JP2018066763A - 結合されたハイブリッド動的システムのシミュレーションのためのオフライン制御のための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】結合されたハイブリッド動的システムのシミュレーションのためのオフライン制御のための好適な方法およびシステムを提供すること。【解決手段】仮想モデル内にモデル化された構成要素（７０’；７０’’）および物理的構成要素（８０’；８０’’；８０’’’）を備え、仮想モデル（７０’；７０’’）は、物理的構造構成要素（８０’；８０’’；８０’’’）の補完システムであって、仮想モデル（７０’）は、１つ以上の非具現化アセンブリのモデルを備える、または仮想モデル（７０’’）は、複数の非具現化物理的アセンブリを補完する、結合されたハイブリッド動的システムのシミュレーションを制御するためのシステムおよび方法が、提供される。【選択図】図６

Description

本開示は、シミュレーションの分野に関し、具体的には、動的システムのシミュレーションを制御するための方法およびシステムに関する。

以下の議論は、単に、一般的背景情報のために提供され、請求される主題の範囲を判定する補助として使用されるように意図されるものではない。

車両および車両構成要素等の複雑な動的システムの設計および評価では、構成要素を試験および調整することが望ましく、多くの場合、必要である。これは、車両性能に及ぼす車両構成要素の影響および構成要素に及ぼす車両の影響を判定することである。耐久性試験だけではなく、所望される他のタイプの試験が、行なわれてもよい。いくつかの異なる方法論およびシステムが、車両内の構成要素の試験において採用されている。

図１−４は、従来の実験シミュレーション試験のためのデータ収集システムおよび方法を示す。そのような方法では、物理的車両１０が、試験道路１２上で駆動され、具体的構成要素応答が、測定される。例えば、物理的車両１０内に設置されたサスペンションストラット（図示せず）の変位が、測定され、適切なデータベース内に記憶されることができる。これらの応答は、参照番号１４として提供される。ストラット等の具体的構成要素の応答は、試験制御プロセスのための基準測定値として使用される。

ここで図２を参照すると、本明細書では、ランダムリグ駆動とも称される、一般的（すなわち、ランダム振幅広帯域周波数）駆動１６が、試験リグ１８に入力される。具体的車両構成要素、本実施例では、サスペンションストラット２０が、試験リグ１８内に設置される。リグコントローラ２２は、ランダムリグ駆動１６からの駆動信号を変換し、試験リグ１８の移動を制御する。ストラット２０の変位等の試験構成要素の応答は、試験リグ１８において測定される。測定値は、２４に提供され、試験構成要素応答を形成する。図２の実施例では、試験構成要素応答２４は、入力およびリグ１６に応答したランダムリグ変位である。ランダムリグ駆動１６への入力およびランダムリグ変位２４の測定は、リアルタイムプロセスである。リグコントローラ２２は、複雑な追跡コントローラである必要はなく、単に、ランダム駆動１６に応答する。リグコントローラ２２は、リグまたは試料動態を補償するための複雑なリアルタイムモデル化計算を行なわない。

試験構成要素応答２４は、試験リグ駆動値１６と併用され、一般的システムの動的応答モデル２６を計算する。応答モデルは、試験システムおよび構成要素の結合された動態を表す。多入力多出力試験ではまた、制御入力間の交差結合動態も表すであろう。応答モデル２６、典型的には、周波数応答関数（ＦＲＦ）は、反転され、シミュレーション制御プロセスにおける試験リグ駆動値予測のために使用されるであろう。本実施例では、一般的システムの動的応答モデル２６の判定は、駆動および応答時間履歴全体が、明確なＦＲＦを計算するために要求されるため、オフラインプロセスである。

故に、従来の試験システムおよびプロセスでは、第１のステップは、試験リグ１８における実験中に存在する、入力／出力関係を判定することである。試験のための制御システムへの入力と、そのシステムがそれらの入力にどのように応答するかの関係が、理解される必要がある。本理解を用いて、補償試験駆動信号が、任意の所望の構成要素応答を生成するために発生されることができる。

構成要素が車両環境内でどのように応答するか（図１参照）と、試験環境が構成要素応答にどのように影響を及ぼすかの判定後（図２参照）、反復試験駆動信号発生プロセスが、次いで、図３に描写されるように、行われる。

初期反復（Ｎ＝０）では、試験リグ応答３０は、ゼロであると見なされ、図１において既に判定された所望の応答３２が、初期駆動４２を作成するために、図２において判定された一般的システムの動的応答モデル２６の逆（ＦＲＦ^−１）４０と併用される。各反復において、現在の試験リグ応答３０が、所望の応答３２と比較される。コンパレータ３４は、シミュレーション誤差を提供し、逆（ＦＲＦ^−１）を使用して、駆動補正値３８を生成する。本時点において、反復番号が、インクリメントされる。

駆動補正値３８は、前の試験リグ駆動値４０に追加され、次の試験リグ駆動値４２を生成する。前の試験リグ応答３０に応答した次の試験リグ駆動値４２の判定は、オフラインプロセスである。

次の試験リグ駆動値４２は、試験リグ１８に適用され、構成要素応答３０が、測定される。図３のプロセスは、結果として生じるシミュレーション誤差が、所望の公差値を下回って減少されるまで、反復的に繰り返される。試験駆動反復を行なう際、試験リグ駆動値４２が、以前に測定された試験リグ１８からの応答３０を得るために漸増的に変更される。言い換えると、図１のデータ収集フェーズの間に事前に得られた物理的車両構成要素からの同一の応答３０を生成するであろう試験リグ駆動値４２が、判定される。

いったん試験リグ駆動値４２が、シミュレーション誤差が所定の値を下回るまで、反復プロセスを通して判定されると、現時点での最終試験リグ駆動値４４は、図４に見られるように、構成要素２０の後続試験のために使用される。性能試験、耐久性試験等の異なるタイプの試験が、行われることができる。

従来の反復試験方法は、ある利点を有するが、本方法が、試験を準備する前に、望ましい車両を確保し、器具類を適用し、試験データを取得することを要件とする。これは、従来のシミュレーション試験システムおよび方法をある点においてあまり有用ではないものにする。構成要素応答を測定するための好適な試験車両が、車両構成要素を試験する必要に先立って、得られることができないことが可能性として考えられる。例えば、未だ生産されていない、またはプロトタイプタイプ化さえされていない、新型車等の未だ存在しない車両の車両構成要素の応答を判定することが所望され得る。さらに、多くの場合、車両を適切に準備し、物理的構成要素試験のためのデータを測定するための時間またはリソースが不十分である。さらに、多数の構成要素変動が、試験される必要があり得、各変動は、車両内の構成要素応答に影響を及ぼすであろう。また、車両システム内の構成要素の応答は、多くの場合、耐久性試験等において、経時的に徐々に変化し、試験は、試験が有効のままであるように適合されなければならない。

図５は、物理的構成要素６２を試験するための別のシステムおよび方法論を描写する。図１−４に描写される試験方法とは対照的に、物理的車両は、重要な構成要素が設置された状態で、道路上で駆動されない。代わりに、仮想車両が、重要な構成要素が設置されずに使用され、仮想道路上で駆動される。本車両は、プロセッサ（図示せず）によってモデル化される。参照番号５０として表される車両モデルは、物理的試験構成要素を除外する。車両モデルは、仮想試験道路上で駆動されることに由来する応答５２を生成する。本応答５２は、試験リグ５８等の物理的試験システムへの制御入力５６として、反射メモリプロセッサリンク５４を通して適用される。

試験リグ５８は、モデルが提供される、複雑なリグコントローラ６０を含む。仮想車両の内側で生じるものは何であれ、試験リグ５８内の物理的構成要素６２に生じる必要がある。故に、試験リグ５８は、車両モデル５０内に提供されなかった物理的試験構成要素を含む。

