系统级多学科建模与联合仿真

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联合建模与仿真系统研究_陈丽

联合建模与仿真系统研究_陈丽

文章编号:1671-637Ⅹ(2007)04-0010-03联合建模与仿真系统研究陈 丽1,2, 冯润明2, 姚益平1(1.国防科技大学计算机学院,长沙 410073; 2.中国人民解放军63892部队,河南洛阳 471003)摘 要: 联合建模与仿真系统(Joint Modeling and Simulation System,J MASS)项目是美军三个“J”类(JMASS、JW ARS、JSI MS)重要项目中的一个,是在美国空军电子战数字评估系统(ECDE S)的基础上发展起来的联合项目。

开发JMASS项目的目的是在提供可重用的建模与仿真资源库(MSRL)的同时,开发一个标准的数字化建模与仿真体系结构和有关工具集,来支持对电子战环境下的武器系统进行工程级/交战级建模与仿真的分析、开发、采办以及测试与评估。

本文围绕JMASS系统的主要特点、组成结构及通过HLA实现互操作等方面进行了深入研究。

关 键 词: 建模与仿真; HL A; 电子战; 联合建模与仿真系统中图分类号: V271.4; TN97文献标识码: AStudy on Joint Modeling and Simulation System(JMASS)CHE N Li1,2, FENG Run-ming2, YAO Yi-ping1(1.College of Co mputer Science&Technology,NU DT,Changsha410073,China; 2.No.63892Unit of PLA,Lu oyang471003,China)A bstract: JMASS is one of the three important“J”pr ograms of JMASS,JW ARS and JSI MS.It is developedbased on Electronic Countermeasure Digital E valuation System(E CDE S).The goal of developing JMASS pro-gra m is to support reusable models in Modeling and Simulation Resource Library(MSRL),and develop a com-mon digital simulation architecture that defines standard interfaces and a suite of tools to support engineering and engagement level weapon system modeling and simulation in Electronic Warfar e(EW)analyzing,develop-ment,acquisition,test and evaluation.The authors studied its characteristics,architectur e and HLA-based in-teroperability with focus on the capability and application of JMASS.Key words: modeling and simulation; HLA; electronic war; JMASS0 引言联合建模与仿真系统(JMASS)是一个建模与仿真支撑环境,它支持在电子战环境下对武器系统进行工程级和交战级的建模与仿真分析、测试与评估。

多学科虚拟样机协同建模与仿真平台及其关键技术研究[1]

多学科虚拟样机协同建模与仿真平台及其关键技术研究[1]

第11卷第7期计算机集成制造系统Vol.11No.72005年7月Computer Integrated Manufacturing SystemsJul .2005文章编号:1006-5911(2005)07-0901-08多学科虚拟样机协同建模与仿真平台及其关键技术研究邸彦强1,李伯虎1,柴旭东2,王 鹏1(1.北京航空航天大学自动化学院,北京 100083;2.航天科工集团二院,北京 100854)摘 要:针对面向多学科虚拟样机开发的协同建模与仿真平台,建立了其系统体系结构和技术体系结构。

提出了该平台解决多学科虚拟样机协同建模与仿真问题中的4项关键技术,包括:①面向模型的多领域协同仿真技术;②基于系统工程理论和组件技术的建模技术;③网格技术和微软自动化技术;④采用可扩展标记语言和产品生命周期管理系统的集成技术。

