Разработка цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства

Никита Маклаков

Разработка цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства

Целью исследования выпускной квалификационной работы является разработка цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующий ряд задач, который является важнейшим этапом при разработке высокоинтеллектуальной технологии: 1. Разработать 3D-модель физического объекта транспортного средства Chevrolet Orlando 1.8 6AT 2012; 2. Импортировать 3D-модель в инструмент «Model Preparation Tool» программной среды «Simcenter Prescan»; 3. Настроить технические и динамические характеристики загружаемой модели для воссоздания точной копии реального объекта; 4. Разработать программу испытаний и спроектировать траекторию движения для цифрового двойника; 5. Провести виртуальные испытание в программной среде «Simcenter Prescan»; 6. Обработать полученные результаты виртуальных испытаний в программной среде «MATLAB&Simulink»; 7. Провести натурные испытание на автополигоне «МАДИ»; 8. Обработать полученные результаты натурных испытаний в программных средах «imc FAMOS», «Garmin BaseCamp»; 9. Сравнить результаты натурных и виртуальных испытаний, сформировать научный вывод; 10. Разработать топологию сбора данных взаимодействия умных автомобилей с контролирующими органами. В результате практической деятельности выпускной квалификационной работы были определены исходные данные физического объекта для импорта цифрового двойника, описаны математические модели, использующиеся при симуляции поведения транспортного средства при различных видах испытаний, разработан цифровой двойник экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства, разработана концептуальная модель топологии сбора данных разрабатываемого автомобиля с различными контролирующими органами (ЦОДД, ГИБДД, Налоговые органы, Автомобильные производители, Дилеры, Транспортные агрегаторы, Органы сертификации и др.). Значимость выпускной квалификационной работы заключается во внедрении технологии «Цифровой двойник» в автомобилестроение в целом, разработке новых методов анализа и расчета в виртуальном пространстве, на основе исходных данных физического объекта, оптимизации транспортных средств, а также поддержке транспортных средств на протяжении всех этапов жизненного цикла.

Транспорт

Дипломы

Вуз: Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)

ID: 60eb06efe4dde500016d34f4

UUID: 49a9b5e0-c486-0139-3d0e-0242ac180005

Язык: Русский

Опубликовано: почти 3 года назад

Просмотры: 225

22.9

Никита Маклаков

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)

Комментировать 0

Рецензировать 2

Скачать - 8,7 МБ

Поделиться работой

«МОСКОВСКИЙ АВТОМОБИЛЬНО-ДОРОЖНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Факультет «Автомобильный транспорт» Кафедра «Автомобили» Допустить к защите Зав. Кафедрой Иванов А. М. «____» июня 2021 г. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА выпускной квалификационной работы магистра по направлению подготовки Наземные транспортно-технологические комплексы (23.04.02) Профиль «Исследования и испытания наземных транспортнотехнологических машин» на тему: «Разработка цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства» Руководитель: ________ / Шадрин Сергей Сергеевич, д.т.н., профессор Студент: __________ / Маклаков Никита Александрович, группа 2мИМ Москва 2021

МОСКОВСКИЙ АВТОМОБИЛЬНО-ДОРОЖНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (МАДИ) Кафедра Автомобили Шифр и направление подготовки / специальность: Наземные транспортно-технологические комплексы (23.04.02) направленность (профиль) / специализация: Исследования и испытания наземных транспортно-технологических машин УТВЕРЖДАЮ Зав. Кафедрой Иванов А. М. «____» июня 2021 г. ЗАДАНИЕ НА ВЫПУСКНУЮ КВАЛИФИКАЦИОННУЮ РАБОТУ Маклаков Никита Александрович (фамилия, имя, отчество полностью) Тема ВКР «Разработка цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства» утверждена приказом МАДИ от «___» ____________ 20___ г. № _____ 1. Исходные данные по ВКР: Протокол данных автомобиля Chevrolet Orlando, характеристики, протокол испытаний, периодические издания, 3D-модель физического объекта, Интернет – ресурс, диссертационные исследования. 2. Обоснование темы ВКР и перечень, подлежащих разработке вопросов: Цель исследования Целью исследования выпускной квалификационной работы является разработка цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства. Задачи исследования Для достижения поставленной цели необходимо решить следующий ряд задач, который является важнейшим этапом при разработке высокоинтеллектуальной технологии: 1. Разработка 3D-модели физического объекта транспортного средства Chevrolet Orlando 1.8 6AT 2012; 2. Импорт 3D-модели в инструмент «Model Preparation Tool» программной среды «Simcenter Prescan»; 2

3. Настройка технических и динамических характеристик загружаемой модели для воссоздания точной копии реального объекта; 4. Разработка программы испытаний и проектирования траектории движения для цифрового двойника; 5. Проведение виртуальных испытаний в программной среде «Simcenter Prescan»; 6. Обработка полученных результатов виртуальных испытаний в программной среде «MATLAB&Simulink»; 7. Проведение натурных испытаний на автополигоне «МАДИ»; 8. Обработка полученных результатов натурных испытаний в программных средах «imc FAMOS», «Garmin BaseCamp»; 9. Сравнение результатов натурных и виртуальных испытаний, формирование научных выводов; 10. Разработка топологии сбора данных взаимодействия умных автомобилей с контролирующими органами. № п/п Наименование этапа работы (раздела) 1 Обзор и анализ научнотехнической литературы Разработка цифрового двойника «Chevrolet Orlando» Проведение виртуальных испытаний цифрового двойника Проведение дорожных испытаний физического объекта Проверка адекватности математической модели Разработка топологии сбора данных Подготовка презентационных материалов Защита дипломного проекта 2 3 4 5 6 7 8 Ф.И.О. должность, уч. степень, звание руководителя / консультанта (этапа работы раздела) Шадрин Сергей Сергеевич Шадрин Сергей Сергеевич Подпись, дата Срок выполнения Задание этапа, выдал раздела Задание принял 15.03.2021 11.02.2021 15.03.2021 31.03.2021 11.02.2021 31.03.2021 Шадрин Сергей Сергеевич 12.05.2021 11.02.2021 12.05.2021 Шадрин Сергей Сергеевич 14.05.2021 11.02.2021 14.05.2021 Шадрин Сергей Сергеевич Шадрин Сергей Сергеевич Шадрин Сергей Сергеевич 20.05.2021 11.02.2021 20.05.2021 08.06.2021 11.02.2021 08.06.2021 18.06.2021 11.02.2021 18.06.2021 Шадрин Сергей Сергеевич 29.06.2021 11.02.2021 29.06.2021 Руководитель ВКР: _________________________/Шадрин Сергей Сергеевич Задание принял к исполнению ___________________/Маклаков Никита Александрович 3

АННОТАЦИЯ Автор расчетно-пояснительной записки: Маклаков Никита Александрович. Руководитель: Шадрин Сергей Сергеевич. Выпускная квалификационная работа на тему: «Разработка цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства». При написании расчетно-пояснительной записки использовался следующий перечень программных продуктов: 1. Autodesk 3ds Max 2021; 2. MATLAB&Simulink; 3. Microsoft Excel; 4. Microsoft Power Point; 5. Microsoft Visio; 6. Microsoft Word; 7. Movavi Video Editor Plus 2021; 8. Siemens Simcenter Prescan. Расчетно-пояснительная записка включает в себя 6 разделов. Разделы в свою очередь разбиты на подразделы согласно оглавлению. Расчетно-пояснительная записка состоит из 160 страниц и содержит 35 таблиц, 119 рисунков, 3 листингов, 1 формулы, 1 приложения и 15 слайдов электронной презентации. Основной целью дипломного проекта является разработка виртуального двойника транспортного средства в специализированных программных продуктах, включая 3D-модель и динамику поведения динамических характеристик и инженерных расчетов. 4 на основе

СОДЕРЖАНИЕ АННОТАЦИЯ ................................................................................................................................4 СОДЕРЖАНИЕ..............................................................................................................................5 СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ.................................................8 ВВЕДЕНИЕ ....................................................................................................................................9 ГЛАВА 1 ОБЗОР И АНАЛИЗ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ЛИТЕРАТУРЫ........................12 1.1 Автономное транспортное средство ....................................................................................12 1.1.1 Используемые технологии .......................................................................................13 1.1.2 Уровни автоматизации транспортных средств (классификация) .........................16 1.1.3 Преимущества и недостатки автоматизированного транспортного средства ....19 1.2 Технология «Цифровой двойник» .......................................................................................21 1.2.1 Типы «Цифрового двойника» ..................................................................................22 1.2.2 Цели и задачи технологии «Цифровой двойник» ..................................................23 1.2.3 Уровни виртуального представления технологии .................................................25 1.2.4 Применение технологии «Цифровой двойник» АТС в эксплуатации .................27 1.2.4.1 Пример структурной схемы математической модели автомобиля .............................. 28 1.2.5 Разработка геометрической 3D-модели физического двойника (автомобиля) ...29 1.2.6 Концепция программного обеспечения с использованием технологии «Цифровой двойник» .........................................................................................................31 1.2.6.1 Блок «Анализ» ................................................................................................................... 32 1.2.6.2 Блок «Планирование» ....................................................................................................... 32 1.2.6.3 Блок «Разработка» ............................................................................................................. 32 1.2.6.4 Блок «Взаимодействие» .................................................................................................... 32 1.2.6.5 Блок «Тестирование» ........................................................................................................ 33 1.2.6.6 Блок «Внедрение и сопровождение» ............................................................................... 33 1.3 Прогнозируемое обслуживание транспортного средства «Predictive maintenance» .......34 ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА «CHEVROLET ORLANDO» В ПРОГРАММНОЙ СРЕДЕ «SIEMENS PRESCAN» .................................................................38 2.1 Разработка 3D-модели цифрового двойника «Chevrolet Orlando» в программной среде «Autodesk 3ds Max 2021» ............................................................................................................39 2.2 Исходные данные модели цифрового двойника в «Siemens Prescan» .............................43 2.2.1 Блок «Canvas Data» ...................................................................................................43 2.2.2 Блок «Vehicle Dynamics» ..........................................................................................45 2.2.2.1 Damping – параметризация демпфирования колес автомобиля ................................... 45 2.2.2.2 Stiffness – параметризация жесткости колес автомобиля.............................................. 46 2.2.2.3 Dynamics............................................................................................................................. 46 2.2.2.4 DriveLine ............................................................................................................................ 48 2.2.2.5 Engine ................................................................................................................................. 50 2.2.2.6 Steering ............................................................................................................................... 50 2.2.2.7 Physics................................................................................................................................. 51 2.2.3 Блок «Wheels» ............................................................................................................51 2.2.4 Блок «Joints» ..............................................................................................................52 2.2.5 Блок «JointGroups» ....................................................................................................53 5

2.3 Проектирование экспериментальных дорожных испытаний в программной среде «Simcenter Prescan»......................................................................................................................55 2.3.1 Настройка параметров визуализации и сбора данных ..........................................55 2.3.2 Импорт эксперимента в «MATLAB&Simulink».....................................................56 2.3.2.1 Блок «SELF_Demux»......................................................................................................... 58 2.3.2.2 Блок «Dynamics_Simple_3D» ........................................................................................... 59 2.3.3 Разработка модели инициализации данных ...........................................................62 2.3.3.1 Модуль сбора данных ....................................................................................................... 62 2.3.3.2 Определение пройденного пути ...................................................................................... 66 2.3.3.3 Обработка экспериментальных данных .......................................................................... 68 ГЛАВА 3 ВИРТУАЛЬНЫЕ ИСПЫТАНИЯ ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА ............................73 3.1 Объект испытаний .................................................................................................................73 3.2 Проектирование испытаний .................................................................................................73 3.2.1.1 Программа испытаний ...................................................................................................... 73 3.3 Протокол полигонных испытаний .......................................................................................76 3.4 Обработка экспериментальных данных виртуальных испытаний ...................................76 3.4.1 Испытание «Змейка».................................................................................................77 3.4.1.1 Дорожный заезд №1 при скорости движения транспортного средства 10 км/ч ......... 77 3.4.1.2 Дорожный заезд №2 при скорости движения транспортного средства 15 км/ч ......... 79 3.4.1.3 Дорожный заезд №3 при скорости движения транспортного средства 20 км/ч ......... 81 3.4.1.4 Дорожный заезд №4 при скорости движения транспортного средства 30 км/ч ......... 84 3.4.1.5 Дорожный заезд №5 при скорости движения транспортного средства 40 км/ч ......... 87 3.4.2 Испытание «Разгон и торможение» ........................................................................89 3.4.2.1 Дорожный заезд №1 при достижении скорости транспортного средства 50 км/ч ..... 89 3.4.2.2 Дорожный заезд №2 при достижении скорости транспортного средства 60 км/ч ..... 91 3.4.3 Испытание «Выруливание от препятствия» ...........................................................94 3.4.3.1 Дорожный заезд при фиксированном угле рулевого колеса......................................... 94 ГЛАВА 4 ДОРОЖНЫЕ ИСПЫТАНИЯ ФИЗИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА «CHEVROLET ORLANDO» ..................................................................................................................................97 4.1 Объект испытаний .................................................................................................................97 4.2 Измерительное и регистрирующее оборудование ...........................................................100 4.3 Регистрируемые показатели ............................................................................................... 102 4.4 Программа испытаний ........................................................................................................103 4.4.1 Испытание «Змейка»............................................................................................... 105 4.4.2 Испытание «Разгон и торможение» ......................................................................106 4.4.3 Испытание «Выруливание от препятствия» .........................................................106 4.5 Протокол полигонных испытаний .....................................................................................108 4.6 Обработка экспериментальных данных ............................................................................110 4.6.1 Испытание «Змейка»............................................................................................... 110 4.6.1.1 Определение местоположения конусов для испытания «Змейка». ............................ 110 4.6.1.2 Дорожный заезд №1 при скорости движения транспортного средства 10 км/ч ....... 111 4.6.1.3 Дорожный заезд №2 при скорости движения транспортного средства 15 км/ч ....... 113 4.6.1.4 Дорожный заезд №3 при скорости движения транспортного средства 20 км/ч ....... 115 4.6.1.5 Дорожный заезд №4 при скорости движения транспортного средства 30 км/ч ....... 118 6

4.6.1.6 Дорожный заезд №5 при скорости движения транспортного средства 40 км/ч ....... 119 4.6.2 Испытание «Разгон и торможение» ......................................................................122 4.6.2.1 Дорожный заезд №1 при достижении скорости транспортного средства 50 км/ч ... 122 4.6.2.2 Дорожный заезд №2 при достижении скорости транспортного средства 60 км/ч ... 125 4.6.3 Испытание «Выруливание от препятствия» .........................................................130 4.6.3.1 Дорожный заезд при фиксированном угле рулевого колеса....................................... 130 ГЛАВА 5 ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ...................132 5.1 Сравнение результатов натурных и виртуальных испытаний ........................................132 5.1.1 Испытание «Змейка»............................................................................................... 132 5.1.1.1 Дорожный заезд №1 при скорости движения транспортного средства 10 км/ч ....... 132 5.1.1.2 Дорожный заезд №2 при скорости движения транспортного средства 15 км/ч ....... 132 5.1.1.3 Дорожный заезд №3 при скорости движения транспортного средства 20 км/ч ....... 133 5.1.1.4 Дорожный заезд №4 при скорости движения транспортного средства 30 км/ч ....... 133 5.1.1.5 Дорожный заезд №3 при скорости движения транспортного средства 40 км/ч ....... 134 5.1.2 Испытание «Разгон и торможение» ......................................................................134 5.1.2.1 Дорожный заезд №1 при достижении скорости транспортного средства 50 км/ч ... 134 5.1.2.2 Дорожный заезд №2 при достижении скорости транспортного средства 60 км/ч ... 135 5.1.3 Испытание «Выруливание от препятствия» .........................................................136 5.2 Заключение о показателях точности .................................................................................136 ГЛАВА 6 ТОПОЛОГИЯ СБОРА ДАННЫХ ..........................................................................137 ЗАКЛЮЧЕНИЕ..........................................................................................................................139 СПИСОК ИСТОЧНИКОВ ........................................................................................................141 ПРИЛОЖЕНИЕ А .....................................................................................................................146 7

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ MPT - Model Preparation Tool АТС - Автоматизированное транспортное средство; ВКР - Выпускная Квалификационная Работа; ДТП - Дорожно-транспортное происшествие; ПО - Программное обеспечение ТО - Техническое обслуживание; ТС - Транспортное средство; ЦД - Цифровой двойник; ЧС - Чрезвычайная ситуация; ЭБУ - Электронный блок управления 8

ВВЕДЕНИЕ Высокоавтоматизированные транспортные средства занимают высокое влияние как в IT-сфере, так и в машиностроении. Однако следует брать во внимание тот факт, что реализация взаимодействия автоматизированного транспортного средства (Далее – АТС) с окружающим миром довольно сложный процесс, который нуждается в постоянном контроле со стороны человека. Сегодня современные беспилотные автомобили не взаимодействуют напрямую с инфраструктурой. В большинстве случаев тестовые беспилотные транспортные средства (Далее – ТС) появляются на дорогах общего пользования лишь под пристальным контролем водителяиспытателя высокого уровня, который не позволит совершить чрезвычайную ситуации (Далее – ЧС). Производство и эксплуатация безопасных АТС является важнейшим этапом развития машинного обучения и IT-сферы в рамках беспилотных устройств. Немало важным являются так же блоки анализа алгоритма – машинного обучения, проектирования, оптимизации, надежности будущей конструкции, стендовых и натурных испытаний итогового продукта. Для оптимизации данных процессов и сокращения времени и затрат на разработку приемлемо внедрять технологию «Цифровой двойник» (Далее – «ЦД»). Цифровой двойник может применяться на всех жизненных циклах продукта, от концепции и разработки модели, прогнозирования и оптимизации до систем производства и дальнейшей эксплуатации. Технология может применяться абсолютно во всех сферах влияния, где необходим более подробный контроль над объектом / производством продукта. Благодаря внедрению цифрового двойника появится возможность разработать прототип идеального изделия вне зависимости от сферы его использования. Немаловажным фактором внедрения технологии является разработка топологии взаимодействия умных автомобилей с контролирующими органами, такими как: ГИБДД, ЦОДД, налоговые службы, СТО, страховые 9

