Детальное моделирование позволяет вам создавать модель в каждой рабочей точке механизма с необходимой точностью, чтобы произвести оптимальную калибровку. Вам часто нужны детальные модели для нескольких инжекционных дизельных двигателей и механизмов прямого ввода бензина.
Можно использовать детальные модели, чтобы попробовать множество моделей для данных. Они могут быть полезными, если вы хотите попробовать несколько видов моделей, особенно если вы думаете, что существует большое изменение между рабочими точками в ваших данных. Выбор моделей (и любые другие вы выбираете) адаптирован, и тулбокс выбирает лучший для каждого теста. Таким образом у вас может быть множество моделей целиком. Например, для некоторых тестов Гауссова модель процесса может подойти лучше всего, в то время как для других квадратичное было бы приемлемо.
С детальными моделями никакие предсказания не доступны рабочим точкам. Если вам нужны предсказания между рабочими точками, используйте одноэтапную модель вместо этого. Сочтите целесообразным Одноэтапная Модель.
Подготовьте свои данные перед подбором кривой модели.
В MATLAB®, на вкладке Apps, в группе Automotive, нажимают MBC Model Fitting.
В домашней странице Model Browser нажмите Import Data.
Выберите, импортировать ли из файла или рабочей области.
Используйте файловый браузер, чтобы выбрать файл, чтобы импортировать.
Окно Data Editor открывается.
Используйте Редактор Данных, чтобы смотреть и подготовить ваши данные. Можно отфильтровать, сгруппировать и отредактировать данные, и можно задать новые переменные. Смотрите Используя Данные.
Примечание
Необходимо задать тестовые группировки перед моделированием 2D этапа. Смотрите Определение тестовых групп. Если вы не задаете тестовые группировки, вам предлагают после того, как вы пытаетесь подбирать модели.
В домашней странице Model Browser нажмите Fit models.
В диалоговом окне Fit Models выберите набор данных в проекте из списка Data set.
Если у вас нет загруженных данных, можно нажать Import from file в панели Data. Используйте файловый браузер, чтобы выбрать файл, чтобы импортировать.
Опционально, можно выбрать данные о валидации как выборку подходящих данных или отдельного набора данных.
Кликните по значку плана тестирования Point-by-Point в панели Template. Этот шаблон позволяет вам создать детальные планы тестирования с локальными моделями в каждой рабочей точке механизма, которая полезна, когда тестирование сделано при фиксированных настройках рабочей точки. Смотрите Варианты использования для Детальных Моделей.
В панели Inputs and Responses выберите каналы данных, чтобы использовать для ответов, которые вы хотите смоделировать, и нажать кнопку, чтобы добавить в ответы.
Чтобы создать граничную модель, оставьте флажок Fit boundary model выбранным. Тулбокс будет подбирать отдельную граничную модель Выпуклой оболочки типа к каждой рабочей точке. Граничная модель, описывающая пределы рабочего диапазона, может быть полезной, когда вы создаете и оцениваете модели и результаты оптимизации.
Выберите каналы данных, чтобы использовать для локальных входных параметров и входных параметров рабочей точки, и нажать кнопку, чтобы добавить к ответам.
Нажмите OK, чтобы соответствовать типам модели по умолчанию к вашим выбранным данным.
Если вы используете шаблон, который вы создали, чтобы заменить модели по умолчанию, очистить опцию Use default models for large data.
Если данные не имеют тестовых группировок, диалоговое окно Test Groupings появляется с тестами по умолчанию, заданными глобальными входными параметрами. Проверьте или измените тестовые группировки и нажмите OK, чтобы продолжить подбор кривой модели.
Тулбокс вычисляет подгонку и добавляет новые узлы модели в Дерево модели.
Детальные подгонки модели автоматически запускаются параллельно, если у вас есть программное обеспечение Parallel Computing Toolbox™.
| Типы модели по умолчанию | Большие Настройки Данных для любой рабочей точки> 2 000 Точек или> 100 рабочих точек |
|---|---|
|
Тулбокс соответствует этим типам модели к каждой рабочей точке и выбирает лучшую модель:
| Переключатели к подбору кривой одному галлону в минуту на рабочую точку (никакой Гибридный RBF или полином). |
| Граничная модель: Детальная граничная модель с одной выпуклой оболочкой соответствует ко всем входным параметрам в каждой рабочей точке. |
Если какая-либо рабочая точка имеет> 2 000 точек, то детальная граничная модель переключается на выпуклую оболочку для каждой пары входных параметров. Переключитесь когда ≥ 8 входных параметров даже когда <2 000 точек. |
Тулбокс выбирает лучший тип модели для каждого теста в ваших данных с помощью PRESS RMSE критерии выбора. Например, для некоторых тестов Гауссова модель процесса может подойти лучше всего, в то время как для других квадратичное было бы приемлемо.
Model Browser отображает детальный узел модели, если вы создали одну модель ответа или узел плана тестирования, если вы создали модели множественного ответа.
Оцените модель, подходящую для каждой рабочей точки в Point-by-Point узел.
Для получения дополнительной информации об инструментах для просмотра и совершенствования подгонки модели, смотрите, Оценивают Детальные Модели и Инструкции для Выбора Best Model Fit.
Экспортируйте свои детальные модели в CAGE для оптимизированной калибровки. От узла плана тестирования нажмите Generate calibration в панели Общих задач.
Совет
Чтобы просмотреть проект в качестве примера с данными о механизме и законченные модели, смотрите Мультиинжекционную Дизельную Калибровку.
Детальный шаблон плана тестирования обеспечивает удобный механизм, чтобы смоделировать много тестов в различных рабочих точках с помощью того же набора моделей. Используя план тестирования имеет преимущества включая:
Можно разделить данные на тесты и смоделировать их в рамках одного плана тестирования вместо того, чтобы иметь отдельный одноэтапный план тестирования для каждой рабочей точки. Тулбокс не создает модели 2D этапа или модели функции ответа, потому что невозможно выбрать признаки ответа, которые применяются ко всем тестам, когда существуют различные типы модели для различных тестов. У вас должна быть по крайней мере одна глобальная переменная (e.g., скорость, инжекционная синхронизация, загрузка), и вы не можете использовать моделирование ковариации.
Можно также использовать детальные модели в оптимизации CAGE путем создания оптимизации из моделей, или можно использовать модели в существующей оптимизации, ввел значения глобальной переменной, совпадают с глобальными переменными, используемыми для локальных моделей в Model Browser.
Можно экспортировать детальные модели в файл или непосредственно в CAGE, и автоматически создать оптимизацию, компромисс и набор данных из детальных моделей.
