設(shè)計仿真 | Adams變拓?fù)浞治鲋畟鞲衅?/h1>
2024/11/11 0:00:00
在多體仿真中,所面臨的工況有很多種,不是簡單的規(guī)定一個時間,給定一個輸出步數(shù)就能滿足所有工況的仿真要求,經(jīng)常面臨仿真過程中對系統(tǒng)拓?fù)潢P(guān)系的變化、模型參數(shù)的調(diào)整等需求。此時,Adams中的sensor(傳感器)就有了用武之處,通過sensor可以獲得某種狀態(tài),再通過腳本展開后繼的模型修改,從而可以完成絕大多數(shù)變拓?fù)湎嚓P(guān)的任務(wù)要求。本文不再描述簡單的sensor應(yīng)用,而是針對稍微復(fù)雜一些的工況融合sensor展開建模和仿真說明。
PART.01
傳感器功能
傳感器的基本功能類似編程中的if…else語句,通過在仿真過程中實時監(jiān)測所定義事件的狀態(tài),然后實現(xiàn)修改仿真的目的,再結(jié)合腳本命令實現(xiàn)修改模型的目的。這里的事件通常通過邏輯函數(shù)的方式完成定義,即利用函數(shù)表達(dá)式與給定目標(biāo)的比較實現(xiàn)邏輯的定義。一旦返回邏輯真,sensor將會有很多方式進行仿真的修改,比如終止仿真、重啟、返回等。對于sensor的深入使用,必須分清楚如下幾個概念,函數(shù)表達(dá)式(function)、事件評估(evaluate)和senval()函數(shù)。
函數(shù)表達(dá)式
通過上圖,可以查看函數(shù)表達(dá)式的對話框位置。這里的函數(shù)表達(dá)式是為了實現(xiàn)邏輯判斷,通過函數(shù)構(gòu)建器完成所需要的函數(shù)表達(dá)式的定義,也或者叫做事件的定義,但需要明確這里僅僅是事件定義中的函數(shù)表達(dá)式的定義,后面還需要完成比較定義后,才是完整的事件定義。Adams/Solver正是在仿真過程中,實時監(jiān)測該事件獲得邏輯值的真或假。
事件評估
通過上圖,可以查看事件評估的對話框位置。這個地方的expression,僅當(dāng)sensor事件觸發(fā)時進行計算,并且可通過senval()獲得其值。不要小看senval()函數(shù)的作用,它可以讓仿真更加靈活,更符合實際工程所需。
PART.02
應(yīng) 用
第一個實例,實現(xiàn)計數(shù)功能。
建模要素:創(chuàng)建一個水平的圓柱,在一端定義轉(zhuǎn)動副,并施加驅(qū)動,確保其可以圓周回轉(zhuǎn)。然后進行sensor的定義,按照圖示完成定義,其中位移函數(shù)使用圓柱質(zhì)心點和轉(zhuǎn)動鉸處點,事件評估處使用senval()函數(shù)的計數(shù)形式。比較符號采用了equal,比較值為0也即質(zhì)心點通過y軸時觸發(fā)事件并完成事件評估計算。
完成模型創(chuàng)建后,進行2秒的計算,這里的驅(qū)動設(shè)置為360度每秒,因此,可以看到下圖中左側(cè)曲線經(jīng)歷了兩個周期,也即圓柱轉(zhuǎn)動了兩圈。前面已論述觸發(fā)事件為質(zhì)心通過Y軸,因此,整個歷程中會有四次事件觸發(fā),因此,右側(cè)曲線為每次事件觸發(fā)的時間和最終的計數(shù),兩者正好對應(yīng)。
當(dāng)然,這類計數(shù)的效果Adams還有很多方式可以實現(xiàn),但是通過sensor結(jié)合事件評估與senval()函數(shù)的方式,是我們經(jīng)常采用的一種方法,總體比較簡單直接。通過這個簡單的實例期望對三者的功能有深入的了解,以便展開下一實例的應(yīng)用。
