設(shè)計(jì)仿真 | 基于ODYSSEE人工智能CDC模型集成的整車動(dòng)力學(xué)仿真

前言

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自動(dòng)調(diào)節(jié)及不間斷減振控制系統(tǒng)(Continuous Damping Control,CDC)是一種能夠自動(dòng)識(shí)別道路狀況及不間斷調(diào)節(jié)的減振控制系統(tǒng)。具備該系統(tǒng)的汽車能夠?qū)崟r(shí)根據(jù)車身形式狀態(tài)對(duì)懸掛的軟硬進(jìn)行調(diào)節(jié):中低速在城市道路行駛時(shí),CDC可以降低懸掛阻尼的強(qiáng)度,保證車輛行駛的平穩(wěn)性并提升駕乘舒適性;高速行駛或轉(zhuǎn)向時(shí),CDC可以瞬時(shí)提升懸掛阻尼的強(qiáng)度,從而加強(qiáng)車身穩(wěn)定性,減小過(guò)彎側(cè)傾;緊急制動(dòng)時(shí),CDC還可以通過(guò)提升懸掛阻尼強(qiáng)度來(lái)控制車身前傾姿態(tài)并縮短剎車距離。

CDC減振器實(shí)現(xiàn)主動(dòng)減振功能的基礎(chǔ)在于合適的設(shè)計(jì)以及良好的控制策略。因此在設(shè)計(jì)過(guò)程中需要不斷地調(diào)試,但實(shí)車測(cè)試成本高昂,費(fèi)時(shí)費(fèi)力。而通過(guò)海克斯康工業(yè)軟件旗下的多體動(dòng)力學(xué)仿真軟件Adams,可輕松實(shí)現(xiàn)整車在不同行駛工況下的仿真分析,從而縮短開發(fā)周期,提高工作效率。同時(shí),智能實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)ODYSSEE能夠基于CDC減振器仿真模型或?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù),快速構(gòu)建CDC減振器機(jī)器學(xué)習(xí)模型,并應(yīng)用于Adams整車仿真分析中,從而幫助工程師更加高效地完成CDC減振器的設(shè)計(jì)工作。

CDC機(jī)器學(xué)習(xí)模型搭建

基于實(shí)際的CDC系統(tǒng)測(cè)試數(shù)據(jù)或設(shè)計(jì)數(shù)據(jù),工程師可以在ODYSSEE中輕松構(gòu)建其機(jī)器學(xué)習(xí)模型,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)新輸入?yún)?shù)下的響應(yīng)進(jìn)行快速預(yù)測(cè)。ODYSSEE中生成機(jī)器學(xué)習(xí)模型的步驟如下:

01

確定研究系統(tǒng)的輸入?yún)?shù)和輸出參數(shù);

02

準(zhǔn)備搭建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的相關(guān)數(shù)據(jù),即在不同輸入?yún)?shù)條件下的輸出結(jié)果響應(yīng),可以是仿真數(shù)據(jù),也可以是試驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù);

03

將準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)拆分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù),訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練,驗(yàn)證數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型校驗(yàn),從而保證預(yù)測(cè)結(jié)果的精度;

04

通過(guò)嘗試不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及相應(yīng)的超參數(shù),找到一種預(yù)測(cè)精度最高的機(jī)器學(xué)習(xí)算法供后續(xù)預(yù)測(cè)使用,至此完成機(jī)器學(xué)習(xí)模型的搭建。

設(shè)計(jì)仿真 | 基于ODYSSEE人工智能CDC模型集成的整車動(dòng)力學(xué)仿真的圖2

圖1:ODYSSEE中構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的工作流程

此時(shí),我們選擇車速、車身加速度、車身俯仰、車身側(cè)傾、轉(zhuǎn)向5個(gè)變量作為CDC系統(tǒng)的輸入?yún)?shù),阻尼力值作為CDC系統(tǒng)的輸出響應(yīng),來(lái)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型。針對(duì)訓(xùn)練好的CDC系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,在不同輸入?yún)?shù)條件下進(jìn)行了結(jié)果的對(duì)比,如圖2所示。結(jié)果表明,機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型能夠與實(shí)際測(cè)試的阻尼力一致。

設(shè)計(jì)仿真 | 基于ODYSSEE人工智能CDC模型集成的整車動(dòng)力學(xué)仿真的圖3

圖2:CDC系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型驗(yàn)證。左圖:其他條件一定,阻尼力-車身加速度曲線。右圖:其他條件一定,阻尼力-車身俯仰曲線。

ODYSSEE中訓(xùn)練完成的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型可以導(dǎo)出成為FMU格式的文件,供其他軟件使用。目前ODYSSEE支持導(dǎo)出FMU 2.0和FMU 3.0,用戶可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行導(dǎo)出。這里我們將生成的FMU模型導(dǎo)入到Adams整車模型中,作為CDC系統(tǒng)部件進(jìn)行使用和測(cè)試。

整車動(dòng)力學(xué)集成仿真

在Adams中搭建整車模型,在前懸架減振器中引入上述ODYSSEE訓(xùn)練完成的CDC系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以提供阻尼力。Adams和ODYSSEE的集成工作流程如下所示