試験リグ５８内の物理的構成要素６２の応答は、車両５０のモデルへの付加的入力６４として提供される。本応答は、反射メモリリンク５４を介して、モデル５０にリアルタイムで提供される。

図５に描写されるリアルタイムプロセスは、物理的構成要素試験応答が、すぐに評価されることを可能にし、自動的に、試験環境内の変化に適合することを可能にする、閉ループプロセスである。本システムの用途の制限は、リアルタイム車両モデルの忠実性、反射メモリリンクおよびプロセッサの速度、および試験リグコントローラ６０の追跡性能である。そのようなシステムが機能するために、モデル５０は、リアルタイムで動作する必要がある。これを今日の技術を用いて遂行するために、車両モデル５０およびリグコントローラ６０内のモデル化が、簡略化される必要があり得る。また、リアルタイム対応モデルは、より高い周波数では、忠実性を欠き得るが、耐久性を評価する技術者は、正確な試験を達成するために、これらの周波数のシミュレーションを要求し得る。故に、図５のリアルタイムプロセスおよび構成は、そのようなシステムの有用性を制限し得る、制約を有する。

本明細書の本概要および要約は、発明を実施するための形態において以下にさらに説明される、簡略化された形態における一連の概念を導入するために提供される。本概要および要約は、請求される主題の重要な特徴または不可欠な特徴を識別することを意図するものではなく、または請求される主題の範囲を判定する補助として使用されることを意図するものでもない。請求される主題は、背景に記載のいずれかの不利点および全ての不利点を解決する実装に限定されない。

物理的車両または他のシステムからデータを取得する必要性を回避し、また、試験リグから車両モデルに対するフィードバックリンクを提供する、システムおよび方法を提供する必要性がある。一般に、ハイブリッドシミュレーションは、一般的試験能力の潜在性をもたらす。これは、隔離された物理的サブシステムの正確なシミュレーションおよび試験が、既知である具体的な一意のシステム入力または応答を要求せずに可能であることを意味する。仮想構成要素動態が物理的システムの力および運動に結合される、最適実装では、ハイブリッド動的システムは、システム入力内で生じる任意の変化あるいは物理的サブシステムまたは仮想構成要素の挙動変化に正確に対応可能である。

前述の必要性は、結合されたハイブリッド動的システムのシミュレーションを制御するための構成を提供する、本開示によるシステムおよび方法によって満たされる。本構成は、システムの物理的構造構成要素を駆動し、試験リグに入力される駆動信号を印加する結果として、試験リグ応答を生成するように構成される、物理的試験リグを備える。プロセッサは、物理的構成要素に対する補完システムの仮想モデル（本明細書ではまた、「仮想モデル」）を用いて構成される（すなわち、補完システムおよび物理的構成要素の仮想モデルは、完全ハイブリッド動的システムを備える）。プロセッサは、試験リグ応答の第１の部分を入力として受信し、受信された試験リグ応答の第１の部分および仮想駆動値を入力として使用して、補完システムのモデル応答を生成する。プロセッサはさらに、試験リグ応答の異なる第２の部分と、補完システムの仮想モデルからの対応する応答を比較し、差異を形成するように構成され、差異は、システムの動的応答モデルを形成するために使用され、試験リグ駆動値信号を生成するために使用されるであろう。

ある実施形態では、プロセッサはさらに、試験駆動信号を生成し、試験リグ応答を受信し、補完システムの仮想モデルからの応答を生成し、試験リグ応答と補完システムの仮想モデルからの応答と比較し、ハイブリッドシミュレーションプロセス誤差を生成するように構成される。誤差は、次いで、補完システムの仮想モデルからの応答と試験リグ応答との間の差異が定義された閾値を下回るまで、反復方式において、システムの動的応答モデルの逆を使用して、減少される。

概して、仮想モデル内にモデル化された構成要素および物理的構成要素を備える、結合されたハイブリッド動的システムのシミュレーションを制御するためのシステムおよび方法が、提供され、仮想モデルは、物理的構造構成要素に対する補完システムであって、仮想モデルは、１つ以上の非具現化アセンブリのモデルを備える、または仮想モデルは、複数の非具現化物理的アセンブリを補完する。物理的試験リグは、物理的構造構成要素を駆動し、仮想モデルへの入力に対応する第１の構成要素または結合応答および第２の構成要素または仮想モデルの出力と比較される収束応答を備える、試験リグ応答を生成するように構成される。システムの動的応答モデルは、第１の構成要素または結合応答、第２の構成要素または収束応答、および１つ以上の非具現化アセンブリのモデルを備える仮想モデル、または複数の非具現化物理的アセンブリを補完する仮想モデルから得られる。

一実施形態では、仮想モデル内にモデル化された構成要素および物理的構成要素を備える、結合されたハイブリッド動的システムを制御するための構成は、物理的構造構成要素を駆動し、試験リグ応答を生成するように構成される、物理的試験リグを含む。プロセッサは、物理的構造構成要素に対する補完システムの仮想モデルを記憶するための記憶デバイスと動作可能であって、仮想モデルは、複数の非具現化アセンブリである、または仮想モデルは、複数の非具現化物理的アセンブリを補完する。プロセッサは、物理的試験リグを駆動し、記憶デバイス内に、試験リグ応答の第１の構成要素および試験リグ応答の第２の構成要素を記憶するように構成される。プロセッサはさらに、試験リグ応答の第１の構成要素をモデル化された構成要素の仮想モデルに適用し、試験リグ応答の第１の構成要素に対する仮想モデルの応答を記憶し、差異を形成するように、試験リグ応答の第１の構成要素に対する仮想モデルの応答と試験リグ応答の第２の構成要素を比較するように構成され、差異は、プロセッサによって、システムの動的応答モデルを形成するために使用される。

構成のさらなる実施形態では、プロセッサはさらに、試験リグ駆動値信号を生成し、試験リグ応答を受信し、試験リグ応答の第２の構成要素とモデル応答を比較し、シミュレーションプロセス誤差を生成し、モデル応答と試験リグ応答の第２の構成要素との間の差異が、定義された閾値を下回るまで、反復的に、システムの動的応答モデルの逆を使用して、誤差を減少させるように構成される。

さらなる実施形態では、仮想モデル内にモデル化された構成要素および物理的構成要素を備える、結合されたハイブリッド動的システムを制御する方法は、物理的試験リグを制御し、物理的構造構成要素を駆動し、試験リグに入力される駆動信号を印加する結果、第１の構成要素および第２の構成要素を備える、試験リグ応答を生成するステップと、プロセッサを使用して、仮想モデルへの入力としての第１の構成要素の使用に基づいて、システムのモデル応答を生成するステップであって、仮想モデルは、複数の非具現化アセンブリである、または仮想モデルは、複数の非具現化物理的アセンブリを補完する、ステップと、第２の構成要素とモデル応答を比較し、差異を形成するステップと、差異を使用して、システムの動的応答モデルを形成するステップとを含む。

さらなる実施形態では、方法はまた、仮想駆動値を適用するステップと、試験リグ駆動値信号を生成するステップと、試験リグ応答を受信するステップと、モデル応答を生成するステップと、試験リグ応答とモデル応答を比較し、シミュレーションプロセス誤差を生成するステップと、モデル応答と試験リグ応答との間の差異が定義された閾値を下回るまで、反復的に、システムの動的応答モデルの逆を使用して、誤差を減少させるステップとを含む。

以下の特徴のいずれかも、前述の構成および方法の特徴のうちの１つ以上と組み合わせられるとき、さらなる実施形態を構成することができる。

仮想モデルおよび物理的構成要素はともに、車両を構成することができる。特に、仮想モデルは、複数の非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備える、または物理的非具現化アセンブリはそれぞれ、物理的非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備えることができる。仮想モデルが、複数の非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備えるとき、試験リグは、好ましくは、車両のスピンドルを駆動することができ、非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリは、各スピンドルまたは他のホイールおよびタイヤアセンブリ支持体と関連付けられる。

物理的構成要素は、１つの非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備えることができ、物理的試験リグは、非具現化物理的アセンブリのうちの２つに対応するデータを得るように、連続して、該１つの非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを駆動するように構成される。

物理的構成要素は、仮想モデルを補完する全ての複数の非具現化物理的ホイールおよびタイヤアセンブリを備えることができ、試験リグは、同時に、全ての複数の非具現化物理的ホイールおよびタイヤアセンブリを駆動する。

物理的構成要素は、１つの非具現化物理的アセンブリを備えることができ、物理的試験リグは、非具現化物理的アセンブリのうちの２つに対応するデータを得るように、連続して、該１つの非具現化物理的アセンブリを駆動するように構成される。

物理的構成要素は、仮想モデルを補完する全ての複数の非具現化物理的アセンブリを備えることができ、物理的試験リグを制御するステップは、同時に、全ての複数の非具現化物理的アセンブリを駆動するステップを含む。

本発明の別の側面では、結合されたハイブリッド動的システムを制御するための仮想モデル内にモデル化された構成要素および物理的構成要素を備える、第２の構成または第２の方法は、物理的構造構成要素を駆動し、仮想モデルへの入力に対応する結合応答および仮想モデルの出力と比較される収束応答を備える、試験リグ応答を生成するように構成される、物理的試験リグを含む。仮想モデルは、非具現化アセンブリのモデルを備える。本方法（ステップのうちの１つ以上は、プロセッサによって実行されることができる）は、非具現化アセンブリの仮想モデルの仮想動的応答を得て、非具現化アセンブリに対する仮想動的応答を使用して、複数の非具現化アセンブリに対する組み合わせられた仮想動的応答を得て、組み合わせられた仮想動的応答、結合応答、および収束応答を使用して、システムの動的応答モデルを得る。

第２の方法または第２の構成のいずれかのさらなる実施形態では、以下の特徴のうちの１つ以上が、第２の方法または第２の構成のいずれかの特徴のうちの１つ以上とともに含まれることができる。組み合わせられた仮想動的応答は、複数の非具現化アセンブリの非具現化アセンブリ毎に繰り返し、非具現化アセンブリに対する仮想動的応答を使用することによって得られ、第１の動的応答は、物理的構造構成要素の駆動および結合応答を使用して得られ、第２の動的応答は、物理的構造構成要素の駆動および収束応答を使用して得られ、動的応答マトリクスは、複数の非具現化アセンブリに対する組み合わせられた仮想動的応答および第１の動的応答を使用して得られ、システムの動的応答モデルは、動的応答マトリクスおよび第２の動的応答を使用して得られる。

非一過性機械可読媒体は、プロセッサに、結合されたハイブリッド動的システムのシミュレーションを制御させるための命令でエンコードされ、命令は、前述の方法のいずれかを実行するためのコードを備える。
本明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
仮想モデル内にモデル化された構成要素および物理的構成要素を備える、結合されたハイブリッド動的システムを制御するための構成であって、
物理的構造構成要素を駆動し、試験リグ応答を生成するように構成される、物理的試験リグと、
記憶デバイスと、
前記物理的構造構成要素に対する補完システムの仮想モデルを記憶するための前記記憶デバイスと動作可能なプロセッサであって、前記仮想モデルは、複数の非具現化アセンブリである、または前記仮想モデルは、複数の非具現化物理的アセンブリを補完し、前記プロセッサは、前記物理的試験リグを駆動し、前記記憶デバイス内に、前記試験リグ応答の第１の構成要素および前記試験リグ応答の第２の構成要素を記憶するように構成され、前記プロセッサはさらに、前記試験リグ応答の第１の構成要素を前記モデル化された構成要素の仮想モデルに適用し、前記試験リグ応答の第１の構成要素に対する前記仮想モデルの応答を記憶し、差異を形成するように、前記試験リグ応答の第１の構成要素に対する前記仮想モデルの応答と前記試験リグ応答の第２の構成要素を比較するように構成され、前記差異は、前記プロセッサによって、システムの動的応答モデルを形成するために使用される、プロセッサと、
を備える、構成。
（項目２）
前記プロセッサはさらに、試験リグ駆動値信号を生成し、前記試験リグ応答を受信し、前記試験リグ応答の第２の構成要素と前記モデル応答を比較し、シミュレーションプロセス誤差を生成し、前記モデル応答と前記試験リグ応答の第２の構成要素との間の差異が、定義された閾値を下回るまで、反復的に、前記システムの動的応答モデルの逆を使用して、前記誤差を減少させるように構成される、項目１に記載の構成。
（項目３）
前記仮想モデルおよび物理的構成要素はともに、車両を構成する、項目２に記載の構成。
（項目４）
前記仮想モデルは、複数の非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備える、または前記物理的非具現化アセンブリはそれぞれ、物理的非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備える、項目２に記載の構成。
（項目５）
前記仮想モデルは、複数の非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備え、前記試験リグは、車両のスピンドルまたは他のホイールおよびタイヤアセンブリ支持体を駆動する、項目２に記載の構成。
（項目６）
前記物理的構成要素は、１つの非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備え、前記物理的試験リグは、前記非具現化物理的アセンブリのうちの２つに対応するデータを得るように、連続して、前記１つの非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを駆動するように構成される、項目２に記載の構成。
（項目７）
前記物理的構成要素は、前記仮想モデルを補完する全ての前記複数の非具現化物理的ホイールおよびタイヤアセンブリを備え、前記試験リグは、同時に、全ての前記複数の非具現化物理的ホイールおよびタイヤアセンブリを駆動する、項目２に記載の構成。
（項目８）
前記物理的構成要素は、１つの非具現化物理的アセンブリを備え、前記物理的試験リグは、前記非具現化物理的アセンブリのうちの２つに対応するデータを得るように、連続して、前記１つの非具現化物理的アセンブリを駆動するように構成される、項目２に記載の構成。
（項目９）
仮想モデル内にモデル化された構成要素および物理的構成要素を備える、結合されたハイブリッド動的システムを制御する方法であって、
物理的試験リグを制御し、物理的構造構成要素を駆動し、前記試験リグに入力される駆動信号を印加する結果、第１の構成要素および第２の構成要素を備える、試験リグ応答を生成するステップと、
プロセッサを使用して、前記仮想モデルへの入力としての前記第１の構成要素の使用に基づいて、前記システムのモデル応答を生成するステップであって、前記仮想モデルは、複数の非具現化アセンブリである、または前記仮想モデルは、複数の非具現化物理的アセンブリを補完する、ステップと、
前記第２の構成要素と前記モデル応答を比較し、差異を形成するステップと、
前記差異を使用して、システムの動的応答モデルを形成するステップと、
を含む、方法。
（項目１０）
仮想駆動値を適用するステップと、前記試験リグ駆動値信号を生成するステップと、前記試験リグ応答を受信するステップと、モデル応答を生成するステップと、前記試験リグ応答と前記モデル応答を比較し、シミュレーションプロセス誤差を生成するステップと、前記モデル応答と前記試験リグ応答との間の差異が定義された閾値を下回るまで、反復的に、前記システムの動的応答モデルの逆を使用して、前記誤差を減少させるステップとをさらに含む、項目９に記載の方法。
（項目１１）
前記仮想モデルおよび物理的構成要素はともに、車両を構成する、項目９に記載の方法。
（項目１２）
前記仮想モデルは、複数の非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備える、または前記物理的非具現化アセンブリはそれぞれ、物理的非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備える、項目９に記載の方法。
（項目１３）
前記仮想モデルは、複数の非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備え、前記試験リグを制御するステップは、車両のスピンドルまたは他のホイールおよびタイヤアセンブリ支持体を駆動させるステップを含む、項目９に記載の方法。
（項目１４）
前記物理的構成要素は、１つの非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを備え、前記物理的試験リグを制御するステップは、前記非具現化物理的アセンブリのうちの２つに対応するデータを得るように、連続して、前記１つの非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリを駆動するステップを含む、項目９に記載の方法。
（項目１５）
前記物理的構成要素は、前記仮想モデルを補完する全ての前記複数の非具現化物理的ホイールおよびタイヤアセンブリを備え、前記物理的試験リグを制御するステップは、同時に、全ての前記複数の非具現化物理的ホイールおよびタイヤアセンブリを駆動するステップを含む、項目９に記載の方法。
（項目１６）
前記物理的構成要素は、１つの非具現化物理的アセンブリを備え、前記物理的試験リグを制御するステップは、前記非具現化物理的アセンブリのうちの２つに対応するデータを得るように、連続して、前記１つの非具現化物理的アセンブリを駆動するステップを含む、項目９に記載の方法。
（項目１７）
前記物理的構成要素は、前記仮想モデルを補完する全ての前記複数の非具現化物理的アセンブリを備え、前記物理的試験リグを制御するステップは、同時に、全ての前記複数の非具現化物理的アセンブリを駆動するステップを含む、項目９に記載の方法。
（項目１８）
仮想モデル内にモデル化された構成要素および物理的構成要素を備える、結合されたハイブリッド動的システムを制御するための構成であって、
物理的構造構成要素を駆動し、前記仮想モデルへの入力に対応する結合応答および前記仮想モデルの出力と比較される収束応答を備える、試験リグ応答を生成するように構成される、物理的試験リグと、
記憶デバイスと、
前記物理的構造構成要素に対する補完システムの仮想モデルを記憶するための前記記憶デバイスと動作可能なプロセッサであって、前記仮想モデルは、非具現化アセンブリのモデルを備え、前記プロセッサは、
前記非具現化アセンブリの仮想モデルの仮想動的応答を得ることと、
前記非具現化アセンブリに対する前記仮想動的応答を使用して、前記複数の非具現化アセンブリに対する組み合わせられた仮想動的応答を得ることと、
前記組み合わせられた仮想動的応答、前記結合応答、および前記収束応答を使用して、前記システムの動的応答モデルを得ることと、
を行うように構成される、プロセッサと、
を備える、構成。
（項目１９）
プロセッサは、前記複数の非具現化アセンブリの非具現化アセンブリ毎に、繰り返し、前記非具現化アセンブリに対する仮想動的応答を使用することによって、前記組み合わせられた仮想動的応答を得るように構成される、項目１８に記載の構成。
（項目２０）
前記プロセッサは、
前記物理的構造構成要素の駆動および前記結合応答を使用して、第１の動的応答を得ることと、
前記物理的構造構成要素の駆動および前記収束応答を使用して、第２の動的応答を得ることと、
前記複数の非具現化アセンブリに対する組み合わせられた仮想動的応答および前記第１の動的応答を使用して、動的応答マトリクスを得ることと、
前記動的応答マトリクスおよび前記第２の動的応答を使用して、前記システムの動的応答モデルを得ることと、
を行うように構成される、項目１８に記載の構成。
（項目２１）
仮想モデル内にモデル化された構成要素および物理的構成要素を備える、結合されたハイブリッド動的システムを制御する方法であって、前記仮想モデルは、前記物理的構造構成要素に対する補完システムであって、前記仮想モデルは、非具現化アセンブリのモデルを備え、
物理的試験リグを制御し、前記物理的構造構成要素を駆動し、前記仮想モデルへの入力に対応する結合応答および前記仮想モデルの出力と比較される収束応答を備える、試験リグ応答を生成するステップと、
前記プロセッサを使用して、仮想駆動値を前記非具現化アセンブリのモデルに適用し、仮想モデル応答を得るステップと、
前記非具現化アセンブリのモデルに適用される前記仮想駆動値および前記仮想モデル応答を使用して、前記非具現化アセンブリに対する仮想動的応答を得るステップと、
前記複数の非具現化アセンブリに対する仮想動的応答内において、繰り返し、前記非具現化アセンブリに対する仮想動的応答を使用して、前記複数の非具現化アセンブリに対する組み合わせられた仮想動的応答を得るステップと、
前記物理的構造構成要素の駆動および前記結合応答を使用して、第１の動的応答を得るステップと、
前記物理的構造構成要素の駆動および前記収束応答を使用して、第２の動的応答を得るステップと、
前記複数の非具現化アセンブリに対する組み合わせられた仮想動的応答および前記第１の動的応答を使用して、動的応答マトリクスを得るステップと、
前記動的応答マトリクスおよび前記第２の動的応答を使用して、前記システムの動的応答モデルを得るステップと、
を含む、方法。
（項目２２）
プロセッサに、結合されたハイブリッド動的システムのシミュレーションを制御させるための命令でエンコードされた非一過性機械可読媒体であって、前記命令は、項目９−１７および２１に記載の方法のいずれかを実行するためのコードを備える、非一過性機械可読媒体。

開示される実施形態の前述の特徴、側面、および利点は、以下の発明を実施するための形態および付随の図面からより明白となるであろう。

図１は、先行技術による、データ収集プロセスの概略ブロック図である。 図２は、先行技術による、応答シミュレーション試験構成のための応答モデルの測定の概略ブロック図である。 図３は、先行技術による、反復シミュレーション誤差減少プロセスを行なう、応答シミュレーション試験システムの概略ブロック図である。 図４は、先行技術による、シミュレーション実験試験を行なうためのシステムの概略ブロック図である。 図５は、先行技術による、リアルタイムシステムの概略ブロック図である。 図６は、ハイブリッドシステム応答収束（ＨＳＲＣ）方法を使用して、ハイブリッドシステムの動的応答測定を行なうためのシステムの概略ブロック図である。 図７は、ハイブリッドシステム応答収束（ＨＳＲＣ）試験制御信号を作成する目的のために、図６のシスムを採用する反復プロセスの概略ブロック図である。 図８は、例示的試験の概略ブロック図である。 図９は、図６−８に図示されるプロセスを行なうためのシステムの概略ブロック図である。 図１０は、ハイブリッドシステム応答収束方法を使用して、ハイブリッドシステムの動的応答測定および試験制御信号作成を行なうための方法内のあるステップのフロー図である。 図１１は、ハイブリッドシステム応答収束方法を使用して、ハイブリッドシステムの動的応答測定を行なうための別のシステムの概略図である。 図１２は、図１１のシステムを採用する反復プロセスの概略図である。 図１３および１４は、ハイブリッドシステム応答収束方法を使用する、試験信号作成のための他のシステムの概略図である。 図１３および１４は、ハイブリッドシステム応答収束方法を使用する、試験信号作成のための他のシステムの概略図である。 図１５は、図１１に説明されるシステムのためのハイブリッドシステムの動的応答測定を行なうための代替方法の概略図である。

本開示の実施形態は、他のシステム内でデータを取得する必要性、リアルタイムモデル化を行なう必要性、およびそのようなリアルタイムモデル化が課す制約に関する懸念等、ハイブリッド動的システムの制御に関連する問題に対処し、かつそれを解決する。本開示の実施形態は、結合されたハイブリッド動的システムのシミュレーションを制御するための構成を提供することによって、部分的に、これらの懸念に対処し、かつそれを解決する。本構成は、ハイブリッド動的システムの物理的構造構成要素を駆動し、試験リグへの駆動信号入力の印加の結果として、試験リグ応答を生成するように構成される、物理的試験リグを備える。プロセッサは、ハイブリッド動的システムの物理的構成要素を補完する、構成要素の仮想モデルを用いて構成される。プロセッサは、試験リグ応答の第１の部分を受信し、受信された試験リグ応答の第１の部分および仮想駆動値を入力として使用することに基づいて、補完システムの仮想モデルの応答を生成する。プロセッサはさらに、試験リグ応答の異なる第２の部分と、補完システムの仮想モデルからの対応する応答（「モデル応答」）を比較するように構成され、差異は、試験リグ駆動値信号を使用して、プロセッサによって、システムの動的応答モデルを形成するために使用される。前述は、システム応答モデル化ステップを含む。

試験駆動値発生ステップでは、ある実施形態において提供されるように、システムの動的応答モデルの逆が、反復的に、補完システムの仮想モデルからの応答と試験リグ応答との間の差異を定義された閾値を下回って減少させるために使用される。本方法は、物理的構成要素をモデル化する必要性を回避し、実際、構成要素の正確なモデルは、利用可能ではない。故に、コンピューティングパワー、コンピューティング速度、および試験される構成要素の正確なモデルの可用性に基づく制限は、回避される。

図６は、開示される実施形態による、結合されたハイブリッド動的システムのためのシミュレーションを制御するための構成を描写する。本構成では、補完車両モデル７０は、プロセッサ（図９参照）上に提供される。しかしながら、車両のモデルは、例示にすぎず、他のシステムも、本開示から逸脱することなく、モデル化されてもよい。例えば、製造プロセスでは、システムは、製造機械（例えば、プレス、成形装置、形成機械等）を含み、駆動信号が、コマンド信号を該機械に提供し、応答は、重要寸法等の製造される物品の手動または自動で測定されたパラメータを含む。別の実施例として、システムが、処理プラントであって、応答が、出力製品に関連する中間または最終パラメータを含む、製油所が挙げられる。

また、説明の目的のために、物理的構成要素は、車両サスペンションシステム内で採用される、ストラットである。他の構成要素も、試験されてもよく、ストラットは物理的構成要素の実施例にすぎない。試験リグ７２もまた、駆動値を受け取り、応答を提供するように提供される。本実施例では、試験リグ７２は、試験リグ７２内に搭載された物理的ストラットを試験するように構成される。しかしながら、試験リグ７２は、他の構造構成要素を試験するように構成されてもよい。

試験リグ７２は、リグコントローラ７４を有する。図４のリアルタイムシステムのリグコントローラ６０と異なり、図５の実施形態におけるリグコントローラ７４は、瞬時応答をモデルコマンドに提供する、複雑なシステムモデルを有する必要はない。その複雑性を欠いているため、安価なリグコントローラが、採用されてもよい。さらに、より高い周波数における試験が、実現され得る。

本構成は、試験リグ７２を駆動するために使用される駆動信号を生成するために使用され得る、システムの動的応答モデルを計算または確認する。システムの動的応答モデル７６は、一実施例として、周波数応答関数（ＦＲＦ）であってもよい。システムの動的応答モデル７６はまた、補完システムのモデル７０が起動される同一のプロセッサによって、判定または計算されてもよい。（例えば、図９参照）。しかしながら、システムの動的応答モデル７６はまた、図示されない別個のプロセッサ上で判定および計算されてもよい。

図６は、システムの動的応答モデル７６を形成するための構成およびステップを描写する。これは、システム応答モデル化ステップと称され得る。本システムの動的応答モデル７６は、後述される図７の反復プロセスにおいて採用されることができる。図６では、ランダム試験リグ駆動値７８が、車両構成要素８０（ストラット等）が設置された試験リグ７２の中で再現される。ランダム試験リグ駆動値７８は、ランダム振幅広帯域周波数駆動値等の一般的駆動値であってもよい。２つの応答が、開示される実施形態において測定されるが、本構成は、２つの応答に限定されない。ランダム試験リグ力信号８２等のこれらの応答のうちの一方は、補完システムの車両モデル７０に適用されることになる。ランダムリグ変位８４等の他の応答は、補完システムの仮想モデルの応答７０と比較される応答である。図６の開示される実施形態では、第１の応答８２は、試験リグ７２上のストラットによって付与される力である一方、第２の応答８４は、リグコントローラ７４への入力としても提供され得る、ストラット８０の変位である。力および変位信号は、例示にすぎず、他の応答信号も、試験リグ７２から提供されてもよいことに留意されたい。

ランダムリグ力８２等の試験リグ７２からの応答は、補完システムの仮想車両モデル７０へのランダムモデル駆動値８６を形成するための入力として供給される。補完システムの車両モデル７０は、試験下の構成要素、この場合、ストラット８０を除外する。補完システムの仮想車両モデル７０は、ランダムモデル応答信号８８、この場合では変位で、ランダムモデル駆動入力信号８６に応答する。

プロセスの第３のステップでは、補完システムの仮想モデル７０のランダム応答８８が、関連付けられた試験リグランダム応答８４と比較される。比較９０は、ランダム応答差９２（本明細書では、実施例として、変位）を形成するために行われる。ランダム応答差９２とランダムリグ駆動７８との間の関係は、システムの動的応答モデル７６を確立する。システムの動的応答モデル７６は、図７の反復シミュレーション制御プロセスにおける試験リグ駆動値予測のために反転および使用されるであろう。

システムの動的応答モデル７６の判定は、高性能かつ高速コンピューティング能力が要求されない、オフラインプロセスにおいて行なわれてもよい。さらに、データを取得する必要がないため、任意の構成要素が、その構成要素が仮想モデルまたは物理的環境内でどのように応答するのかについての事前知識を伴わずに試験されることができる。システムの動的応答モデル７６のオフライン測定は、補完システムの仮想モデルの応答８８および構成要素８０が物理的システム内にあるときのリグ入力に対するリグ応答８４における差異の感度を測定する。いったんリグ駆動７８とシステム応答差９２との間の関係が、モデル化されると、オフライン反復プロセスが、図７に見られるように行われる。これは、試験駆動値発生ステップとして見なされ得る。

オフライン反復である、図７の反復プロセスでは、試験構成要素８０を除外する、補完システムの仮想モデル７０が、動作される。例示的実施形態では、仮想モデル７０は、仮想車両の補完システムであって、除外される試験構成要素は、ストラット８０である。仮想車両は、試験道路上で駆動され、補完システムの仮想モデル７０の応答１００を生成する。実施例として、応答１００は、ストラット８０の変位を表し得るが、ストラット８０は、実際には、存在しないため、実際は、応答１００によって測定されるストラット８０によって占有されるであろう空間の変位である。補完システムの仮想モデル７０への付加的入力が、仮想試験道路入力に加え、参照番号９８として示される。補完システムの車両モデル７０への付加的モデル入力９８は、試験リグ７２からの試験リグ応答９４に基づく。試験リグ７２において測定される力等の付加的モデル入力９８は、試験の間、車両モデル７０に同時に適用される。初期反復（Ｎ＝０）の場合、補完システムの仮想モデル７０への入力９８は、典型的には、ゼロとなるであろう。

補完システムの仮想モデル７０の応答１００は、試験リグ７２からの試験リグ応答９６と比較される。本試験リグ応答９６はまた、補完システムの仮想モデル７０の応答１００が変位である場合、変位でなければならない。１０２の比較は、応答差１０３を形成するために、試験リグ応答９６と補完システムの仮想モデル７０の応答１００との間で行なわれる。

応答差１０３、この場合、変位差は、所望の差異１０４と比較される。典型的には、所望の差異１０４は、反復制御プロセスの場合、ゼロに設定されるであろう。しかしながら、さらなる実施形態では、他の所望の差異も、本開示の範囲から逸脱することなく、採用されてもよい。

応答差１０３と所望の差異１０４との間の比較１０６は、図６に示されるステップにおいて事前に判定されたシステムの動的応答モデル７６の逆（ＦＲＦ^−１）によって使用されるシミュレーション誤差１０７を生成する。システムの動的応答モデル７６の逆は、図７では、参照番号１０８として描写される。駆動補正値１０９が、１１２において、前の試験リグ駆動値信号１１０に追加され、次の試験リグ駆動値信号１１４を生成する。

次の試験リグ駆動値信号１１４は、試験リグ７２に適用され、第１および第２の応答が、測定される。車両モデル７０に適用される応答９４は、プロセッサを介して、試験リグ応答９６と比較される補完システムの仮想モデル７０の応答１００を生成する。プロセスは、結果として生じるシミュレーション誤差１０７が所望の公差値まで減少されるまで、反復的に繰り返される（矢印９７および９９によって表される）。

車両モデル７０の処理および最終試験リグ駆動値信号１１４の判定は、単一プロセッサ内で行なわれることが可能である。しかしながら、ある実施形態では、複数のプロセッサが、採用されてもよい。また、シミュレーション誤差１０７を判定するためのプロセスおよび試験リグ駆動値信号１１４の判定は、オフラインで行われ、前述の利点を提供してもよいことを理解されたい。

試験リグ駆動値信号１１４の判定後、最終試験リグ駆動値信号１１４が、図８に見られるように、試験構成要素８０の試験において使用される。試験リグ駆動値信号１１４は、リグ７２を駆動する試験リグコントローラ７４への入力である。故に、性能試験、耐久性試験、および他のタイプの試験が、事前に測定および試験された、または実際に存在さえしない物理的車両の必要なく、ストラット等の物理的構成要素８０上で行なわれてもよい。また、構成要素の複雑なモデルは必要とされず、物理的構成要素は、ハイブリッド動的システムの一部である。オフライン測定は、ハイブリッド動的システムのモデル７０が使用されることを可能にし、物理的車両または他のシステムの必要性を回避するが、リアルタイムモデル化システムの性能を要求しない。

図９は、試験リグ７２に結合されるプロセッサ１２０のブロック図を示す。プロセッサ１２０はまた、データベース１２２およびインターフェース、モニタ等の処理と関連付けられた任意の他の従来の構成要素に結合されてもよい。プロセッサ１２０と試験リグ７２との間の接続として示されるが、接続は、リアルタイムシステムの図３に示される反射メモリプロセッサリンク５４ではないことに留意されたい。プロセッサ１２０と試験リグ７２との間の結合は、単に、図６−８にすでに描写されるような試験リグ７２への信号を提供する。

図１０は、開示される実施形態による、結合されたハイブリッド動的システムのシミュレーションのオフライン制御を行なうための簡略化された方法を示す。図１０に描写される方法論は、図６−８に関して説明されるステップを包含する。

ステップ２００では、ランダムリグ駆動値７８が、構成要素８０が設置された試験リグ７２の中で再現される。ステップ２０２では、第１の試験リグ応答８２は、補完システムの仮想モデル７０（試験構成要素を除外する）に適用され、応答８８を生成する。応答８８は、ステップ２０４において、第２の試験リグ応答８４と比較され、応答差９２を生成する。ステップ２０６では、システムの動的応答モデル７６は、ランダムリグ駆動７８および応答差９２から生成される。ステップ２００−２０６は、これらのステップが、周波数応答関数等のシステムの動的応答モデル７６のオフライン測定を行なうように、図６に関して説明されるステップを表す。

以下に説明されるステップ２０８−２２２は、図７のオフライン反復プロセスにおいて行われるステップを表す。ステップ２０８では、試験下の構成要素を除外する、補完システムの仮想モデル７０が、駆動され、補完システムの仮想モデル７０の応答１００を生成する。仮想モデルの駆動は、仮想システムモデル７０への入力（例えば、入力応答９８）としての試験リグ応答を含む。ステップ２１０では、補完システムの仮想モデル７０の応答１００は、代替試験リグ応答９６と比較され、応答差１０３を生成する。応答差１０３は、ステップ２１２において、所望の差異１０４と比較され、シミュレーション誤差１０７を生成する。ステップ２１４では、シミュレーション誤差１０７が公差値未満であるかどうか決定される。回答が「いいえ」であると仮定すると、駆動補正値１０９が、ステップ２１６において、逆システム動的応答モデル１０８を使用して、シミュレーション誤差１０７から生成される。駆動補正１０９は、ステップ２１８において、前の試験リグ駆動値１１０に追加される。補正された試験リグ駆動値１１４は、ステップ２２０において、試験リグ７２に提供され、試験リグ駆動値１１４に対する試験リグ応答９４、９６が、ステップ２２２において、それぞれ、仮想モデル７０への入力として、および応答１００との比較のために測定および提供される。プロセスは、ステップ２０８に戻り、ステップ２１４において判定されるように、シミュレーション誤差１０７が公差１０４未満となるまで繰り返される。

ステップ２２４は、図８に描写される物理的構成要素８０を試験するステップを表す。物理的構成要素８０は、試験リグ７２を駆動するための最終補正試験リグ駆動値信号１１４を使用して試験される。

本開示の実施形態は、ハードウェア回路およびソフトウェアの任意の具体的組み合わせに限定されない。本開示のある側面によると、処理は、データベースまたはメモリ１２２内に含有される１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを実行する、図９のプロセッサ１２０を使用して実装されてもよい。そのような命令は、命令を含有するディスク等の別の機械可読媒体からデータベースまたはメモリ１２２の中に読み取られ、例えば、ディスクドライブ（図示せず）によって読み取られてもよい。データベースまたはメモリ１２２内に含有される命令のシーケンスの実行は、プロセッサ１２０に、前述のプロセスステップを行なわせる。多処理構成内の１つ以上のプロセッサもまた、データベースまたはメモリ１２２内に含有される命令のシーケンスを実行するために採用されてもよい。代替実施形態では、有線回路が、ソフトウェア命令の代わりに、またはそれと組み合わせて、本開示の種々の実施形態を実装するために使用されてもよい。

用語「機械可読媒体」は、本明細書で使用されるように、実行のために、命令をプロセッサ１２０に提供することに関与する、任意の媒体を指す。そのような媒体は、限定ではないが、不揮発性記憶媒体、揮発性記憶媒体、および伝送媒体を含む、多くの形態をとってもよい。不揮発性記憶媒体は、例えば、光学または磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、動的メモリを含む。伝送媒体は、同軸ケーブル、銅ワイヤ、および光ファイバを含む。伝送媒体はまた、無線周波数および赤外線データ通信の間に生成されるもの等、音響または光波の形態をとることができる。機械可読媒体の一般的形態は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、任意の他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、孔のパターンを伴う任意の他の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップまたはカートリッジ、搬送波、あるいはコンピュータが読み取ることができる任意の他の媒体を含む。

前述のように、試験リグは、前述の実施形態では、ストラット８０以外の他の構造構成要素のためにも使用されることができる。加えてまた、前述のように、物理的システム（例えば、前述の実施形態では、ストラット８０）と補完システムの仮想モデル７０との間で使用される応答の数は、所望に応じて、３つ以上であることができる。図１１は、完全車両シミュレーションのためのハイブリッドシステムの動的応答モデルを形成するための構成およびステップを描写し、物理的システムは、ホイールおよびタイヤのそれぞれがない完全車両を備え、これらはそれぞれ、仮想モデル７０’内で具現化される。図１１は、概して、同一の構成要素および処理が使用されるため、図６に使用されるものと同一の参照番号を使用する（しかしながら、プライム「’」とともに示される）。

特に、図１１では、ランダム試験リグ駆動値７８’は、車両８０’がその上に設置された試験リグ７２’の中で再現される。本実施形態では、試験リグ７２’は、荷重および／または変位を車両８０’の各スピンドルに適用する。ランダム試験リグ駆動値７８’は、ランダム振幅広帯域周波数駆動値等の一般的駆動値であってもよい。複数の応答８２’、例えば、６自由度（６ＤＯＦ）が、スピンドル毎に好適なセンサから得られ、本実施形態では、各スピンドル毎に仮想タイヤおよびホイールアセンブリを備える、補完システムの仮想モデル７０’に適用される。例えば、限定ではないが、複数の応答８２’は、各スピンドルにおいて、図１２に図示されるように、垂直力、縦方向変位、側方変位、キャンバ角、および実舵角を含むことができる。試験リグ７２’からの他の応答８４’も、補完システムの仮想モデル７０’からの応答８８’と比較される。再び、例えば、限定ではないが、応答８８’は、垂直変位、縦方向力、側方力、キャンバモーメント、および実舵モーメントを含むことができる。力および変位信号は、例示にすぎず、他の応答信号も、試験リグ７２’から提供されてもよいことに留意されたい。

図１１に戻って参照すると、試験リグ７２’からの応答８２’は、タイヤおよびホイールアセンブリの仮想モデル７０’へのランダム駆動値８６’を形成するための入力として供給される。仮想車両モデル７０’は、試験下の構成要素を除外し、この場合、車両８０’は、ホイールおよびタイヤがない。仮想モデル７０’は、ランダム応答信号８８’でランダム駆動入力信号８６’に応答する。

プロセスの第３のステップでは、タイヤおよびホイールの仮想モデル７０’のランダム応答８８’は、関連付けられた試験リグランダム応答８４’と比較される。比較９０’が、ランダム応答差９２’（本明細書では、力、モーメント、および変位を含む）を形成するために行なわれる。ランダム応答差９２’とランダムリグ駆動値７８’との間の関係は、システムの動的応答モデル７６’を確立する。組み合わせられたシステムの動的応答モデル７６’の判定は、高性能および高速コンピューティング能力が要求されない、オフラインプロセスにおいて行なわれてもよい。システムの動的応答モデル７６’のオフライン測定は、タイヤおよびホイールの仮想モデル７０’の応答８８’および車両８０’が物理的システム内にあるときのリグ入力７６’へのリグ応答８４’の差異の感度を測定する。いったんリグ駆動７８’とシステム応答差９２’との間の関係が、モデル化されると、オフライン反復プロセスが、図７に類似する様式で行われるが、図６と１１との間の関係を示すことによって容易に明白となるはずであるため、別様に詳細に図示および説明されない。図７に関して説明されるように、反復は、本ハイブリッド動的システムにおけるシミュレーション誤差が選択される公差値未満になるまで、図１１および１２のハイブリッド動的システム内で行われる。図７の車両モデル７０への付加的仮想道路入力に類似する様式において、類似道路入力が、所望に応じて、図１２に７１’として示されるさらなる例示的補助入力とともに、タイヤおよびホイールのモデル７０’に提供されることができることに留意されたい。

図１３および１４は、完全車両を備えるハイブリッド動的システム試験のさらに他の実施例を図示する。図１３の実施形態は、単に、図１１および１２の実施形態の反対のものである。特に、図１３の実施形態は、試験リグ７２’’と、集合的に８０’’として示される４つの物理的タイヤおよびホイールアセンブリとを含む。タイヤおよびホイールアセンブリ８０’に対する補完システムの仮想モデル７０’’は、車両のモデルを備える（タイヤおよびホイールアセンブリがそれぞれない）。その関連付けられたシステムの動的応答モデルを確認するための本ハイブリッド動的システムの動作は、再び、図６および１１の前の実施形態に関して説明されるような手順に従う（その具体的説明は、冗長にすぎないであろう）。同様に、図６および１１に類似する様式においてシステムの動的応答モデルを確認後、システムの動的応答モデルが、図７のものに類似する反復シミュレーション制御プロセスにおいて、試験リグ駆動値予測のために反転および使用され、本ハイブリッド動的システムにおけるシミュレーション誤差が選択される公差値未満となるまで、矢印９７’’および９９’’によって図１３に表される。

図１４は、ハイブリッド動的システム内に存在するであろう複数の実際の物理的構成要素をシミュレートするために、複数のリグ応答を得るために、単一物理的構成要素／サブ構造および関連付けられた試験リグが、複数回使用されることができる、ハイブリッド動的システムを図示する。図１４は、タイヤおよびホイールアセンブリのそれぞれがない、車両７０’’の仮想モデルを含むという点において、図１３に類似する。しかしながら、図１４の実施形態では、試験リグ７２’’’は、力および変位を単一物理的タイヤおよびホイールアセンブリ８０’’’に印加するように構成される。なお、図１４の実施形態は、基本的に、図１３の実施形態のものに類似する結果を得ることができる。前の実施形態におけるように、システムの動的応答モデルは、実際には、４つのセットのランダム駆動値７８Ａ’’’、７８Ｂ’’’、７８Ｃ’’’および７８Ｄ’’’を備え、各セットが、車両上の４つのタイヤおよびホイールアセンブリ毎に試験リグ７２’’’のためのランダム駆動値を表す、ランダム駆動値７８’’’を用いて試験リグ７２’を駆動する、図１１に関して前述のものと実質的に類似する様式で確認される。ランダム駆動値７８Ａ’’’、７８Ｂ’’’、７８Ｃ’’’、および７８Ｄ’’’のうちの１つの適用毎に、対応する第１の試験リグ応答８２Ａ’’’、８２Ｂ’’’、８２Ｃ’’’、および８２Ｄ’’’ならびに対応する第２の試験リグ応答８４Ａ’’’、８４Ｂ’’’、８４Ｃ’’’、および８４Ｄ’’’が、得られる。集合的に、第１の試験リグ応答８２Ａ’’’、８２Ｂ’’’、８２Ｃ’’’および８２Ｄ’’’は、仮想車両モデル７０’’に対するランダムモデル駆動値８６’’’として使用され、対応する応答８８Ａ’’’、８８Ｂ’’’、８８Ｃ’’’、および８８Ｄ’’’を生成し、第２の試験リグ応答８４Ａ’’’、８４Ｂ’’’、８４Ｃ’’’、および８４Ｄ’’’と比較される（オフライン）。ランダム駆動値７８Ａ’’’−７８Ｄ’’’はそれぞれ、試験リグ７２’’’に連続的に適用される（また、記憶される）ことができ、対応する試験リグ応答８２Ａ’’’−８２Ｄ’’’および８４Ａ’’’−８４Ｄ’’’が生成および記憶されることができるため、ランダムモデル駆動値８６’’’が、モデル７０’’を用いて得られ、処理され、応答８８Ａ’’’−８８Ｄ’’’を生成し、続いて、試験リグ応答８４Ａ’’’−８４Ｄ’’’と比較されることは明白となるはずである。故に、単一物理的タイヤおよびホイールアセンブリが、試験リグ８０’’’内で使用されたが、図１４のハイブリッド動的システムから得られるシステムの動的応答モデルは、図１３のハイブリッド動的システムから得られるシステムの動的応答モデルに非常に類似するであろう。図１４の実施形態は、したがって、基本的に、図１３の実施形態のものから得られる結果を複製し得る。これは、リグ応答を得るための試験リグ７２’’’の作動およびリグ応答を用いた補完システムの仮想モデル７０’’の処理が相互に分断されるため可能である。

前述は、機能するであろう反復試験発生ステップ（本明細書では、それぞれ、個々のタイヤを表す、単一リグへの入力のシーケンス適用）を説明する。前述の動的モデル化ステップの場合もまた、このように行なわれ得る。同一のシステムの動的挙動を４回測定する必要がないため、モデル化ステップのための以下の図１５に説明されるアプローチを使用することが好ましい場合がある。試料（リグ＋タイヤ）の１つのＦＲＦが、仮想車両のＦＲＦ（図１５に図示されるものと反対モード）と数学的に組み合わせられ得る。

システムの動的応答モデルを確認するために使用されるプロセスのように、試験リグ７２’’’のための好適な最終駆動値を得るための反復プロセスはまた、駆動値を試験リグ７２’’’に別個に適用し、全４つのセットの各タイプのリグ応答が得られるまで、関連付けられたリグ応答を記憶することを伴い、その後、４つのセットの試験リグ応答のうちの１つの群が、補完システムの仮想モデル７０’’’に適用され、シミュレーション誤差が選択される公差を下回るまで、反復プロセスにおいて、システムの動的応答モデルの逆を用いて、図７のものと同様に使用される。当業者によって理解されるように、全体的試験時間は、典型的には、連続して、単一物理的構成要素８０’’’および試験リグ７２’’’（本実施形態では、４つの別個の時間）を使用するため、より長くかかるであろう。しかしながら、試験リグ７２’’’が、試験リグ７２’’のものより安価であり得、かつより少ない個々の物理的構成要素が、試験リグ７２’’’内で必要とされるため、節約がもたらされ得る。

図１５は、システム識別励起信号が、識別されている関連付けられたサブシステム（物理的または仮想）の複雑性および計算負荷に調整され得る、実施形態を図示する。実際、これは、図１１−１４に図示されるような完全ハイブリッド動的システムのためのシステムの動的応答モデルの計算が得られる速度を改善することができる。図１１−１２では、複数の仮想サブシステムは、タイヤおよびホイールアセンブリ毎に、モデル７０’内に存在する。同様に、図１３でも、複数の物理的サブシステム８０’’が、試験リグ７２’’内に存在する一方、図１４では、複数の物理的サブシステムは、複数回使用される単一物理的サブシステム８０’’’によって表される。

一例として、図１１−１２の実施形態を使用すると、モデル７０’は、実質的に、相互に類似し、物理的車両８０’を備えるハイブリッド動的システム内で使用されるとき、実質的交差結合入力および出力を有し得ない、４つの非具現化ホイールおよびタイヤアセンブリ（「ＤＷＴ」）を備えることができる。したがって、車両の各「コーナー」または各モデルＤＷＴは、本明細書では、一実施例として、同一のＦＲＦを有するように例示される、同一の仮想動的応答を有する。これは、仮想ＦＲＦ３０２がタイヤおよびホイールアセンブリのモデル３０４を使用して得られる、方法３００によって図１５に図示される。特に、ランダム駆動値３０５が、モデル３０４に適用され、モデル化されたランダム応答３０６を得る。仮想サブシステムの動的応答（例えば、ＦＲＦ）３０２は、次いで、ランダム駆動値３０５およびモデル化されたランダム応答３０６を使用して得られることができる。本実施形態では、モデルの各コーナーは、同じように挙動すると仮定されるため、全４つのコーナーのための全サブシステム３１０に対して組み合わせられた仮想動的応答が、得られることができ、仮想サブシステムの動的応答３０２は、交差結合が存在しないと見なされるため、全サブシステム３１０に対して組み合わせられた仮想動的応答の対角線に沿って繰り返される。

物理的システム８０’のための物理的動的応答が、方法３２０によって得られる。特に、ランダム駆動値３２２が、物理的システム８０’に適用され、第１のセットの「結合」ランダム応答３２４（図１１における応答８２’に類似する）および第２のセットの「収束」ランダム応答３２６（図１１における応答８４’に類似する）を得る。第１の動的応答モデル（例えば、ＦＲＦ）３２８は、ランダム駆動値３２２および第１のセットの結合ランダム応答３２０を使用して得られる一方、第２の動的応答モデル（例えば、ＦＲＦ）３３０は、ランダム駆動値３２２および第２のセットの収束ランダム応答３２６を使用して得られる。プロセッサを使用して、全サブシステム３１０に対する組み合わせられた仮想動的応答を第１の動的応答モデル３２８で乗算することによって、３３２において、加算器３３４によって第２の動的応答モデル３３０と組み合わせられると、システムの動的応答モデル７６’をもたらす、動的応答マトリクスを実現する。

図１５に図示される手順は、有意な処理時間を節約することができる。例えば、ランダム駆動値３０５が、１００秒の時間を含む場合、プロセッサがモデル化されたランダム応答３０６を実現するのに３０分かかり得る。本実施例では、８００秒のランダム駆動値３２２が、試験リグ７２’を用いて物理的システム８０’に適用され、前述のように、次いで、システムの動的応答モデル７６’を実現するために使用される、応答のセットを得ると仮定される。比較として、８００秒のランダム駆動値３２２が、複雑なモデル７０’が別個にモデル化されたコーナーのそれぞれを備える、図１１に関して前述の手順を使用して、車両８０’に適用される場合、プロセッサが、可能性として同一または実質的に同一のシステムの動的応答７６’をもたらすために、ランダムモデル応答８６’を算出するのに２０時間かかり得る。当然ながら、前述の処理時間は、単に、例証であって、限定と見なされるべきではない。

前述のように、図１５に図示される手順は、図１３および１４の実施形態に適用されることができる。所望の正確度に応じて、これは、車両７０’’のモデル（物理的システムがない）に適用されるために十分であり得る、または十分でない場合があるが、再び、本発明の側面の使用は、車両またはその一部を伴う用途に限定されず、むしろ、全タイプのハイブリッド動的システムに適用されることに留意されたい。図１５の手順を使用する図１３および１４の実施形態のための処理のさらなる方法では、方法３００および３２０は、切り替えられることができる。特に、方法３２０は、対応する試験リグ７２’’を駆動し、分離された「結合」および「収束」ＦＲＦ（それぞれ、３１０に類似する）を得ることを含む。図１４の実施形態の場合、同一の分離された「結合」および「収束」ＦＲＦは、試験リグ７２’’’を１回駆動し、それぞれ同様に挙動すると仮定することによって得られる。モデル７０’’のためのランダム駆動値が、次いで、関連付けられた仮想動的応答３０２を得るために、１回、再現され、再び、マトリクス数学処理を使用して、直接、図１３および１４の実施形態を使用して得られるものと同一のシステムの動的応答が、得られることができる。この場合、補完システムの仮想車両モデル７０’’が、可能性として、図１１および１２の個々の仮想タイヤおよびホイールアセンブリ７０’より複雑であるため、有意な処理時間節約は、実現され得ない。

主題が、構造特徴および／または方法論的作用に対する具体的観点から説明されたが、添付の請求項に定義される手段は、必ずしも、法廷によって判定されるような前述の具体的特徴または作用に限定されないことを理解されたい。むしろ、前述の具体的特徴および作用は、請求項を実装する例示的形態として開示される。

Claims (1)

1. 本明細書に記載の発明。