компании, автомобильные производители, автодилеры, транспортные агрегаторы, органы сертификации и др. Предполагается разработка единой системы сбора данных внедряемой технологии и дальнейшая эксплуатация умных транспортных средств на дороги общего пользования. Цель исследования Целью исследования выпускной квалификационной работы является разработка цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства. Задачи исследования Для достижения поставленной цели необходимо решить следующий ряд задач, который является важнейшим этапом при разработке высокоинтеллектуальной технологии: 1. Разработать 3D-модель физического объекта транспортного средства Chevrolet Orlando 1.8 6AT 2012; 2. Импортировать 3D-модель в инструмент «Model Preparation Tool» программной среды «Simcenter Prescan»; 3. Настроить технические и динамические характеристики загружаемой модели для воссоздания точной копии реального объекта; 4. Разработать программу испытаний и спроектировать траекторию движения для цифрового двойника; 5. Провести виртуальные испытание в программной среде «Simcenter Prescan»; 6. Обработать полученные результаты виртуальных испытаний в программной среде «MATLAB&Simulink»; 7. Провести натурные испытание на автополигоне «МАДИ»; 8. Обработать полученные результаты натурных испытаний в программных средах «imc FAMOS», «Garmin BaseCamp»; 9. Сравнить результаты натурных сформировать научный вывод; 10 и виртуальных испытаний,

10.Разработать топологию сбора данных взаимодействия умных автомобилей с контролирующими органами. Апробация работы Основные положения выпускной квалификационной работы были доложены и обсуждены на международной конференции «Наука и техника в дорожной отрасли» (Москва, 2021). 11

Глава 1 ОБЗОР И АНАЛИЗ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ЛИТЕРАТУРЫ В отчете по практической работе «Исследование и перспективы развития беспилотных автомобилей в России» были использованы положения об автономном транспортном средстве в целом [35]. В своей преддипломной практической работе «Разработка цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства» были описаны основные положения технологии «Цифровой двойник, а также технологии прогнозируемого обслуживания транспортного средства [36]. 1.1 Автономное транспортное средство В своей работа по практике «Исследование и перспективы развития беспилотных автомобилей в России» были использованы положения об автономном транспортном средстве в целом [35] Беспилотный автомобиль – транспортное средство, оборудованное системой автоматического управления, которое может свободно передвигаться по дорогам без участия водителя, либо с частичным участием. Беспилотное авто имеет способность самостоятельно передвигаться благодаря программному обеспечению, а также сенсорам, установленные на автомобиле. Программное обеспечение позволяет считывать данные со всех систем автомобиля: нажатие газа и тормоза, поворота руля, смены передачи, переключения внешних световых приборов и др. Сенсоры, в свою очередь, собирают данные об окружающей обстановке и являются неотъемлемой частью беспилотного автомобиля. Также в программное обеспечение автономного транспортного средства может входить машинное зрение и нейронные сети. 12

Рисунок 1. Высокоавтоматизированный автомобиль будущего Перед тем, как беспилотное транспортное средство тронется с точки старта, водитель устанавливает пункт назначения. Программное обеспечение автомобиля обрабатывает входную информацию и рассчитывает маршрут, после чего начинает движение по проложенному пути. На протяжении всей поездки в режиме реального времени программное обеспечение обрабатывает информацию с сенсоров. Вращающийся, установленный на крыше датчик ЛИДАР контролирует заданный диапазон вокруг автомобиля и создает динамическую трехмерную карту текущей окружающей среды. Радарные системы в переднем и заднем бамперах рассчитывают расстояния до препятствий. 1.1.1 Используемые технологии Для обнаружения окружения беспилотные автомобили используют различные методы: лидарные датчики, радарные датчики, датчики положения, ультразвуковые датчики, видеокамеры, GPS-системы, одометры, компьютерное зрение. Также транспортные средства имеют системы управления, которые способны анализировать и обрабатывать данные из сенсоров. Это необходимо для видимости различных транспортных средств на дорогах. В свою очередь, железная составляющая (блок управления) беспилотного информацию автомобиля из анализирует вышеописанных и систем. 13 обрабатывает После переданную обработки данных

программный софт планирует безопасную и комфортную поездку к желаемому месту назначения. Основными системами автоматизированного транспортного средства являются: 1. Лидарные датчики Лидарные датчики работают с помощью лазеров, которые обнаруживают объекты и измеряют их расстояние и скорость относительно транспортного средства в режиме реального времени. Помимо этого, лидар позволяет создавать трехмерные изображения обнаруженных объектов и наносить на карту окрестности. Также, есть возможность настроить лидар на создание полной 360 – градусной карты вокруг транспортного средства, а не полагаться на узкое поле зрения. Рисунок 2. Лидарный датчик 2. Радарные датчики Радар позволяет оценить взаимную скорость объекта и транспортного средства, используя электромагнитные волны. Во время измерения он посылает сигнал, а затем ждет, пока он будет отправлен обратно. По сравнению с лидаром, радар использует большую длину волны и меньшую энергию сигнала. Однако не способен описать форму сканируемого пространства. 3. Датчик положения 14

Датчик положения – устройство, определяющее положение беспилотного транспортного средства на карте вплоть до его координат. 4. Ультразвуковые датчики Ультразвуковые датчики установлены на различных сторонах транспортного средства для обнаружения объектов, близких к транспортному средству или измерения положения других транспортных средство во время парковки. Датчики обеспечивают помощь при парковке, предупреждении о столкновении, выезда на полосу движения и др. 5. Видеокамеры Видеокамеры установлены в верхней части переднего стекла, рядом с зеркалом заднего вида. Они позволяют строить в реальном времени 3Dизображение дороги впереди транспортного средства. Используются для обнаружения светофоров, дорожных знаков, неожиданных объектов, таких как животные, пешеходы. Позволяют обнаружить различные знаки дорожного движения, такие как «Стоп», «Пешеходный переход» и др. 6. GPS GPS – космическая спутниковая навигационная система, предоставляющая текущую информацию о местоположении и времени в любой точке Земли, где есть беспрепятственная линия видимости для четырех или более спутников. GPS – основа всех карт, которые использует транспортное средство во время движения. 7. Управляющий компьютер Управляющий компьютер. Данные, полученные от каждой сенсорной системы, поступают на управляющий компьютер, который обрабатывает эти данные с высокой скоростью. Центральный компьютер - мощный процессор, установленный внутри транспортного средства. С помощью высокоразвитого программного обеспечения принимает требуемое решение и направляет выходной сигнал на электромеханические агрегаты. Определяет траекторию движения транспортного средства, реагирует на ситуацию на дорогах: движение других участников дорожного движения, автомобилей, пешеходов, 15

погодные условия, резкие повороты, неровности. Компьютер также подключен к интернету и системе GPS для обеспечения мониторинга и обновления в режиме реального времени. Компоненты системы для автоматизированного передвижения беспилотного транспортного средства представлены на Рисунок 3. Рисунок 3. Компоненты беспилотного автомобиля 1.1.2 Уровни автоматизации транспортных средств (классификация) Каждому транспортному средству выделяют свой уровень автоматизации. Система классификации основана на шести различных уровнях (от неавтоматизированной до полностью автоматизированной системы). Данная система классификации основана не на возможностях транспортного средства, а на количестве вмешательств со стороны водителя и требуемой внимательности. Уровни автоматизации транспортного средства представлены в (Таблица 1): 16

Таблица 1. Уровни автоматизации транспортных средств SAE уровень Наименование режима Описание режима Рулевое управление, газ/тормоз Мониторинг внешней среды Управление транспортным средством в экстренных случаях Возможности системы (Режимы вождения) Водитель следит за обстановкой вождения 1 Отсутствие автоматизации 2 Помощь водителю 3 Частичная автоматизация Полное управление автомобилем осуществляет водитель Полное управление автомобилем осуществляет водитель с возможностью использования информационной поддержки электронной системы помощи водителю Одна из систем управления (газ/тормоз, рулевое) может быть автоматизирована по желанию водителя Водитель Водитель Водитель Недоступен Водитель + система Водитель Водитель Некоторые режимы вождения Система Водитель Водитель Некоторые режимы вождения Водитель Некоторые режимы вождения Автоматизированная система управления отслеживает условия вождения 4 Условная автоматизация Управление автомобилем осуществляет система автоматического управления автомобилем при условии, что водитель будет полностью Система 17 Система

SAE уровень 5 Наименование режима Высокая автоматизация Полная 6 автоматизация Описание режима контролировать систему и, при необходимости, вмешиваться в процесс управления Управление автомобилем осуществляет система автоматического управления автомобилем, даже если водитель будет ненадлежащим образом вмешиваться в процесс управления Полное управление автомобилем осуществляет система автоматического Мониторинг внешней среды Управление транспортным средством в экстренных случаях Возможности системы (Режимы вождения) Система Система Система Некоторые режимы вождения Система Система Система Рулевое управление, газ/тормоз управления автомобилем 18 Все режимы вождения

1.1.3 Преимущества и недостатки автоматизированного транспортного средства • Использование беспилотных автомобилей позволило бы получить глобальные преимущества, такие как: • Уменьшение дорожно-транспортных происшествий и столкновений (в результате которых гибнут люди, травмируются и несут расходы); • Увеличение пропускной способности проезжей части и уменьшение заторов на дорогах в связи с уменьшением потребности в проблемах в безопасности и способности лучше управлять транспортным потоком; • Более высокий скоростной лимит для автономных транспортных средств; • Сокращение физического пространства, необходимого для парковки транспортных средств; • Снижение числа угонов автомобилей, благодаря повышению осведомленности о транспортном средстве; • Снятие рулевого колеса; • Экономия топлива; • Освобождение пассажиров от вождения и навигации, что позволяет выполнять другие задачи или отдыхать во время длительных и интенсивных поездок; • Минимизация скоростной разницы между транспортными средствами; • Сокращение физических дорожных знаков и более плавной езды; • Отсутствие сдачи экзамена по вождению или получения водительских прав; • Повышенная мобильность для детей, пожилых людей, инвалидов и малоимущих; • Коммерческий обмен автомобилями (каршеринг).

Несмотря на большое количество преимуществ, также сохраняются недостатки: • Потеря большинства сфер деятельности, связанных с вождением транспортных средств (водители такси, грузоперевозок, автобусов и др.); • Потеря конфиденциальности; • Высокий риск использования беспилотных автомобилей в качестве террористических актов; • Восприимчивость автомобильной навигационной системы к различным типам погоды; • Временные зоны строительства, которые не обозначены на картах или базах данных; • Определение уровня серьезности препятствий на полосе движения; • Невербальные сигналы/жесты; • В случае выхода из строя основного датчика, автомобиль подвергает опасности остальных участников дорожного движения; • Сбой или ошибка в системе может привести к несчастному случаю со смертельным исходом и гибели людей. Необходима программного обеспечения; • Существует риск кибератак; • Недостаточное обнаружение светофора; • Высокая стоимость разработки (себестоимость). 20 надежность

1.2 Технология «Цифровой двойник» «Цифровой двойник» - программный аналог физического устройства, моделирующий внутренние процессы, технические характеристики и поведение реального объекта в условиях воздействия помех и окружающей среды. Технология «ЦД» позволяет проводить виртуальное тестирование и оптимизировать инженерные характеристики ТС, моделировать и измерять любые его показатели в различных условиях жизненного цикла с детальным учетом характеристик материалов и особенностей технологических процессов. Связь между физическим и цифровым двойником позволяет отслеживать характеристики ТС и историю обслуживания, а также выявлять и сообщать об аномальном поведении и рекомендовать/планировать техническое обслуживание (Далее – ТО). «ЦД» позволяет решать задачи поддержки объекта на протяжении всего жизненного цикла. Рисунок 4. Стадии развития технологии «Цифровой двойник» Благодаря взаимодействию систем, которые оснащены в ТС и позволяют автономно передвигаться на дорогах общего пользования, данная технология станет важнейшим прорывом в рамках машинного обучения и в целом в автомобилестроении. Реализация данной технологии позволит отслеживать автомобиль удаленно и, при необходимости, передаст все данные о поломках объекта в ближайший пункт ТО. 21

Ключевую роль при реализации данной технологии играет разработка математических, физических, кинематических моделей, а именно уровень их поведения по отношению к реальным объектам и процессам, окружающему миру. 1.2.1 Типы «Цифрового двойника» Рисунок 5. Типы «Цифрового двойника» Впервые профессор Мичиганского университета Майкл Гривз определил 3 типа цифрового двойник (Рисунок 5). 1. Цифровой двойник «Прототип»: Данный тип ЦД является полным прототипом физического объекта. В нем содержится входной информационный набор, необходимый для описаний и реализации физической версии. Эти информационные наборы включают в себя требования, спецификацию документов, процессов, услуг и прочих процессов. 2. Цифровой двойник «Экземпляр»: Тип цифрового двойника, описывающий конкретный физический продукт, с которым ЦД непосредственно связан на протяжении всего срока службы продукта. В ЦД содержится, в зависимости от сценариев использования, следующие наборы данных: • 3D - модель, которая описывает геометрию физического объекта и его компоненты; • Список процессов, действий, операций, которые были выполнены при создании физического объекта, вместе с результатами измерений и испытаний; 22

• Рабочие состояния, полученные с датчиков. 3. Цифровой двойник «Агрегатор» Тип представляет собой объединение множества двойников. Он имеет доступ ко всем виртуальным прототипам и может запрашивать информацию о группе объектов. Также агрегатор постоянно записывает показания датчиков и сопоставляет их с показаниями, которые были зафиксированы во время сбоя. 1.2.2 Цели и задачи технологии «Цифровой двойник» Рисунок 6. Цели и задачи «Цифрового двойника» Основными целями и задачами внедрения технологии «ЦД» являются (Рисунок 6): 1. Сокращение времени, затрат на разработку и проектирование за счет проектирования большего количества вариантов конструкции объектов в ограниченное время; 2. Снижение количества стендовых и натурных испытаний. Предполагается замена реальных испытаний на виртуальные, в том числе переход на цифровую сертификацию; 3. Повышение надежности объекта и ресурсооборота увеличения наработок при своевременном за счет проведении профилактического обслуживания в отличие от технического; 4. Получение заданных и перспективных характеристик объекта за счет максимально точного описания и проектирования процессов; 23

5. Повышение экономической эффективности для эксплуатанта через индивидуальные рекомендации по режимам эксплуатации с учетом его особенностей; 6. Ускорение реакции на проблемы, оптимизация уровня обслуживания в эксплуатации через обеспечение и своевременную доставку необходимых запасных частей и обслуживание персонала с необходимыми навыками в нужное место и время для сокращения простоя объекта в ремонте. 24

1.2.3 Уровни виртуального представления технологии В книге «Цифровой двойник. Анализ, тренды, мировой опыт» авторы выделяют 4 уровня виртуального представления (Таблица 2) [18] Таблица 2. Уровни виртуального представления технологии Уровень сложности модели Уровень Пре-ЦД (Pre- Digital Twin) ЦД (Digital Twin) Виртуальная модель с акцентом на технологию/ снижение технических рисков Виртуальная модель физического объекта Получение данных от физического двойника Не существует Не применимо Существует С Адаптивный ЦД адаптивным пользовательским интерфейсом Физический объект Существует Интеллектуальный С адаптивным пользовательским ЦД (Intelligent Существует интерфейсом и с обучением с подкреплением Digital Twin) Производительность, статус технического состояния, техническое обслуживание; пакетные обновления Производительность, статус технического состояния, техническое обслуживание; обновления в режиме реального времени Производительность, статус технического состояния, техническое обслуживание, информация об окружающей среде, обновления в режиме пакетных обновлений и в режиме реального времени 25 Машинное обучение (предпочтения оператора) Машинное обучение (система/окружающая среда) Нет Нет Нет Нет Да Нет Да Да

• Уровень 1. «Предшественник ЦД» (Pre-Digital Twin). Это цифровая модель высокой точности, которая создается до этапа изготовления производства физического изделия – до появления цифровой тени. Другое название ЦД такого типа – «ЦД стадии проектирования», которое уже прижилось в русскоязычных публикациях на тему ЦД. • Уровень 2. ЦД (Digital Twin). Классический ЦД, который появляется на стадии, когда есть пара (цифровой и физический двойники), и, соответственно, цифровая модель уточняется на базе данных цифровой тени. • Уровень 3. Адаптивный цифровой двойник (Adaptive Digital Twin) позволяет изучать предпочтения/приоритеты людей-операторов в разных контекстах, с использованием алгоритма машинного обучения на основе нейронной сети. Модели, используемые в этом ЦД, постоянно обновляются на основе данных, извлекаемых из физического двойника в режиме реального времени. ЦД может поддерживать планирование в реальном времени и принимать решения во время операций, технического обслуживания и поддержки. • Уровень 4. Интеллектуальный ЦД (Intelligent Digital Twin) обладает всеми возможностями ЦД 3-го уровня (включая машинное обучение с учителем), а также обладает способностью машинного обучения без учителя – может распознавать объекты и шаблоны, встречающиеся в операционной среде. ЦД на этом уровне обладает высокой степенью автономии, может анализировать более детальные данные о производительности, обслуживании и работоспособности, полученные от реальных объектов. Концепция цифрового двойника подразумевает за собой виртуальную модель материального объекта, которая взаимодействует друг с другом на протяжении всего жизненного цикла: 1. Концепция; 26