给出了一种符合并行工程思想的基于该平台的虚拟样机开发过程模型。

最后,简要介绍了该平台在船舶领域的一个应用范例,以及在航天、船舶和卫星等领域的初步实践,表明该平台能有效支持虚拟样机工程。

关键词:多学科虚拟样机;协同仿真;仿真平台;网格技术;集成技术中图分类号:T P391.9 文献标识码:AResearch on collaborative modeling &simulation platform for multi -disciplinary virtualprototype and its key technologyD I Yan -qiang 1,LI Bo -hu 1,CH A I X u -dong 2,WA N G Peng 1(1.Sch.of A utomatio n,Beihang U niv.,Beijing 100083,China;2.T he Second A cademy,China A ero space Sci.&Indust ry Co rp.,Beijing 100854,China)Abstract:T he system ar chitecture and technolog y ar chitectur e of Collabor ative M o deling &Simulation Platfor m (Cosim-P latfo rm)w ere established fo cusing on dev elopment o f M ult i-Disciplinary V ir tua l Pr otot ype.T o solv e the pro blem o f co llaborat ive modeling and simulat ion,fo ur key technolog ies wer e put for wa rd:model-o riented multi-domain collabor ativ e simulatio n technolog y,mo deling t echnolo g y based on System Eng ineer ing T heor y and co mpo nent techno log y,g rid techno log y and M icr osoft auto mation techno lo gy ,Co sim-P latfo rm s inter nal and ex ter nal integ ratio n technolo gy ,w hich w as based on eXtensible M arkup L ang uage(XM L )and Pr oduct L ifecycle M an ag ement (PL M ).A vir tual prototype development process mo del w as provided in accordance with the principle of Concur rent Eng ineering.At last,an application example in Ship was briefly introduced.T he primary practices in the fields of A s tronautics,Ship and Satellite indicated that Cosim-Platfor m could effectively support development of virtual prototype.Key words:multi-disciplinary v ir tua l pr oto type;collabor ativ e simulat ion;simulat ion platfor m;g rid technolog y;integr ation techno log y收稿日期:2004-06-24;修订日期:2004-09-20。

系统建模与仿真讲义

系统建模与仿真讲义
模型参数确定
通过实验或经验数据,确定数学模 型的参数值。
03
02
建立数学模型
根据系统特性,选择合适的数学模 型描述系统的动态行为。
模型验证与修正
对建立的数学模型进行验证,并根 据实际需求进行必要的修正。
04
仿真实验设计与分析
实验方案设计
根据仿真目标,设计合理的实验方案,包括 实验条件、输入输出等。
概率模型
概率分布
概率分布是描述随机事件发生可能性的数学工具,常见的概率分布有二项分布、 泊松分布、正态分布等。
随机过程
随机过程是描述一系列随机事件随时间变化的模型,例如马尔科夫链和泊松过程 等。
03
系统仿真基础
仿真模型的建立与实现
01
确定系统边界
明确仿真目标,确定系统边界,将 系统划分为可管理的子系统。
系统建模与仿真讲义
汇报人: 日期:
目录
• 系统建模概述 • 数学建模基础 • 系统仿真基础 • 仿真技术的应用 • 系统建模与仿真的挑战与未来
发展
01
系统建模概述
定义与目的
定义
系统建模是对真实系统进行抽象、简 化和描述的过程,通过数学、逻辑和 图形等工具来表示系统的结构、行为 和性能。
目的
系统建模的目的是为了更好地理解、 分析和预测系统的行为,为系统设计 、优化和控制提供依据。
模型改进
根据性能优化需求,对数学模型进行改进,提应用于实际系统设计、分析和优化中,发挥仿真的价值和作用。
04
仿真技术的应用
工业系统仿真
总结词
工业系统仿真通过模拟工业生产过程,帮助企业优化生产流程、提高生产效率和降低成本。
详细描述
工业系统仿真通过对生产线的布局、工艺流程、设备运行等进行模拟,发现潜在的问题和瓶颈,为企 业提供改进方案。同时,仿真技术还可以用于新产品开发和设计阶段,预测产品的性能和可行性。

