Двухэтапная модель подходит для модели с данными с иерархической структурой. Если ваши данные имеют локальные и глобальные входы, где некоторые переменные фиксированы, изменяя другие, выберите двухэтапную модель. Например, данные, собранные в форме искровых свипов, подходят для двухэтапной модели. Каждый тест охватывает область значений углов искры с фиксированными скоростью вращения двигателя, нагрузкой и отношением воздух/топливо в каждом тесте.
Если ваши входы данных не имеют иерархической структуры, и все входы модели являются глобальными, на том же уровне, то вместо этого подбирайте одноэтапную модель. Смотрите подгонку одноэтапной модели
Для двухэтапных моделей задайте только одну локальную переменную. Если вам нужно больше локальных входов, используйте вместо этого одноэтапную или двухточечную модель. Смотрите Подгонку одноступенчатой модели или Подгонку точечной модели.
Подготовьте свои данные перед подбором кривой модели.
В MATLAB®на вкладке Apps, в группе Automotive, нажмите MBC Model Fitting.
На главной странице Model Browser нажмите Import Data.
Выберите для импорта из файла или рабочей области.
Используйте браузер файлов, чтобы выбрать файл для импорта.
Откроется окно Редактор.
Используйте Редактор данных для проверки и подготовки данных.
Примечание
Необходимо задать тестовые группы перед двухэтапным моделированием. См. «Определение тестовых групп». Если вы не задаете тестовые группы, выдается запрос после попытки подгонки моделей.
Можно фильтровать, группировать и редактировать данные, и можно задать новые переменные. См. Использование данных.
На главной странице Model Browser нажмите Fit Models.
В диалоговом окне Fit Моделей выберите набор данных в проекте из списка Data set.
Если данные не загружены, можно щелкнуть Import from file на панели Data. Используйте браузер файлов, чтобы выбрать файл для импорта.
Кроме того, можно выбрать данные валидации в качестве выборки аппроксимационных данных или отдельного набора данных.
Щелкните значок Two-Stage плана тестирования на панели Template.
На панели Inputs and Responses выберите каналы данных, которые будут использоваться для ответов, которые вы хотите смоделировать, и нажмите кнопку, чтобы добавить к откликам.
Примечание
Если вы моделируете искровые сдвиги с помощью данной величины модели, не задайте отклики на этом шаге. Выберите локальные и глобальные входы и нажмите OK. Чтобы настроить свою базовую модель и локальные типы модели, такие как полином сплайн, используйте Fit Models общую задачу в узле плана тестирования. См. «Опорные модели».
Чтобы создать краевую модель, оставьте флажок Fit boundary model установленным. Краевая модель, описывающая пределы рабочей огибающей, может быть полезной, когда вы создаете и оцениваете глобальные модели и результаты оптимизации.
Выберите каналы данных для использования с локальными и глобальными входами модели и нажмите кнопку, чтобы добавить к откликам.
Щелкните OK, чтобы соответствовать типам модели по умолчанию выбранным данным.
Если данные не имеют тестовых группировок, появляется диалоговое окно Test Groupings с тестами по умолчанию, заданными глобальными входами. Проверьте или измените тестовые группы и нажатие кнопки OK, чтобы продолжить подбор кривой модели.
Тулбокс вычисляет подгонку и добавляет новые узлы модели в дерево модели. Глобальная модель по умолчанию является гибридной радиально-базовой функцией (RBF), которая обычно может привести к хорошей подгонке с первого раза.
Если вы используете созданный шаблон, чтобы переопределить модели по умолчанию, очистите опцию Use default models for large data.
| Типы моделей по умолчанию | Настройки больших данных для > 2000 тестов |
|---|---|
| Локальная модель: Квадратичная Глобальная модель: Гибридная радиально-базовая функция (RBF) | Глобальная модель переключается на квадратичную. |
| Краевая модель: Выпуклая оболочка к глобальным входам и двухэтапная краевая модель для локального входа | Модель глобального контура переключается на парную выпуклую оболочку. Переключаться при ≥ 8 входах, даже когда < 2000 точек. |
В Model Browser отображается представление локальной модели, если вы создали одну модель отклика, или узел плана тестирования, если вы создали несколько моделей отклика.
Просмотрите подгонку локальных моделей к каждому тесту. Затем просмотрите глобальные модели в узлах функций отклика.
Функциональность, доступная для просмотра и уточнения модели подгонки, описана в разделах Оценка локальных моделей, Оценка одноэтапных моделей и Руководство по выбору лучшей модели подгонки.
Когда вы удовлетворены локальной и глобальной моделями, можно создать двухэтапную модель. Щелкните Create Two-Stage на панели Общие задачи.
Примечание
Можно создать только двухэтапный режим, если для модели точно достаточно функций отклика. Если вы добавляете новые функции отклика, необходимо выбрать функции отклика, которые будут использоваться, прежде чем вы сможете создать двухэтапную модель.
Вам предлагается вычислить максимальную оценку правдоподобия (MLE) на этой точке, если типы вашей глобальной модели поддерживают MLE. Это можно сделать сейчас или позже, выбрав Model > Calculate MLE. Подробное объяснение см. в разделе Создание двухэтапных моделей.
На данной точке вычисляется двухэтапная модель, и значок изменяется в локальном узле, чтобы отразить это.
После того, как вы создаете одну модель, вы должны создать больше моделей для сравнения, чтобы искать лучшую подгонку. Следуйте инструкциям в разделе «Создание альтернативных моделей для сравнения».
Подробное объяснение двухступенчатых моделей см. в разделе Двухступенчатые модели для двигателей.