2. Тестирование; 3. Разработка / Доработка; 4. Виртуальные испытания; 5. Производство; 6. Стендовые и натурные испытания; 7. Эксплуатация; 8. Утилизация. Данный тип «Цифрового двойника» используется при внедрении технологии в производство. 1.2.4 Применение технологии «Цифровой двойник» АТС в эксплуатации Рассмотрим разработку программного продукта с внедрением технологии «Цифровой двойник» на основе аналитической модели и модели, основанной на численном решении дифференциальных уравнений. Метод основан на сборе данных из основных частей, агрегатов, а также электронной системы транспортного средства (физического двойника), путем компьютерной диагностики, считывания информации в памяти контроллера кодов неисправностей, сенсоров и различных датчиков (лидаров, радаров и др.) в реальном времени. На базе полученных данных формируется цифровая модель двойника, которая учитывает изменения состояния автомобиля. Программный продукт, разработанный на основе технологии «ЦД», позволяет заниматься мониторингом частей транспортного средства, агрегатов, сенсоров, анализировать большое количество информации, при необходимости, предсказать возможный отказ того или иного узла физического объекта. Следующим событием после анализа является поиск и сообщение о рекомендациях, которые позволят полностью контролировать профилактическое и техническое состояния всего автомобиля (сообщения о необходимости провести ТО, замене масла, проверки двигателя и др.). 27

Цифровой двойник хранит в себе следующую информацию физического объекта (автомобиля): • Концептуальную и геометрическую 3D-модель реального объекта; • Концептуальную и геометрическую 3D-модель компонентов автомобиля; • Математическую модель поведения автомобиля; • Материальную и физическую модель всех частей и агрегатов автомобиля (характеристики материала), которая позволит предупредить о нарушении целостности компонентов автомобиля; • Информацию о влиянии внешних воздействий; • Данные датчиков и электронной системы автомобиля. 1.2.4.1 Пример структурной схемы математической модели автомобиля Рисунок 7. Структурная схема математической модели автомобиля На (Рисунок 7) представлена структурная схема математической модели расчета сил и моментов, действующих на колеса автомобиля и сам автомобиль: • Блок «Body» моделирует движение автомобиля в плоскости как плоскопараллельное движение твердого тела. • Блок «Calculation forces» производит расчет сил в каждый момент времени. • Блок «Transmission» является математической моделью трансмиссии с индивидуальным электроприводом каждого колеса. • Блок «Control System» является системой управления, которая осуществляет задание на формирование тяговых моментов на каждом колесе. 28

Данная структура является важнейшей частью при интеграции технологии «Цифровой двойник», так как она полностью повторяет алгоритм поведения реального объекта (АТС). 1.2.5 Разработка геометрической 3D-модели физического двойника (автомобиля) Геометрические модели (Geometry Models) описывают физический объект с точки зрения его формы, размера, допусков и т. д Разработка геометрической 3D-модели (Рисунок 8) необходима для виртуального представления продукта. Рисунок 8. Геометрическая 3D-модель физического двойника в CAE-системе На последнем этапе разработки программного продукта, данная визуализация продукта позволит совершать виртуальные испытания, дорожные заезды (Рисунок 9), решать важные задачи моделирования, оптимизации и поддержания продукта на всем жизненном цикле. Рисунок 9. Виртуальные испытания цифрового двойника 29

Также при разработке цифрового двойника следует учитывать состав материала, знания о технологических процессах обработки материалов, использование электрических схем. Данный фактор необходим для того, чтобы цифровой двойник стал полным прототипом физического двойника в разрезе физических свойств. Помимо этого, такие знания помогут при модернизации компонентов физического двойника в случае, если старые пришли в непригодность, а также их оптимизации и сопровождения. 30

1.2.6 Концепция программного обеспечения с использованием технологии «Цифровой двойник» Рисунок 10. Функциональная блок-схема концепции программного продукт с использованием технологии «Цифровой двойник» 31

На (Рисунок 10) отражена функциональная блок-схема концептуальной разработки программного продукта с использованием технологии «Цифровой двойник». Данная концепция состоит из следующих блоков: 1. Анализ; 2. Планирование; 3. Разработка; 4. Взаимодействие (сопряжение физического объекта с программным продуктом); 5. Тестирование; 6. Внедрение. 1.2.6.1 Блок «Анализ» Данный блок отражает изучение всей необходимой документации, теоретических сведений о физическом объекте (от компонентов автомобиля до электронной системы). 1.2.6.2 Блок «Планирование» На данном этапе разработчик, проанализировав всю необходимую информацию, ставит цели и задачи, разрабатывает ТЗ на программную продукцию, рассчитывает временные затраты, занимается поиском узких мест. 1.2.6.3 Блок «Разработка» Разработчик, имея детальное ТЗ, всю необходимую информацию, приступает к написанию программного кода для реализации запланированного поведения продукта. 1.2.6.4 Блок «Взаимодействие» На данном этапе разработчик, предварительно завершив написание кода, приступает к подключению физического двойника (реального автомобиля) к программному продукту. 32

1.2.6.5 Блок «Тестирование» На этапе оценки программного продукта разработчик тестирует ТЗ, сопоставляет функционал приложения с пунктами документации и при необходимости корректирует программный код для решения тех или иных проблем/нюансов. После успешного тестирования программного продукта разработчик занимается внедрением и сопровождением данного приложения. 1.2.6.6 Блок «Внедрение и сопровождение» На данном этапе разработчик настраивает программный продукт под определенные условия пользования, а также обучает пользователей работе с программным продуктов (написание инструкции пользователя и других необходимых нормативно-справочных документов). 33

1.3 Прогнозируемое обслуживание транспортного средства «Predictive maintenance» Поддержание технического состояния необходимо на протяжении всего жизненного цикла транспортного средства. Своевременное решение проблемы способствует, в первую очередь, продлению срока службы ТС, а также приводит к экономии денежных средств и времени. Применение прогнозируемого ТО позволяет в режиме реального времени получать и обрабатывать данные из АТС. То есть прогнозируемое ТО, в отличие от планового, способствует заблаговременно сигнализировать о необходимости в обслуживании или замене компонентов ТС. На (Рисунок 11) показана структура работы прогнозируемого ТО. Технология в режиме реального времени отслеживает данные датчиков АТС. Подключенные датчики IoT могут предоставлять актуальные данные о деталях автомобиля и отправлять диагностические коды неисправностей для отслеживания механических неисправностей. Подключенное устройство в АТС, которое отслеживает данные с датчиков, передает их на удаленный сервер и хранит. Алгоритмы технологии обрабатываются входные данные, анализируют коды ошибок, прогнозируют дальнейшее лечение и передают инженеру / водителю уведомление о необходимости произвести технический обслуживание в станции ТО. Рисунок 11. Схема работы технологии прогнозируемого обслуживания транспортных средств 34

В своей научной работе Кэсседи Шелл описывает прогнозируемое обслуживание как уникальную технологию, которая позволит сократить время простоя транспортных средств и оптимизировать состояние ТС, чтобы продлить срок службы объекта. В чем же особенность прогнозируемого обслуживания транспортного средства над другими видами обслуживания? Рассмотрим более подробно основные виды технического обслуживания [15]: 1. Реактивное ТО: При реактивном подходе поддержка транспортного средства возникает лишь в том случае, когда необходимо устранить непредвиденную проблему или ЧС. То есть, прежде чем проводить реактивное ТО, инициаторы ожидают сбоя или полного отказа системы. В случае отказа основных частей ТС вызывают специалиста для его обслуживания. Данный подход является наиболее рискованным и самым дорогим из 3х подходов, однако он применяется чаще всего. 2. Плановое ТО: Плановое техническое обслуживание является распространенным способом предупреждения поломки агрегатов транспортных средств и ЧС. Данный метод ТО выполняется на регулярной основе (вне зависимости от состояния объекта). Плановое ТО выполняется на регулярной основе в соответствии с графиком, даже если оно не требуется. Плановое обслуживание обходится дешевле реактивного, но дороже прогнозируемого. 3. Прогнозируемое ТО: Прогнозируемое техническое обслуживание является одним из способов запланированного ТО. Но в данном случае график основан не на временных интервалах, а на результатах диагностики системы и частей ТС. 35

Как и плановое ТО, прогнозируемое основано на принципе превосходства предупреждающего подхода над реактивным. Однако вместо выполнения ремонта на основании заранее определенного временного интервала при прогнозируемом ТО ремонт выполняется на основании фактического состояния объекта. Достижения в области технологий Интернета вещей (IoT) и распространение открытых протоколов для подключения к открытому доступу в Интернет делают доступным увеличение количества контрольных датчиков. Это открыло возможности для инноваций в планировании и выполнении ТО. Подход прогнозируемого технического обслуживания обладает и другими преимуществами: • стоимость технического обслуживания уменьшается на 50%. • непредвиденные отказы уменьшаются на 55%; • средняя наработка на отказ увеличивается на 30%; • работоспособность узлов и механизмов увеличивается на 30%. Таким образом прогнозируемое ТО обладает рядом преимуществ по отношению к другим типам технического обслуживания и является более оптимальным как в стоимостной оценке, так и в целом обслуживании ТС. Однако если говорить о полной автоматизации транспортного средства, а именно, о беспилотном движении, то такой тип обслуживания имеет небольшие проблемы: 1. В случае полной автоматизации ТС и движение по дорогам общего пользования будет без водителя, то это вызовет проблему в том случае, если автомобиль столкнется с поломкой. Потребуется первичное вмешательство человека для замены вышедших из строя деталей. Водитель – испытатель всегда будет востребован в данной сфере, даже если автомобили достигнут последнего уровня автоматизации. 2. Еще одна немало важная проблема – вывод датчиков из строя. Датчики могут быть подвержены внешнему воздействию, вследствие 36

чего могут собирать незначительной неточные проблемы, все данные. может Из, перерасти казалось в бы, большое чрезвычайное происшествие на дороге, так как автономное ТС с неисправными датчиками является опасным участником дорожного движения. 37

Глава 2 РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА «CHEVROLET ORLANDO» В ПРОГРАММНОЙ СРЕДЕ «SIEMENS PRESCAN» В данной главе пошагово рассмотрим разработку будущей 3D-модели цифрового двойника «Chevrolet Orlando», различных компонентов в программной среде «Autodesk 3ds Max 2021» на базе транспортного средства «Chevrolet Orlando» 1.8 6AT 2012 (Рисунок 12). Рисунок 12. Физический объект «Chevrolet Orlando 1.8 6AT 2012» Разработка цифрового двойника состоит из нескольких пунктов: 1. Доработаем 3D-модель в части создания точек координат для последующего импорта и визуализации поворачиваемости в программной среде «Siemens Prescan». 2. Импортируем модель и настроим динамические и технические характеристики цифрового двойника. 3. Проанализируем и опишем используемую динамическую модель автомобиля. 4. Зафиксируем структуры входных параметров и характеристик. 5. Определим параметры и характеристики транспортного средства, которые изменяются в эксплуатации. 38

2.1 Разработка 3D-модели цифрового двойника «Chevrolet Orlando» в программной среде «Autodesk 3ds Max 2021» Для разработки цифрового двойника автомобиля «Chevrolet Orlando» за основу была взята 3D-модель «Chevrolet Orlando 2011», автором которой является «Hum3D» [11]. Рисунок 13. Исходная 3D-модель физического объекта Для корректного использования данной модели в программной среде «Siemens Prescan» были произведены следующие изменения: 1. Настроена ориентация модели для импорта (выделены на рис под красными квадратами) в сторонние программные продукты; Рисунок 14. Доработанная 3D-модель 2. Для воссоздания точной копии цифрового двойника были добавлены государственные регистрационные регистрационные знаки физического объекта; 39 знаки повторяющие

Рисунок 15. Модель регистрационного номерного знака 3. В программной среде «Autodesk 3ds Max» была создана иерархия для компонентов колес, которая позволит выполнить их сопоставление и визуализацию поворачиваемости АТС в «Siemens Prescan». В каждой группе созданы точки оси координат, которые привязаны к колесам. Иерархия колес АТС состоит из 4 групп: 1. WheelLF_Nodes – Левое переднее колесо (Рисунок 16, сноска 1). WheelLF_Joint – точка оси координат. Компоненты колес: • WheelLF; • WheelLF.001; • WheelLF.002; • WheelLF.003; • WheelLF.004; • WheelLF.005; • WheelLF.006. 2. WheelLR_Nodes – Левое заднее колесо (Рисунок 16, сноска 2). WheelLR_Joint – точка оси координат. Компоненты колес: • WheelLR; • WheelLR.001; • WheelLR.002; • WheelLR.003; • WheelLR.004; • WheelLR.005; • WheelLR.006; • WheelLR.007. 40

3. WheelRF_Nodes – Правое переднее колесо (Рисунок 16, сноска 3). WheelRF_Joint – точка оси координат. Компоненты колес: • WheelRF; • WheelRF.001; • WheelRF.002; • WheelRF.003; • WheelRF.004; • WheelRF.005; • WheelRF.006; • WheelRF.007. 4. WheelRR_Nodes – Правое заднее колесо (Рисунок 16,сноска 4). WheelRR_Joint – точка оси координат. Компоненты колес: • WheelRR; • WheelRR.001; • WheelRR.002; • WheelRR.003; • WheelRR.004; • WheelRR.005; • WheelRR.006; • WheelRR.007. Пример сформированной точки координат представлен на Рисунок 17. 41

Рисунок 16. Иерархия колес цифрового двойника Рисунок 17. Точка координат для сопоставления колес 42

2.2 Исходные данные модели цифрового двойника в «Siemens Prescan» Загрузка модели в программную среду «Siemens Prescan» происходит через пользовательский интерфейс «Model Preparation Tool» (Далее - MPT). После импорта 3D-модели в пользовательском интерфейсе MPT необходимо указать входные данные (информацию о модели, внешние и внутренние характеристики и другие параметры загружаемой модели «Chevrolet Orlando»). 2.2.1 Блок «Canvas Data» Блок «Canvas Data» необходим для определения модели в пользовательском интерфейсе «Siemens Prescan». Он также содержит информацию о загружаемой 3D-модели. Данные блока разделены на три раздела: 1. «Editor data» - информационные данные загружаемой модели; 2. «Images» - иконки загружаемой модели; 3. «3D-model» - информация о модели (внутренняя), размеры и координаты модели. В Таблица 3 указаны значения для загружаемой 3D-модели «Chevrolet Orlando» Таблица 3. Блок «Canvas Data» Наименование Описание свойства Значение Раздел «Editor Data» Type name Category Уникальное имя, которое Prescan использует для идентификации модели. Категория загружаемой модели (Автомобиль, мотоцикл, человек, здание и т. д.) Главная Main tab вкладка панели Orlando Car инструментов редактора Prescan, в которой будет находиться Actors модель. Вложенная Sub tab вкладка панели инструментов редактора Prescan, в которой будет находиться Cats & Motors модель. 43

Наименование Описание свойства Model name Description Значение Наименование, которое будет использоваться для модели в меню редактора Prescan. Описание модели, которое отображается в редакторе Prescan. Orlando Orlando Раздел «Images» Icon Путь к значку модели Путь CS picture к 1111_IconPicture.png изображению, использоваться для которое представления будет общей 1111.png модели на листе компиляции Top view Side view Путь к изображению, содержащему модель вида сверху. Путь к изображению, содержащему модель вида сбоку 1111_TopView.png 1111_SideView.png Раздел «3D Model» Model file Путь к 3D-модели в формате «.osgb» Размер модели в метрах. X – глубина; Y – Size [m] ширина; Z – высота. Эти значения автоматически вычисляются после импорта модели 1111.osgb X: 4,65 Y: 2,12 Z: 1,88 Точка в модели, определяющая начало Origin [-] координат на изображении вида сверху. Все X: 0,50 значения должны находиться в диапазоне от 0 Y: 0,50 до 1. Эти значения автоматически Z: 0,00 вычисляются после импорта модели. Центр тяжести модели определяется из начала CoG [m] координат модели в метрах. Пользователю необходимо вручную определить параметр после импорта модели 44 X: 1,51 Y: 0,00 Z: 0,40

2.2.2 Блок «Vehicle Dynamics» В блоке «Vehicle Dynamics» пользователь указывает режим динамики автомобиля. В случае с цифровым двойником «Chevrolet Orlando» был указан режим динамики – «2D & 3D Dynamics». 2.2.2.1 Damping – параметризация демпфирования колес автомобиля В разделе «Damping» указываются параметры демпфирования для передних и задних колес. На Рисунок 18 указаны значения параметров демпфирования для передних и задних колес модели «Chevrolet Orlando». Зависимость демпфирования передних и задних колес строится по отношению к скорости перемещения «Velocity Displacement» измеряемая в м/с. Рисунок 18. Раздел «Damping». Значения для загружаемой модели 45

2.2.2.2 Stiffness – параметризация жесткости колес автомобиля В разделе «Stiffness» указываются значения параметров жесткости колес загружаемой модели «Chevrolet Orlando». На Рисунок 19 указаны их значения. Зависимость жесткости передних и задних колес строится по отношению к перемещению «Displacement» измеряемая в метрах. Рисунок 19. Раздел «Stiffness». Значения для загружаемой модели 2.2.2.3 Dynamics В данном разделе заносятся значения динамических параметров автомобиля: Исходные значения динамических параметров представлены в Таблица 4. Таблица 4. Раздел «Dynamics». Исходные значения загружаемой модели Наименование свойства Описание Раздел «Dynamics Parameters» 46 Значение

Наименование Описание свойства Значение of Момент инерции кузова транспортного средства вокруг 954 Moment Inertia Jxx [kg оси x m2 ] of Момент инерции кузова транспортного средства вокруг 3858 Moment Inertia Jyy [kg оси y m2 ] of Момент инерции кузова транспортного средства вокруг 3967 Moment Inertia Jzz [kg оси z m2 ] CoG location a Расстояние от центра тяжести до передней оси 1,250 [m] CoG location b Расстояние от центра тяжести до задней оси 1,510 [m] CoG location h Высота центра тяжести 0,396 [m] Cornering Stiffness Жесткость передних шин при поворотах 72653 Жесткость задних шин при поворотах 121449 Система демпфирования скорости передней подвески 52151 Система демпфирования скорости задней подвески 41400 Жесткость развала передних колес 0 Front [N rad2] Cornering Stiffness Rear [N rad2] Suspension Stiffness Front [N m2] Suspension Stiffness Rear [N m2] Camber Stiffness Front [N rad2] 47

Наименование Описание свойства Camber Stiffness Значение Жесткость развала задних колес 0 Амортизация передней подвески 4980 Амортизация задней подвески 3624 Rear [N rad2] Suspension Damping Front [Ns m2] Suspension Damping Rear [Ns m2] Brake Максимальное Усилие Педали Тормоза Max 150 Pressure [bar] Air Resistance Коэффициент Сопротивления Воздуха 0,33 Factor [-] Ground Дорожный Просвет 0,165 Clearance [m] Vehicle Height Высота ТС 1,633 [m] Track Width [m] Ширина Колеи 1,586 Tire Radius [m] Радиус Шины 0,330 Offset [m] Смещение 0,900 2.2.2.4 DriveLine На данной вкладке редактируется стратегия переключения передач. Для трансмиссии количество передач и соответствующие передаточные числа могут быть изменены. В Таблица 5 указаны исходные значения для разрабатываемого автономного транспортного средства. Таблица 5. Раздел «DriveLine». Исходные значения загружаемой модели Наименование свойства Описание Значение Табличная часть «DriveLine properties» R Final drive Передаточное число главной передачи 48 4,17

Наименование Описание свойства Значение Up shift time Задержка перед переключением повышающей передачи 1 Down shift time Задержка перед переключением понижающей передачи 1 Табличная часть «Gear ratios» -1 Передаточное число задней передачи 3.55 0 Передаточное число нейтральной передачи 0.00 1 Передаточное число 1 передачи 3.82 2 Передаточное число 2 передачи 2.16 3 Передаточное число 3 передачи 1.48 4 Передаточное число 4 передачи 1.12 5 Передаточное число 5 передачи 0.87 6 Передаточное число 6 передачи 0.61 Стратегия переключения передач указывается для двух сторон движения – вперед, назад. Значения распределения скорости для движения вперед представлены в Таблица 6. Таблица 6. Распределение скорости относительно % раскрытия дроссельной заслонки в зависимости от передачи для движения вперед % раскрытия дроссельной 1->2 2->3 3->4 4->5 5->6 заслонки 0 30.34 52.72 74.67 94.10 110.83 25 32.78 57.23 81.67 104.26 125.67 35 35.22 61.74 88.67 114.42 140.50 50 37.66 66.25 95.67 124.58 155.33 90 40.10 70.76 102.67 134.74 170.17 100 42.54 75.27 109.67 144.90 185.00 Значения распределения скорости для движения назад представлены в Таблица 7. Таблица 7. Распределение скорости относительно % раскрытия дроссельной заслонки в зависимости от передачи для движения назад 49

% раскрытия 2->1 дроссельной 3->2 4->3 5->4 6->5 заслонки 0 17.68 28.82 40.08 52.60 52.60 25 19.80 32.74 46.17 61.44 61.44 35 21.92 36.66 52.26 70.27 70.27 50 24.05 40.58 58.35 79.11 79.11 90 26.17 44.50 64.44 87.95 87.95 100 28.29 48.42 70.54 96.79 96.79 2.2.2.5 Engine В данном разделе указываются значения распределения крутящего момента относительно числа оборотов коленчатого вала от % раскрытия дроссельной заслонки. Значения указаны в Таблица 8. Таблица 8. Распределение крутящего момента относительно числа оборотов в минуту коленчатого вала в зависимости от % раскрытия дроссельной заслонки % раскрытия дроссельной 0% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 800 -8,51 76,62 85,14 94,60 105,11 116,79 129,76 144,18 160,20 178 1200 -8,85 79,64 88,48 98,32 109,24 121,38 134,87 149,85 166,50 185 1400 -8,99 80,93 89,92 99,91 111,01 123,35 137,05 152,28 169,20 188 1600 -9,14 82,22 91,35 101,51 112,78 125,32 139,24 154,71 171,90 191 2000 -9,33 83,94 93,27 103,63 115,15 127,94 142,16 157,95 175,50 195 2400 -9,47 85,23 94,70 105,23 116,92 129,91 144,34 160,38 178,20 198 2800 -9,57 86,09 95,66 106,29 118,10 131,22 145,80 162,00 180,00 200 3200 -9,57 86,09 95,66 106,29 118,10 131,22 145,80 162,00 180,00 200 заслонки / об/мин 2.2.2.6 Steering В данном разделе указываются значения параметров, отвечающих за управление рулевым колесом. Значения представлены в Таблица 9. Таблица 9. Определение параметров руля 50

Наименование Описание свойства Значение Табличная часть «Steering Properties» Steering ratio Соотношение угла поворота руля и угла поворота колеса 14,4 Maximum Максимальный угол поворота руля steering 493 wheel angle 2.2.2.7 Physics Раздел «Physics» предназначен для определения соответствующих физических параметров, используемых для расчета поведения объекта во время моделирования. Исходные значения для загружаемой модели представлены в Таблица 10. Таблица 10. Определение физических параметров транспортного средства Наименование Описание свойства Значение Табличная часть «Physics Properties» Roll friction Момент инерции кузова транспортного средства вокруг 0,01 coefficient оси x Drag coefficient Коэффициент трения используется для количественной 0,27 оценки сопротивления воздуха. Коэффициент лобового сопротивления связан с площадью объекта Mass [kg] Масса объекта 1820 Reference area Контрольная площадь объекта 2,33 [m2] Max Максимальное ускорение 0,30 Максимальное замедление 1,00 acceleration [g] Max deceleration [g] 2.2.3 Блок «Wheels» В данном блоке происходит сопоставление реквизитов колес с элементами «Joints», настроенных в блоке «Joints» (раздел 2.2.4). 51

Исходное сопоставление для загружаемой модели представлено на Рисунок 20. Рисунок 20. Сопоставление каждого колеса с элементами «Joints» 2.2.4 Блок «Joints» В данном разделе происходит сопоставление точек координат колес транспортного средства с типовыми реквизитами в «Model Preparation Tool» (Таблица 11). Таблица 11. Сопоставление точек координат колес с типовыми реквизитами Наименование Описание свойства Значение Раздел «Dynamics Parameters» Переднее левое колесо Display name Наименование WheelFL Joint node Точка координат переднего левого колеса WheelFL_Joint Переднее правое колесо Display name Наименование WheelFR Joint node Точка координат переднего правого колеса WheelFR_Joint Заднее левое колесо Display name Наименование WheelRL Joint node Точка координат заднего левого колеса WheelRL_Joint Заднее правое колесо Display name Наименование WheelRR Joint node Точка координат заднего правого колеса WheelRR_Joint Наименование SteeringWheel Рулевое колесо Display name 52

Наименование Описание свойства Joint node Значение Точка координат рулевого колеса SteeringWheel_Joint 2.2.5 Блок «JointGroups» В данном блоке группируются объекты, которые визуализируются при симуляции движения автомобиля. Например, два передних колеса транспортного средства группируются вместе, чтобы визуализировать управление / движение двумя колесами одновременно (Рисунок 21). Рисунок 21. Формирование в единую группу точек координат колес и рулевого колеса для последующей визуализации при движении После настройки исходных данных модель транспортного средства отобразится в списке моделей в программной среде «Simcenter Prescan» (Рисунок 22). 53

Рисунок 22. Отображение загружаемой модели в списке объектов «Simcenter Prescan» 54

2.3 Проектирование экспериментальных дорожных испытаний в программной среде «Simcenter Prescan» 2.3.1 Настройка параметров визуализации и сбора данных Параметризация настроек «Simulation scheduler» является важной настройкой для симуляции разработанных испытаний. Планировщик моделирования рассчитывает время выполнения различных информационных потоков, происходящих между различными мирами Prescan. Иными словами, планировщик моделирования предоставляет обзор различных скоростей обновления данных. Окно формы настройки моделирования показано на Рисунок 23. Рисунок 23. Окно формы «Simulation Scheduler». Исходные значения для виртуальных испытаний «Simulation time scale» - шкала времени моделирования. Данный параметр является временным масштабом, в котором происходит моделирование. Имеет несколько значений: 1. [0] – быстрый запуск симуляции; 2. [1] – запуск моделирования в режиме реального времени (насколько это возможно); 3. [2] – запуск моделирования в режиме реального времени (половина скорости); 4. [3] – запуск моделирования при одной трети скорости реального времени. 55

«Sensor world frequency» - Минимальная частота ядра, необходимая для работы всех датчиков на их текущих настроенных частотах. «Simulation core frequency» - Частота, с которой работают внутренние компоненты предварительного сканирования. «Compilation sheet frequency» - частота составления листов. Частота компиляции (модели Simulink). «VisViewer frequency» - Частота визуализации эксперимента в рабочей форме «VisViewer». 2.3.2 Импорт эксперимента в «MATLAB&Simulink» Для инициализации математической модели в программной среде «MATLAB&Simulink» необходимо произвести сборку эксперимента и импорт через механизм «Parse & Build Mechanism»». Данный механизм используется для анализа эксперимента, в первую очередь, на соответствие скорости моделирования. В случае сбоя пользователь может ввести новые значения для выявленных проблемных параметров. Перед инициализацией математической модели необходимо нажать на следующие кнопки: 1. Parse (Рисунок 24, сноска 1); 2. Build (Рисунок 24, сноска 2); 3. Invoke Simulink Run Mode (Рисунок 24, сноска 3). Рисунок 24. Этапы сборки проекта и симуляция в «MATLAB&Simulink» 56

После открытия главной формы «MATLAB» в командной строке отразится информация о синхронизации программных продуктов «MATLAB» и «Simcenter Prescan», а также отразятся данные из папки эксперимента (). Рисунок 25. Синхронизация «Siemens Prescan» с «MATLAB&Simulink» Для загрузки математической модели в «MATLAB&Simulink» необходимо в дереве проекта запустить файл формата «.slx» (Simulink Model) (Рисунок 25). После открытия модели Simulink отобразятся объекты, которые используются в разрабатываемом эксперименте (Рисунок 26). Рисунок 26. Объекты испытаний в «MATLAB&Simulink» 57

Для отображения математической модели поведения объекта необходимо нажать на нее двойным нажатием левой кнопки мышки (Далее – ЛКМ). Типовая математическая модель объекта с привязкой к траектории движения выглядит следующим образом (Рисунок 27): Рисунок 27. Стандартный вид математической модели 2.3.2.1 Блок «SELF_Demux» Данный блок состоит из выходных данных объекта испытания – положения в системе координат эксперимента и координат GPS, а также абсолютную скорость объекта и направление по компасу. Выходные параметры включают в себя: Таблица 12. Выходные параметры блока «SELF_Demux» Наименование параметра x[m] y[m] z[m] rotx[deg]» roty[deg]» rotz[deg]» GPS Lat GPS Long GPS alt Velocity [m/s] Описание параметра положение объекта по оси x относительны системы осей эксперимента положение объекта по оси y относительны системы осей эксперимента; положение объекта по оси z относительны системы осей эксперимента вращение транспортного средства относительно осей эксперимента (порядок вращения – rotx, roty, rotz) вращение транспортного средства относительно осей эксперимента (порядок вращения – rotx, roty, rotz) вращение транспортного средства относительно осей эксперимента (порядок вращения – rotx, roty, rotz); боковое положение объекта по GPS (глобальное позиционирование); продольное положение объекта по GPS (глобальное позиционирование); высота объекта по GPS (глобальное позиционирование); абсолютная скорость объекта; 58

направление объекта по компасу (север = 0, восток = 90, юг = 180, запад = 270); угловая скорость, измерение курса в секунду. Heading [deg] Yaw rate [deg/s] 2.3.2.2 Блок «Dynamics_Simple_3D» 3D – динамическая модель автомобиля позволяет производить предварительное сканирование в трехмерном измерении. Блок состоит из компонентов, которые определяют поведение движения транспортного средства на основе исходных данных, зафиксированных при импорте модели в «Simcenter Prescan»: 1. «Engine» - Двигатель; 2. «Transmission» - Трансмиссия; 3. «Final Drive Ratio» - Передаточное число главной передачи; 4. «3D Chassis (Vehicle Dynamics)» - 3D-шасси (динамика автомобиля) 5. «ShiftLogic» - Логика переключения передач; 6. «Switch between Automatic and Manual Shift» - Выбор переключения между автоматическим и ручным переключением передач. Рисунок 28. Механизмы расчета динамических характеристик. Формирование поведения автомобиля на дороге Входными и выходными данными, на основании которых рассчитываются 6 предыдущих компонентов, определены в следующих подразделах (Рисунок 29, Таблица 13, Таблица 14). 59

Рисунок 29. Входные и выходные данные «Dynamics_Simple_3D» 2.3.2.2.1 Входные параметры Таблица 13. Входные данные «Dynamics_Simple_3D» Наименование параметра Δsteer Throttle Brake Pres V0 Auto/Manual Auto Gear Manual Gear TyreInfo_in Описание параметра Угол поворота рулевого колеса (для ТС соотношение РК и колеса равно 20) % открытия дроссельной заслонки Сила нажатия на педаль тормоза Исходная скорость Переключение между автоматическим и ручным переключением передач Положение рычага для автоматического переключения передач [-1] – задняя передача. [0] – нейтральная передача. [1] – режим «Драйв» Положение рычага для ручного переключения передач [-1] – задняя передача. [0] – нейтральная передача. [1 – макс. передача] – номер передачи Сигналы, поступающие от блока Prescan_Contact_Sensor 60 Система измерения [deg] [%] [bar] [m/s] [-] []

2.3.2.2.2 Выходные параметры Таблица 14. Выходные данные «Dynamics_Simple_3D». Наименование параметра State vx Perf Params zDispFL zDispFR zDispRL zDispRR ContactParams Описание параметра Положение автомобиля Текущая скорость Параметры эффективности автомобиля Вертикальное смещение переднего левого колеса Вертикальное смещение переднего правого колеса Вертикальное смещение заднего левого колеса Вертикальное смещение заднего правого колеса Позиционные выходные данные, которые будут использоваться в качестве входа в блок «Prescan_Contact_Sensor 61 Система измерения [-] [m/s] [multiple] [m] [m] [m] [m] [-]

2.3.3 Разработка модели инициализации данных 2.3.3.1 Модуль сбора данных Для сбора модуля данных необходимо в рабочей области «MATLAB&Simulink» добавить блок «To Workspace», который позволяет записывать данные выбранных параметров (Рисунок 30): Рисунок 30. Блок записи данных в рабочую область «MATLAB» Установим для поля «Sample time» значение «0.01», которое означает частоту обновления данных 100 Гц (100 записей в секунду). Модуль сбора данных для каждого вида испытаний состоит из следующих блоков (Таблица 15): Таблица 15. Блоки сбора данных и их входные параметры Наименование блока log_Accel log_data log_GPS_Coord Параметры Описание параметра Испытание «Змейка» Velocity [m/s] Скорость объекта [м/с] Угол поворота рулевого колеса Delta_steerwheel [deg] [градус] % раскрытия дроссельной Throttle [%] заслонки Сила нажатия на педаль Brake_Press [bar] тормоза [бар] Географические координаты Lat широты Географические координаты Long долготы DistanceTraveled [m] Пройденное расстояние [метр] Испытание «Разгон и торможение» 62 Частота обновления 0.01 0.01 0.01

Скорость объекта [м/с] 0.01 Угол поворота рулевого колеса Delta_steerwheel [deg] [градус] % раскрытия дроссельной log_data Throttle [%] 0.01 заслонки Сила нажатия на педаль Brake_Press [bar] тормоза [бар] Географические координаты Lat широты log_GPS_Coord Географические координаты 0.01 Long долготы DistanceTraveled [m] Пройденное расстояние [метр] Частота вращения коленчатого log_RPM Crankshaft speed [rpm] 0.01 вала [об/мин] Испытание «Выруливание от препятствия при фиксированном угле рулевого колеса» log_Accel Velocity [m/s] Скорость объекта [м/с] 0.01 Угол поворота рулевого колеса Delta_steerwheel [deg] [градус] % раскрытия дроссельной log_data Throttle [%] 0.01 заслонки Сила нажатия на педаль Brake_Press [bar] тормоза [бар] Географические координаты Lat широты log_GPS_Coord Географические координаты 0.01 Long долготы DistanceTraveled [m] Пройденное расстояние [метр] Частота вращения коленчатого log_RPM Crankshaft speed [rpm] 0.01 вала [об/мин] log_Lidar Range [m] Расстояние до препятствия (м) 0.01 Испытание «Круговое движение при фиксированном угле поворота рулевого колеса» log_Accel Velocity [m/s] Скорость объекта [м/с] 0.01 Угол поворота рулевого колеса Delta_steerwheel [deg] [градус] % раскрытия дроссельной log_data Throttle [%] 0.01 заслонки Сила нажатия на педаль Brake_Press [bar] тормоза [бар] Географические координаты Lat широты log_GPS_Coord Географические координаты 0.01 Long долготы DistanceTraveled [m] Пройденное расстояние [метр] Частота вращения коленчатого log_RPM Crankshaft speed [rpm] 0.01 вала [об/мин] log_Accel Velocity [m/s] Визуализация блоков для записи данных представлена на Рисунок 31. 63

Рисунок 31. Блоки «To Workspace» для записи данных Для записи данных в файл формата Excel «.xlsx» был написан скрипт. Скрипт «SAVEXLSX.mlx» представлен в Листинг 1. %%SAVE TO XLSX time = datestr(now, 'yyyy.mm.dd_HH-MM-SS') namexlsx = sprintf('Заезд_от_%s_V_%.f.xlsx', time, SpeedVehicle) Values = table(log_data.time, log_Accel.Data, log_data.signals.values, log_GPS_Coord.Data, log_RPM.Data, log_Lidar.Data); Values(1:8,:); col_name = {'Время', 'Скорость движения', 'Угол поворота рулевого колеса', '% открытия дроссельной заслонки', 'Сила нажатия на педаль тормоза', 'Широта', 'Долгота', 'Пройденный путь', 'Число оборотов коленчатого вала', 'Расстояние до препятствия'}; Time = sprintf('Время'); filename = sprintf(namexlsx); Sheet = 1; xlswrite(filename, col_name, Sheet, 'A1'); writetable(Values, filename, 'Sheet', Sheet, 'Range', 'A2'); Листинг 1. Запись данных параметров автомобиля. Сохранение в формате «EXCEL» После запуска скрипта происходит сохранение данных в файл формата Excel «.xlsl» в виде «Заезд_от_2021.06.26_16-43-30_V_30.xlsx» Пример загруженных данных в Excel представлен на Рисунок 32. 64

Рисунок 32. Пример формирования данных в «Excel» 65

2.3.3.2 Определение пройденного пути Для расчета расстояний на поверхности Земли используем сферическую тригонометрию (теорема косинусов). Формула определения расстояния между двумя точками имеет следующий вид: 𝑑 = 𝑅 ∗ arccos⁡(𝑠𝑖𝑛⁡𝜑1 ∗ 𝑠𝑖𝑛⁡𝜑2 + 𝑐𝑜𝑠⁡𝜑1 ∗ 𝑐𝑜𝑠⁡𝜑2 ∗ cos(⁡𝜆2 − 𝜆1 )), (2.1) где: 𝑑 – расстояние между двумя точками; 𝑅 – радиус Земли (6371000 м); 𝜑1, 𝜑2 – географическая широта; 𝜆1, 𝜆2 – географическая долгота. Также следует учитывать, что параметры географических координат по широте - 𝜑2 и долготе - 𝜆2 являются начальными точками 𝜑1 , 𝜆1 и не должны изменяться во время движения. Для инициализации пройденного пути разработана модель, позволяющая на основе данных координат GPS формировать значение пройденного расстояния в метрах (Рисунок 33). Рисунок 33. Модель расчета пройденного пути Данная модель состоит из 4 входных и 1 выходного параметров (Таблица 16): Таблица 16. Входные и выходные параметры модуля расчета пройденного пути Наименование параметра Lat Long FirstLat Описание параметра Входные параметры Значения координат широты из блока «SELF_Demux» Значения координат долготы из блока «SELF_Demux» Первое входное значение координата широты из блока «SELF_Demux» 66

Наименование параметра FirstLong DistanceTraveled Описание параметра Первое входное значение координата долготы из блока «SELF_Demux» Выходные параметры Пройденный путь (в метрах) В листинг описан алгоритм определения расстояния между двумя измеренными точками положения транспортного средства. function DistanceTraveled = SearchDistanceTraveled(Lat, Long, FirstLat, FirstLong) DistanceTraveled = 0; x = sin(deg2rad(Lat))*sin(deg2rad(FirstLat)); y = cos(deg2rad(Lat))*cos(deg2rad(FirstLat))*cos(deg2rad(FirstLong-Long)); R = 6378137; %Радиус Земли (в метрах) DistanceTraveled = (R*acos(x+y)); end Листинг 2. Программный код алгоритма определения расстояния между двумя точками координат широты и долготы 67

2.3.3.3 Обработка экспериментальных данных Для обработки экспериментальных данных был написан скрипт «ReadXLSX» через модуль «Live Script» (Листинг 3). file = "Заезд_от_2021.06.27_05-44-02_V_15.xlsx"; log_import = readmatrix(file); filename = sprintf(file) NameFig = sprintf('Графики заезда "%s"', filename) figure ("Name", NameFig, "NumberTitle",'off') % set(gcf, 'Position', [10 10 2560 1080]) nexttile plot(log_import(:,1), log_import(:,2)) hold on grid on xlabel('Время (секунды)') ylabel('Скорость (км/ч)') yyaxis right ylabel('Число оборотов коленчатого вала (rpm)') plot(log_import(:,1), log_import(:,9)) maxspeed = max(log_import(:,2)) maxspeedstr = sprintf('Максимальная скорость ТС - %.1f км/ч', maxspeed); maxRPM = max(log_import(:,9)) maxRPMstr = sprintf('Максимальное число оборотов коленчатого вала - %.1f об/мин', maxRPM) legend(maxspeedstr, maxRPMstr, 'Location','southoutside') title('График зависимости скорости и числа оборотов коленчатого вала от времени') nexttile plot(log_import(:,8), log_import(:,2)) hold on grid on xlabel('Пройденный путь (м)') ylabel('Скорость (км/ч)') yyaxis right ylabel('Число оборотов коленчатого вала (rpm)') plot(log_import(:,8), log_import(:,9)) maxDistance = max(log_import(:,8)) maxDiststr = sprintf('Пройденный путь составил - %.1f м', maxDistance); legend(maxDiststr, 'Число оборотов коленчатого вала (rpm)', 'Location','southoutside') title('График зависимости скорости и числа оборотов коленчатого вала от пройденного пути') figure ("Name", NameFig, "NumberTitle",'off') % set(gcf, 'Position', [10 10 2560 1080]) nexttile plot(log_import(:,8), log_import(:,3)) hold on grid on axis auto xlabel({'Пройденный путь (м)'}) 68

ylabel('Угол поворота рулевого колеса (градусы)') yyaxis right ylabel('Скорость (км/ч)') plot(log_import(:,8), log_import(:,2)) legend('Угол поворота рулевого колеса (градусы)','Скорость (км/ч)', 'Location', 'southoutside') title('График зависимости угла поворота рулевого колеса и скорости от пройденного пути') nexttile plot(log_import(:,1), log_import(:,3)) legend('Угол поворота рулевого колеса (градусы)', 'Location', 'southoutside') hold on grid on xlabel('Время (с)') ylabel('Угол поворота рулевого колеса (градусы)') title('График зависимости угла поворота рулевого колеса от времени') figure ("Name", NameFig, "NumberTitle",'off') % set(gcf, 'Position', [10 10 2560 1080]) nexttile plot(log_import(:,1), log_import(:,2)) hold on grid on xlabel({'Время (с)'}) ylabel('Скорость (км/ч)') yyaxis right ylabel('% открытия дроссельной заслонки (%)') plot(log_import(:,1), log_import(:,4)) legend('Скорость (км/ч)','% открытия дроссельной заслонки', 'Location', 'southoutside') title('График зависимости скорости движения и % нажатия на педаль газа от времени') nexttile plot(log_import(:,1), log_import(:,10)) hold on; grid off xlabel('Время (с)') ylabel('Дистанция до объекта (м)') title('График зависимости дистанции до объекта от времени') legend('Дистанция до объекта (м)','Location', 'southoutside') figure ("Name", NameFig, "NumberTitle",'off') nexttile plot(log_import(:,1), log_import(:,2)) hold on grid on xlabel({'Время (с)'}) ylabel('Скорость (км/ч)') yyaxis right ylabel('Сила нажатия на педаль тормоза (бар)') plot(log_import(:,1), log_import(:,5)) legend('Скорость (км/ч)','Сила нажатия на педаль тормоза (бар)', 'Location', 'southoutside') 69

title('График зависимости скорости движения и силы нажатия на педаль тормоза от времени') nexttile plot(log_import(:,8), log_import(:,2)) hold on grid on xlabel({'Пройденный путь (м)'}) ylabel('Скорость (км/ч)') yyaxis right ylabel('Сила нажатия на педаль тормоза (бар)') plot(log_import(:,8), log_import(:,5)) legend('Скорость (км/ч)','Сила нажатия на педаль тормоза (бар)', 'Location', 'southoutside') title('График зависимости скорости движения и силы нажатия на педаль тормоза от пути') NameFigDist = sprintf('Маршрут заезда "%s"', filename) figure ("Name", NameFigDist, "NumberTitle",'off') geodensityplot(log_import(:,6),log_import(:,7),'Radius',2); hold on; grid off x = (log_import(:,6)); x1 = x(1); %начальная точка широты y = (log_import(:,7)); y1 = y(1); %начальная точка долготы geoplot(log_import(:,6),log_import(:,7),'LineWidth',2); geoscatter(log_import(:,6),log_import(:,7),'filled') geobasemap('streets') geolimits([(x1-0.0004) (x1+0.0004)], [(y1-0.0004) (y1+0.0004)]) title('Построение маршрута заезда') Листинг 3. Программный код скрипта «ReadXLSX» для обработки данных испытаний в виде графиков и маршрута Примеры результата выполнения скрипта обработки данных в виде графиков и маршрута представлены на рис. Рисунок 34. Пример сформированных графиков через скрипт «ReadXLSX» №1 70

Рисунок 35. Пример сформированных графиков через скрипт «ReadXLSX» №2 Рисунок 36. Пример сформированных графиков через скрипт «ReadXLSX» №3 Рисунок 37. Пример сформированных графиков через скрипт «ReadXLSX» №4 71

Рисунок 38. Пример сформированного маршрута через скрипт «ReadXLSX» 72

Глава 3 ВИРТУАЛЬНЫЕ ИСПЫТАНИЯ ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА 3.1 Объект испытаний Объектом испытаний является высокоавтоматизированное транспортное средство Chevrolet Orlando 1.8 6AT 2012 (Рисунок 39). Рисунок 39. Внешний вид цифрового двойника Динамические и технические характеристики представлены в разделе 2.2. 3.2 Проектирование испытаний 3.2.1.1 Программа испытаний 3.2.1.1.1 Проектирование маршрута для испытания «Змейка» Используя типовые решения программного продукта «Simcenter Prescan», построим маршрут заезда «Змейка»: Рисунок 40. Разметка испытания «Змейка» Данное испытание будет состоять из двух маршрутов заезда: 73

1. Объезд ряда препятствий по траектории, напоминающей движение змеи, не выезжая за разметку испытания. Препятствиями являются конусы в количестве 7 штук. Расстояние препятствий друг от друга составляет – 7 м. Общее расстояние разметки испытания «Змейка» 42м» (Рисунок 40, сноска 1). 2. Объезд препятствий в количестве 4 штук. Расстояние препятствий друг от друга составляет – 14 м. Общее расстояние разметки испытания «Змейка» - 42м (Рисунок 40, сноска 2). 74

3.2.1.1.2 Проектирование маршрута для испытания «Разгон и торможение» Целью дорожного испытания «Разгон и торможение» является вариация прямолинейного движения транспортного средства и последующее торможение при достижении различных скоростей: 1. Разгон от 0 до 50 и последующее торможение; 2. Разгон от 0 до 60 и последующее торможение. Рисунок 41. Маршрут для испытания «Разгон и торможение» 3.2.1.1.3 Проектирование маршрута для испытания «Выруливание от препятствия» Целью данного испытания является предотвращение наезда на препятствие. В роли препятствия выступает конус. В случае если расстояние от движущегося объекта до препятствия будет составлять менее чем 10 метров, АТС предпримет выруливание рулевого колеса от препятствия на 90 градусов в левую сторону движения. Рисунок 42. Маршрут для испытания «Выруливание от препятствия» 75

3.3 Протокол полигонных испытаний Общее количество проведенных испытаний – 24. Этапы дорожных испытаний и промежуточные результаты фиксировались в протоколе полигонных испытаний, представленном в Таблица 24. Таблица 17. Протокол полигонных испытаний Chevrolet Orlando 1.8 6AT 2012 Первый день (24.06.2021) Тип № Время испытания Скорость 1 12:18:49 Змейка 10 2 12:25:34 Змейка 15 3 12:44:04 Змейка 20 4 14:00:48 Змейка 30 5 23:15:24 Змейка 40 Второй день (27.06.2021) Тип № Время испытания Разгон и 6 01:30:09 торможение Разгон и 7 02:04:50 торможение Выруливание 8 05:44:02 от цели Имя файла Заезд_от_2021.06.24_1218-49_V_10.xlsx Заезд_от_2021.06.24_1225-34_V_15.xlsx Заезд_от_2021.06.24_1244-04_V_20.xlsx Заезд_от_2021.06.24_1400-48_V_30.xlsx Заезд_от_2021.06.24_2315-24_V_40.xlsx Скорость 0 → 50 0 → 60 4,5 Комментарий Имя файла Комментарий Заезд_от_2021.06.27_0130-09_V_50.xlsx Заезд_от_2021.06.27_0204-50_V_60.xlsx Заезд_от_2021.06.27_0544-02_V_15.xlsx 3.4 Обработка экспериментальных данных виртуальных испытаний Для записи и обработки экспериментальных данных дорожных заездов использовались следующие программные продукты: 1. «Simcenter Prescan»; 2. «MATLAB&Simulnk»; 3. «Microsoft Excel». 76

3.4.1 Испытание «Змейка» 3.4.1.1 Дорожный заезд №1 при скорости движения транспортного средства 10 км/ч 3.4.1.1.1 Построение траектории движения Сбор данных географического местоположения широты и долготы происходил из блока «SELF_Demux» с частотой измерения 100 Гц. Запись данных осуществлялась в программном продукте «MATLAB&Simulink». Для определения местоположения траектории движения транспортного средства на основе данных широты и долготы использовался скрипт, описанный в разделе 2.3.3.2. После запуска скрипта и обработки данных заезда, был получен график пройденного пути (Рисунок 43). Рисунок 43. График траектории движения при скорости 10 км/ч 3.4.1.1.2 Построение графика зависимости скорости, пройденному пути и углу поворота рулевого колеса Для построения графика по данным скорости, пройденному пути и углу поворота рулевого колеса был написан специализированный скрипт, который позволяет формировать графики по записанным данным испытаний. Графики зависимостей трех параметров, сформированных в программной среде «MATLAB&Simulink», представлен на (Рисунок 44, Рисунок 45). 77

Рисунок 44. График зависимости угла поворота рулевого колеса и скорости от пройденного пути Рисунок 45. График зависимости угла поворота рулевого колеса от времени На основании данных графика зависимостей трех параметров сформируем результаты, достигнутые при выруливании транспортного средства от препятствий в виде Таблица 18. Таблица 18. Таблица зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» от времени № препятствия 0→1 Параметры t 2.84 V 9.4694 78 S 6.3312 α 2.45958

1→2 2→3 3→4 4→5 5→6 6→7 5.3 8.41 10.51 12.91 15.17 17.77 9.08421 10.4771 11.9292 12.4967 12.4349 12.2714 12.4103 19.6691 25.0784 32.7029 37.5274 47.7027 297.311 -492.53 488.738 -470.7 441.421 -419.584 В Таблица 18 отражены значения, которые были получены при достижении максимального угла поворота руля в каждую сторону движения. Иными словами, зафиксирован момент выруливания рулевого колеса от препятствия. Максимальная скорость при проведении испытания составила 12.4967 км/ч на 32.7029 метре пройденного пути. Максимальный угол поворота руля в правую сторону движения составил 492.53 градуса, в левую 488.738. 3.4.1.2 Дорожный заезд №2 при скорости движения транспортного средства 15 км/ч 3.4.1.2.1 Построение траектории движения Определим траекторию движения транспортного средства для заезда «Змейка» при скорости транспортного средства 15 км/ч (Рисунок 46). Рисунок 46. График траектории движения при скорости 15 км/ч 79

3.4.1.2.2 Построение графика зависимости скорости по GPS, пройденному пути по GPS и углу поворота рулевого колеса Графики расстояние», зависимостей «Угол поворота параметров рулевого «Скорость», колеса», «Пройденное сформированных в программной среде «MATLAB», представлены на Рисунок 47, Рисунок 48. Рисунок 47. График зависимости угла поворота рулевого колеса и скорости от пройденного пути Рисунок 48. График зависимости угла поворота рулевого колеса от времени 80

На основании данных графиков зависимостей параметров сформируем результаты, достигнутые при выруливании транспортного средства от препятствий в виде Таблица 19. Таблица 19. Таблица зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» от времени № препятствия 0→1 1→2 2→3 3→4 4→5 5→6 6→7 Параметры t 2.43 3.96 6.1 7.72 9.21 10.69 12.32 V 13.4161 13.6919 16.7253 18.6528 18.7492 18.6706 18.2166 α 12.5851 308.476 -492.926 492.823 -492.479 492.027 -478.792 S 7.01242 12.5389 20.3387 26.9675 33.8846 40.4235 47.9303 В Таблица 19. Таблица зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» отражены значения параметров, которые были получены при достижении максимального угла поворота руля в каждую сторону движения. Иными словами, зафиксирован момент выруливания рулевого колеса от препятствия. Максимальная скорость при проведении испытания составила 18.7492 км/ч на 33,8846 метре пройденного пути. Максимальный угол поворота руля в правую сторону движения составил 492,926 градуса, в левую 492,823. Основываясь на данных заезда, можно сделать вывод, что высокоавтоматизированное транспортное средство совершало максимальное выруливание рулевым колесом при максимальном значении в 493.2 градуса в одну сторону. 3.4.1.3 Дорожный заезд №3 при скорости движения транспортного средства 20 км/ч 3.4.1.3.1 Построение траектории движения Определим траекторию движения транспортного средства для заезда «Змейка» при скорости транспортного средства 20 км/ч (Рисунок 49). 81

Рисунок 49. График траектории движения при скорости 20 км/ч 3.4.1.3.2 Построение графика зависимости скорости по GPS, пройденному пути по GPS и углу поворота рулевого колеса Графики зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса», представлен на Рисунок 50, Рисунок 51. Рисунок 50. График зависимости угла поворота рулевого колеса и скорости от пройденного пути 82

Рисунок 51. График зависимости угла поворота рулевого колеса от времени На основании данных графиков сформируем результаты, достигнутые при выруливании транспортного средства от препятствий в виде Таблица 20. Таблица 20. Таблица зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» от времени № препятствия 0→1 1→2 2→3 3→4 4→5 5→6 6→7 t 1.94 3.35 5.13 6.6 7.96 9.27 10.49 Параметры V S 17.0201 6.102 17.4969 12.6124 21.5238 21.001 23.2586 28.4854 23.3177 36.2772 23.1817 43.541 22.9616 50.6865 α 0.401416 322.237 -492.892 492.785 -492.362 491.589 -490.209 На Таблица 20 отражены значения параметров, которые были получены при достижении максимального угла поворота руля в каждую сторону движения. Максимальная скорость при проведении испытания составила 23.3177 км/ч на 36.2772 метре пройденного пути. Основываясь на данных заезда, можно сделать вывод, что небольшое расстояние между конусами (~7м) повлекло за собой наезд на препятствия № 4, 5, 6, 7 (Рисунок 52). 83

Рисунок 52. Наезд на препятствие при скорости движения АТС 20 км/ч 3.4.1.4 Дорожный заезд №4 при скорости движения транспортного средства 30 км/ч По причине наезда транспортного средства на препятствия и маленького расстояния между конусами, было принято решение убрать конусы № 4, 5, 6, 7. Текущее расстояние между конусами составило 14м. Разметка испытания представлена на Рисунок 53. Рисунок 53. Разметка испытания «Змейка» Фотография испытания с новой разметкой представлена на Рисунок 54. Рисунок 54. Испытание с новой разметкой 84

3.4.1.4.1 Построение траектории движения Определим траекторию движения транспортного средства для заезда «Змейка» при скорости транспортного средства 30 км/ч (Рисунок 55). Рисунок 55. График траектории движения при скорости 30 км/ч 3.4.1.4.2 Построение графика зависимости скорости по GPS, пройденному пути по GPS и углу поворота рулевого колеса Графики зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса», представлен на (Рисунок 56, Рисунок 57). Рисунок 56. График зависимости угла поворота рулевого колеса и скорости от пройденного пути 85

Рисунок 57. График зависимости угла поворота рулевого колеса от времени На основании данных графика зависимостей параметров сформируем результаты, достигнутые при выруливании транспортного средства от препятствий в виде Таблица 21. Таблица 21. Таблица зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» от времени № препятствия 0→1 1→2 2→3 3→4 Параметры t 1.61 2.32 3.88 5.48 V 24.6961 32.0031 37.7043 39.4745 S 5.35758 10.9947 25.8403 41.0783 α 1.11303 226.212 -268.949 342.045 На Таблица 21 отражены значения параметров, которые были получены при достижении максимального угла поворота руля в каждую сторону движения. Максимальная скорость при проведении испытания составила 39.4745 км/ч на 41.0783 метре пройденного пути. 86

3.4.1.5 Дорожный заезд №5 при скорости движения транспортного средства 40 км/ч 3.4.1.5.1 Построение траектории движения Определим траекторию движения транспортного средства для заезда «Змейка» при скорости транспортного средства 40 км/ч (Рисунок 58). Рисунок 58. График траектории движения при скорости 40 км/ч 3.4.1.5.2 Построение графика зависимости скорости по GPS, пройденному пути по GPS и углу поворота рулевого колеса Графики зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса», представлены на Рисунок 59, Рисунок 60. Рисунок 59. График зависимости угла поворота рулевого колеса и скорости от пройденного пути 87

Рисунок 60. График зависимости угла поворота рулевого колеса от времени На основании данных графиков зависимостей параметров сформируем результаты, достигнутые при выруливании транспортного средства от препятствий в виде Таблица 22. Таблица 22. Таблица зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» от времени № препятствия 0→1 1→2 2→3 3→4 Параметры t 2.29 3.11 4.64 5.95 V 20.8651 27.0546 38.4358 44.7414 S 6.44554 11.8364 25.1359 38.2375 α 7.15194 255.375 -305.339 376.294 На Таблица 22 отражены значения параметров, которые были получены при достижении максимального угла поворота руля в каждую сторону движения. Максимальная скорость при проведении испытания составила 37.788 км/ч на 47.831 метре пройденного пути. Максимальный угол поворота руля в правую сторону движения составил 170.883 градуса, в левую 147.181. 88

3.4.2 Испытание «Разгон и торможение» Обработка экспериментальных данных текущего испытания включает в себя сбор полученных значений по следующим параметрам: 1. Скорость движения по GPS; 2. Пройденное расстояние по GPS; 3. % нажатия на педаль газа; 4. % нажатия на педаль тормоза; 5. Число оборотов коленчатого вала (RPM). 3.4.2.1 Дорожный заезд №1 при достижении скорости транспортного средства 50 км/ч 3.4.2.1.1 Построение траектории движения По аналогии с обработкой данных предыдущего испытания определим характеристики и параметры разгона и торможения транспортного средства при скорости движения 50 км/ч (Рисунок 61). Рисунок 61. График траектории движения при скорости 50 км/ч 3.4.2.1.2 Построение графиков зависимостей параметров скорости движения транспортного средства, пройденного пути, % нажатия педалей газа и тормоза, числа оборотов коленчатого вала На Рисунок 62Рисунок 104 показаны графики зависимости скорости ТС от пройденного пути. 89

Рисунок 62. График зависимостей скорости движения от пройденного пути Основываясь на данных графиков (Рисунок 62) делаем вывод, что разгон от 0 до 50 км/ч составил 10.27 секунд, соответственно, на 74.8074 метре пройденного пути. Так как данное испытание является виртуальным и в роли объекта выступает цифровой двойник, то момент снижения скорости аналогичен моменту достижения скорости 50.0405 км/ч. По данным Рисунок 62 видим, что транспортное средство начало снижение скорости на 10.27 секунде пути при скорости 50.0405 км/ч. Пройденный путь транспортного средства составил 74.8074 метр. Данные о полной остановке транспортного средства показаны на Рисунок 63. Рисунок 63. Момент полной остановки транспортного средства Полная остановка автомобиля была зафиксирована на 13.42 секунде. Пройденный путь от начала движения транспортного средства до полной остановки составил 93.3971 метра. 90

Момент убирания ноги с педали газа и нажатие педали тормоза аналогичен данным при достижении скорости движения 50 км/ч. 3.4.2.1.3 Выводы по заезду «Разгон от 0 до 50 и торможение» По общим результатам заезда «Разгон от 0 до 50 км/ч и торможение» определим следующие выводы: 1. Разгон от 0 до 50 км/ч составил 10.27 секунд (74.8074 м.); 2. Тормозной путь составил 18м. (18.5897 м.). Время торможения от 50.0405 км/ч составило 3.15 секунды. 3.4.2.2 Дорожный заезд №2 при достижении скорости транспортного средства 60 км/ч 3.4.2.2.1 Построение траектории движения По аналогии с предыдущей обработкой экспериментальных данных определим траекторию движения транспортного средства при скорости движения 60 км/ч (Рисунок 64). Рисунок 64. График траектории движения при скорости 60 км/ч 3.4.2.2.2 Построение графиков зависимостей параметров скорости движения транспортного средства, пройденного пути, % нажатия педалей газа и тормоза, числа оборотов коленчатого вала На Рисунок 65 показаны графики зависимости скорости ТС от пройденного пути. 91

Рисунок 65. График зависимостей скорости движения от пройденного пути Основываясь на данных графиков (Рисунок 65) делаем вывод, что разгон от 0 до 60 км/ч составил 10.68 секунд, соответственно, на 95.959 метре пройденного пути. Момент снижения скорости транспортного средства указан на Рисунок 66. Рисунок 66.Момент снижения скорости транспортного средства По данным Рисунок 66 видим, что транспортное средство начало снижение скорости на 10.68 секунде пути при скорости 60.032 км/ч. Пройденный путь транспортного средства составил 95.959 метр. Данные о полной остановке транспортного средства показаны на Рисунок 67. 92

Рисунок 67. Момент полной остановки транспортного средства Полная остановка автомобиля была зафиксирована на 14.74 секунде. Пройденный путь от начала движения транспортного средства до полной остановки составил 117.856 метров. Определим момент убирания ноги с педали газа по графику зависимости скорости, пройденного пути от % нажатия педали газа (Рисунок 68). Рисунок 68. График зависимости скорости движения, пройденного пути от % нажатия педали Цифровой двойник начал полное торможение на 10.67 секунде при скорости движения 60.032 км/ч, при пройденном пути 95.959 м. На Рисунок 69 показаны графики, которые отражают зависимость параметра % нажатия педали тормоза от скорости движения транспортного средства и пройденного пути. 93

Рисунок 69. Момент нажатия педали тормоза 3.4.2.2.3 Выводы по заезду «Разгон от 0 до 60 и торможение» По общим результатам заезда «Разгон от 0 до 60 км/ч и торможение» определим следующие выводы: 1. Разгон от 0 до 60 км/ч составил 10.68 секунд (95.959 м.); 2. Тормозной путь составил 26.306м. Время торможения от скорости движения транспортного средства 60.032 км/ч составило 4.06 секунды. 3.4.3 Испытание «Выруливание от препятствия» 3.4.3.1 Дорожный заезд при фиксированном угле рулевого колеса 3.4.3.1.1 Построение траектории движения Построим траекторию движения транспортного средства для дорожного испытания «Выруливание от препятствия» (Рисунок 70). Рисунок 70. График траектории движения с последующим выруливанием от препятствия 94

3.4.3.1.2 Построение графиков зависимостей параметров скорости движения транспортного средства, пройденного пути, угла поворота рулевого колеса Момент выруливания транспортного средства от препятствия при фиксированном угле поворота рулевого колеса представлен на Рисунок 71, Рисунок 72. Рисунок 71. Графики зависимости угла поворота рулевого колеса и скорости от пройденного пути и времени Рисунок 72. График зависимости угла поворота рулевого колеса и скорости от пройденного пути. Момент выруливания транспортного средства от препятствия По данным графика на Рисунок 72 видим, что момент выруливания транспортного средства происходил на 27.19 секунде, 44.1356 метре пути при скорости движения 6 км/ч. Момент выруливания транспортного средства от препятствия представлен на Рисунок 73. 95

Рисунок 73. Момент выруливания транспортного средства от препятствия в программной среде «Simcenter Prescan» 3.4.3.1.3 Построение графика данных лидара По графику данных лидара также можно увидеть, что механизм автоматического выруливания транспортного средства от препятствия на 90 градусов в левую сторону движения успешно отработан (Рисунок 74). Рисунок 74. График данных лидара 96

Глава 4 ДОРОЖНЫЕ ИСПЫТАНИЯ ФИЗИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА «CHEVROLET ORLANDO» 4.1 Объект испытаний В качестве объекта испытаний был использован легковой автомобиль категории М1 Chevrolet Orlando 1.8 LTZ 6AT (KBF6) 2012 года выпуска. Габаритные размеры транспортного средства, технические и динамические характеристики приведены в Таблица 23 [34]. Таблица 23. Технические характеристики Chevrolet Orlando 1.8 LTZ 6AT 2012 Наименование свойства Значение Двигатель Расположение двигателя Спереди, поперечно, перед передней осью Система охлаждения Жидкостная, замкнутая Количество цилиндров 4 Диаметр цилиндра, мм 80,5 Ход поршня, мм 88,2 Рабочий объем, куб. см 1796 Степень сжатия 10,5 Тип двигателя 4 цилиндра, рядный, спереди поперечно, 4 клапана на цилиндр Материал блока цилиндров/головки блока Чугун/алюминиевый сплав Распределительные валы 2, в головке блока (DOHC) Тип газораспределительного механизма DOHC 16 клапанов Число клапанов на цилиндр 4 Топливный насос С электроприводом Система контроля токсичности Siemens SIM2K-76 Максимальная мощность, кВт/л.с. @ об/мин 104 / 141 @ 6200 Литровая мощность, кВт/л; л.с./л 57,8; 78,3 Максимальный крутящий момент, Нм / об/мин 176 / 3800 Удельный крутящий момент, Нм/л 97,8 Среднее эффективное давление при макс. крутящем 11,21 моменте, бар Макс. Мощности при макс. Крутящем моменте, кПа 1230,8 Средняя скорость поршня, м/с 18,2 Объем моторного масла в двигателе, л 4,5 Объем системы охлаждения, л 6,5 Мощность аккумуляторной батареи 12 В, А-ч 60 Мощность генератора 14,2 Вт 100А 97

Наименование свойства Значение Трансмиссия Тип привода Передний Тип коробки передач Автоматическая Передаточные отношения 3,818/2,158/1,481/1,121/0,886/0,60865/з.х. 3,545/ГП:4,176 Кузов Число мест 7 Коэффициент аэродинамического сопротивления 0,325 Cx Площадь в миделе кв. м 2,547 Произведение Cx на площадь в миделе 0,828 Подвеска Передняя Независимая, МакФерсон Задняя Полузависимая с торсионной балкой Тормозная система Тормозной контур Диагональный Передние тормозные диски Вентилируемые, 300 мм Задние тормозные диски Невентилируемые, 292 мм Тип АБС 4-канальная с 4 датчиками Размеры и массы Наружные размеры Длина, мм 4652 Ширина, мм 1836 Высота, мм 1633 Колесная база, мм 2760 Колея передняя/задняя, мм 1584/1588 Размеры салона Длина, мм 2659 Ширина, мм 1450 Высота, мм 1246 Пространство для ног, спереди/сзади, мм 1034/917/735 Ширина на уровне плеч, спереди/сзади, мм 1450/1419/1307 Высота до потолка, спереди/сзади, мм 1020/983/945 Объем багажника – все сидения подняты, л. 89 Объем багажника - сложен третий ряд, по оконную 454/727 линию/по линию крыши, л. Объем багажника – сложены второй и третий ряд, по 852/1487 оконную линию/по линию крыши, л. Размерность колес / шин 6.5Jx16/215/60R16 98

Наименование свойства Значение 7Jx17/225/50R17 8Jx18/235/45R18 Диаметр разворота по колее передних колес/по 11,3/11,8 наружному габариту, м Число оборотов рулевого колеса от упора до упора 2,74 Рулевое управление С электроусилителем Наружный диаметр рулевого колеса, мм 370 Снаряженная масса/максимально допустимая масса, 1528/2160 кг Удельная мощность, кг/л.с. 14,69230769 Максимальная осевая нагрузка, спереди/сзади, кг 1220/1190 Допустимая масса прицепа – без тормозов, кг 750 Допустимая масса прицепа – с тормозами, кг 1100 Максимальная 75 нагрузка на тягово-сцепное устройство (ТСУ), кг Нагрузка на шаровую опору ТСУ, кг 25 Максимальная масса багажника с грузом на крыше, 100 кг Объем топливного бака, л 64 Динамические характеристики Максимальная скорость, км/ч 185 Разгон 0–100 км/ч, с 11,6 Ускорение 40–100 км/ч на 4-й передаче, с 17,5 Ускорение 80–120 км/ч на 5-й передаче, с 18,5 Ускорение 80–120 км/ч на 6-й передаче, с Нет данных Уровень шума, дБ 72,5 Тип топлива Бензин Средний расход топлива, л/100км 7,3 Расход топлива при городском цикле, л/100км 9,7 Расход топлива при загородном цикле, л/100км 5,9 Средние выбросы CO2, г/км 172 Выбросы CO2 при городском цикле, г/км 229 Выбросы CO2 при загородном цикле, г/км 139 Соответствие экологическому стандарту Евро-5 99

4.2 Измерительное и регистрирующее оборудование Для записи динамических параметров движения АТС во время проведения испытаний на полигоне использовалось следующее измерительное и регистрирующее оборудование: 1. Датчик усилия нажатия на тормозную педаль CPFTA «KISTLER», Germany; Рисунок 75. Датчик усилия нажатия на тормозную педаль 2. Универсальная измерительная система сбора и обработки данных CS 1016 FAMOS Online «IMC», Germany; Рисунок 76. Измерительная система сбора и обработки данных 100

3. Динамометрическое измерительное рулевое колесо MEASUREMENT STEERING WHEEL (Далее – MSW) «KISTLER», Germany; Рисунок 77. Измерительное рулевое колесо «MSW KISTLER» 4. Антенна GPS/GLONASS «JAVAD», USA (Рисунок 78, сноска 1); 5. Антенна GPS «GARMIN», USA (Рисунок 78, сноска 2); Рисунок 78. Антенны GPS-позиционирования 6. Сканер лидар (LIDAR). 101

Рисунок 79. Сканирующее устройство лидар (LIDAR) 4.3 Регистрируемые показатели Регистрируемые показатели состоят из: 1. Время выполнения испытаний; 2. Скорость автомобиля по данным спутниковой навигации GPS/GLONASS; 3. Ускорение автомобиля по данным GPS/GLONASS; 4. Путь, пройденный автомобилем, по данным GPS/GLONASS; 5. Географическая широта по данным GPS/GLONASS; 6. Географическая долгота по данным GPS/GLONASS; 7. Географическая эллиптическая высота по данным GPS/GLONASS; 8. Географический угол направления движения по данным GPS/GLONASS; 9. Количество спутников GPS/GLONASS, используемых определения координат автомобиля в каждый момент времени; 10. Частота вращения коленчатого вала по данным ЭБУ ДВС; 11. Положение дроссельной заслонки по данным ЭБУ ДВС; 12. Положение педали сцепления по данным ЭБУ ДВС; 13. Положение педали тормоза по данным ЭБУ ДВС; 102 для

14. Напряжение датчика положения педали «газа» по данным ЭБУ ДВС; 15. Скорость автомобиля по данным ЭБУ ДВС. 4.4 Программа испытаний Испытательные заезды проводились на автополигоне МАДИ (Рисунок 80), расположенном по адресу: Московская область, Солнечногорский район, 34-й км. Ленинградского шоссе, д. Елино, полигон МАДИ: Рисунок 80. Испытательный участок. Автополигон «МАДИ» Дорожные испытания проводятся на сухом, ровном асфальтобетонном покрытии. Проводимые испытания: 1. Максимально динамический заезд по криволинейной траектории «Змейка» при различных скоростях транспортного средства. Перед началом данного заезда была произведена запись с целью фиксации точных географических координат всех конусов; 2. Заезд, предполагающий разгон транспортного средства с точки старта с последующим торможением при различных скоростях движения; 103

3. Заезд, предполагающий круговое движение транспортного средства влево при повороте руля в 90 градусов при различных значениях скорости; 4. Заезд, предполагающий выруливание от препятствия, в случае приближения транспортного средства к препятствию менее чем на 10 метров. 104

4.4.1 Испытание «Змейка» Дорожное испытание «Змейка» включает в себя испытание при различных значениях скорости: 1. 10 км/ч; 2. 15 км/ч; 3. 20 км/ч; 4. 40 км/ч. Перед началом испытания «Змейка» была произведена фиксация всех конусов для максимальной точности географических координат (Рисунок 81). Рисунок 81. Фиксация препятствий для максимальной точности географических координат На Рисунок 82 представлена разметка дорожного испытания «Змейка». Целью дорожного испытания является объезд ряда препятствий по траектории, напоминающей движение змеи, не выезжая за разметку испытания. Препятствиями являются конусы в количестве 7 штук. Расстояние препятствий друг от друга составляет – 7 м. Общее расстояние разметки испытания «Змейка» - 42м. Рисунок 82. Разметка испытания «Змейка» 105

4.4.2 Испытание «Разгон и торможение» Целью дорожного испытания «Разгон и торможение» является вариация прямолинейного движения транспортного средства и последующее торможение при достижении различных скоростей: 3. Разгон от 0 до 50 и последующее торможение (Рисунок 83, сноска 1); 4. Разгон от 0 до 60 и последующее торможение (Рисунок 83, сноска 2). Рисунок 83. Разметка испытания «Разгон и торможение» при различных скоростях движения транспортного средства 4.4.3 Испытание «Выруливание от препятствия» Целью данного испытания является предотвращение наезда на препятствие. В роли препятствия выступает конус. В случае если расстояние от движущегося объекта до препятствия будет составлять менее чем 10 метров, АТС предпримет выруливание рулевого колеса от препятствия на 90 градусов в левую сторону движения (Рисунок 84). Рисунок 84. Разметка испытания «Выруливание от препятствия» 106

Для выруливания транспортного средства от препятствия была создала атематическая модель, состоящая из различных блоков программного продукта «MATLAB&Simulink» (Рисунок 85). Рисунок 85. Математическая модель взаимодействия программной среды «MATLAB&Simulink» и транспортного средства в режиме реального времени Блок «MathWorks Virtual 1» позволяет получить данные из ЭБУ по разъему CAN. Данный блок подключен к блоку функции, которая разворачивает данные, находящиеся в системе ЭБУ. Выходным параметром функции являются данные лидара, а именно расстояние до объектов в разрезе 100 метров. Алгоритм выруливания от препятствия устроен таким образом, что при достижении диапазона препятствия <= 10 метров, активируется блок «control_SW». Блок «control_SW» позволяет передавать через протокол связи TCP/IP значения в ЭБУ. В нашем случае передаем конвертированное значение поворота рулевого колеса в шестнадцатеричной системе счисления предварительно конвертируя нужное значение. Например, необходимо повернуть рулевое колесо на 180 градусов: 1. Конвертируем десятичное значение в шестнадцатеричную систему через команду dec2hex(int16(90*16), 4); 107

2. Получаем значение в шестнадцатеричной системе; Рисунок 86. Конвертация значения из десятеричной в шестнадцатеричную систему счисления 3. Значение «0B40» передаем в блок параметров «rotate_SW_and_get_data»; Рисунок 87. Передача значения в блок параметров «rotate_SW_and_get_data» 4. После передачи значения необходимо запустить симуляцию проекта в «MATLAB&Simulink» и при достижении препятствия менее чем за 10 метров автомобиль произведет поворот рулевого колеса в левую сторону движения на 180 градусов. 4.5 Протокол полигонных испытаний Общее количество проведенных испытаний – 24. Этапы дорожных испытаний и промежуточные результаты фиксировались в протоколе полигонных испытаний, представленном в Таблица 24. Таблица 24. Протокол полигонных испытаний Chevrolet Orlando 1.8 6AT 2012 Первый день (13.05.2021) № Время Тип испытания Скорость 108 Имя файла Комментарий

1 15:18:50 - - 2 15:19:27 - - 3 15:20:15 Фиксация конуса 0 4 15:21:16 Фиксация конуса 0 5 15:21:53 Фиксация конуса 0 6 15:22:30 Фиксация конуса 0 7 15:23:15 Фиксация конуса 0 8 15:24:03 Фиксация конуса 0 9 15:25:35 Фиксация конуса 0 10 15:28:49 Змейка 10 11 15:30:27 Змейка 15 12 15:33:31 Змейка 20 13 15:34:41 Змейка 30 (~40) 14 15:35:52 Змейка 40 15 15:38:51 Разгон и торможение 0 → 50 16 15:39:56 Разгон и торможение 0 → 60 2001-09-27 15-18-50 (1) 2001-09-27 15-19-27 (2) 2001-09-27 15-20-15 (3) 2001-09-27 15-21-16 (4) 2001-09-27 15-21-53 (5) 2001-09-27 15-22-30 (6) 2001-09-27 15-23-15 (7) 2001-09-27 15-24-03 (8) 2001-09-27 15-25-35 (9) 2001-09-27 15-28-49 (10) 2001-09-27 15-30-27 (11) 2001-09-27 15-33-31 (12) 2001-09-27 15-34-41 (13) 2001-09-27 15-35-52 (14) 2001-09-27 15-38-51 (15) 2001-09-27 15-39-56 (16) Настройка оборудования позицирования. На месте Конус №2 Конус №3 Конус №4 Конус №5 Конус №6 Конус №7 Конус №1 Второй день (14.05.2021) № Время Тип испытания Скорость 109 Имя файла Комментарий

Выруливание от цели Выруливание от цели Выруливание от цели 5 2001-09-28 10-59-37 (1) 2001-09-28 11-01-00 (2) 2001-09-28 11-03-30 (3) 4,5 2001-09-28 11-09-28 (4) 5 2001-09-28 11-11-43 (5) 22 11:13:16 - - 2001-09-28 11-13-16 (6) 23 11:15:42 Круговое движение 10 / 20 / ~ 30 - 35 2001-09-28 11-15-42 (7) 24 11:18:32 - - 2001-09-28 11-18-32 (8) 17 10:59:37 - - 18 11:01:00 - - 19 11:03:30 20 11:09:28 21 11:11:43 Настройка оборудования позицирования. На месте Настройка оборудования позицирования Данный заезд был записан при различных значениях скорости. Изменение скорости происходило в момент движения транспортного средства Настройка оборудования позицирования. На месте 4.6 Обработка экспериментальных данных Для записи и обработки экспериментальных данных дорожных заездов использовались следующие программные продукты: 1. imc Online FAMOS; 2. imc FAMOS; 3. Garmin BaseCamp. 4.6.1 Испытание «Змейка» Для определения географического местоположения использовался навигационный приемник GPS/GLONASS с частотой измерения 100 Гц. Запись данных осуществлялась в программном продукте «imc Online FAMOS». 4.6.1.1 Определение местоположения конусов для испытания «Змейка». Для определения местоположения конусов на карте необходимо построить график по осям координат – Y, X, Y, X для соответствующих данных – Lat, Long в программном продукте «imc FAMOS» (Рисунок 88). 110

Рисунок 88. Окно «Кривых». Указание форм сигналов После сопоставления данных с осями координат, необходимые объекты появятся в главном окне графика: Рисунок 89. Отражение форм сигналов местоположения конусов на карте Перед тем как проводить обработку экспериментальных данных, необходимо учесть, что отрицательному значения параметра α соответствует выруливание рулевого колеса транспортного средства в правую сторону. 4.6.1.2 Дорожный заезд №1 при скорости движения транспортного средства 10 км/ч 4.6.1.2.1 Построение траектории движения В соответствии с полученными при записи данными на Рисунок 90 определена траектория движения транспортного средства на основании данных координат широты и долготы: 111

Рисунок 90. График траектории движения при скорости 10 км/ч 4.6.1.2.2 Построение графика зависимости скорости по GPS, пройденному пути по GPS и углу поворота рулевого колеса Для построения графика по данным скорости GPS, пройденному пути GPS и углу поворота рулевого колеса используем соответствующий набор записей из программного продукта «imc Online FAMOS». График зависимостей трех параметров, сформированных в программной среде «imc FAMOS», представлен на Рисунок 91. Рисунок 91. График зависимостей скорости движения, пройденного пути и угла поворота рулевого колеса от времени заезда 112

На основании данных графика зависимостей трех параметров, сформируем результаты, достигнутые при выруливании транспортного средства от препятствий в виде Таблица 25. Таблица 25. Таблица зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» от времени № препятствия 1→2 2→3 3→4 4→5 5→6 6→7 Параметры t 9.18 11.35 14.05 16.04 18.82 21.23 V 10.941 11.7 11.6 10.59 11.804 13.1 S 15.425 22.449 31.643 37.975 46.325 55.582 α 292 -471 467.62 -494 457.7 -446 В Таблица 25 отражены значения, которые были получены при достижении максимального угла поворота руля в каждую сторону движения. Иными словами, зафиксирован момент выруливания рулевого колеса от препятствия. Максимальная скорость при проведении испытания составила 13.1 км/ч на 55.585 метре пройденного пути. Максимальный угол поворота руля в правую сторону движения составил 494 градуса, в левую 467.62. 4.6.1.3 Дорожный заезд №2 при скорости движения транспортного средства 15 км/ч 4.6.1.3.1 Построение траектории движения Для заезда при скорости 15 км/ч формируем аналогичный результат данных, который был отражен в разделе 4.6.1.2. Определим траекторию движения транспортного средства для заезда «Змейка» при скорости транспортного средства 15 км/ч (Рисунок 92). 113

Рисунок 92. График траектории движения при скорости 15 км/ч 4.6.1.3.2 Построение графика зависимости скорости по GPS, пройденному пути по GPS и углу поворота рулевого колеса График зависимостей параметров «Скорость по GPS», «Пройденное расстояние по GPS», «Угол поворота рулевого колеса», сформированных в программной среде «imc FAMOS», представлен на Рисунок 93. Рисунок 93. График зависимостей скорости движения, пройденного пути и угла поворота рулевого колеса от времени заезда На основании данных графика зависимостей параметров сформируем результаты, достигнутые при выруливании транспортного средства от препятствий в виде Таблица 26. 114

Таблица 26. Таблица зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» от времени № препятствия 0→1 1→2 2→3 3→4 4→5 5→6 6→7 Параметры t 4.4 8.42 9.95 11.45 12.774 14.24 15.75 V 4.82 16.631 17.875 19.356 20.919 19.548 20.109 S 1.190 15.74 23.355 31.085 38.615 47.050 55.753 α -57.69 265.114 -365 301.663 -357.911 398.622 -410.854 На таблица отражены значения параметров, которые были получены при достижении максимального угла поворота руля в каждую сторону движения. Основываясь на данных заезда, можно сделать вывод, что ввиду небольшого расстояния между конусами (~ 7м) водитель непроизвольно увеличил скорость транспортного средства, что повлекло за собой наезд на препятствия 2, 4, 6 (Рисунок 94). Рисунок 94. Наезд на препятствие 4.6.1.4 Дорожный заезд №3 при скорости движения транспортного средства 20 км/ч По причине наезда транспортного средства на препятствия и маленького расстояния между конусами, было принято решение убрать конусы № 2, 4, 6. 115

Текущее расстояние между конусами составило 14м. Разметка испытания представлена на Рисунок 95. Рисунок 95. Разметка испытания «Змейка» Фотография испытания с новой разметкой представлена на Рисунок 96. Рисунок 96. Испытание с новой разметкой 4.6.1.4.1 Построение траектории движения Определим траекторию движения транспортного средства для заезда «Змейка» при скорости транспортного средства 20 км/ч (Рисунок 97). Рисунок 97. График траектории движения при скорости 20 км/ч 116

4.6.1.4.2 Построение графика зависимости скорости по GPS, пройденному пути по GPS и углу поворота рулевого колеса График зависимостей параметров «Скорость по GPS», «Пройденное расстояние по GPS», «Угол поворота рулевого колеса», сформированных в программной среде «imc FAMOS», представлен на Рисунок 98. Рисунок 98. График зависимостей скорости движения, пройденного пути и угла поворота рулевого колеса от времени заезда На основании данных графика зависимостей параметров сформируем результаты, достигнутые при выруливании транспортного средства от препятствий в виде Таблица 27. Таблица 27. Таблица зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» от времени № препятствия 0→1 1→2 2→3 3→4 t 5 6.88 8.49 9.91 Параметры V S 25.031 16.551 28.386 30.659 31.642 43.986 34.601 57.161 α 115.024 -142.846 140.566 -91.905 На Таблица 27 отражены значения параметров, которые были получены при достижении максимального угла поворота руля в каждую сторону движения. Максимальная скорость при проведении испытания составила 34.6 км/ч на 57.161 метре пройденного пути. Максимальный угол поворота руля в правую сторону движения составил 142.846 градусов, в левую 140.566. 117

По сравнению с предыдущими заездами большое расстояние между препятствиями позволяет заранее предпринимать действия по выруливанию транспортного средства и предотвратить наезд при умеренной скорости движения. 4.6.1.5 Дорожный заезд №4 при скорости движения транспортного средства 30 км/ч 4.6.1.5.1 Построение траектории движения Определим траекторию движения транспортного средства для заезда «Змейка» при скорости транспортного средства 30 км/ч (Рисунок 99). Рисунок 99. График траектории движения при скорости 30 км/ч 4.6.1.5.2 Построение графика зависимости скорости по GPS, пройденному пути по GPS и углу поворота рулевого колеса График зависимостей параметров «Скорость по GPS», «Пройденное расстояние по GPS», «Угол поворота рулевого колеса», сформированных в программной среде «imc FAMOS», представлен на Рисунок 100. 118

Рисунок 100. График зависимостей скорости движения, пройденного пути и угла поворота рулевого колеса от времени заезда На основании данных графика зависимостей параметров сформируем результаты, достигнутые при выруливании транспортного средства от препятствий в виде Таблица 28. Таблица 28. Таблица зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» от времени № препятствия 0→1 1→2 2→3 3→4 Параметры t 5.91 7.53 8.88 10.47 V 20.592 29.966 35.090 37.947 S 6.421 17.930 30.419 46.474 α -14.750 107.298 -170.883 147.181 На Таблица 28 отражены значения параметров, которые были получены при достижении максимального угла поворота руля в каждую сторону движения. Максимальная скорость при проведении испытания составила 37.947 км/ч на 46.474 метре пройденного пути. Максимальный угол поворота руля в правую сторону движения составил 170.883 градуса, в левую 147.181. 4.6.1.6 Дорожный заезд №5 при скорости движения транспортного средства 40 км/ч 4.6.1.6.1 Построение траектории движения Определим траекторию движения транспортного средства для заезда «Змейка» при скорости транспортного средства 40 км/ч (Рисунок 101). 119

Рисунок 101. График траектории движения при скорости 40 км/ч 4.6.1.6.2 Построение графика зависимости скорости по GPS, пройденному пути по GPS и углу поворота рулевого колеса График зависимостей параметров «Скорость по GPS», «Пройденное расстояние по GPS», «Угол поворота рулевого колеса», сформированных в программной среде «imc FAMOS», представлен на Рисунок 102. Рисунок 102. График зависимостей скорости движения, пройденного пути и угла поворота рулевого колеса от времени заезда На основании данных графика зависимостей параметров сформируем результаты, достигнутые при выруливании транспортного средства от препятствий в виде Таблица 29. Таблица 29. Таблица зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» от времени № препятствия Параметры t V 120 S α