多学科联合仿真

多学科联合仿真

传统单学科分析的局限
• (2)不同学科的工程师采用不同的分析工具 和数据模型进行独立的分析计算,在考虑学科 之间耦合作用而需要进行多学科集成仿真的时 候,只能通过分析工具之间的数据接口进行 “链式”的“联合仿真”,即一个工程师完成 一个学科点的分析之后,将数据模型或分析结 果通过软件之间的数据接口传递给下一个工程 师,完成计算。这样的联合仿真方式,一方面 学科之间的集成和耦合非常有限,另一方面由 于需要进行大量的数据模型的转换,也会影响 到分析的精度和效率。
传统单学科分析的局限
• (3)众多的单学科点分析工具也使得工程师 们大为头疼。不同的分析工具都有各自不同风 格的操作界面和分析环境,每一种分析工具对 于从事其它学科的工程师来说都过于专业和复 杂,形成了多重用户环境,这种现状一方面限 制了工程师之间的协作和交流,另一方面也制 约了仿真分析的效率,阻碍了仿真分析效益的 进一步提高。
传统单学科分析的局限
• (1) VPD 技术和各学科的分析工具在企业中已 经得到了广泛而深入的应用。工程师们在日常 工作中采用各学科的分析工具独立的完成分析 项目,对于各自使用的分析工具已经足够的熟 练和精通。然而由于各学科采用不同的分析工 具和相应的数据模型,工程师们使用的都是单 学科点的分析工具或通常意义上的多场求解工 具,因此,在分析中无法全面考虑各学科之间 的耦合作用和影响,难于实现真正的一体化的 多学科仿真;
传统单学科分析的局限
• (7)目前企业中的大多数仿真分析工作需要 工程师手动一步一步的进行,使得工程师的工 作量太大,过于疲劳,分析效率有待提高,期 待能够实现分析流程的自动化。
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多学科仿真发展趋势
解决单学科仿真分析平台应该具备以下功能: ♦ 消除传统意义上“多学科联合仿真”中模型 数据的转换,多学科分析基于共同的数据模型; ♦ 具有统一的用户环境,在同一平台下进行多 学科分析,降低用户环境和界面的复杂程度, 减少甚至消除用户熟悉不同环境所需的时间; ♦ 充分兼容传统单点分析工具的分析模型和数 据, 保护构开放,便于集成第三方软件或用户自由扩 展; ♦ 加强与CAD软件之间的集成与互动,进行无缝 的数据转换,提高模型导入精度; ♦ 促进分析人员之间、设计与分析之间的交流和 协作;疏通设计——分析流程;方便应用设计 人员的数据模型;

多学科系统级虚拟样机建模与仿真技术

多学科系统级虚拟样机建模与仿真技术

多学科系统级虚拟样机建模与仿真技术本文从当前产品设计过程对多学科联合仿确实需求出发,分析了产品协同设计对仿真技术三个层次的功能需求,并引出当前实现多学科集成仿确实通常方法。

多学科联合仿真需要操纵、机构、有限元等不一致仿真环境的集成与数据交换,MSC.Software提供最为系统与完整的多学科协同仿真开发环境,本文全面介绍了MSC.Software多学科系统级虚拟样机建模与仿确实解决方案,并给出了具体的实例。

1.多学科联合仿确实需求众所周知,现代产品的研发流程是多人团队、多学科领域的协同设计过程。

在产品开发过程中,不管是系统级的方案原理设计,还是部件级的全面参数规格设计,都涉及到多个不一致的子系统与有关学科领域,这些子系统都有自己特定的功能与特殊的设计方法,而各子系统之间则具有交互耦合作用,共同构成完整的功能系统。

图1 现代产品过程涉及多个子系统与有关学科领域如何有效的协调各个子系统设计团队的工作,让团队之间达到信息共享、互通有无,并保证子系统的设计质量与整体性能,实现产品设计真正的一体化与协同化,从而提高设计效率,节约设计成本,缩短开发周期,这是一个非常重要的问题。

为了达到上述目标,我们务必满足下列三个层次的需求:第一,具备各子系统与各学科领域有效的集成仿真工具,从而保证各子系统的设计水准与可靠性;图2 各学科领域的不一致设计工具第二,能够实现各仿真工具之间的无缝集成与数据交换,在统一架构下实现模型整合;第三,为了能够协调与管理各设计团队,与在设计过程中产生的大量数据,实现资源优化配置,还务必具有仿真数据与流程的管理平台,实现各学科领域的真正协同仿真。

2.多学科协同仿确实通常实现方法目前较为通用与流行的实现多学科集成仿确实方法要紧包含下列三种:2.1 联合仿真式(Co-Simulation)联合仿真式是目前较为通用,也是使用最多的一种数据交换方式,其数据交换原理如图3所示,两个不一致仿真工具之间通过TCP/IP等方式实现数据交换与调用。

系统建模与仿真课程设计

系统建模与仿真课程设计

系统建模与仿真课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生理解系统建模与仿真的基本概念,掌握建模与仿真的基本原理;2. 使学生掌握运用数学模型描述实际问题的方法,提高解决实际问题的能力;3. 帮助学生了解不同类型的建模与仿真方法,并能够根据实际问题选择合适的建模与仿真方法。

技能目标:1. 培养学生运用计算机软件进行建模与仿真的操作能力;2. 提高学生分析问题、解决问题的能力,使学生能够独立完成简单的系统建模与仿真实验;3. 培养学生的团队协作能力,能够与他人合作完成复杂的系统建模与仿真项目。