第二個實例,當(dāng)一個模型中有多個sensor時,我們并不清楚本工況下,哪個sensor首先觸發(fā),因此,在后繼編寫腳本時不能確定先寫哪個sensor對應(yīng)的相關(guān)命令,本實例應(yīng)對該種需求。
建模要素:建立四個球體,從上到下分別為Part_a,Part_b,Part_c,Part_d,其中前兩個與大地建立水平滑移副,后兩個與大地建立豎直滑移副,并且前兩個在質(zhì)心處作用水平力,分別為200N,100N(后繼互換),在后兩個豎直滑移副上定義驅(qū)動,以表征sensor事件觸發(fā)后的動作。最后分別定義兩個sensor,事件函數(shù)分別為a,b兩球的水平速度,比較值分別為10米每秒和15米每秒,由于這里長度采用毫米為單位注意轉(zhuǎn)化。
完成所需的建模元素定義,為了實現(xiàn)兩個sensor的觸發(fā)不受次序的影響,專門將觸發(fā)后的動作與之通過senval()函數(shù)進行了關(guān)聯(lián),如下所示:
當(dāng)sensor沒有觸發(fā)時,senval()的返回值為0,造成驅(qū)動速度為0,小球固定在原位不動,當(dāng)sensor觸發(fā)時,senval()的返回值為1,造成驅(qū)動速度為1000,小球?qū)⒀刎Q直軸滑動。
模型中的建模元素保持不變,僅僅將兩個驅(qū)動力的幅值進行呼喚,由于sensor的事件定義沒有跟著變,兩次觸發(fā)的時間是不同的,再次驗證這種方法的適用性。
上圖為紅球施加200N作用力,綠球施加100N作用力的情形。監(jiān)測紅球水平速度0.2秒左右達(dá)到觸發(fā)條件即10米每秒,通過上圖中上面的曲線可以看到在0.2秒左右其值發(fā)生了突變。監(jiān)測綠球水平速度0.6秒左右達(dá)到觸發(fā)條件即15米每秒,通過上圖中下面的曲線可以看到0.6秒左右其值發(fā)生了突變。由于紅色球的觸發(fā)條件低于綠色球,且紅色球的作用力又大于綠色球,這兩方面都促使了紅色球首先達(dá)到觸發(fā)條件,基于這個工況中兩球觸發(fā)的事件可以橫比于后面的工況。
上圖為紅球施加100N作用力,綠球施加200N作用力的情形(通過圖中力的矢量長度也可判斷力的相對大?。?。監(jiān)測紅球水平速度0.4秒左右達(dá)到觸發(fā)條件即10米每秒,通過上圖中上面的曲線可以看到在0.4秒左右其值發(fā)生了突變。監(jiān)測綠球水平速度0.3秒左右達(dá)到觸發(fā)條件即15米每秒,通過上圖中下面的曲線可以看到0.3秒左右其值發(fā)生了突變。對兩球前后兩次工況的橫比,結(jié)合v=at,可以看到是合理的。
當(dāng)然,前后兩次工況下,后面兩個動作球,即c和d,有對應(yīng)觸發(fā)后的動作體現(xiàn),通過該例實現(xiàn)了多個傳感器條件下,不受限于觸發(fā)次序的工況要求。
PART.03
總 結(jié)
變拓?fù)浞治鍪嵌囿w動力學(xué)中比較重要也很常見的分析類型,sensor作為Adams中獲取設(shè)定事件狀態(tài)的主要功能,再結(jié)合函數(shù)、腳本等功能可以有效應(yīng)對各種類型的變拓?fù)浞治鰬?yīng)用。另外,sensor定義中包含了系列參數(shù),如果要對其有更為靈活和深入的使用,需要對這些參數(shù)有準(zhǔn)確的理解,前述的實例僅僅比常規(guī)的sensor應(yīng)用拓展了事件評估以及senval()函數(shù)的應(yīng)用。
針對變拓?fù)浞治鰧⒄归_后繼子程序應(yīng)用模式說明,相比單純的sensor應(yīng)用將拓展到另一維度,進一步提高應(yīng)用性。待更。
審核編輯(王靜)
