对于今天的帖子,我想向你们介绍Raftar公式赛车从印度理工学院的马德拉斯。他们最近赢得了巴拉特公式2020年燃烧类别。团队将分享他们的经验,使用MATLAB和Simulink的汽车设计。金宝app非常感谢和舞台是你的!

介绍

MATLAB仿真金宝app软件和Simscape已被证明是有利于学生赛车和帮助我们理解我们的公式并验证关键设计决策。使用正确的工具,给我们的竞争优势是负责我们最近的胜利巴拉特公式2020年。

上的模拟

确定车辆的影响参数对汽车的整体性能跟踪,一圈所需的时间使用MATLAB仿真开发。目标是建立一个模型,该模型可用于高层决策的车辆包括影响整体的圈速。例如,体重增加的影响,一套新的轮胎提供更好的抓地力,和一个航空包考虑拖下压力。这个问题的两个部分是追踪建模和车辆行为建模在跑道上。

成立了一个195 m轨道车辆研究所模型验证和比较不同的司机和车辆设置。x - y坐标和每一点的曲率模型中使用的跟踪数据输入。使用GPS跟踪数据记录日志记录器来计算每个点的曲率半径。速度计算每一点使用自行车模型假设摩擦系数是常数。此外,汽车制动的地区被发现。

假设峰值刹车减速,最大速度达到直节中被计算从顶端向后计算速度。最后,这些信息被用来计算的总时间。

搭接时间约1.5秒获得速度比最快圈速记录进行了195米赛跑。仿真结果证明是至关重要的在选择汽车的最终传动比和确定最佳冷却所需散热器的面积。从圈速仿真获得的信息也利用组件级别模拟,将在下一节中讨论。

冷却模型

该模型的目标是构建一个工具,可以用来研究所有冷却参数如散热器面积、温度相互作用的流体和流体的质量流量率及其对系统的影响。这个模型是建立在大腿上仿真和使用其输入发动机转速和车速计算冷却参数。使用膝上仿真的好处是,它给了我们一个想法的发动机冷却液的温度不同。基于这些结果,散热器和风扇转速选择区域。

建筑模型的第一步是收集数据的跟踪和创建发动机热负荷的数学方程,总传热系数,空气和水的质量流率。所有这些方程自变量使用输入车辆发动机转速或速度或两者兼而有之。

在推导方程后,我们跑两个模拟。第一个,找到跟踪和要求在每一个点的面积决定什么可能所需的散热器的面积。发动机冷却液温度保持不变,和多个圈运行看看区域在不同的地区需要跟踪。

第二个仿真帮助我们研究选择散热器区域温度的影响。我们运行了多个模拟不同区域之前敲定散热器的面积。

Simscape车辆模型

计算峰减速和车辆制动时间,在Simscape我们开发了一个模型。该模型还提供了一个前后制动压力之间的关系考虑纵向荷载传递的影响。

模型的输入是汽车的初始速度,和前后制动压力。获得的输出速度,加速度,荷载传递,前后滑率曲线。下面的子组件的模型包括:

1)车辆的身体

我们使用车辆车辆纵向动力学模型的体块。块考虑重量,轴距,重心的高度(CG)和初始速度和其他各种必要的车身参数。它有一个内置的编程计算加速度检测时的荷载传递。

2)制动模型

转子模型Simscape与转子的几何数学模型,卡尺几何和摩擦系数。输入块制动压力和输出是通过旋转制动转矩保护端口。

3)轮胎模型

Simscape的轮胎建模使用load-dependent纵向使用Pacejka 2002模型系数的魔法公式。除此之外,还包括轮胎尺寸。输入是正常负载和输出滑率。系数的山地人之R25B轮胎轮胎块中定义的数据。我们包括两块代表前后轮胎。

最后,所有的物理块连接使用物理信号。车辆模型是通过平移保护端口连接到轮胎轮胎占部队。此外,这些轮胎是通过一个连接到刹车转子角机械保护港口通过转子产生的扭矩作用于轮胎。法向力的输出车辆进入轮胎。的模型是一个闭环力产生的轮胎送入车辆和车辆的正常负载在荷载传递计算模型反馈到轮胎模型。最后,仿真结果提供给我们的信息关于峰值减速和制动时车辆制动时间。

我们正在进行的项目

遥测系统

系统允许团队日志传感器数据和可视化实时赛车参数。系统是一个即插即用,可以连接到任何can总线系统和定制的频道是一个主要的优势OEM零件。系统的附加功能是直接连接传感器使用I2C通信、UART、SPI和各种其他协议和获得一个time-synced数据集组成的信号连接到系统。

系统是由一个覆盆子πMCP2515董事会为can总线通信和5 dbi天线为遥测提供足够的范围。在接收坑的电脑,MATLAB和SIMU金宝appLINK金宝app软件包支持覆盆子π用于可定制的数据可视化。一个python脚本设置的覆盆子π设置可以通道和SD卡上的日志数据。覆盆子π设置无线接入点和主机网络坑计算机连接到SSH到覆盆子π和访问数据流。这也让我们多种设备像我们部门计时电路连接到无线网络主办的覆盆子π。

我们计划最终使用的覆盆子Pi参数记录和遥测的目的,从而消除需要一个额外的日志记录单位。我们还致力于建立一个MODBUS通信覆盆子π和ECU之间的联系。这将使我们能够真正从ECU获得2数据流之间的同步和CAN总线分别。这允许之间的传感器融合传感器的系统,使我们能够实施更健壮的算法对发动机控制和主动控制设备。这也使得数据的后处理简单,因为我们没有关联常见信号获取数据集之间的时间同步。一旦实现,下一步将是控制仪表板使用覆盆子π从而允许我们显示的任何参数Nextion仪表板上的汽车。最后这种方法的实现如下所示:

结论

事先通过执行不同的模拟,我们可以采取竞争的关键设计决策在不同国家和国际比赛。目前,我们的团队致力于各种项目,以提高车辆的设计。得到一个更新我们的进展,随时加入我们脸谱网和Instagram组。

谢谢,

Raftar公式赛车