情感态度价值观目标:1. 激发学生对系统建模与仿真的兴趣,培养学生主动探索、勇于创新的科学精神;2. 培养学生具备严谨、求实的学术态度,提高学生的学术素养;3. 引导学生关注建模与仿真在工程技术领域的应用,增强学生的社会责任感和使命感。

分析课程性质、学生特点和教学要求,本课程旨在通过理论教学与实践操作相结合,使学生在掌握基本知识的基础上,提高实际操作能力。

课程目标分解为具体的学习成果,以便后续的教学设计和评估。

通过本课程的学习,学生将能够运用所学知识解决实际问题,为未来的学术研究和职业发展打下坚实基础。

二、教学内容1. 系统建模与仿真基本概念:包括系统、模型、仿真的定义及其相互关系,介绍建模与仿真的发展历程;2. 建模与仿真原理:讲解建模与仿真的基本原理,如相似性原理、逼真度原理等;3. 数学模型构建:介绍常用的数学模型及其构建方法,如差分方程、微分方程等;4. 建模与仿真方法:分析不同类型的建模与仿真方法,如连续系统仿真、离散事件仿真等;5. 计算机软件应用:介绍常用的建模与仿真软件,如MATLAB、AnyLogic 等,并进行实际操作演示;6. 系统建模与仿真实践:结合实际案例,指导学生运用所学知识进行系统建模与仿真实验;7. 教学内容安排与进度:按照教材章节顺序,制定详细的教学大纲,明确各章节的教学内容和进度。

系统级多学科建模与联合仿真

系统级多学科建模与联合仿真

系统级多学科建模与联合仿真1.概述1.1.数字化建模仿真在技术的发展和市场的驱动下,产品功能越来越复杂,通过解析的方法对产品进行分析的难度逐渐增大。

而采用实验的方法对产品进行研究则需要物理样机,对于这种方法,一方面所需投入较多、时间周期较长,另一方面,当发现样机在某些功能和性能层面无法满足要求时,进行更改的成本非常高。

即使这些问题都能够解决,实验方法还要面对某些工况下实验带来的危险和破坏、实验环境不一致、实验结果的离散性等诸多问题。

此种情况下,基于计算机技术,借助于专业的软件,通过数字化建模仿真的方式对产品的方案进行验证和优化,可以显著缩短研发周期、降低研发成本、完善产品质量,提高产品的市场竞争力。

1.2.系统级建模随着产品组成、功能的复杂化,部件各部分之间的耦合关系越来越紧密。

当对产品的一各组成部分独立建模时,需要建立其边界条件。

但由于该部分与其他部分错综复杂的耦合关系及其他部分外特性的复杂性,边界条件难以采用简答的函数关系进行描述,而是需要详细的建模,如此类推,对于产品的数字化分析需要系统级的建模。

另一个方面,当前产品的多数功能都需要各部分之间紧密配合才能实现,这个特点也自然地导致了系统级建模的必要性。

以飞机机电系统的机电综合为例,在机电综合的背景下,在功能、能量、控制和物理的层面,燃油、环控、液压、电气系统之间的管理越来越紧密。

例如在综合能量管理系统中,为实现能量高效利用的目的,环控、燃油、滑油、液压、电气、发动机等系统协调工作,如图1所示。

在多电飞机架构中,通过供-配-用电网络,机电系统之间的联系变得更为紧密。

图1飞机综合能量管理系统1.3.多学科建模随着机-电-液-控一体化的高速发展,由单一领域部件构成的产品越来越少,取而代之的是综合利用机械、电、磁、液压和控制等诸多领域研究成果、涉及多个学科的产品。

图2飞机机电系统飞机机电系统所涉及的学科如图2所示,每个机电子系统都涉及多个学科,这种特点使得系统级建模必然涉及多个学科。

系统级多学科建模和联合仿真.doc

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系统级多学科建模和联合仿真系统级多学科建模和联合仿真1。