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在多體仿真中,所面臨的工況有很多種,不是簡單的規(guī)定一個時間,給定一個輸出步數(shù)就能滿足所有工況的仿真要求,經(jīng)常面臨仿真過程中對系統(tǒng)拓?fù)潢P(guān)系的變化、模型參數(shù)的調(diào)整等需求。此時,Adams中的sensor(傳感器)就有了用武之處,通過sensor可以獲得某種狀態(tài),再通過腳本展開后繼的模型修改,從而可以完成絕大多數(shù)變拓?fù)湎嚓P(guān)的任務(wù)要求。本文不再描述簡單的sensor應(yīng)用,而是針對稍微復(fù)雜一些的工況融合sensor展開建模和仿真說明。
PART.01
傳感器功能
傳感器的基本功能類似編程中的if…else語句,通過在仿真過程中實時監(jiān)測所定義事件的狀態(tài),然后實現(xiàn)修改仿真的目的,再結(jié)合腳本命令實現(xiàn)修改模型的目的。這里的事件通常通過邏輯函數(shù)的方式完成定義,即利用函數(shù)表達(dá)式與給定目標(biāo)的比較實現(xiàn)邏輯的定義。一旦返回邏輯真,sensor將會有很多方式進行仿真的修改,比如終止仿真、重啟、返回等。對于sensor的深入使用,必須分清楚如下幾個概念,函數(shù)表達(dá)式(function)、事件評估(evaluate)和senval()函數(shù)。
函數(shù)表達(dá)式
通過上圖,可以查看函數(shù)表達(dá)式的對話框位置。這里的函數(shù)表達(dá)式是為了實現(xiàn)邏輯判斷,通過函數(shù)構(gòu)建器完成所需要的函數(shù)表達(dá)式的定義,也或者叫做事件的定義,但需要明確這里僅僅是事件定義中的函數(shù)表達(dá)式的定義,后面還需要完成比較定義后,才是完整的事件定義。Adams/Solver正是在仿真過程中,實時監(jiān)測該事件獲得邏輯值的真或假。
事件評估
通過上圖,可以查看事件評估的對話框位置。這個地方的expression,僅當(dāng)sensor事件觸發(fā)時進行計算,并且可通過senval()獲得其值。不要小看senval()函數(shù)的作用,它可以讓仿真更加靈活,更符合實際工程所需。
PART.02
應(yīng) 用
第一個實例,實現(xiàn)計數(shù)功能。
建模要素:創(chuàng)建一個水平的圓柱,在一端定義轉(zhuǎn)動副,并施加驅(qū)動,確保其可以圓周回轉(zhuǎn)。然后進行sensor的定義,按照圖示完成定義,其中位移函數(shù)使用圓柱質(zhì)心點和轉(zhuǎn)動鉸處點,事件評估處使用senval()函數(shù)的計數(shù)形式。比較符號采用了equal,比較值為0也即質(zhì)心點通過y軸時觸發(fā)事件并完成事件評估計算。
完成模型創(chuàng)建后,進行2秒的計算,這里的驅(qū)動設(shè)置為360度每秒,因此,可以看到下圖中左側(cè)曲線經(jīng)歷了兩個周期,也即圓柱轉(zhuǎn)動了兩圈。前面已論述觸發(fā)事件為質(zhì)心通過Y軸,因此,整個歷程中會有四次事件觸發(fā),因此,右側(cè)曲線為每次事件觸發(fā)的時間和最終的計數(shù),兩者正好對應(yīng)。
當(dāng)然,這類計數(shù)的效果Adams還有很多方式可以實現(xiàn),但是通過sensor結(jié)合事件評估與senval()函數(shù)的方式,是我們經(jīng)常采用的一種方法,總體比較簡單直接。通過這個簡單的實例期望對三者的功能有深入的了解,以便展開下一實例的應(yīng)用。
