-Вайнера и нелинейный ARX модели с нелинейностями вейвлет-сети, дерева-разбиения и сигмовидной сети.Набор инструментов выполняет идентификацию системы серого ящика для оценки параметров пользовательской модели. Вы можете использовать идентифицированную модель для прогнозирования реакции системы и моделирования завода в Simulink. Набор инструментов также поддерживает моделирование данных временных рядов и временные ряды. прогнозирование.
Изучите основы System Identification Toolbox
Построение, анализ, устранение тренда и фильтрация во временной и частотной областях data, генерировать и импортировать данные
Идентифицировать импульсную характеристику, частотную характеристику и параметрические модели, такие как пространство состояний и модели передаточной функции
Определение нелинейных моделей ARX, Хаммерштейна-Винера и серого ящика
Оценка коэффициентов линейного и нелинейного дифференциала, разностные уравнения и уравнения в пространстве состояний
Сравнить модель с измеренным выходом, остаточный анализ, графики отклика с доверительными границами
Дискретизация моделей, преобразование моделей в другие типы, линеаризовать нелинейные модели, моделировать и прогнозировать выходные данные
Анализировать данные временных рядов путем определения линейных и нелинейных моделей, таких как AR, ARMA, модели пространства состояний и серого ящика, выполнение спектрального анализа и модель прогнозирования выходы
Оценить параметры модели и состояния во время работы системы
Вычислить аэродинамические силы и моменты, используя аэродинамические коэффициенты, динамическое давление, центр тяжести, центр давления и скорость
Описание
Блок Aerodynamic Forces and Moments вычисляет аэродинамические силы и моменты аэродинамические силы и моменты относительно центра тяжести.
Этикетки портов блока Aerodynamic Forces and Moments меняются в зависимости от система координат, выбранная из Входные оси , Force Оси и Список осей моментов .
Алгоритмы
Пусть α — угол атаки, а β — скольжение. Вращение от тела к устойчивости оси:
Cs ← b = [cos (α) 0sin (α) 010 − sin (α) 0cos (α)]
можно комбинировать с поворотом от оси устойчивости к ветровым осям:
Cw ← s = [cos (β) sin (β) 0 − sin (β) cos (β) 0001]
, чтобы получить чистое вращение от тела к осям ветра:
Cw ← b = [cos (α) cos (β) sin (β) ) sin (α) cos (β) −cos (α) sin (β) cos (β) −sin (α) sin (β) −sin (α) 0cos (α)]
Коэффициенты моментов имеют такое же обозначение в все системы.Коэффициенты силы равны нижеприведенный. Обратите внимание, что нет специальных символов для компонентов силы осей устойчивости. Однако оси устойчивости имеют два компонента, которые не отличаются от других. топоры.
FAw≡ [−D − C − L] = Cw ← b⋅ [XAYAZA] ≡Cw ← b⋅FAb
| Компоненты / оси | x | | z | | |
|---|---|---|---|---|
| Ветер | C D | C C | C | L 9016 9016 9016 9016 9016C L |
| Корпус | C X | C Y | C Z (- C N ) |
С учетом этих определений для учета стандартных определений D , C , Y (где Y = — C ) и L , усилие коэффициенты в осях ветра умножаются на отрицательную единицу диагональ (-1, -1, -1).Коэффициенты сил в осях устойчивости равны умножить на diag (-1, 1, -1). C N и C X являются соответственно нормальным и осевым силовые коэффициенты ( C N = — C Z ).
Аэрокосмический блок Документация
Страница, которую вы искали, не существует. Воспользуйтесь окном поиска или просмотрите темы ниже, чтобы найти страницу, которую вы искали.
Моделирование, имитация и анализ динамики аэрокосмических аппаратов
Aerospace Blockset ™ предоставляет справочные примеры Simulink ® и блоки для моделирования, имитации и анализа высокоточные платформы самолетов и космических кораблей. Он включает в себя динамику автомобиля, подтвержденную модели условий полета и блоки для поведения пилота, динамики привода и двигательная установка. Встроенные аэрокосмические математические операции и система координат и пространственная преобразования позволяют отображать движение и ориентацию самолетов и космических аппаратов.Изучить результатов моделирования, вы можете подключить к своей модели блоки 2D и 3D визуализации.
