CN105143843B - 用于耦合混合动态系统的仿真的离线控制的方法和系统 - Google Patents

Abstract

提供用于控制耦合混合动态系统的仿真的系统和方法，所述耦合混合动态系统包括虚拟模型(70’；70”)中的已建模部件和物理部件(80’；80”；80”’)，虚拟模型(70’；70”)是物理结构部件(80’；80”；80”’)的补充系统，虚拟模型(70’)包括一个或更多个非实体组件的模型，或者虚拟模型(70”)对多个非实体物理组件进行补充。物理测试装备(72’；72”；72”’)被配置为驱动物理结构部件(80’；80”；80”’)，并生成测试装备响应，所述测试装备响应包括与到虚拟模型(70’；70”)的输入相对应的第一分量(82’；82”；82”’)或耦合响应(324)和与虚拟模型(70’；70”)的输出进行比较的第二分量(84’；84”；84”’)或收敛响应(326)。根据第一分量(82’；82”；82”’)或耦合响应(324)、第二分量(84’；84”；84”’)或收敛响应(326)、以及包括一个或更多个非实体组件的模型的虚拟模型(70’)或对多个非实体物理组件进行补充的虚拟模型(70”)，来获得系统动态响应模型(76’)。

Description

用于耦合混合动态系统的仿真的离线控制的方法和系统

技术领域

本公开涉及仿真领域，具体涉及用于控制动态系统的仿真的方法和系统。

背景技术

以下讨论仅提供用于总体背景信息，而不旨在用作辅助确定请求保护主题的范围。

在复杂的动态系统(例如车辆和车辆部件)的设计和评估中，需要并且常常有必要测试和调谐这些部件。这是为了确定车辆部件对车辆性能的影响、以及车辆对部件的影响。可以执行耐久性测试以及需要的其他类型的测试。多种不同的方法和系统已经用于车辆中部件的测试。

图1-4示出了常规实验室仿真测试的数据采集系统和方法。在这种方法中，物理车辆10在测试道路12上行使，并测量特定部件响应。例如，可以测量物理车辆10中安装的悬垂支柱(未示出)的位移，并将其存储在合适的数据库中。这些响应具有附图标记14。特定部件(例如支柱)的响应用作测试控制过程的参考测量。

参照图2，将通用(即，随机幅度，宽带频率)驱动16输入到测试装备(test rig)18，这里也称作随机装备驱动。特定车辆部件(在本示例中是悬垂支柱20)安装在测试装备18中。装备控制器22转换来自随机装备驱动16的驱动信号，以控制测试装备18的运动。在测试装备18处测量测试部件的响应，例如支柱20的位移。在24提供测量，以形成测试部件响应。在图2的示例中，测试部件响应24是响应于装备16的输入的随机装备位移。随机装备驱动16的输入和随机装备位移24的测量是实时过程。装备控制器22不需要是复杂的跟踪控制器，因为它仅仅响应于随机驱动16。装备控制器22不执行复杂的实时建模计算来补偿装备或样品动态。

测试部件响应24与测试装备驱动16一起用于计算总体系统动态响应模型26。该响应模型表示测试系统和部件的耦合动态。在多输入多输出测试中，该响应模型也可以表示控制输入之间的交叉耦合动态。将对响应模型26(一般是频率响应函数(FRF))求逆，并用于仿真控制过程中的测试装备驱动预测。在本示例中，对总体系统动态响应模型26的确定是离线过程，这是因为需要全部的驱动和响应时间历史来计算良好定义的FRF。

因此，在常规的测试系统和过程中，首个步骤是在测试装备18处确定实验室中存在的输入/输出关系。需要理解至测试控制系统的输入与系统如何响应于这些输入之间的关系。具备了这种理解，可以开发出经补偿的测试驱动信号，来生成任何所需的部件响应。

在确定了车辆环境中部件如何响应(见图1)以及测试环境如何影响部件响应(见图2)之后，执行迭代的测试驱动信号开发过程，如图3所示。

在初始迭代(N＝0)中，认为测试装备响应30为0，并且将在图1中已确定的所需响应32与在图2确定的总体系统动态响应模型26的逆(FRF-1)40一起用来创建初始驱动42。在每次迭代中，将当前的测试装备响应30与所需响应进行比较。比较器34提供仿真误差，以使用逆(FRF-1)来生成驱动校正38。此时，递增迭代次数。

将驱动校正38与先前的测试装备驱动40相加，以生成下一测试装备驱动42。响应于先前测试装备驱动响应30对下一测试装备驱动42的确定是离线过程。

将下一测试装备驱动42施加于测试装备18，并测量部件响应30。迭代地重复图3的过程，直到得到的仿真误差减小到所需容限值以下。在执行测试驱动迭代中，递增地改变测试装备驱动42，以获得先前已测量的来自测试装备18的响应30。换言之，确定测试装备驱动42，其将生成在图1的数据采集阶段已先前获得的来自物理车辆部件的相同响应30。

一旦通过迭代过程直到仿真误差低于预定值来确定了测试装备驱动42，就将当前的最终测试装备驱动42用于随后的部件20的测试，如图4所示。可以执行不同类型的测试，例如性能测试，耐久性测试等。

虽然常规的迭代测试方法具有某些优点，但是该方法需要在准备测试之前确保所需的车辆，应用仪器并获取测试数据。这使得常规的仿真测试系统和方法在一些方面的更不适用。有可能在需要测试车辆部件之前无法获得用于测量部件响应的合适的测试车辆。例如，可能希望确定尚未存在的车辆的车辆部件的响应，例如尚未生产或甚至尚无原型的新型号车辆。此外，通常没有足够的时间或资源来充分地准备车辆以测量用于物理部件测试的数据。此外，可能需要测试大量的部件变体，每一个变体都会影响车辆中的部件响应。此外，例如在耐久性测试中，车辆系统内的部件响应常常随时间而逐渐改变，并且测试必须适于测试以保持有效。

图5示出了用于测试物理部件62的另一系统和方法。与图1-4所示的测试方法相反，不在道路上行使其中安装关键部件的物理车辆。代之以使用未安装关键部件的虚拟车辆，并在虚拟道路上驾驶。由处理器(未示出)对该车辆建模。表示为附图标记50的车辆模型排除了物理测试部件。车辆模型从在虚拟测试道路上的行驶中生成响应52。通过反射存储器(reflected-memory)处理器链接54将该响应52作为控制输入56施加于物理测试系统，例如测试装备58。