概述1.1。

在技术和市场发展的驱动下,数字建模和仿真在产品功能上变得越来越复杂。

用分析方法分析产品越来越困难。

另一方面,通过实验方法研究产品需要一个物理原型。

对于这种方法,一方面,它需要更多的投资和更长的时间周期;另一方面,当发现原型在某些功能和性能方面不能满足需求时,进行更改的成本非常高。

即使这些问题能够得到解决,实验方法仍然会面临许多问题,如在一定的工作条件下实验的危险性和破坏性、实验环境的不一致性、实验结果的离散性等。

在这种情况下,基于计算机技术,借助专业软件,通过数字建模和仿真对产品方案进行验证和优化,可以显著缩短研发周期,降低研发成本,提高产品质量,提高产品的市场竞争力。

1.2 .系统级建模随着产品组成和功能的复杂性,零件之间的耦合关系越来越紧密。

当产品的每个组件被独立建模时,需要建立其边界条件。

然而,由于这部分与其他部分之间复杂的耦合关系以及其他部分的外部特性的复杂性,很难用简单的函数关系来描述边界条件,但需要进行详细的建模,等等。

对于产品的数字分析,需要系统级建模。

另一方面,当前产品的大部分功能需要各部分之间的紧密合作来实现,这自然导致了系统级建模的必要性。

以飞机机电系统的机电一体化为例,在机电一体化的背景下,燃油、环境控制、液压和电气系统之间的管理在功能、能量、控制和物理方面越来越紧密。

例如,在集成的能量管理系统中,为了达到高效利用能量的目的,环境控制、燃油、润滑油、液压、电气、发动机和其他系统协同工作,如图1所示。

在多电飞机结构中,需要物理样机通过供应和测试方法来研究产品。

对于这种方法,一方面,它需要更多的投资和更长的时间周期;另一方面,当发现原型在某些功能和性能方面不能满足要求时,修改的成本非常高。

即使这些问题能够得到解决,实验方法仍然会面临许多问题,如在一定的工作条件下实验的危险性和破坏性、实验环境的不一致性、实验结果的离散性等。

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系统级多学科建模与联合仿真1.概述1.1.数字化建模仿真在技术的发展和市场的驱动下,产品功能越来越复杂,通过解析的方法对产品进行分析的难度逐渐增大。

而采用实验的方法对产品进行研究则需要物理样机,对于这种方法,一方面所需投入较多、时间周期较长,另一方面,当发现样机在某些功能和性能层面无法满足要求时,进行更改的成本非常高。

即使这些问题都能够解决,实验方法还要面对某些工况下实验带来的危险和破坏、实验环境不一致、实验结果的离散性等诸多问题。

此种情况下,基于计算机技术,借助于专业的软件,通过数字化建模仿真的方式对产品的方案进行验证和优化,可以显著缩短研发周期、降低研发成本、完善产品质量,提高产品的市场竞争力。

1.2.系统级建模随着产品组成、功能的复杂化,部件各部分之间的耦合关系越来越紧密。

当对产品的一各组成部分独立建模时,需要建立其边界条件。

但由于该部分与其他部分错综复杂的耦合关系及其他部分外特性的复杂性,边界条件难以采用简答的函数关系进行描述,而是需要详细的建模,如此类推,对于产品的数字化分析需要系统级的建模。

另一个方面,当前产品的多数功能都需要各部分之间紧密配合才能实现,这个特点也自然地导致了系统级建模的必要性。

以飞机机电系统的机电综合为例,在机电综合的背景下,在功能、能量、控制和物理的层面,燃油、环控、液压、电气系统之间的管理越来越紧密。

例如在综合能量管理系统中,为实现能量高效利用的目的,环控、燃油、滑油、液压、电气、发动机等系统协调工作,如图1所示。

在多电飞机架构中,通过供-配-用电网络,机电系统之间的联系变得更为紧密。

图1飞机综合能量管理系统1.3.多学科建模随着机-电-液-控一体化的高速发展,由单一领域部件构成的产品越来越少,取而代之的是综合利用机械、电、磁、液压和控制等诸多领域研究成果、涉及多个学科的产品。

图2飞机机电系统飞机机电系统所涉及的学科如图2所示,每个机电子系统都涉及多个学科,这种特点使得系统级建模必然涉及多个学科。

1.4.联合仿真多数情况下,产品的研发需要多个部门配合工作,而当需要对产品功能进行仿真验证时,需要把各部分模型进行集成,获得各部分模型之间的耦合关系,且需要在仿真过程中保证各部分模型之间能够进行高效的数据交互。

