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弹簧阻尼器系统分析

系统图如下图所示。

image.png

实现将包括三个子系统:

  1. 质量-1,弹簧-1,自卸车-1。
  2. spring-2,dumper-2。
  3. 质量-2,弹簧-3,自卸车-3。

下图显示了已实现系统的上层。

image_6.png

模型的所有子系统按其时间顺序的内容也如下所示。 第一个是Mass_1Spring_1Damper_1

image_3.png

第二个是Spring_2Damper_2

image_4.png

第三个是Mass_2Spring_3Damper_3

image_5.png

现在让我们继续声明这些系统的参数。

In [ ]:
# Определение масс тел
m1 = 20;
m2 = 10;

# Расчёт обратной дроби от массы тел
invm1 = 1/m1;
invm2 = 1/m2;

# Определение коэффициентов гашения демпферов
d1 = 0.5;
d2 = 0.2;
d3 = 2;

# Коэффициенты упругости пружин
k1 = 5;
k2 = 3;
k3 = 2;

# Начальные состояния интеграторов для первой и третьей подсистем
init_integrator_1 = 0.0001;
init_integrator_3 = 0;

# Входные силы воздействия
F1 = 20;
F2 = 40;

让我们用我们的参数运行模型。

In [ ]:
function run_model( name_model, path_to_folder )
    
    Path = path_to_folder * "/" * name_model * ".engee"
    
    if name_model in [m.name for m in engee.get_all_models()] # Проверка условия загрузки модели в ядро
        model = engee.open( name_model ) # Открыть модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
    else
        model = engee.load( Path, force=true ) # Загрузить модель
        model_output = engee.run( model, verbose=true ); # Запустить модель
        engee.close( name_model, force=true ); # Закрыть модель
    end

    return model_output
end
Out[0]:
run_model (generic function with 1 method)
In [ ]:
run_model( "PowerAnalysis", @__DIR__ )
Building...
Progress 0%
Progress 0%
Progress 5%
Progress 10%
Progress 15%
Progress 20%
Progress 25%
Progress 30%
Progress 35%
Progress 40%
Progress 45%
Progress 50%
Progress 55%
Progress 60%
Progress 65%
Progress 70%
Progress 75%
Progress 80%
Progress 85%
Progress 90%
Progress 95%
Progress 100%
Out[0]:
Dict{String, DataFrame} with 4 entries:
  "Mass_1_Spring_1_Damper_1.X1" => 10001×2 DataFrame…
  "Mass_2_Spring_3_Damper_3.X2" => 10001×2 DataFrame…
  "Product-1.1"                 => 20002×2 DataFrame…
  "Product.1"                   => 20002×2 DataFrame

在本演示中,描述质量振荡过程的输出信号不是通过记录到工作区,而是通过总线记录。 因此,在运行模型时,我们看到已经创建了几个变量,其中包含子系统的名称和输出端口的名称,这些变量存储在simout结构中。 如果在仿真过程中记录了四个以上的信号,则可以通过将光标悬停在simout变量上查看它们的所有名称。
image.png

In [ ]:
# Считывание из simout залогированных сигналов
X1 = simout["PowerAnalysis/Mass_1_Spring_1_Damper_1.X1"];
X1 = collect(X1);
X2 = simout["PowerAnalysis/Mass_2_Spring_3_Damper_3.X2"];
X2 = collect(X2);
In [ ]:
X1[1:3,:]
Out[0]:

3 rows × 2 columns

timevalue
AnyAny
10.00.0001
20.010.000200998
30.020.000501961

正如我们看到的数据读取字段,从simout我们得到一个包含时间戳和数据字段的DataFrames结构。 我们在读取WorkspaceArray时得到类似的结构。

现在,让我们从模型中建立两个物体振荡的比较图。 在这种情况下,从与体重相关的冲击力的总和,我们得到加速度。
然后,通过积分,我们计算速度。 由于第二次整合,我们得到了一个移动,这反过来我们记录。

In [ ]:
using Plots # Подключения библиотеки построения графиков
plotly()
Out[0]:
Plots.PlotlyBackend()
In [ ]:
plot(X1.time,X1.value) # Первое тело
plot!(X2.time,X2.value) # Второе тело
Out[0]:

从图表中我们可以看到,第一个身体的波动比第二个身体更强烈。 这主要是由于第一主体的质量是第二主体的质量的两倍。

此外,在仿真过程中,我们记录了阻尼器和弹簧的功率。 让我们分析这些数据。

功率是通过力和速度的乘积来计算的.

In [ ]:
# Демпфер
Fd2x1d = simout["PowerAnalysis/Mass_1_Spring_1_Damper_1/Product.1"];
Fd2x1d = collect(Fd2x1d);

让我们建立一个图表。

In [ ]:
plot( Fd2x1d.time, Fd2x1d.value )
Out[0]:

在这两个图表中,我们可以看到第一个弹簧和第一个阻尼器的功率差异。

结论

在本演示中,我们分析了阻尼器系统的行为,并考虑了从Engee中的模型记录信号的各种可能性。

示例中使用的块