测试装备58包括其中提供有模型的复杂装备控制器60。虚拟车辆内部发生的任何事件都需要发生在测试装备58内的物理部件62上。因此，测试装备58包括车辆模型50中未提供的物理测试部件。

将测试装备58中物理部件62的响应作为附加输入64提供给车辆模型50。经由反射存储器链接54实时地将该响应提供给模型50。

图5所示的实时过程是闭环过程，该闭环过程允许立即评估物理部件测试响应，并自动地自适应于测试环境中的变化。该系统的应用限制在于实时车辆模型的保真度、反射存储器链接和处理器的速度、以及测试装备控制器60的跟踪性能。为了使这种系统工作，模型50必须进行实时操作。为利用当今的技术来实现这一目的，不得不简化车辆模型50和装备控制器60中的建模。此外，具有实时能力的模型可能在高频上缺少保真度，但是评估耐久性的工程师可能需要这些频率的仿真来实现精确的测试。因此，图5的实时过程和布置具有可以限制这种系统的有用性的约束。

发明内容

这里提供概述和摘要，以介绍以下将在具体实施方式中进一步描述的简化形式构思的选择。该概览和摘要并不意图标明请求保护主题的关键特征或重要特征，也不用于帮助确定请求保护主题的范围。请求保护主题不限于解决背景技术任一个或全部缺点的实现。

需要提供系统和方法，其避免从物理车辆或其他系统获取数据的需要，并提供从测试装备到车辆模型的反馈链接。一般而言，混合仿真提供了针对一般测试能力的可能性。这意味着有可能进行对隔离的物理子系统的精确仿真和测试，而不需要知道特定、独有的系统输入或响应。在虚拟部件动态耦合至物理系统力和运动的最优实施方式中，混合动态系统能够精确地响应系统输入中出现的任何变化、或者物理子系统或虚拟部件的行为的变化。

根据本发明公开的系统和方法满足上述需求，该系统和方法提供了一种用于对耦合混合动态系统的仿真进行控制的装置。该装置包括物理测试装备，被配置为驱动系统的物理结构部件，并生成测试装备响应，作为将驱动信号输入施加到测试装备的结果。处理器被配置有物理部件的补充系统的虚拟模型(在本文中还被称为“虚拟模型”)(即补充系统的虚拟模型和物理部件包括完整的混合动态系统)。该处理器接收测试装备响应作为输入，并使用接收到的测试装备响应的第一部分以及虚拟驱动作为输入，生成补充系统的模型响应。处理器还被配置为将测试装备响应的不同的第二部分与来自补充系统的虚拟模型的对应响应进行比较以形成差，该差用于形成系统动态响应模型，其将用于生成测试装备驱动信号。

在一些实施例中，处理器还被配置为生成测试驱动信号，接收测试装备响应，根据补充系统的虚拟模型生成响应，并将测试装备响应与来自补充系统的虚拟模型的响应进行比较，以生成混合仿真过程误差。然后，以迭代形式使用系统动态响应模型的逆来减小该误差，直到来自补充系统的虚拟模型的响应与测试装备响应之间的差低于定义的阈值。

一般地，提供用于控制耦合混合动态系统的仿真的系统和方法，所述耦合混合动态系统包括虚拟模型中的已建模部件和物理部件，虚拟模型是物理结构部件的补充系统，虚拟模型包括一个或更多个非实体组件的模型，或者虚拟模型对多个非实体物理组件进行补充。物理测试装备被配置为驱动物理结构部件，并生成测试装备响应，所述测试装备响应包括与到虚拟模型的输入相对应的第一分量或耦合响应和与虚拟模型的输出进行比较的第二分量或收敛响应。根据第一分量或耦合响应、第二分量或收敛响应、以及包括一个或更多个非实体组件的模型的虚拟模型或对多个非实体物理组件进行补充的虚拟模型，来获得系统动态响应模型。

在一个实施例中，一种用于控制耦合混合动态系统的装置，所述耦合混合动态系统包括虚拟模型中的已建模部件和物理部件，所述装置包括：物理测试装备，被配置为驱动物理结构部件并生成测试装备响应。处理器可与所述存储设备一起操作，以存储物理结构部件的补充系统的虚拟模型，所述虚拟模型是多个非实体组件，或者虚拟模型对多个非实体物理组件进行补充。处理器被配置为驱动物理测试装备并在存储设备中存储测试装备响应的第一分量和测试装备响应的第二分量。处理器还被配置为将测试装备响应的第一分量施加于已建模部件的虚拟模型，并存储虚拟模型对测试装备响应的第一分量的响应，并将虚拟模型对测试装备响应的第一分量的响应与测试装备响应的第二分量进行比较以形成差，所述差由处理器使用以形成系统动态响应模型。

在该装置的另一个实施例中，处理器还被配置为：生成测试装备驱动信号，接收测试装备响应，将所述测试装备响应的第二分量与所述模型响应进行比较以生成仿真处理误差，并且迭代使用所述系统动态响应模型的逆以减小误差，直到所述模型响应和所述测试装备响应的第二部件之间的差低于定义阈值。

在另一个实施例中，一种控制耦合混合动态系统的方法，所述耦合混合动态系统包括虚拟模型中的已建模部件和物理部件，所述方法包括：控制物理测试装备，以驱动物理结构部件并生成包括第一分量和第二分量的测试装备响应，作为对测试装备施加驱动信号的结果，以及使用处理器并且基于使用作为对虚拟模型的输入的第一分量来生成系统的模型响应，虚拟模型是多个非实体组件，或者虚拟模型对多个非实体物理组件进行补充；将第二分量与对应模型响应进行比较，以形成差；使用所述差以形成系统动态响应模型。

在另一个实施例中，所述方法还包括：施加虚拟驱动，生成测试装备驱动信号，接收测试装备响应，生成模型响应，将测试装备响应于模型响应进行比较以生成仿真过程误差，并且迭代使用所述系统动态响应模型的逆来减小误差，直到模型响应和测试装备响应之间的差低于定义阈值。

以下任一个特征在与上述装置和方法的一个或更多个特征组合时可以包括其他实施例。

虚拟模型和物理部件可以共同包括车辆。具体地，虚拟模型可以包括多个非实体车轮和轮胎组件或者多个物理非实体组件，每个物理非实体组件都包括物理非实体车轮和轮胎组件。优选地，当虚拟模型包括多个非实体车辆和轮胎组件时，测试装备可以驱动车辆的轴，其中非实体车轮和轮胎组件与每个轴或其他车轮和轮胎组件支撑件相关联。