Aerospace Blockset предоставляет стандартные модели архитектуры для создания платформы многоразового транспортного средства. модели. Эти модели платформ могут поддерживать анализ полета и миссии; концептуальные исследования; детальный план миссии; разработка алгоритмов наведения, навигации и управления (GNC); интеграционное тестирование программного обеспечения; и аппаратное тестирование (HIL) для приложений в автономный полет, радар и связь.
Изучите основы Aerospace Blockset
Примеры моделей, иллюстрирующих конкретные функции и приложения программного обеспечения Aerospace Blockset
Моделируйте, моделируйте, анализируйте и визуализируйте движение и динамику аэрокосмической отрасли транспортных средств
Представление движения и ориентации самолетов и космических аппаратов
Преобразование общих единиц измерения, таких как футы на от секунды до метров в секунду
Моделирование различных аспектов окружающей среды, таких как атмосферное условия, сила тяжести, магнитные поля, ветер
Модель аэродинамики, тяги и движения самолета и космический корабль
Модель систем наведения, навигации и управления (GNC), включая контроллеры
Просматривайте траектории полета с помощью MATLAB ® или анимации имитатора полета; входные данные в модели; отображать измерения через стандартные приборы кабины
Aerospace Blockset Документация
Страница, которую вы искали, не существует.Воспользуйтесь окном поиска или просмотрите темы ниже, чтобы найти страницу, которую вы искали.
Моделирование, имитация и анализ динамики аэрокосмических аппаратов
Aerospace Blockset ™ предоставляет справочные примеры Simulink ® и блоки для моделирования, имитации и анализа высокоточные платформы самолетов и космических кораблей. Он включает в себя динамику автомобиля, подтвержденную модели условий полета и блоки для поведения пилота, динамики привода и двигательная установка.Встроенные аэрокосмические математические операции и система координат и пространственная преобразования позволяют отображать движение и ориентацию самолетов и космических аппаратов. Изучить результатов моделирования, вы можете подключить к своей модели блоки 2D и 3D визуализации.
Aerospace Blockset предоставляет стандартные модели архитектуры для создания платформы многоразового транспортного средства. модели. Эти модели платформ могут поддерживать анализ полета и миссии; концептуальные исследования; детальный план миссии; разработка алгоритмов наведения, навигации и управления (GNC); интеграционное тестирование программного обеспечения; и аппаратное тестирование (HIL) для приложений в автономный полет, радар и связь.
Изучите основы Aerospace Blockset
Примеры моделей, иллюстрирующих конкретные функции и приложения программного обеспечения Aerospace Blockset
Моделируйте, моделируйте, анализируйте и визуализируйте движение и динамику аэрокосмической отрасли транспортных средств
Представление движения и ориентации самолетов и космических аппаратов
Преобразование общих единиц измерения, таких как футы на от секунды до метров в секунду
Моделирование различных аспектов окружающей среды, таких как атмосферное условия, сила тяжести, магнитные поля, ветер
Модель аэродинамики, тяги и движения самолета и космический корабль
Модель систем наведения, навигации и управления (GNC), включая контроллеры
Просматривайте траектории полета с помощью MATLAB ® или анимации имитатора полета; входные данные в модели; отображать измерения через стандартные приборы кабины
Aerospace Blockset Документация
Страница, которую вы искали, не существует.Воспользуйтесь окном поиска или просмотрите темы ниже, чтобы найти страницу, которую вы искали.
Моделирование, имитация и анализ динамики аэрокосмических аппаратов
Aerospace Blockset ™ предоставляет справочные примеры Simulink ® и блоки для моделирования, имитации и анализа высокоточные платформы самолетов и космических кораблей. Он включает в себя динамику автомобиля, подтвержденную модели условий полета и блоки для поведения пилота, динамики привода и двигательная установка.Встроенные аэрокосмические математические операции и система координат и пространственная преобразования позволяют отображать движение и ориентацию самолетов и космических аппаратов. Изучить результатов моделирования, вы можете подключить к своей модели блоки 2D и 3D визуализации.
Aerospace Blockset предоставляет стандартные модели архитектуры для создания платформы многоразового транспортного средства. модели. Эти модели платформ могут поддерживать анализ полета и миссии; концептуальные исследования; детальный план миссии; разработка алгоритмов наведения, навигации и управления (GNC); интеграционное тестирование программного обеспечения; и аппаратное тестирование (HIL) для приложений в автономный полет, радар и связь.