01

Adams懸架模板中創(chuàng)建CDC阻尼力,定義系統(tǒng)狀態(tài)變量作為信號(hào)傳遞紐帶,建立整車模型動(dòng)力學(xué)響應(yīng)信號(hào)與CDC阻尼力控制信號(hào)的關(guān)聯(lián);

02

Adams整車模型確定當(dāng)前時(shí)刻車速、車身加速度、車身俯仰、車身側(cè)傾、轉(zhuǎn)向值,作為輸入信號(hào)傳遞到ODYSSEE的FMU模型中;

03

ODYSSEE的FMU模型接收上述輸入信號(hào),基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型快速計(jì)算相應(yīng)參數(shù)下CDC系統(tǒng)的阻尼力值,作為輸出信號(hào)傳遞到Adams整車模型中;

04

Adams整車模型接收CDC系統(tǒng)阻尼力值,更新整車狀態(tài)以及新的輸入信號(hào),供下一時(shí)刻仿真使用。

設(shè)計(jì)仿真 | 基于ODYSSEE人工智能CDC模型集成的整車動(dòng)力學(xué)仿真的圖4

設(shè)計(jì)仿真 | 基于ODYSSEE人工智能CDC模型集成的整車動(dòng)力學(xué)仿真的圖5

圖3:Adams和ODYSSEE的集成工作流程

模型集成后,我們針對(duì)四種工況下的整車進(jìn)行了仿真,并對(duì)比了有無(wú)CDC系統(tǒng)的整車響應(yīng)差異:

工況1:路面為某試驗(yàn)場(chǎng)大鵝卵石路,行駛車速30km/h。

工況2:使用ISO標(biāo)準(zhǔn)雙移線工況,車速為65km/h。

工況3:直線制動(dòng),初始車速為90km/h,制動(dòng)加速度為-0.3g。

工況4:直線加速,初始車速為10km/h,驅(qū)動(dòng)加速度為0.3g。

工況1仿真結(jié)果

工況1仿真結(jié)果如圖4所示,普通減振器車身垂向加速度響應(yīng)明顯,特別是在大沖擊下,振動(dòng)過(guò)濾較差;使用ODYSSEE機(jī)器學(xué)習(xí)的CDC減振器的車身加速度幅值較前者小,在大沖擊下振動(dòng)過(guò)濾明顯。

設(shè)計(jì)仿真 | 基于ODYSSEE人工智能CDC模型集成的整車動(dòng)力學(xué)仿真的圖6

圖4:工況1條件下,前懸架使用普通減振器(藍(lán)色虛線)和CDC減振器(紅色實(shí)線)的結(jié)果對(duì)比

工況2仿真結(jié)果

工況2仿真結(jié)果如圖5所示,普通減振器車輛模型和使用ODYSSEE機(jī)器學(xué)習(xí)的CDC減振器的車輛模型均能穩(wěn)定通過(guò)雙移線試驗(yàn);使用CDC減振器的車身側(cè)傾角較小,表現(xiàn)出更好的穩(wěn)定性。

設(shè)計(jì)仿真 | 基于ODYSSEE人工智能CDC模型集成的整車動(dòng)力學(xué)仿真的圖7

圖5:工況2條件下,前懸架使用普通減振器(紅色實(shí)線)和CDC減振器(藍(lán)色虛線)的結(jié)果對(duì)比

工況3仿真結(jié)果

工況3仿真結(jié)果如圖6所示,使用ODYSSEE機(jī)器學(xué)習(xí)的CDC減振器的車身俯仰角較小,CDC減振器有效抑制了車輛在制動(dòng)過(guò)程中俯仰角的變化。

設(shè)計(jì)仿真 | 基于ODYSSEE人工智能CDC模型集成的整車動(dòng)力學(xué)仿真的圖8

圖6:工況3條件下,前懸架使用普通減振器(紅色實(shí)線)和CDC減振器(藍(lán)色虛線)的結(jié)果對(duì)比


工況4仿真結(jié)果

工況4仿真結(jié)果如圖7所示,使用ODYSSEE機(jī)器學(xué)習(xí)的CDC減振器的車身俯仰角較小,CDC減振器有效抑制了車輛在加速過(guò)程中俯仰角的變化。

設(shè)計(jì)仿真 | 基于ODYSSEE人工智能CDC模型集成的整車動(dòng)力學(xué)仿真的圖9

圖7:工況4條件下,前懸架使用普通減振器(紅色實(shí)線)和CDC減振器(藍(lán)色虛線)的結(jié)果對(duì)比

結(jié)論

通過(guò)使用ODYSSEE,可基于試驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)快速構(gòu)建CDC系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,并將其應(yīng)用于Adams整車仿真分析中。同時(shí),ODYSSEE支持將不同的CDC控制策略加入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中,幫助工程師快速完成CDC減振器的設(shè)計(jì)驗(yàn)證,以實(shí)現(xiàn)CDC減振器的高效設(shè)計(jì)目標(biāo)。

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