物理部件可以包括一个非实体车轮和轮胎组件，并且物理测试装备被配置为顺序驱动所述一个未具体的车轮和轮胎组件，从而获得对应于两个物理非实体物理组件的数据。

物理部件可以包括对虚拟模型进行补充的全部多个非实体车轮和轮胎组件，并且测试装备同时驱动全部多个非实体物理车轮和轮胎组件。

物理部件可以包括一个非实体物理组件，并且物理测试装备被配置为驱动所述一个非实体物理组件，从而获得对应于两个物理非实体物理组件的数据。

物理部件可以包括对虚拟模型进行补充的全部多个非实体物理组件，并且控制物理测试装备包括同时驱动全部多个非实体物理组件。

在本发明的另一方面中，用于控制耦合混合动态系统的第二装置或第二方法，所述耦合混合动态系统包括物理部件和虚拟模型中的已建模部件，所述第二装置或第二方法包括：物理测试装备，被配置为驱动物理结构部件并生成测试装备响应，所述测试装备响应包括与至虚拟模型的输入相对应的耦合响应和与虚拟模型的输出进行比较的收敛响应。所述方法(一个或更多个步骤可被处理器执行)包括：获得非实体组件的虚拟模型的虚拟动态响应；使用非实体组件的虚拟动态响应来获得多个非实体组件的组合虚拟动态响应；以及使用组合虚拟动态响应、耦合响应和收敛响应来获得系统动态响应模型。

在第二方法或第二装置的另一个实施例中，以下特征的一个或更多个可以与第二方法或第二装置任一个的一个或更多个特征包括在一起：针对多个非实体组件的每个非实体组件，重复使用非实体组件的虚拟动态响应来获得组合虚拟动态响应；使用物理结构部件的驱动和耦合响应来获得第一动态响应；使用物理结构部件的驱动和收敛响应来获得第二动态响应；使用多个非实体组件的组合虚拟动态响应和第一动态响应来获得动态响应矩阵；以及使用动态响应矩阵和第二动态响应来获得系统动态响应模型。

一种编码有指令的非瞬态机器可读介质，用于使处理器控制耦合混合动态系统，所述指令包括用于执行上述任一项方法的代码。

公开的实施例的上述特征、方面和优点将从以下具体描述和附图中显而易见。

附图说明

图1是根据现有技术的数据采集过程的示意性框图。

图2是根据现有技术的针对响应仿真测试装置的响应模型的测量的示意性框图。

图3是根据现有技术的执行迭代仿真误差减小过程的响应仿真测试系统的示意性框图。

图4是根据现有技术的执行仿真实验室测试的系统的示意性框图。

图5是根据现有技术的实时系统的示意性框图。

图6是使用混合系统响应收敛(HSRC)方法来执行混合系统动态响应测量的系统的示意性框图。

图7是用于创建混合系统响应收敛(HSRC)测试控制信号目的来使用图6系统的迭代处理的示意性框图。

图8是示例性测试的示意性框图。

图9是用于执行图6至8所示过程的系统的示意性框图。

图10是用于使用混合系统响应收敛方法来执行混合系统动态响应测量和测试控制信号创建的方法中某些步骤的流程图。

图11是用于使用混合系统响应收敛方法来执行混合系统动态响应测量的另一个系统的示意图。

图12是使用图11的系统的迭代过程的示意图。

图13和14是用于使用混合系统响应收敛方法进行测试信号创建的其他系统的示意图。

图15是针对图11所示的系统用于执行混合系统动态响应测试的备选方法的示意图。

具体实施方式

本发明公开的实施例针对并解决与混合动态系统的控制有关的问题，例如需要获取其他系统中的数据、需要进行实时建模、以及实时建模导致的约束等有关问题。本公开的实施例通过提供对耦合混合动态系统的仿真进行控制的装置，部分地针对并解决这些问题。该装置包括物理测试装备，所述物理测试装备被配置为对系统的物理结构部件进行驱动，并生成测试装备响应，作为将驱动信号输入施加于测试装备的结果。处理器被配置有作为对混合动态系统的物理部件进行补充的部件虚拟模型。该处理器接收测试装备响应的第一部分，并基于使用接收到的测试装备响应的第一部分以及虚拟驱动作为输入，来生成补充系统的虚拟模型的响应。处理器还被配置为将测试装备响应的不同的第二部分与来自补充系统的虚拟模型的相应响应(模型响应)进行比较以形成差，处理器使用该差以形成使用测试装备驱动信号的系统动态响应模型。以上包括系统响应建模步骤。

某些实施例中提供的测试驱动开发步骤中，使用系统动态响应模型的逆来迭代地将来自补充系统的虚拟模型的响应与测试装备响应之间的差减小到低于定义的阈值。该方法避免了对物理部件建模的需要，事实上，部件的精确模型不可用。因此，避免了依据计算能力、计算速度和被测试部件的精确模型的可用性的限制。

图6示出了的根据公开实施例的对耦合混合动态系统的仿真进行控制的装置。在该装置中，在处理器(见图9)上提供补充车辆模型70。然而，该车辆模型仅是示例性的，因为在不脱离本公开的情况下，可以对其他系统进行建模。例如，在制造过程中，系统包括制造机器(例如压力、制模装置，成型机器等)，并且驱动信号向所述机器提供命令信号，并且响应包括制品的手动或自动测得的参数，例如关键尺寸。另一个示例包括炼油厂，其中，系统是过程工厂并且响应包括与输出产品有关的中间或最终参数。

此外，为了说明目的，物理部件是车辆悬垂系统中使用的支柱。可以测试其他部件，因为支柱仅仅是物理部件的示例。还提供了接收驱动并且提供响应的测试装备72。在这个示例中，测试装备72被配置为测试安装在测试装备72内的物理支柱。然而，测试装备72可以配置为测试其他结构部件。

测试装备72具有装备控制器74。不同于图4实时系统的装备控制器60，图5实施例的装备控制器74不需要具有向模型命令提供瞬时响应的复杂系统模型。由于不必复杂，所以可以采用成本更低的装备控制器。此外，可以实现更高频率上的测试。

该装置形成或确定可以用于生成对测试装备72进行驱动的驱动信号的系统动态响应模型。系统动态响应模型76的一个示例可以是频率响应函数(FRF)。系统动态响应模型76还可以是由运行补充的模型70的同一处理器确定或计算的(例如图9)。然而，还可以在分离的处理器(在附图中未示出)上确定和计算系统动态响应模型76。

