Разработка имитационной модели для тестирования функции распределения крутящего момента по осям электромобиля с двухмоторной схемой

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Рынок автомобилей, использующих в качестве источника энергии электричество, показывает существенный рост. На данный момент на дорогах по всему миру находится более двадцати миллионов электромобилей. Ведущие мировые производители уделяют пристальное внимание развитию электрического транспорта ввиду более низких затрат при эксплуатации транспортного средства, удобства в управлении, а также нулевых выбросах в окружающую среду и почти полной бесшумности во время движения. Использование полного привода на электромобиле позволяет увеличить проходимость транспортного средства, обеспечивает более сбалансированное управление шасси, чёткое следование траектории и постоянную точность рулевого управления.

Цель исследования — обеспечение повышения курсовой устойчивости транспортного средства, реализации максимального крутящего момента относительно условий движения транспортного средства и противодействие пробуксовки в двухмоторных схемах электрического транспорта.

Метод. Для решения поставленной задачи предполагается внедрение специального алгоритма распределения крутящего момента по ведущим осям электромобиля. В данной статье представлена разработка имитационной модели транспортного средства, выполненная в среде Simcenter Amesim, учитывающая динамические характеристики и особенности транспортного средства, реализованная на аппаратно-программируемом комплексе Labcar.

Результат. Результатом моделирования является сравнение с данными, полученными при натурных испытаниях прототипа и подтверждающими цель разработки имитационной модели, а именно — возможность проверки и предварительной настройки алгоритма распределения крутящего момента по ведущим осям транспортного средства.

Заключение. На основе результатов испытаний созданного комплекса можно сделать вывод, что разработанный модельный комплекс подходит для решения целей моделирования, в том числе для исследования, отладки и первичных калибровок алгоритма распределения крутящего момента по ведущим осям полноприводного электрического транспортного средства. Погрешности при моделировании режимов работы, соответствующих продольной и поперечной динамике прототипа, не превышают 7,5%, что соответствует целям моделирования.

Об авторах

Максим Дмитриевич Мизин

Центральный научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт (НАМИ)

Автор, ответственный за переписку.
Email: maxim.mizin@nami.ru
ORCID iD: 0009-0008-5097-0861
SPIN-код: 2110-3762

заведующий сектором лабораторных калибровочных работ высоковольтных систем

Россия, Москва

Андрей Николаевич Малышев

Центральный научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт (НАМИ)

Email: andrey.malyshev@nami.ru
ORCID iD: 0000-0003-0233-0348
SPIN-код: 6196-3162

заведующий отделом калибровочных работ гибридных транспортных средств

Россия, Москва

Александр Михайлович Заватский

Центральный научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт (НАМИ)

Email: aleksandr.zavatskiy@nami.ru
ORCID iD: 0000-0003-0616-1350
SPIN-код: 9509-1069

инженер-конструктор отдела калибровочных работ гибридных транспортных средств

Россия, Москва

Владимир Валентинович Дебелов

Центральный научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт (НАМИ)

Email: vladimir.debelov@nami.ru
ORCID iD: 0000-0001-6050-0419
SPIN-код: 8701-7410

канд. техн. наук, заведующий отделом технологии программного обеспечения

Россия, Москва

Список литературы

  1. Nibert J., Herniter M.E., Chambers Z. Model-Based System Design for MIL, SIL, and HIL // World Electr. Veh. J. 2012. Vol. 5, N 4. P. 1121–1130. doi: 10.3390/wevj5041121
  2. Хусаинов А.Ш. Эксплуатационные свойства автомобиля: учебное пособие. Ульяновск: УлГТУ. 2011.
  3. Ларин В.В. Теория движения полноприводных колесных машин: учебник. Москва: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010.
  4. Pasejka H.B. Tyre and Vehicle Dynamics. Elsevier Ltd, 2012. doi: 10.1016/C2010-0-68548-8
  5. Калачев Ю.Н. Векторное регулирование (заметки практика). М.: МЭИ, 2013.
  6. Малышев А.Н., Груненков Е.А., Дебелов В.В., и др. Имитационное моделирование системы контроля изоляции высоковольтной электросети транспортного средства с гибридной силовой установкой // Известия МГТУ “МАМИ“. 2021. Т. 15, № 2. С. 36–50. doi: 10.31992/2074-0530-2021-48-2-36-50
  7. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. М.: Мир, 1971.
  8. Poon J.J., Kinsy M.A., Pallo N.A., et al. Hardware-in-the-Loop Testing for Electric Vehicle Drive Applications // 2012 Twenty-Seventh Annual IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition (APEC). Orlando: IEEE, 2012. doi: 10.1109/APEC.2012.6166186

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Структура модели транспортного средства.

Скачать (431KB)
3. Рис. 2. Переменные, рассчитываемые в блок инерционных характеристик и кинематики подвески.

Скачать (130KB)
4. Рис. 3. Упрощённая схема подвески: А1 — фиксированная точка на кузове; А1′ — точка, перемещающаяся по оси z1 в системе координат кузова; А2 — точка, соответствующая реальному центру колеса.

Скачать (140KB)
5. Рис. 4. Общий вид кривой магической формулы.

Скачать (37KB)
6. Рис. 5. Структура АПК-стенда.

Скачать (287KB)
7. Рис. 6. Сравнение результатов по циклу WLTC.

Скачать (414KB)
8. Рис. 7. Сравнение результатов по манёвру «переставка» с низким коэффициентом сцепления.

Скачать (437KB)
9. Рис. 8. Сравнение результатов по движению по периметру автодрома с переменной скоростью.

Скачать (450KB)

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».