所以在系统级的多学科数字化建模之后,还需要进行联合仿真。

2.实施方案2.1.Modelica建模语言Modelica语言是一种面向对象的多学科建模语言,其设计初衷就是为了解决涉及多个学科领域的、复杂系统建模,是一种面向工程应用的建模语言。

Modelica语言基于方程的建模方式和无因果特点大大简化了模型开发的难度,且Modelica协会提供了针对机械、流体、控制、电磁、电气等多个工程领域的免费模型库(图3)。

使用者可方便地基于这些模型库中的已有元器件模型,搭建自己的系统模型,且可以针对自己的特殊应用,通过继承、修改等方式形成具有知识产权的模型甚至模型库。

图3Modelica基础模型库2.2.Dymola建模仿真平台Dymola软件是法国达索公司专业的多学科系统仿真工具,基于开源的Modelica语言进行建模,支持最新版本的Modelica基础模型库,且拥有由DLR(德国宇航局)、Modelon、Claytex、ATI等成员公司开发并经过工业验证的众多不同行业的专业库,如电机、多体动力学、电气、热力学、液压、气动和控制等专业元件库,为机械、电气、液压等多领域的应用提供了极大的便利性。

图4Dymola商业库及应用基于Dymola的模型库,可以搭建完整的飞机机电系统模型,如图5所示。

图5基于Dymola搭建飞机机电系统Dymola提供了多种高效、稳定的DAE求解器,具有自适应步长、自动调整求解器阶数等特点,适用于涉及多种方程种类的系统求解,包括非线性系统、刚性系统、连续离散混合系统、带有高频、冲击的系统等,能够保证包含液压、电力、多刚体、状态机、控制等多领域方程系统求解的收敛性和稳健性。

2.3.基于FMI+TISC的联合仿真在多学科建模工具Dymola中,可以高效地建立各子系统的模型并进行联合仿真,但鉴于工作习惯等原因,多数领域的工程师会选择继续使用惯用的软件进行建模,不同领域的建模软件亦不同。

如此,在进行模型集成和联合仿真时会遇到数据接口的问题。

如果针对任意两个软件开发专用的接口,则会引入巨大的工作量,而对于使用者也比较混乱。

另一个方面,很多模型都包含了大量的研究成果,出于对知识产权的保护,有些部门或供应商可能不愿意提供白盒模型。

为了解决上述问题,欧洲Modelisar协会提出了FunctionalMock-up Interface(FMI)。

FMI是开放的第三方标准接口协议,任何软件均可以基于该协议开发接口,将所建立的模型封装为Functional Mock-up Unit(FMU),实现与其他软件所建立模型的交互和联合仿真。

而且FMU是黑盒模型,有助于保护模型所有者的知识产权。

目前有52个工程领域常用的商业软件支持FMI协议,但仍有部分软件未能支持。

另一方面,有时模型分布在各个研究室,且难以存储于同一台计算机,则需要进行分布式的联合仿真。

为解决上述问题,引入分布式联合仿真平台TISC,该软件同时支持同一台计算机中的多个模型之间的联合仿真。

(a)原理(b)目前支持的软件图 6 分布式联合仿真平台TISC该平台通过以太网通信,实现模型之前的数据交互,支持多个领域的多种建模仿真工具,且具有FMU Controller,支持基于FMU的联合仿真。

基于FMI+TISC,可以为复杂机电系统的建模仿真提供完整的解决方案,如图7所示。

图7基于FMI+TISC的复杂系统联合仿真2.4.模型开发与系统级建模仿真基于Dymola、PROOSIS、Simulink等建模工具,恒润可以提供定制化的建模仿真服务。

图8基于Dymola建立的环控系统模型基于Dymola,可建立基本管路、分叉流管路、汇流、流阻、限流环、电动活门、流量控制活门、混合腔、驾驶舱、客舱、电动风扇、涡轮、压气机、风扇、电加热器、空-空热交换器、空-液热交换器、水分离器等模型,搭建整个环控系统的模型并进行仿真(图8),用于环控系统方案验证和参数优化,压力控制器、温度控制器控制策略的验证和优化。

图9基于Dymola建立的燃油系统模型基于Dymola,建立飞行环境、燃油、流体边界、流阻、管道、定量泵、引射泵、活门、开口油箱、闭口油箱、燃油换热器、传感器等元件模型,搭建完整的燃油系统模型(图9),结合控制器模型,考虑热管理,对供油和输油的工况进行仿真,模拟各种工况下,燃油系统的工作状况,并对油温进行监测。