图6示出了形成系统动态响应模型76的装置和步骤。这可以称为系统响应建模步骤。在稍后描述的图7的迭代过程中可以采用系统动态响应模型76。在图6中，将随机测试装备驱动78提供至安装有车辆部件80(例如支柱)的测试装备72中。随机测试装备驱动78可以是通用驱动，例如随机幅度、宽带频率驱动。在本公开实施例中，测量两个响应，但是该装置不限于两个响应。这些响应之一(例如随机测试装备力信号82)要施加于补充系统的车辆模型70。另一响应(例如随机装备位移84)是要与补充系统的虚拟模型70的响应进行比较的响应。在图6所公开的实施例中，第一响应82是支柱施加在测试装备72上的力，第二响应84是支柱80的位移，第二响应也可以作为输入提供给装备控制器74。注意，力和位移信号仅是示例性的，因为可以从测试装备72提供其他响应信号。

提供来自测试装备72的响应(例如随机装备力82)作为输入，以形成至补充系统的虚拟车辆模型70的随机模型驱动86。补充系统的车辆模型70排除了被测试的部件，在本实施例中是支柱80。补充系统的虚拟车辆模型70以随机模型响应信号88来响应随机模型驱动输入信号86，在该实施例中，随机模型响应信号88是位移。

在过程的第三步骤中，将补充系统的虚拟模型70的随机响应88与关联的测试装备随机响应84进行比较。执行比较90以形成随机响应差92(本文中作为示例是位移)。随机响应差92与随机装备驱动78之间的关系建立了系统动态响应模型76。对该系统动态响应模型76求逆，并用于图7的迭代仿真控制过程的测试装备驱动预测。

可以离线过程进行系统动态响应模型76的确定，从而不需要高性能和高速度的计算能力。此外，由于不需要获取数据，所以可以测试任何部件，而不需要事先知道在虚拟模型内或物理环境中该部件将如何响应。当部件80在物理系统中时，系统动态响应模型76的离线测量测量补充系统的虚拟模型的响应88模型与装备响应84的差对装备输入的灵敏度。一旦已对装备驱动78与系统响应差92之间的关系建立了模型，就执行如图7所示的迭代过程。这可以视为测试驱动开发步骤。

在图7的作为离线迭代的迭代过程中，对排除了测试部件80的补充系统的虚拟模型70进行操作。在示例实施例中，虚拟模型70是虚拟车辆的补充系统，被排除的测试部件是支柱80。在测试道路上驾驶虚拟车辆，以生成补充系统的虚拟模型70的响应100。例如，响应100可以表示支柱80的位移，尽管因为支柱80不是实际存在的，所以响应100所测量的实际上是本来会由支柱80占据的空间位移。除了虚拟测试道路输入，以附图标记98示出了附加的对补充系统的虚拟模型70的输入。对补充系统的车辆模型70的该附加模型输入98基于来自测试装备72的测试装备响应94。在测试期间，例如在测试装备72处测量的力等附加模型输入98被同时施加于车辆模型70。对于初始迭代(N＝0)，至补充系统的虚拟模型70的输入98典型地为0。

将补充系统的虚拟模型70的响应100与来自测试装备72的测试装备响应96进行比较。如果补充系统的虚拟模型70的响应100是位移，则该测试装备响应96也必然是位移。在测试装备响应96与补充系统的虚拟模型70的响应100之间进行比较102，以形成响应差103。

在本示例中作为位移差的响应差103与期望的差104进行比较。典型地，对于迭代控制过程，期望差104将被设为0。然而，在其他实施例中，在不脱离本公开的范围的情况下，可以采用其他期望差。

响应差103与期望的差104之间的比较106产生仿真误差107，由先前在图6所示步骤中确定的系统动态响应模型76的逆(FRF^-1)使用仿真误差107。在图7中将系统动态响应模型76的逆示出为附图标记108。在112将驱动校正109加到先前的测试装备驱动信号110上，以生成下一测试装备驱动信号114。

将下一测试装备驱动信号114施加于测试装备72，并测量第一响应和第二响应。经由处理器生成要向车辆模型施加的响应94，并将补充系统的虚拟模型70的响应100与测试装备响应96进行比较。迭代地重复该过程(箭头97和99所示)，直到得到的仿真误差107减小到所需容限值。

对车辆模型70的处理以及对最终测试装备驱动信号114的确定能够在单个处理器内执行。然而，在一些实施例中，可以采用多个处理器。此外，应理解，用于确定仿真误差107和确定测试装备驱动信号114的处理可以是离线执行的，提供了上述优点。

在确定测试装备驱动信号114之后，在测试测试部件80时使用该最终测试装备驱动信号114，如图8所示。测试装备驱动信号114是对驱动装备72的测试装备控制器74的输入。因此，可以对物理部件80(例如支柱)执行性能测试、耐久性测试和其他类型的测试，而无需事先对物理车辆进行测量和测试，或者实际上甚至无需物理车辆存在。也不需要部件的复杂模型，因为物理部件是混合动态系统的一部分。离线测量允许使用混合动态系统的模型70，避免了对物理车辆和其他系统的需要，并且不需要实时建模系统的性能。

图9示出了耦合至测试装备72的处理器120的框图。处理器120也可以耦合至数据库122、以及与处理相关联的任何其他传统部件，例如接口、监视器等。注意，虽然示出为处理器120与测试装备72之间的连接，但是该连接不是图3所示实时系统中的反射存储器处理器链接54。处理器120与测试装备72之间的耦合仅仅是为了向测试装备72提供信号，如在图6-8中已示出。

图10示出了根据公开的实施例对耦合混合动态系统的仿真执行离线控制的简化方法。图10所示方法涵盖了参照图6-8描述的步骤。

在步骤200，将随机装备驱动78置入到安装有部件80的测试装备72中。在步骤202，向补充系统(不包括测试部件)的虚拟模型70施加第一测试装备响应82，以生成响应88。在步骤204，将响应88与第二测试装备响应84进行比较，以生成响应差92。在步骤206，根据随机装备驱动78和响应差92，生成系统动态响应模型76。步骤200-206表示参照图6描述的步骤，以使这些步骤执行例如频率响应函数等系统动态响应模型的离线测量。

