Aby sprostać tym wymaganiom, wiodące organizacje ogólnoświatowe opracowały metodykę Model-Based Design (projektowanie z wykorzystaniem modeli), która ma usprawnić projektowanie z wykorzystaniem papierowych specyfikacji i wielokrotnie budowanych prototypów.
Z wykorzystaniem modeli budowanych w środowisku MATLAB i Simulink możemy przyspieszyć proces projektowania i kalibracji sterownika wbudowanego, a więc dostarczyć pojazd, który całkowicie spełnia wymagania dotyczące bezpieczeństwa, komfortu, funkcjonalności, ekonomii jazdy i wydajności.
Metodyka Model-Based Design wspomaga inżynierów w procesie budowy „zielonych” rozwiązań poprzez ułatwienie procesu przejścia od pomysłu do produkcji gotowego, wydajnego pojazdu. Inżynierowie mogą szybko zbudować model koncepcyjny, dobrać kompromisy projektowe i zweryfikować algorytmy zanim pierwsze prototypy lub pojazdy będą dostępne.
Zespoły inżynierów wykorzystują Simulinka aby stworzyć symulowalną specyfikację układu napędowego „zielonych” pojazdów. Klasyczne układy napędowe składały się głównie z silnika benzynowego lub diesla oraz układu transmisji. Hybrydowe układy napędowe, w przeciwieństwie do klasycznych, to złożone, wielodziedzinowe systemy, które oprócz tych tradycyjnych elementów zawierają także układy hamulców z odzyskiem energii, akumulatory, silniki elektryczne, ogniwa paliwowe lub silniki wodorowe. Celem tych wszystkich elementów jest wytworzyć, przechować i dostarczyć energię do kół.
Z wykorzystaniem narzędzi firmy MathWorks i metodyki Model-Based Design inżynierowie mogą symulować układy elektryczne, mechaniczne i hydrauliczne, a także systemy sterowania w jednym, spójnym środowisku.
Wytworzenie sterownika akumulatora nowej generacji dla pojazdów zasilanych alternatywnymi źródłami energii, wymaga znajomości dynamiki modelu akumulatora. Model matematyczny, składający się z równań różniczkowych, takiego układu jest niezwykle skomplikowany ze względu na złożoność procesów chemicznych, które chcemy opisać. Z wykorzystaniem produktów firmy MathWorks inżynierowie mogą stworzyć takie modele z wykorzystaniem danych pomiarowych i statystycznych technik modelowania. To pozwala na rozpoczęcie procedury projektowania sterownika zanim powstanie pierwszy prototyp.
Dla inżynierów, którzy nie posiadają wypracowywanych latami modeli służących jako prototypy, Simulink udostępnia środowisko pozwalające na analizę prostych scenariuszy warunkowych, które posłużą do wypracowania wstępnych założeń. Takie symulacje pozwalają lepiej zrozumieć jak komponenty i podsystemy hydrauliczne, elektroniczne i mechaniczne współpracują między sobą zanim przejdziemy do budowania prototypu automatycznej generacji kodu.
Wykorzystując metodykę Model-Based Design inżynierowie projektują sterowniki układu napędowego, które są łatwiej i szybciej dostosowywane do lokalnych rynków całego świata, a także zaspokajają potrzeby klientów na wydajne urządzenia wysokiej jakości.
Do realizacji współczesnych algorytmów sterowania układami napędowymi, które spełniają wymagania definiowane na poziomie całego pojazdu, inżynierowie projektują i weryfikują sterowniki zawierające ponad milion linii kodu źródłowego i które są zaimplementowane w wielu modułach systemu sterowania pojazdem. W tym celu inżynierowie korzystają z wielu narzędzi firmy MathWorks: tworzą wykonywalną specyfikację swoich algorytmów, weryfikują wymagania na poziomie modelu w środowisku Simulink, weryfikują funkcjonalność z wykorzystaniem fizycznego sprzętu poprzez technikę szybkiego prototypowania (ang. rapid prototyping), generują kod źródłowy i analizują kod wygenerowany oraz napisany ręcznie za pomocą narzędzi z rodziny Polyspace.
We współczesnych systemach sterujących układem napędowym tysiące parametrów musi zostać dostrojone by zrealizować różne wersje pojazdu lub dostosować go do wymagań lokalnych rynków. Parametry te są wykorzystywane by uzyskać kompromis pomiędzy różnymi wytycznymi jak ekonomia spalania, moment napędowy czy wartość emisji.
Gdy powstawały pierwsze sterowniki silników spalinowych, ilość parametrów wymagających strojenia była znacznie mniejsza niż obecnie. Inżynierowie zajmujący się kalibracją polegali na własnym doświadczaniu i intuicji, by uzyskać najlepsze rozwiązanie. W czasie gdy w sterownikach przybyło mocy obliczeniowej i pamięci, ilość parametrów wymagających strojenia wzrosła do tysięcy. W celu minimalizacji ilości prototypów koniecznych do kalibracji współczesnych pojazdów inżynierowie gromadzą dane dynamometryczne by analizować modele i wykorzystać możliwości obliczeniowe, które pozwolą znaleźć optymalne rozwiązanie w przestrzeni stanu wielu zmiennych.
Skorzystaj z bezpłatnej 30-dniowej wersji próbnej oprogramowania
Dowiedz się więcej