9 August 2023, 21:00

Матмодель сделает авто- и авиатренажеры точнее и быстрее

Ученые разработали математическую модель с адаптивной цифровой системой управления, которая сделает авто- и авиатренажеры более реалистичными и поможет уберечь их от поломок из-за перегрузок. Ученые сравнили предложенную модель с аналогами, используемыми в тренажерах российской компании «Транзас», и выяснили, что новая система позволяет управлять поршнями, которые отвечают за движение кабины-симулятора, в более широких условиях, до трех раз быстрее и в полтора раза точнее.

Матмодель сделает авто- и авиатренажеры точнее и быстрее
Source: ThisisEngineering RAEng / Unsplash

Чтобы натренировать водителя или пилота правильно управлять автомобилем или самолетом соответственно, используются тренажеры. Они обычно имеют вид кабины, установленной на платформе Стюарта — устройстве, имеющем шесть независимых «ног», прикрепленных попарно в трех точках на нижней — опорной — плите платформы и в трех на верхней плите. Длины этих «ног» можно изменять встроенными в них приводами и, тем самым управлять ориентацией платформы. Такое движение может имитировать наклон самолета при маневрировании или машины при движении по неровной поверхности.

Сделать такие тренажеры максимально реалистичными и безопасными можно, только обеспечив практически моментальную и высокоточную отработку приводами команд компьютера. Существующие на сегодняшний день устройства часто не столь быстро реагируют на подаваемые им сигналы, как это происходит в автомобиле или самолете, на которые действует окружающая среда (погодные условия, дорожное покрытие и другие факторы). Кроме того, известны случаи поломки тренажеров из-за перегрузок и ошибочном срабатывании системы управления, что может сделать работу на них небезопасной.

Чтобы исправить эти недостатки, ученые из Санкт-Петербургского государственного университета и Института проблем машиноведения РАН (Санкт-Петербург) детально исследовали динамику пневматических приводов платформы Стюарта. Анализ позволил авторам определить параметры движения, которые важно учитывать при разработке систем управления платформой. В частности, диаметр и массу поршней, длину штоков (подвижных «стержней» в приводах), давление, создаваемое той или иной нагрузкой на элементы. Опираясь на эти характеристики, исследователи разработали алгоритмы, обеспечивающие высокое быстродействие и точность управления движением платформы Стюарта.

«От кабины, в которой сидит человек, подается сигнал на платформу о том, что она должна совершить какое-то движение, например, наклониться при повороте руля. Если быть точнее, этот сигнал поступает на цифровой регулятор — устройство, связанное с поршнями и "решающее", как изменить в них давление, чтобы система обеспечила нужное угловое и пространственное перемещение платформы. Предложенная нами математическая модель позволяет сделать такое "принятие решений" регулятором (или "системой управления") более точным, быстродействующим и менее ресурснозатратным, чем у ранее существующих», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Николай Кузнецов, доктор физико-математических наук, член-корреспондент РАН, руководитель Ведущей научной школы Российской Федерации в области математики и механики, заведующий кафедрой прикладной кибернетики СПбГУ, заведующий лабораторией информационно-управляющих систем ИПМаш РАН.

Кроме того, авторы проанализировали динамику движений разрабатываемого российской компанией «Транзас» тренажера для автомобиля КАМАЗ, и с помощью своей модели скорректировали выявленные недостатки и неточности системы управления, в частности скорость и силу реагирования поршней на подаваемые сигналы. Также ученые проанализировали возможность появления и устранения скрытых колебаний, которые могли бы привести к аварийным ситуациям при работе тренажера. В результате система управления этого же тренажера с новым алгоритмом быстрее и точнее отвечала на разнообразные команды человека, тем самым реалистичнее имитируя поведение автомобиля.

Разработанная авторами система позволит также сделать авто- и авиатренажеры безопаснее, поскольку в математическом алгоритме, помимо характеристик, влияющих на движение поршней, заложены данные о максимальной нагрузке, которую они способны выдержать. Это предотвратит возможность перегрузок, из-за которых тренажер может перестать работать или даже разрушиться. В дальнейшем ученые планируют в сотрудничестве с инженерами внедрить предложенную модель в реальные тренажеры, чтобы протестировать свою разработку.

Source:  Пресс-служба РНФ

News article publications

Read also

Новый метод позволит эффективнее управлять роботами и заводами, а также снизит затраты на оборудование
Российские ученые предложили новый метод управления сложными системами — от группы роботов до объектов тяжелой промышленности.
Energy industry
Management
Mathematical modeling
Mechanical engineering
24 December 2021
Математики решили одну из ключевых проблем теории управления
Чтобы разнообразные передающие устройства работали стабильно, важно уметь быстро, за один такт, регулировать частоты их сигналов. До сих пор не существовало строгого математического описания того, как это можно сделать.
Management
Mathematical modeling
23 June 2023
Микроволновые разряды помогут управлять сверхзвуковыми летательными аппаратами
Физики и механики разработали теоретическую модель, описывающую процесс формирования нитевидных микроволновых разрядов в газах. В этом случае газ нагревается до температур порядка 830°С и выше, и в нем формируется большое количество заряженных и возбужденных частиц. Это явление можно использовать в аэродинамике и космонавтике, чтобы воздействовать на потоки газа вблизи летательных аппаратов и тем самым управлять полетом, поскольку эти структуры влияют на скорость и траекторию движения аппарата.
Cosmonautics
Mathematical modeling
Plasma Physics
Space
22 March 2024
Цифровые астроциты улучшили память нейросети на 20%
Ученые разработали первую в мире нейронную сеть, полностью построенную на принципах взаимодействия клеток реального головного мозга. Так, модель воспроизводит передачу сигналов не только между нервными клетками, но и между нейронами и астроцитами — вспомогательными клетками мозга. Эксперименты показали, что «подключение» астроцитов в работу нейросети улучшает ее способность «запоминать», то есть воспроизводить ранее полученную информацию, на 20%.
Cognitive Sciences
Mathematical modeling
Neural networks
30 January 2024
Микробы в вечной мерзлоте могут помешать резкому потеплению климата
Ученые выяснили, что высокое разнообразие микроорганизмов, населяющих зону вечной мерзлоты, может значительно снизить скорость потепления атмосферы у поверхности Земли. По мере таяния многолетнемерзлых грунтов микробы начинают выделять метан и, если видов бактерий мало, в определенный момент произойдет массовый выброс этого парникового газа. Высокое же видовое богатство приведет к меньшему — в масштабе нескольких градусов — нагреву воздуха планеты.
Geology
Mathematical modeling
Microbiology
13 December 2023
Новый геометрический метод позволит детальнее исследовать структуру кристаллов
Ученые разработали метод для наглядного анализа сложных кристаллических структур. Он заключается в том, чтобы представлять молекулы в виде многогранников — полиэдров, — по площадям граней которых можно количественно оценивать связи между атомами. Точные данные о строении кристаллов будут полезны для создания материалов с управляемыми свойствами, которые используются, в частности, для легких органических устройств. Например, уже сегодня предложены сенсоры движения воздуха, созданные на основе молекулярных кристаллов.
Crystallography
Mathematical modeling
Mathematics
14 October 2023