第二個實例,當(dāng)一個模型中有多個sensor時,我們并不清楚本工況下,哪個sensor首先觸發(fā),因此,在后繼編寫腳本時不能確定先寫哪個sensor對應(yīng)的相關(guān)命令,本實例應(yīng)對該種需求。
建模要素:建立四個球體,從上到下分別為Part_a,Part_b,Part_c,Part_d,其中前兩個與大地建立水平滑移副,后兩個與大地建立豎直滑移副,并且前兩個在質(zhì)心處作用水平力,分別為200N,100N(后繼互換),在后兩個豎直滑移副上定義驅(qū)動,以表征sensor事件觸發(fā)后的動作。最后分別定義兩個sensor,事件函數(shù)分別為a,b兩球的水平速度,比較值分別為10米每秒和15米每秒,由于這里長度采用毫米為單位注意轉(zhuǎn)化。
完成所需的建模元素定義,為了實現(xiàn)兩個sensor的觸發(fā)不受次序的影響,專門將觸發(fā)后的動作與之通過senval()函數(shù)進行了關(guān)聯(lián),如下所示:
當(dāng)sensor沒有觸發(fā)時,senval()的返回值為0,造成驅(qū)動速度為0,小球固定在原位不動,當(dāng)sensor觸發(fā)時,senval()的返回值為1,造成驅(qū)動速度為1000,小球?qū)⒀刎Q直軸滑動。
模型中的建模元素保持不變,僅僅將兩個驅(qū)動力的幅值進行呼喚,由于sensor的事件定義沒有跟著變,兩次觸發(fā)的時間是不同的,再次驗證這種方法的適用性。
上圖為紅球施加200N作用力,綠球施加100N作用力的情形。監(jiān)測紅球水平速度0.2秒左右達(dá)到觸發(fā)條件即10米每秒,通過上圖中上面的曲線可以看到在0.2秒左右其值發(fā)生了突變。監(jiān)測綠球水平速度0.6秒左右達(dá)到觸發(fā)條件即15米每秒,通過上圖中下面的曲線可以看到0.6秒左右其值發(fā)生了突變。由于紅色球的觸發(fā)條件低于綠色球,且紅色球的作用力又大于綠色球,這兩方面都促使了紅色球首先達(dá)到觸發(fā)條件,基于這個工況中兩球觸發(fā)的事件可以橫比于后面的工況。
上圖為紅球施加100N作用力,綠球施加200N作用力的情形(通過圖中力的矢量長度也可判斷力的相對大?。?。監(jiān)測紅球水平速度0.4秒左右達(dá)到觸發(fā)條件即10米每秒,通過上圖中上面的曲線可以看到在0.4秒左右其值發(fā)生了突變。監(jiān)測綠球水平速度0.3秒左右達(dá)到觸發(fā)條件即15米每秒,通過上圖中下面的曲線可以看到0.3秒左右其值發(fā)生了突變。對兩球前后兩次工況的橫比,結(jié)合v=at,可以看到是合理的。
當(dāng)然,前后兩次工況下,后面兩個動作球,即c和d,有對應(yīng)觸發(fā)后的動作體現(xiàn),通過該例實現(xiàn)了多個傳感器條件下,不受限于觸發(fā)次序的工況要求。
PART.03
總 結(jié)
變拓?fù)浞治鍪嵌囿w動力學(xué)中比較重要也很常見的分析類型,sensor作為Adams中獲取設(shè)定事件狀態(tài)的主要功能,再結(jié)合函數(shù)、腳本等功能可以有效應(yīng)對各種類型的變拓?fù)浞治鰬?yīng)用。另外,sensor定義中包含了系列參數(shù),如果要對其有更為靈活和深入的使用,需要對這些參數(shù)有準(zhǔn)確的理解,前述的實例僅僅比常規(guī)的sensor應(yīng)用拓展了事件評估以及senval()函數(shù)的應(yīng)用。
針對變拓?fù)浞治鰧⒄归_后繼子程序應(yīng)用模式說明,相比單純的sensor應(yīng)用將拓展到另一維度,進一步提高應(yīng)用性。待更。
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