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淺談HIL硬件在環(huán)技術(shù)和臺(tái)架實(shí)驗(yàn)的互補(bǔ)關(guān)系

 netouch 2019-07-28

隨著汽車(chē)電子系統(tǒng)的不斷發(fā)展,電控單元數(shù)量和汽車(chē)控制功能不斷增加,多控制器協(xié)同、在線診斷、智能輔助駕駛乃至無(wú)人駕駛的概念推陳出現(xiàn),讓整個(gè)行業(yè)都已經(jīng)意識(shí)到虛擬汽車(chē)開(kāi)發(fā)技術(shù)的重要性。這里涉及到多種不同場(chǎng)景的概念:MIL(model in loop)、SIL(software in loop)、HIL(hardware in loop)、VIL(vehicle in loop)、DIL(driver in loop)。其中HIL可能是汽車(chē)行業(yè)這兩年最為追捧的技術(shù),其常利用NI板卡等實(shí)時(shí)計(jì)算載體 簡(jiǎn)化后的零部件物理模型(潤(rùn)滑模型,燃燒模型等,為了實(shí)時(shí)性,通常這些計(jì)算模型都需要犧牲精確性,通常采用統(tǒng)計(jì)模型而非高階物理模型,簡(jiǎn)單者有TESIS的enDYNA模型,復(fù)雜者如霍尼韋爾真實(shí)零部件(傳感器和執(zhí)行器,提供信息采集和執(zhí)行閉環(huán)控制,同時(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載) 臺(tái)架實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)(大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),如發(fā)動(dòng)機(jī)萬(wàn)有特性曲線已提供修正方向,通過(guò)調(diào)參,使得搭建的虛擬發(fā)動(dòng)機(jī)模型在統(tǒng)計(jì)意義上接近目標(biāo)發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力及運(yùn)行特征),使得搭建出來(lái)的虛擬發(fā)動(dòng)機(jī)可以模擬正常發(fā)動(dòng)機(jī)的功能測(cè)試。


Fig.1 Hardware in Loop demonstration

對(duì)于HIL等一系列虛擬汽車(chē)開(kāi)發(fā)技術(shù),可能面對(duì)的最大質(zhì)疑便是虛擬開(kāi)發(fā)技術(shù)和以臺(tái)架實(shí)驗(yàn)為代表的傳統(tǒng)設(shè)計(jì)流程之間的不理解,正如同仿真計(jì)算和物理實(shí)驗(yàn)持續(xù)已久的互懟。但是這里應(yīng)該強(qiáng)調(diào)的是,在經(jīng)過(guò)調(diào)參優(yōu)化后的HIL虛擬發(fā)動(dòng)機(jī)等動(dòng)力系統(tǒng),進(jìn)過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的修正和校驗(yàn)后,其主要意義是進(jìn)行功能邏輯測(cè)試,如驗(yàn)證故障模型、電子電路失效類(lèi)型、通信協(xié)議的匹配運(yùn)行情況和新的功能檢查邏輯設(shè)計(jì)與驗(yàn)證等,服務(wù)的對(duì)象更多是如同ECU控制策略等偏“軟”的目標(biāo),而非模擬動(dòng)力系統(tǒng)復(fù)雜瞬變的動(dòng)力特性(即便是同一批次發(fā)動(dòng)機(jī)也會(huì)存在一定的性能差異,某些工況點(diǎn)的結(jié)果分布甚至不滿足正態(tài)分布假設(shè),加之虛擬動(dòng)力系統(tǒng)采用的簡(jiǎn)化版計(jì)算模型決定其在先天上的不足,即統(tǒng)計(jì)層面的逼近,而非任意工況點(diǎn)的模擬)。

HIL虛擬動(dòng)力系統(tǒng)和實(shí)驗(yàn)臺(tái)架的關(guān)系是互補(bǔ)的。隨著AutoSAR等失效模式策略在工業(yè)界的推廣,動(dòng)力控制層面的邏輯驗(yàn)證和故障模式的驗(yàn)證成為便可或缺的測(cè)試手段。傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證不僅耗時(shí)耗力,而且受限于安全性問(wèn)題部分測(cè)試根本無(wú)法嚴(yán)重(嚴(yán)重的失效情形模擬,會(huì)對(duì)機(jī)械造成不可逆損害,甚至可能對(duì)實(shí)驗(yàn)操作人員造成生命威脅)。以HIL為基礎(chǔ)的虛擬動(dòng)力系統(tǒng)開(kāi)發(fā)技術(shù)可以有效地應(yīng)對(duì)軟件邏輯的自動(dòng)化邏輯測(cè)試,極大地豐富測(cè)試完整性,并且可以有效地整合入數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等手段,加速開(kāi)發(fā)階段的優(yōu)化和迭代速度。

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