下面描述的步骤208-222表示图7的离线迭代过程中执行的步骤。在步骤208，驱动补充系统(不包括被测部件)的虚拟模型70，以生成补充系统的虚拟模型70的响应。对虚拟模型的驱动包括将测试装备响应作为至虚拟系统模型70的输入(例如输入响应98)。在步骤210，将补充系统的虚拟模型的响应70与备用的测试装备响应96进行比较，以生成响应差103。在步骤212将响应差103与期望差104进行比较，以生成仿真误差107。在步骤214，判定仿真误差107是否小于容限值。假定回答是否定的，则在步骤216使用逆系统动态响应模型108，根据仿真误差107来生成驱动校正109。在步骤218将该驱动校正109与先前的测试装备驱动110相加。在步骤220将校正的测试装备驱动114提供给测试装备72，并在步骤222，测量对测试装备驱动114的测试装备响应94、96，并作为输入提供至虚拟模型70，以便与响应110比较。该过程返回至步骤208并重复，直到仿真误差107小于容限值104,如在步骤214确定。

步骤224表示图8所示的测试物理部件80的过程。使用用于驱动测试装备72的最近校正测试装备驱动信号114来测试物理部件80。

本公开的实施例不限于硬件电路和软件的任何特定组合。根据本公开的一些方面，可以使用图9的处理器120执行数据库或存储器122中包含的一个或更多个指令的一个或更多个序列来实现处理。可以从另一机器可读介质(例如包含指令并由盘驱动(未示出)读取的盘)将这些指令读取到数据库或存储器122中。对数据库或存储器122中包含的指令序列的执行使处理器120执行上述过程步骤。也可以采用多处理装置中的一个或更多个处理器来执行数据库或存储器122中包含的指令序列。在备选实施例中，可以替代软件指令或与软件指令相组合地使用硬连线电路，来执行本公开的多种实施例。

本文使用的术语“机器可读介质”是指参与向处理器120提供指令以便执行的任何介质。这种介质可以采用多种形式，包括但不限于非易失性存储介质、易失性存储介质和传输媒介。非易失性存储介质包括例如光盘或磁盘。易失性存储介质包括动态存储器。传输媒介包括同轴电缆、铜线和光纤。传输媒介也可以是声波或光波，例如在射频和红外数据通信期间生成的声波或光波。机器可读介质的常见形式包括例如软盘、柔性盘、硬盘、磁带、任何其他磁介质、CD-ROM、DVD、任何其他光介质、穿孔卡、纸带、具有孔图案的任何其他物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH EPROM、任何其他存储器芯片或弹盒、载波、或者计算机可以读取的任何其他介质。

如上所述，测试装备可用于除上述实施例中支架80以外的其他结构部件。此外，如上所述，如果需要，在物理系统(例如上述实施例中的支架80)和虚拟模型70之间使用的响应的数量可以大于2。图11示出了形成用于完整车辆仿真的混合系统动态响应的装置和步骤，其中物理系统包括缺少车轮和轮胎的完整车辆，车轮和轮胎的每一个都体现(embody)在虚拟模型70’中。图11使用和图6相同的附图标记(但用单引号“’”表示)，因为通常使用相同的部和处理。

具体地，在图11中，将随机测试装备驱动78’置入具有安装有车辆80’的测试装备72’中。在这个实施例中，测试装备72’对车辆80’的每个轴施加载荷和/或位移。随机测试装备78’可以是一般驱动，例如随机幅度，宽度频率驱动。从每个轴的合适传感器获得多个响应82’(例如六个自由度(6DOF))，并将其施加于补充系统的虚拟模型70’，在这个实施例中，补充系统的虚拟模型70’包括每个轴的虚拟轮胎车轮组件。例如，不作限制，如图12所示，多个响应82’可以在每个轴上包括垂直力、纵向位移、横向位移、外倾角以及转向角。将来自测试装备72’的其他响应84’与来自补充系统的虚拟模型70’的响应88’进行比较。再一次地，例如且不作限制，响应88’可以包括垂直位移、纵向力、横向力、外倾力矩以及转向角。注意，力和位移信号仅仅作为示例，可以从测试装备72’提供其他响应信号。

参考回图11，提供来自测试装备72’的响应82’作为输入，以形成向轮胎车轮组件的虚拟模型70’的随机驱动86’。虚拟车辆模型70’排除了被测部件，在这种情况下，车辆80’减少车轮和轮胎。虚拟模型70’用随机响应信号88’来对随机驱动输入信号86’进行响应。

在过程的第三步骤中，将轮胎车轮的虚拟系统70’的随机响应88’与关联的测试装备随机响应84’进行比较。执行比较90’，以形成随机响应差92’(这里，其包括力、力矩和位置)。随机响应差92’和随机装备驱动78’之间的关系建立系统动态响应模型76’。对组合式系统动态响应模型76’的确定可以在离线过程中完成，从而不需要高性能和高速度的计算能力。当车辆80’在物理系统中时，系统动态响应模型76’的测量测量轮胎和车轮虚拟模型70’的响应88’与装备响应84’之间的差对装备输入76’的灵敏度。一旦已对装备驱动78’与系统响应差92’之间的关系建立了模型，就以与图7类似但未以其他方式详细示出和描述(因为已经清楚示出了图6和11之间的关系)的方式执行离线迭代过程。如参照图7所描述的，在图11和12的混合动态系统中执行迭代，直到该混合动态系统中的仿真误差小于所选择的容限值。应当注意，如果需要，与至图7的车辆模型70的附加虚拟道路输入相似，可以沿着图12的71’处示出的另一个示例性补充输入，向轮胎和车辆模型70’提供相似的道路输入。

图13和14示出了包括完整车辆的混合动态系统测试的另一个示例。图13的实施例只是与图11和12的实施例相反。具体地，图13的实施例包括测试装备72”和四个物理轮胎和车辆组件(一并在80”处示出)。对轮胎和车辆组件80’补充的补充系统的虚拟模型70”包括车辆模型(缺少每个轮胎车轮组件)。在参照图6和11的前述实施例来描述的过程后(对其详细描述将显得冗繁)进行的操作是，该混合动态系统再次确定其关联系统动态响应模型。同样，在以图6和11类似的方式确定系统动态响应模型后，对系统动态响应模型求逆，并用于迭代仿真控制过程(与图7相似并在图13中用箭头97”和99”表示)中的测试装备驱动预测，直到该混合动态系统中的仿真误差小于所选择的容限值。

