Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "redukcja parametrów" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Fast and smooth trajectory planning for a class of linear systems based on parameter and constraint reduction
Autorzy:
Liu, Guangyu
Wu, Shangliang
Zhu, Ling
Wang, Jiajun
Lv, Qiang
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055148.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
constraint reduction
parameter reduction
fast calculation
trajectory planning
redukcja ograniczeń
redukcja parametrów
szybka kalkulacja
planowanie trajektorii
Opis:
Fast and smooth trajectory planning is crucial for modern control systems, e.g., missiles, aircraft, robots and AGVs. However, classical spline based trajectory planning tools introduce redundant constraints and parameters, leading to high costs of computation and complicating fast and smooth execution of trajectory planning tasks. A new tool is proposed that employs truncated power functions to annihilate some constraints and reduce the number of parameters in the optimal model. It enables solving a simplified optimal problem in a shorter time while keeping the trajectory sufficiently smooth. With an engineering background, our case studies show that the proposed method has advantages over other solutions. It is promising in regard to the demanding tasks of trajectory planning.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2022, 32, 1; 11--21
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reduction of a vehicle multibody dynamic model using homotopy optimization
Redukcja wieloczłonowego dynamicznego modelu pojazdu przy zastosowaniu optymalizacji homotopowej
Autorzy:
Hall, A.
Uchida, T.
Loch, F.
Schmitke, C.
McPhee, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/139492.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
multibody dynamics
model reduction
vehicle dynamics
homotopy optimization parameter identification
single-link equivalent kinematic quarter-car
dynamika układów wieloczłonowych
redukcja modelu
dynamika pojazdu
identyfikacja parametrów optymalizacji homotopowej
ćwiartkowe modele kinematyczne o jednym połączeniu
Opis:
Despite the ever-increasing computational power of modern processors, the reduction of complex multibody dynamic models remains an important topic of investigation, particularly for design optimization, sensitivity analysis, parameter identification, and controller tuning tasks, which can require hundreds or thousands of simulations. In this work, we first develop a high-fidelity model of a production sports utility vehicle in Adams/Car. Single-link equivalent kinematic quarter-car (SLEKQ, pronounced “sleek”) models for the front and rear suspensions are then developed in MapleSim. To avoid the computational complexity associated with introducing bushings or kinematic loops, all suspension linkages are lumped into a single unsprung mass at each corner of the vehicle. The SLEKQ models are designed to replicate the kinematic behaviour of a full suspension model using lookup tables or polynomial functions, which are obtained from the high-fidelity Adams model in this work. The predictive capability of each SLEKQ model relies on the use of appropriate parameters for the nonlinear spring and damper, which include the stiffness and damping contributions of the bushings, and the unsprung mass. Homotopy optimization is used to identify the parameters that minimize the difference between the responses of the Adams and MapleSim models. Finally, the SLEKQ models are assembled to construct a reduced 10-degree-of-freedom model of the full vehicle, the dynamic performance of which is validated against that of the high-fidelity Adams model using four-post heave and pitch tests.
Pomimo stale rosnącej mocy obliczeniowej współczesnych procesorów, redukcja złożonych, wieloczłonowych modeli dynamicznych pozostaje ważnym tematem badań, zwłaszcza dla optymalizacji projektowania, analizy wrażliwości, identyfikacji parametrów i optymalizacji sterowników, które mogą wymagać setek lub tysięcy symulacji. W pierwszej części pracy autorzy przedstawiają model o wysokiej wierności opracowany dla seryjnie produkowanego samochodu sportowo-użytkowego (SUV) przy pomocy oprogramowania Adams/Car (MSC.Software Corporation). Następnie w środowisku MapleSim (Waterloo Maple Inc.) zostały opracowane równoważne ćwiartkowe (quarter-car) modele kinematyczne o jednym połączeniu, typu SLEKQ, dla zawieszenia przedniego i tylnego. By uniknąć komplikacji obliczeniowych związanych z wprowadzeniem tulejowania lub pętli kinematycznych, wszystkie układy przenoszące zawieszenia zostały zastąpione pojedynczymi skupionymi nieresorowanymi masami w każdym rogu pojazdu. Zaprojektowane modele typu SLEKQ odtwarzają właściwości kinematyczne modelu kompletnego zawieszenia wykorzystując przy tym tablice przeglądowe lub funkcje wielomianowe, które zostały wcześniej wyznaczone za pomocą wysokiej wierności modelu typu Adams. Zdolność predykcyjna każdego modelu SLEKQ zależy od użycia właściwych parametrów opisujących nieliniowe sprężyny i amortyzatory, które uwzględniają sztywność i wpływ na tłumienie drgań wnoszony przez tulejowanie i nieresorowane masy. Optymalizację homotopową zastosowano w celu identyfikacji tych parametrów, które minimalizują różnice między odpowiedziami uzyskanymi w modelach typu Adams i SLEKQ. Ostatecznie, z modeli SLEKQ zostaje złożony zredukowany model o dziesięciu stopniach swobody reprezentujący cały pojazd. Właściwości dynamiczne tego modelu są poddane walidacji przez porównanie z właściwościami wysokiej wierności modelu typu Adams w czterokolumnowych testach kołysania i pochylania.
Źródło:
Archive of Mechanical Engineering; 2013, LX, 1; 23-35
0004-0738
Pojawia się w:
Archive of Mechanical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies