Тема: Разработка систем моделирования управления ЭБУ, испытания и прототипирования

ВВЕДЕНИЕ 5
1 Анализ автоматизированных систем испытаний 6
1.1 Автоматизированные испытания электронных блоков управления
автомобилем 6
1.2 MIL тестирование 8
1.3 HIL тестирование 8
2 Анализ рынка HIL лабораторий 9
2.1 Программно-аппаратный комплекс полунатурных испытаний
компании dSPACE 9
2.1.1 Implementation Software 10
2.1.2 Test and Experiment Software 11
2.1.3 dSPACE Simulator 11
2.1.4 SCALEXIO 11
2.1.5 HIL-Системы: Software-Компоненты 14
2.1.6 Компоненты HIL-симуляции 15
2.1.7 Клиенты компании 17
2.1 Программно-аппаратный комплекс полунатурных испытаний
компании VECTOR 19
2.1.1 Интегрированный интерфейс для ECU 20
2.1.2 Выполняемые функции 20
2.1.3 Электрические характеристики для автомобильного испытания ECU 20
2.1.4 Виды стендов испытания 20
2.1.5 Управление периферийными устройствами ЭБУ 20
2.1.6 Модуль нагрузки и измерения VT1004-Обзор 21
2.1.7 Концепция Интерфейса 23
2.2 Программно-аппаратный комплекс полунатурных испытаний
компании National Instruments 25
2.2.1 Архитектура 25
2.3 Программно-аппаратный комплекс полунатурных испытаний
компании ETAS 27
2.3.1 Обзор компонентов LABCAR HiL Systems 27
2.3.2 Функции HIL ETAS 27
2.3.3 Моделирование в реальном времени 28
2.3.4 Конфигурация моделей до фактического тестирования ECU.... 29
2.3.6 Операционная система 31
2.3.7 ETAS LABCAR-OPERATOR 31
2.3.8 LABCAR-АВТОМАТИКА 32
2.3.9 PT-LABCAR 33
2.4 Сравнение HIL систем производителей 34
3 Разработка систем моделирования управления ЭБУ, испытания и
прототипирования 37
3.1 HIL тестирование 39
3.2 Модель системы окружения 41
3.3 Модель системы управления 44
3.4 Тестовая последовательность 48
3.5 Блок быстрого прототипирования для MIL тестирования на базе
нейронной сети 49
3.6 База правил ЭБУ 49
3.7 Формирование выборки для НС 53
3.8 Вывод результатов тестирования 53
3.9 MIL тестирование 58
3.10 Полнофункциональная модель ЭБУ 59
3.11 Результат динамических испытаний 65
4 Математический аппарат 67
4.1 Классификация ИС 74
4.3 Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети 78
4.2 Элементы нейронных сетей 81
4.3 MATLAB Neural Network Toolbox 85
4.3.1 Neural Network Toolbox 85
4.3.2 Аппроксимация данных, кластеризация и распознавание образов .... 86
4.3.3 Контролируемые нейронные сети (обучения с учителем) 87
4.3.4 Неконтролируемые сети (обучение без учителя) 88
4.3.5 Алгоритмы тренировки и обучения 89
4.3.6 Подготовка данных и обработка результатов (препроцессинг и
постпроцессинг) 91
4.3.7 Улучшение обобщающей способности 93
4.3.8 Блоки Simulink и приложения для систем управления 93
4.3.9 Приложения для систем управления 94
4.3.10 Распределенные вычисления 95
4.3.11 Вычисления на GPU 95
5 Алгоритм Левенберга — Марквардта 96
5.1 Алгоритм Левенберга — Марквардта для нелинейного метода наименьших квадратов 96
6 Реализация 101
6.1 Сходимость данных 119
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 121
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 122

Купить