图14示出了一种混合动态系统，其中可以多次使用单个物理组件/子结构以及关联的测试装备，以获得装备响应的多样性(multiplicity)，来仿真混合动态系统中可能存在的多个实际物理部件。图14与图13相似之处在于，其包括缺少每个轮胎车轮组件的车辆70”的虚拟模型。然而，在图14的实施例中，测试装备72”’被配置为对单个物理轮胎和车辆组件80”’施加力和位移。尽管如此，图14的实施例基本可以获得与图13的实施例相似的结果。在前述实施例中，确定系统动态响应模型与参照图11来描述的模型基本相似，其使用实际上包括四组随机驱动78A”’、78B”’、78C”’和78D”’的随机驱动78”’来驱动测试装备72’，四组随机驱动中的每一组都表示车辆的四个轮胎车轮组件的每一个的用于测试装备72”’的随机驱动。具备随机驱动78A”’、78B”’、78C”’和78D”’之一的每个应用，就获得对应的第一测试装备响应82A”’、82B”’、82C”’和82D”’以及对应的第二测试装备响应84A”’、84B”’、84C”’和84D”’。总的来说，第一测试装备响应82A”’、82B”’、82C”’和82D”’被用作到虚拟车辆模型70’的随机模型驱动86”’，随机模型驱动86”’生成与第二测试装备响应84A”’、84B”’、84C”’和84D”’(离线)进行比较的对应响应88A”’、88B”’、88C”’和88D”’。由于随机驱动78A”’–78D”’中每一个可以连续被施加于测试装备72”’(并被存储)，测试装备72”’可以生成和存储对应的测试装备响应82A”’–82D”’以及84A”’–84D”’，可以清楚看出，可以获得随机模型驱动86”’并用模型70”’来处理以生成响应88A”’–88D”’，然后将88A”’–88D”’与测试装备响应84A”’–84D”’进行比较。因此，虽然在测试装备80”’中使用一个物理轮胎车轮组件，从图14的混合动态系统获得的系统动态响应模型将与从图13获得的系统动态响应模型非常相似。因而，图14的实施例基本上复制了从图13的实施例获得结果。这是可能的，因为测试装备72”’获得装备响应的致动和用装备响应来对补充系统的虚拟模型70’的处理彼此解耦合。

上文描述了可以工作的迭代测试开发步骤(顺序地将输入施加于在本文中表示每个单独轮胎的单个装备)。针对前述动态建模步骤，以这种方式来完成。但是针对建模步骤更优选下文图15中描述的方法，因为不需要测量相同系统的动态行为四次。可以将样品(装备+轮胎)的一个FRF与虚拟车辆的FRF数学组合(图15所示的相反模式)。

与用于确定系统动态响应模型的过程相似，获得测试装备72”’的合适最终驱动的迭代处理也涉及分别向测试装备72”’施加驱动，并存储关联的装备响应，直到获得全部四组每种类型的装备响应，而且是在以下步骤之前：向补充系统的虚拟模型70”’施加4组测试装备响应中的一组，并且与图7相似，在迭代过程中使用系统动态响应模型的逆，直到仿真误差低于选择的容限值。本领域技术人员可以理解，顺序使用一个物理部件80”’和测试装备72”’(在这个实施例中，分别4次)时，总测试时间通常更长；然而，由于测试装备72”’没有测试装备72”昂贵，并且测试装备72”’中需要较少的单独物理部件，所以节省成本。

图15示出了系统标识激励信号可针对被标识的复杂度和计算负载关联子系统(物理或虚拟)来定制的实施例。实际上，这可以提高获得完整混合动态系统(如图11-14所示)的复杂混合动态系统的计算的速度。在图11-12中，针对每个轮胎车轮组件，模型70’中存在多个虚拟子系统。类似地，在图13中，测试装备72”中存在多个物理子系统80”，而在图14中，使用多次使用的一个物理子系统80”’来表示多个物理子系统。

通过示例方式，图11-12的实施例，模型70’可以包括4个非实体的车轮和轮胎组件(DWT)，DWT彼此基本相似，并且当在包括物理车辆80’的混合动态系统中使用时，可以不具有基本交叉耦合的输入和输出；因而车辆的每个“角”或者DWT的每个模型都具有相同的虚拟动态响应，在本文中例示为具有相同FRF的一个示例。其通过图15中的方法300示出，其中使用轮胎车轮组件的模型304来获得虚拟FRF 302。具体地，向模型304施加随机驱动305，以获得建模随机响应306。然后，使用随机驱动305和建模随机响应306，可以获得虚拟子系统动态响应(如FRF)302。由于在这个实施例中，假设模型的每个角进行相同动作，可以获得全部四个角的全部子系统310的组合虚拟动态响应，其中，由于认为交叉耦合不存在，所以沿着全部子系统310的组合虚拟动态响应的对角线重复虚拟子系统动态响应302。

通过方法320来获得物理系统80’的物理动态响应。具体地，向物理系统80’施加随机驱动322，以获得第一组“耦合”随机响应324(与图11的响应82’相似)和第二组“收敛”随机响应326(与图11的响应84’相似)。使用随机驱动322和第一组耦合随机响应320来获得第一动态响应模型(如FRF)328，与此同时，使用随机驱动322和第二组收敛随机响应326来获得第二动态响应模型(如FRF)330。在332，使用处理器将全部子系统310的组合虚拟动态响应与第一动态相应模型328相乘，实现动态响应矩阵，当通过乘法器334将动态响应矩阵与第二动态响应模型330相组合时，生成系统动态响应模型76’。

图15是示出的过程可以节省大量的处理时间。例如，如果随机驱动305包括100秒时间，则处理器可能需要30分钟来实现建模随机响应306。在这个示例中，假设向包括测试装备72’的物理系统80’施加800秒的随机驱动322，以获得如上文所述并在此后用于实现系统动态响应模型76’的响应组。通过比较，如果使用参照图11所述的过程(包括被分别建模的每个角的更复杂模型70’)向车辆80’施加800秒随机驱动322，处理器可能需要20个小时来计算机随机建模响应86’，才可能得到相同或基本相同的系统动态响应76’。当然，上文示出的处理时间仅是说明性的，并且不应被认为是限制性的。

如上文所示，图15示出的过程可以应用于图13和14的实施例。根据所需精度，在应用于车辆70”的模型(缺少物理系统)时，其可能充分也可能不充分，但是仍需注意的是，本发明方面的使用不限于包括车辆及其部件的应用，可以应用于所有类型的混合动态系统。在使用图15的过程来对图13和14的实施例进行处理的另一个方法中，可以交换方法300和320。具体地，方法320包括驱动对应的测试装备72”以获得解耦合的“耦合”和“收敛”FRF(每个都与310相似)。针对图14的实施例，通过驱动测试装备72”’一次并且假设每个都以相同方式动作，获得相同的解耦合“耦合”和“收敛”FRF。然后，使用模型70”的随机驱动一次，以获得关联的虚拟动态响应302，并且再次使用矩阵数学处理，可以获得与使用图13和14的实施例而直接获得的相同系统动态响应。但是在这个情形中，没有实现节省明显的处理时间，因为补充系统的虚拟车辆模型70”很可能比图11和12的单独虚拟轮胎车轮组件70’更为复杂。

虽然用结构特征和/或方法动作的具体语言来描述了主题，应当理解，在随附权利要求中定义的主题不必限于上述具体特征或动作，这已在法院中确定。相反，公开上述具体特征和动作，作为实现权利要求的示例性形式。

Claims (22)

1.一种用于控制耦合的混合动态系统的装置，所述耦合的混合动态系统包括虚拟模型(70’,70”)中的已建模部件和物理结构部件(80’,80”,80”’)，所述装置包括：

物理测试装备(72’,72”,72”’)，被配置为驱动物理结构部件并生成作为将驱动信号输入应用于物理测试装备的结果的测试装备响应(82’,82A”’-82D”’,84’,84A”’-84D”’)；

存储设备；以及

处理器，所述处理器可与所述存储设备一起操作，以存储对所述物理结构部件(80’,80”,80”’)的补充系统从而构成混合动态系统的虚拟模型(70’,70”)，其特征在于，所述虚拟模型(70’,70”)是代表从混合动力系统拆解的多个物理组件的多个虚拟组件(70’)，而所述物理结构部件是对所述虚拟模型的补充以构成混合动态系统；或者所述物理结构部件包括从混合动态系统拆解的多个物理组件，而所述虚拟模型(70”)是对所述物理结构部件的补充以构成混合动态系统，所述处理器被配置为驱动所述物理测试装备(72’,72”,72”’)并将所述测试装备响应的第一分量(82’,82A”’-82D”’)和所述测试装备响应的第二分量(84’,84A”’-84D”’)存储在所述存储设备中，所述处理器还被配置为将所述测试装备响应的第一分量(82’,82A”’-82D”’)施加于所述已建模部件的虚拟模型(70’,70”)，并存储所述虚拟模型(70’,70”)对所述测试装备响应的第一分量(82’,82A”’-82D”’)的响应，并将所述虚拟模型(70’,70”)对所述测试装备响应的第一分量(82’,82A”’-82D”’)的响应(88’,88A”’-88D”’)与所述测试装备响应的第二分量(84’,84A”’-84D”’)进行比较以形成差(92’)，所述处理器使用所述差(92’)来形成系统动态响应模型(76’)。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器还被配置为：

生成测试装备驱动信号(78’,78A”’-78D”’)，接收测试装备响应的第二分量(84’,84A”’-84D”’)，将所述测试装备响应的第二分量(84’,84A”’-84D”’)与模型响应(88’,88A”’-88D”’)进行比较以生成仿真处理误差，并且迭代地使用所述系统动态响应模型的逆来降低误差，直到所述模型响应(88’,88A”’-88D”’)和所述测试装备响应的第二分量(84’,84A”’-84D”’)之间的差(92’)低于定义的阈值。

3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述虚拟模型(70’,70”)和物理结构部件(80’,80”,80”’)共同包括车辆(80’)。

4.根据权利要求2所述的装置，其中，所述虚拟模型(70’)包括代表从所述混合动态系统拆解的多个物理车轮和轮胎组件的多个虚拟车轮和轮胎组件，或者所述物理结构部件的所述多个物理组件均包括从所述混合动态系统拆解的物理车轮和轮胎组件(80”,80”’)。

5.根据权利要求2所述的装置，其中，所述虚拟模型(70’)包括代表从所述混合动态系统拆解的多个物理车轮和轮胎组件的多个虚拟车轮和轮胎组件，并且所述测试装备(72’)驱动车辆的轴或其他车轮和轮胎组件支撑件。

6.根据权利要求2所述的装置，其中，所述物理结构部件(80”’)包括从所述混合动态系统拆解的一个物理车轮和轮胎组件，并且所述物理测试装备(72”’)被配置为顺序地驱动所述一个物理车轮和轮胎组件以获得与所述物理结构部件的所述多个物理组件中的两个相对应的数据。

7.根据权利要求2所述的装置，其中，所述物理结构部件(80”)包括从所述混合动态系统拆解的对所述虚拟模型(70”)进行补充以构成所述混合动态系统的多个物理车轮和轮胎组件，并且所述测试装备(72”)同时驱动全部所述多个物理车轮和轮胎组件(80”)。

8.根据权利要求2所述的装置，其中，所述物理结构部件(80”’)包括从所述混合动态系统拆解的一个物理组件，并且所述物理测试装备(72”’)被配置为顺序地驱动所述一个物理组件以获得与所述物理结构部件的所述多个物理组件中的两个相对应的数据。

9.一种控制耦合的混合动态系统的方法，所述耦合的混合动态系统包括虚拟模型(70’,70”)中的已建模部件和物理结构部件(80’,80”,80”’)，所述方法包括：

控制物理测试装备(72’,72”,72”’)，以驱动所述物理结构部件(80’,80”,80”’)并生成包括第一分量(82’,82A”’-82D”’)和第二分量(84’,84A”’-84D”’)的测试装备响应，作为将驱动信号输入(78’,78A”’-78D”’)施加于所述测试装备(72’,72”,72”’)的结果，以及

使用处理器并且基于使用所述第一分量(82’,82A”’-82D”’)作为对所述虚拟模型(70’,70”)的输入来生成所述系统的模型响应，其特征在于，所述虚拟模型(70’,70”)是代表从混合动力系统拆解的多个物理组件的多个虚拟组件(70’)，而所述物理结构部件是对所述虚拟模型的补充以构成混合动态系统；或者所述物理结构部件包括从混合动态系统拆解的多个物理组件，而所述虚拟模型(70”)是对所述物理结构部件的补充以构成混合动态系统；将所述第二分量(84’,84A”’-84D”’)与对应的所述模型响应进行比较以形成差(92’)；以及使用所述差(92’)来形成系统动态响应模型(76’)。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：施加虚拟驱动，生成测试装备驱动信号(78’,78A”’-78D”’)，接收测试装备响应(84’,84A”’-84D”’)，生成模型响应(88’,88A”’-88D”’)，将所述测试装备响应(84’,84A”’-84D”’)与所述模型响应(88’,88A”’-88D”’)进行比较以生成仿真过程误差，并且迭代使用所述系统动态响应模型(76’)的逆来降低误差，直到所述模型响应与所述测试装备响应之间的差(92’)低于定义阈值。

11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述虚拟模型(70’,70”)和所述物理结构部件(80’,80”,80”’)共同包括车辆。

12.根据权利要求9所述的方法，其中，所述虚拟模型(70’)包括代表从所述混合动态系统拆解的多个物理车轮和轮胎组件的多个虚拟车轮和轮胎组件，或者所述物理结构部件的所述多个物理组件均包括从所述混合动态系统拆解的物理车轮和轮胎组件(80”,80”’)。

13.根据权利要求9所述的方法，其中，所述虚拟模型(70’)包括代表从所述混合动态系统拆解的多个物理车轮和轮胎组件的多个虚拟车轮和轮胎组件，并且控制所述测试装备(72’)包括驱动车辆(80’)的轴或者其他车轮和轮胎组件支撑件。

14.根据权利要求9所述的方法，其中，所述物理结构部件(80”’)包括从所述混合动态系统拆解的一个物理车轮和轮胎组件，并且所述控制物理测试装备(72”’)包括顺序地驱动所述一个物理车轮和轮胎组件以获得与所述物理结构部件的所述多个物理组件中的两个相对应的数据。

15.根据权利要求9所述的方法，其中，所述物理结构部件(80”)包括从所述混合动态系统拆解的对所述虚拟模型(70”)进行补充以构成所述混合动态系统的多个物理车轮和轮胎组件，并且控制所述物理测试装备(72”)包括同时驱动全部所述多个物理车轮和轮胎组件。

16.根据权利要求9所述的方法，其中，所述物理结构部件(80”’)包括从所述混合动态系统拆解的一个物理组件，并且控制所述物理测试装备(72”’)包括顺序地驱动所述一个物理组件以获得与所述物理结构部件的所述多个所述物理组件中的两个相对应的数据。

17.根据权利要求9所述的方法，其中，所述物理结构部件(80”)包括从所述混合动态系统拆解的对所述虚拟模型(70”)进行补充以构成所述混合动态系统的多个物理组件，并且控制所述物理测试装备(72”)包括同时驱动全部所述多个物理组件。

18.一种用于控制耦合混合动态系统的装置，所述耦合混合动态系统包括虚拟模型(70’,70”)中的已建模部件和物理结构部件(80’,80”,80”’)，所述装置包括：

物理测试装备(72’,72”,72”’)，被配置为驱动所述物理结构部件并生成测试装备响应(82’,82A”’-82D”’,84’,84A”’-84D”’)，所述测试装备响应作为将驱动信号输入应用于所述物理测试装备的结果，包括与对所述虚拟模型的输入相对应的耦合响应(82’,82A”’-82D”’)和与虚拟模型的输出进行比较的收敛响应(84’,84A”’-84D”’)；

存储设备；以及

处理器，所述处理器可与所述存储设备一起操作，以存储对所述物理结构部件的补充系统从而构成混合动态系统的虚拟模型，所述虚拟模型包括代表从所述混合动态系统拆解的组件的虚拟组件的模型，所述处理器被配置为：

通过将驱动信号输入应用于所述虚拟组件的虚拟模型而获得虚拟动态响应(302)；

使用针对所述虚拟组件的虚拟动态响应来获得针对多个虚拟组件的组合虚拟动态响应(310)；以及

使用所述组合虚拟动态响应、所述耦合响应和所述收敛响应来获得系统动态响应模型(76’)。

19.根据权利要求18所述的装置，其中，处理器被配置为：通过针对所述多个虚拟组件中的每一个虚拟组件，重复地使用针对所述虚拟组件的虚拟动态响应，获得所述组合虚拟动态响应。

20.根据权利要求18所述的装置，其中，所述处理器被配置为：

使用所述物理结构部件的驱动和所述耦合响应来获得第一动态响应(328)；

使用所述物理结构部件的驱动和所述收敛响应来获得第二动态响应(330)；

使用针对所述多个虚拟组件的组合虚拟动态响应和所述第一动态响应来获得动态响应矩阵；以及

使用所述动态响应矩阵和所述第二动态响应来获得系统动态响应模型(76’)。

21.一种控制耦合的混合动态系统的方法，所述耦合混合动态系统包括虚拟模型(70’,70”)中的已建模部件和物理结构部件(80’,80”,80”’)，所述虚拟模型是对所述物理结构部件的补充系统以构成所述混合动态系统，所述虚拟模型包括代表从所述混合动态系统拆解的组件的虚拟组件的模型，所述方法包括：

控制物理测试装备(72’,72”,72”’)，以驱动所述物理结构部件并生成测试装备响应(82’,82A”’-82D”’,84’,84A”’-84D”’)，所述测试装备响应作为将驱动信号输入应用于所述物理测试装备，包括与对所述虚拟模型的输入相对应的耦合响应(82’,82A”’-82D”’)和与所述虚拟模型的输出进行比较的收敛响应(84’,84A”’-84D”’)，以及

使用处理器将虚拟驱动施加于所述虚拟组件的模型，并获得虚拟模型响应；

使用施加于所述虚拟组件的模型的所述虚拟驱动和所述虚拟模型响应来获得针对所述虚拟组件的虚拟动态响应(302)；

在针对多个虚拟组件的虚拟动态响应中，重复地使用针对所述虚拟组件的所述虚拟动态响应来获得针对所述多个虚拟组件的组合虚拟动态响应(310)；

使用所述物理结构部件的驱动和所述耦合响应来获得第一动态响应(328)；

使用所述物理结构部件的驱动和所述收敛响应来获得第二动态响应(330)；

使用针对所述多个虚拟组件的组合虚拟动态响应和所述第一动态响应来获得动态响应矩阵；以及

使用所述动态响应矩阵和所述第二动态响应来获得系统动态响应模型(76’)。

22.一种非瞬时性机器可读介质，所述非瞬时性机器可读介质编码有用于使处理器控制耦合混合动态系统的仿真的指令，所述指令包括用于执行权利要求9-17和21中任一项的代码。