图10基于PROOSIS建立的双转子涡扇发动机模型图11PROOSIS发动机模型与Simulink联合仿真基于PROOSIS航空发动机性能仿真软件建立某涡扇发动机的性能仿真模型(图10),并下载到Simulink中实现了发动机性能的联合仿真(图11)。

图12虚拟铁鸟基于Dymola搭建环控系统、燃油系统、供配电系统、二动力系统,通过AMESim搭建液压系统,基于PROOSIS搭建发动机模型,并基于Simulink 搭建控制系统,通过FMI/FMU接口技术,实现Dymola、PROOSIS、AMESim、Simulink等多学科模型之间的联合仿真,实现飞机机电综合性能模拟,并用于研究机电综合下各个子系统之间的交联问题(图12)。

3.优势Modelica语言的优势如下:(1)面向对象:Modelica是一种面向对象的建模语言,它将面向对象看作为用于处理复杂大系统描述的一种模型组织概念,强调陈述式描述和模型的重用。

它以类为中心组织和封装数据,支持采用分层机制、组件连接机制和继承机制构建Modelica 模型。

(2)非因果建模:Modelica采用了数学方程而非赋值语句来定义类。

因为方程本身具有陈述式非因果特性,所以声明方程中未限定方程的求解方向,这样的好处在于可以根据需要选择求解不同的变量,这使得基于Modelica的模型具有很强的重用性,同时也减轻了编程人员的工作量。

因此Modelica语言建立的模型可直接用于正向或逆向分析,只需要设置不同的边界条件,从而大大提高了模型的复用性;(3)陈述式物理建模:Modelica 语言采纳了陈述式设计思想,其软件组件模型支持根据实际系统的物理拓扑结构组织构建仿真模型,即陈述式物理建模。

物理元件对应模型的一个组件,物理元件之间的真实的物理连接对应于组件连接图中模型组件之间的逻辑连接。

采用这种方式构建的物理系统的 Modelica 模型有着与实际系统类似的层次结构(4)连续混合系统建模: Modelica 使用DAE 来描述连续时变系统,采用有限自动机、Petr i网、状态表、分段函数表、DEVS和差分方程对离散系统进行描述,。

Modelica语言允许混合使用微分、代数方程和离散方程对对象的行为进行描述。

(5)多领域统一建模:基于物理系统数学表示的内在一致性,并通过包括流变量和势变量的标准接口定义和连接器定义,Modelica 支持在一个模型中包含来自多个领域的模型组件,实现多领域建模。

相同领域组件之间的通讯借助连接器实现连接,而不同领域的组件之间的交互则通过特定的领域连接转换器实现。

适用于涉及多个学科的、复杂系统的描述。

Dymola建模仿真平台的优势如下:(1)Dymola中的模型基于开源的面向物理对象的Modelica语言开发而成,继承Modelica语言优势的同时,可以直接查看每个元件的源代码以检查模型建立所涉及的理论,并且可以根据用户自身的特殊需求通过继承、修改源代码形成具有自主知识产权的模型和模型库。

(2)Dymola中的Modelica基础库与Modelica协会发布的最新版本保持同步,为客户提供Modelcia协会在机械、流体、电子电气、电磁、控制、传热等多个工程领域的最新研究成果。

(3)专业库方面,Dymola与全球范围内各领域的领军企业和研究所合作,包括Modelon、DLR、AIT、Claytex等,为客户提供具有国际领先水平、经过工业验证的专业模型库,涵盖空调系统、蒸汽循环系统、换热器、液冷系统、电力系统、液压系统、气动系统、智能电机驱动系统、发动机、传动系、车辆动力学、柔性体、飞机燃油及环控、飞控系统、燃料电池、火电、水电等领域,为产品研发提供全面、有力的支撑。

(4)Dymola提供了模型标定、模型管理、优化设计等功能模块,使模型版本管理、加密,基于实验数据的建模和验证更为便捷。

基于优化设计模块,可以对模型进行参数扫描分析、参数摄动分析、蒙特卡洛分析等操作。

(5)Dymola具备Simulink接口,可以方便地进行与控制系统的联合仿真。

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