0→1 1→2 2→3 3→4 6.69 8.69 10.36 12.00 14.861 30.019 35.688 37.788 2.899 15.706 31.275 47.831 -11.948 107.349 -146.438 127.854 На Таблица 29 отражены значения параметров, которые были получены при достижении максимального угла поворота руля в каждую сторону движения. Максимальная скорость при проведении испытания составила 37.788 км/ч на 47.831 метре пройденного пути. Максимальный угол поворота руля в правую сторону движения составил 146.438 градусов, в левую 127.854. 121

4.6.2 Испытание «Разгон и торможение» Обработка экспериментальных данных текущего испытания включает в себя сбор полученных значений по следующим параметрам: 1. Скорость движения по GPS; 2. Пройденное расстояние по GPS; 3. % нажатия на педаль газа; 4. % нажатия на педаль тормоза; 5. Число оборотов коленчатого вала (RPM). 4.6.2.1 Дорожный заезд №1 при достижении скорости транспортного средства 50 км/ч 4.6.2.1.1 Построение траектории движения По аналогии с предыдущей обработкой экспериментальных данных определим траекторию движения транспортного средства при скорости движения 50 км/ч (Рисунок 103). Рисунок 103. График траектории движения при скорости 50 км/ч 4.6.2.1.2 Построение графиков зависимостей параметров скорости движения транспортного средства, пройденного пути, % нажатия педалей газа и тормоза, числа оборотов коленчатого вала На Рисунок 104 показан график зависимости скорости ТС от пройденного пути. 122

Рисунок 104. График зависимостей скорости движения от пройденного пути Основываясь на данных графика (Рисунок 104) делаем вывод, что разгон от 0 до 50 км/ч составил 12.8020 секунд, соответственно, на 72.79 метре пройденного пути. Момент снижения скорости транспортного средства указан на Рисунок 105. Рисунок 105.Момент снижения скорости транспортного средства 123

По данным Рисунок 105 видим, что транспортное средство начало снижение скорости на 14.1095 секунде пути при скорости 53.062 км/ч. Пройденный путь транспортного средства составил 91.70 метр. Данные о полной остановке транспортного средства показаны на Рисунок 106. Рисунок 106. Момент полной остановки транспортного средства Полная остановка автомобиля была зафиксирована на 16.0550 секунде. Пройденный путь от начала движения транспортного средства до полной остановки составил 107.33 метра. Определим момент убирания ноги с педали газа по графику зависимости скорости, пройденного пути от % нажатия педали газа (Рисунок 107). Рисунок 107. График зависимости скорости движения, пройденного пути от % нажатия педали 124

Водитель-испытатель отпустил педаль газа на 13.24 секунде при скорости движения 51.963 км/ч, при пройденном пути 78.954 м. На Рисунок 108 показан график, который отражает % нажатия педали тормоза от скорости движения транспортного средства и пройденного пути. Рисунок 108. Момент нажатия педали тормоза Водитель-испытатель начинает торможение транспортного средства на 13.95 секунде заезда, 89.386 метре пройденного пути при скорости 53.205 км/ч. 4.6.2.1.3 Выводы по заезду «Разгон от 0 до 50 и торможение» По общим результатам заезда «Разгон от 0 до 50 км/ч и торможение» определим следующие выводы: 1. Разгон от 0 до 50 км/ч составил 12.8020 секунд (72.79м.); 2. Тормозной путь составил ~ 18м. (17.944м.). Время торможения от 53.205 км/ч составило 2.105 секунды. 4.6.2.2 Дорожный заезд №2 при достижении скорости транспортного средства 60 км/ч 4.6.2.2.1 Построение траектории движения По аналогии с предыдущей обработкой экспериментальных данных определим траекторию движения транспортного средства при скорости движения 60 км/ч (Рисунок 109Рисунок 103). 125

Рисунок 109. График траектории движения при скорости 60 км/ч 4.6.2.2.2 Построение графиков зависимостей параметров скорости движения транспортного средства, пройденного пути, % нажатия педалей газа и тормоза, числа оборотов коленчатого вала На Рисунок 110 показан график зависимости скорости ТС от пройденного пути. Рисунок 110. График зависимостей скорости движения от пройденного пути Основываясь на данных графика (Рисунок 110) делаем вывод, что разгон от 0 до 60 км/ч составил 10.2730 секунд, соответственно, на 74.28 метре пройденного пути. Момент снижения скорости транспортного средства указан на Рисунок 111. 126

Рисунок 111.Момент снижения скорости транспортного средства По данным Рисунок 111 видим, что транспортное средство начало снижение скорости на 11.8450 секунде пути при скорости 66.204 км/ч. Пройденный путь транспортного средства составил 102.00 метр. Данные о полной остановке транспортного средства показаны на Рисунок 112. Рисунок 112. Момент полной остановки транспортного средства Полная остановка автомобиля была зафиксирована на 14.3360 секунде. Пройденный путь от начала движения транспортного средства до полной остановки составил 124.90 метра. Определим момент убирания ноги с педали газа по графику зависимости скорости, пройденного пути от % нажатия педали газа (Рисунок 113). 127

Рисунок 113. График зависимости скорости движения, пройденного пути от % нажатия педали Водитель-испытатель отпустил педаль газа на 11.130 секунде при скорости движения 63.985 км/ч, при пройденном пути 88.985 м. На Рисунок 114 показан график, который отражает % нажатия педали тормоза от скорости движения транспортного средства и пройденного пути. Рисунок 114. Момент нажатия педали тормоза Водитель-испытатель начал торможение транспортного средства на 11.66 секунде заезда, 98.594 метре пройденного пути при скорости 66.059 км/ч. 4.6.2.2.3 Выводы по заезду «Разгон от 0 до 60 и торможение» По общим результатам заезда «Разгон от 0 до 60 км/ч и торможение» определим следующие выводы: 1. Разгон от 0 до 60 км/ч составил 10.2730 секунд (74.28.); 128

2. Тормозной путь составил 26,306м. Время торможения от скорости движения транспортного средства 66.059 км/ч составило 2.676 секунды. 129

4.6.3 Испытание «Выруливание от препятствия» 4.6.3.1 Дорожный заезд при фиксированном угле рулевого колеса 4.6.3.1.1 Построение траектории движения Построим траекторию движения транспортного средства для дорожного испытания «Выруливание от препятствия» (Рисунок 115). Рисунок 115. График траектории движения с последующим выруливанием от препятствия 4.6.3.1.2 Построение графиков зависимостей параметров скорости движения транспортного средства, пройденного пути, угла поворота рулевого колеса по шине CAN Момент выруливания транспортного средства от препятствия при фиксированном угле поворота рулевого колеса представлен на Рисунок 116. Рисунок 116. Момент выруливания транспортного средства от препятствия 130

По данным графика видим, что момент выруливания транспортного средства происходил на 63.18 секунде, 43.735 метре пути при скорости движения 4 км/ч. 4.6.3.1.3 Построение графика данных лидара По графику данных лидара также можно увидеть, что механизм автоматического выруливания транспортного средства от препятствия на 90 градусов в левую сторону движения успешно отработан (Рисунок 117). Рисунок 117. График данных лидара 131

Глава 5 ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 5.1 Сравнение результатов натурных и виртуальных испытаний 5.1.1 Испытание «Змейка» 5.1.1.1 Дорожный заезд №1 при скорости движения транспортного средства 10 км/ч Таблица 30. График зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» натурных и виртуальных испытаний № препятс твия 1→2 2→3 3→4 4→5 5→6 6→7 Полигонные испытания t 9.18 11.35 14.05 16.04 18.82 21.23 V 10.941 11.7 11.6 10.59 11.804 13.1 S 15.425 22.449 31.643 37.975 46.325 55.582 Виртуальные испытания α 292 -471 467.62 -494 457.7 -446 t 5.3 8.41 10.51 12.91 15.17 17.77 V 9.08421 10.4771 11.9292 12.4967 12.4349 12.2714 S 12.4103 19.6691 25.0784 32.7029 37.5274 47.7027 α 297.311 -492.53 488.738 -470.7 441.421 -419.584 Расхождение (%) V α 16.97 1.82 10.45 4.57 2.84 4.52 18 4.72 5.34 3.56 5.68 5.92 По итогам полученным результатам можно сделать вывод о том, что среднее значение расхождений угла поворота рулевого колеса при выруливании от каждого препятствия составляет 4.18% из 100%, среднее значение скорости движения ТС составляет 9,88% из 100%. Данный факт подтверждает успешное внедрение цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства. 5.1.1.2 Дорожный заезд №2 при скорости движения транспортного средства 15 км/ч Таблица 31. График зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» натурных и виртуальных испытаний Расхождение (%) V α 178.3 121.8 4 2 № препя тствия t V S α t V S α 0→1 4.4 4.82 1.190 -57.69 2.43 13.4161 7.01242 12.5851 1→2 8.42 16.631 15.74 265.114 3.96 13.6919 12.5389 308.476 17.67 2→3 3→4 4→5 5→6 9.95 11.45 12.774 14.24 17.875 19.356 20.919 19.548 23.355 31.085 38.615 47.050 -365 301.663 -357.911 398.622 16.7253 18.6528 18.7492 18.7492 20.3387 26.9675 33.8846 33.8846 -492.926 492.823 -492.479 -492.479 6.43 3.63 10.37 4.49 16.36 35.05 63.37 37.60 23.43 6→7 15.75 20.109 55.753 -410.854 6.1 7.72 9.21 9.21 10.6 9 18.6706 40.4235 492.027 9.41 16.54 Полигонные испытания Виртуальные испытания 132

По итогам полученным результатам можно сделать вывод о том, что среднее значение расхождения угла поворота рулевого колеса при выруливании от каждого препятствия составляет 32.06% из 100%, среднее значение расходимости скорости движения ТС составляет 8,67% из 100%. Автоматизированное транспортное средство поддерживало умеренную скорость движения. Анализируя данные угла поворота рулевого колеса, можно сказать, что происходил резкий скачок выруливания, однако наезда на препятствия не произошло, что нельзя сказать о результатах натурных испытаний, при которых при которых произошел наезд на препятствия № 2, 4, 6. Данный факт подтверждает успешное внедрение цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства. 5.1.1.3 Дорожный заезд №3 при скорости движения транспортного средства 20 км/ч В результате дорожного заезда №3 виртуального испытания при скорости движения транспортного средства 20 км/ч был совершен наезд автоматизированным ТС на препятствия № 4, 5, 6, 7, что опровергает использование технологии при условиях данного заезда. По данной причине было принято решение уменьшить количество препятствий до 4-х штук, расстояние между которыми составляет 14м. 5.1.1.4 Дорожный заезд №4 при скорости движения транспортного средства 30 км/ч Таблица 32. График зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», «Угол поворота рулевого колеса» натурных и виртуальных испытаний № препя тствия t V S α t V S α 0→1 5.91 20.592 6.421 -14.750 1.61 24.6961 5.35758 1.11303 1→2 7.53 29.966 17.930 107.298 2.32 32.0031 10.9947 226.212 2→3 8.88 35.090 30.419 -170.883 3.88 37.7043 25.8403 -268.949 3→4 10.47 37.947 46.474 147.181 5.48 39.4745 41.0783 342.045 Полигонные испытания Виртуальные испытания 133 Расхождение (%) V α 107.5 19.93 5 110.8 6.80 3 7.45 57.39 132.4 4.03 0

Анализируя данные заезда № 4, можно сойтись на выводе, что при виртуальном заезде углы поворота транспортного средства были резкими, однако результат был достигнут. Никаких происшествий при данном заезде не было совершено. 5.1.1.5 Дорожный заезд №3 при скорости движения транспортного средства 40 км/ч Анализируя данные текущего заезда, можно сделать вывод о том, что маршрут в программной среде «Simcenter Prescan» был построен некорректно ввиду того, что углы поворота транспортного средства являются резкими и большими. Также при резком повороте транспортное средство чуть не совершено опрокидывание транспортного средства (Рисунок 118). Рисунок 118. Резкий поворот транспортного средства Результаты натурных испытаний для данного заезда являются идеальными ввиду того, что было соблюдено плавное движение транспортного средства. 5.1.2 Испытание «Разгон и торможение» 5.1.2.1 Дорожный заезд №1 при достижении скорости транспортного средства 50 км/ч Таблица 33. График зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», натурных и виртуальных испытаний Наименование цели Разгон от 0 до 50 Момент снижения скорости Полигонные испытания t V S 12.802 50.004 72.79 Виртуальные испытания t V S 10.27 50.0405 74.8074 Расхождение (%) t V S 19.78 0.07 2.77 14.1095 10.27 27.21 53.062 91.7 134 50.0405 74.8074 5.69 18.42

Наименование цели Полное торможение Тормозной путь Полигонные испытания t V S Виртуальные испытания t V S 16.055 0.00 107.33 13.42 0.00 93.3971 16.41 0.00 12.98 2.105 53.205 17.944 3.15 50.0405 18.5897 49.64 5.95 3.60 t Расхождение (%) V S Анализируя данные дорожного заезда № 1 «Разгон от 0 до 50 и торможение», можно сделать вывод о том, что модель виртуальных испытаний является идеальной. Расхождение значения времени разгона при полигонных испытаниях относительно виртуальных составляет 19.78%. Относительно пройденного пути – 2.77%. Аналогично и моменту снижения скорости. Для начала торможения с момента разгона до нажатия на педаль тормоза прошло 1.3075 с, что соответствует средней скорости реакции водителя, в то время как беспилотное транспортное средство сразу же приступило к торможению. При этом скорость реакции алгоритма составила 0 секунды. Данный факт подтверждает успешное внедрение цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства. 5.1.2.2 Дорожный заезд №2 при достижении скорости транспортного средства 60 км/ч Таблица 34. График зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», натурных и виртуальных испытаний Наименование цели Разгон от 0 до 60 Момент снижения скорости Полное торможение Тормозной путь Полигонные испытания t V S 10.273 60.008 74.28 Виртуальные испытания t V S 10.68 60.032 95.959 Расхождение (%) t V S 3.96 0.04 29.19 11.845 66.204 102 10.68 60.032 95.959 9.84 9.32 5.92 14.336 0.00 124.9 14.74 0.00 117.856 2.82 0.00 5.64 2.676 66.059 26.306 4.06 60.032 21.897 51.72 9.12 16.76 Анализируя данные дорожного заезда № 2 «Разгон от 0 до 60 и торможение», можно сделать вывод о том, что модель виртуальных испытаний является идеальной. Расхождение значения времени разгона при виртуальных испытаниях относительно полигонных составляет 3,96%. Относительно пройденного пути – 29,19%. Аналогично и моменту снижения скорости. Расхождение значения полной остановки транспортного средства при полигонных испытаниях относительно виртуальных составило 2.82%. Для начала торможения с момента разгона до нажатия на педаль тормоза прошло 1.572 с, что соответствует больше средней скорости реакции водителя, в то 135

время как беспилотное транспортное средство сразу же приступило к торможению. При этом скорость реакции алгоритма составила 0 секунды. Исходя из полученных данных принято считать, что применению технологии при данном заезде имеет место быть, так как результаты испытания были схожи. 5.1.3 Испытание «Выруливание от препятствия» Таблица 35. График зависимостей параметров «Скорость», «Пройденное расстояние», натурных и виртуальных испытаний Наименование цели Выруливание от препятствия Полигонные испытания t V S 63.18 4 43.735 Виртуальные испытания t V S 27.19 6 44.1356 t Расхождение (%) V S - - 0.92 Анализируя данные, можно сделать вывод, что были повторены натуральные испытания в программной среде «Simcenter Prescan». Выруливание транспортного средства на полигоне произошло на 43.735 метре пути, на виртуальном полигоне в программной среде «Simcenter Prescan» на 44.1356 метре пути. Расхождения минимальны и составляют 0.92%. Исходя из полученных данных принято считать, что применение технологии при данном заезде актуально, так как результаты испытания были схожи. 5.2 Заключение о показателях точности Результаты, полученные при сравнении данных натурных и виртуальных испытаний, позволяют с точностью определить значимость внедрения технологии «Цифровой двойник» в сферу автомобилестроения в целом. Большинство расхождений данных цифрового двойника и физического объекта являются усовершенствовать приближенными при оптимизации значениями, которые технологии. можно Сформированные результаты являются отличным стартом при полноценной разработке и дальнейшей оптимизации высокоавтоматизированного средства. 136 транспортного

Глава 6 ТОПОЛОГИЯ СБОРА ДАННЫХ Рисунок 119. Топология сбора данных Для разработки топологии сбора данных между высокоавтоматизированным транспортным средством и контролирующими органами определены следующие действующие лица: 1. Автодор; 2. Автомобильные производители; 3. Административная комиссия; 4. ГИБДД; 5. Дилерские центры; 6. МВД, ФСБ, «Безопасный город»; 7. Налоговые службы; 8. Органы сертификации; 9. Система «Паутина». 10. Станции ТО; 137

11. Страховые компании; 12. ЦОДД; Топология сбора данных (Рисунок 119) включает в себя взаимодействие вышеуказанных действующих лиц и разрабатываемого высокоавтоматизированного транспортного средства. Благодаря данному взаимодействию у контролирующих органов появится возможность упростить регистрацию транспортных средств и, при необходимости, собирать данные в реальном времени. 138

ЗАКЛЮЧЕНИЕ В результате практической деятельности выпускной квалификационной работы были определены исходные данные физического объекта для импорта цифрового двойника, описаны математические модели, использующиеся при симуляции поведения транспортного средства при различных видах испытаний, разработан цифровой высокоавтоматизированного концептуальная модель двойник транспортного топологии сбора экспериментального средства, данных разработана разрабатываемого автомобиля с различными контролирующими органами (ЦОДД, ГИБДД, Налоговые органы, Автомобильные производители, Дилеры, Транспортные агрегаторы, Органы сертификации и др.). Основные положения внедряемой технологии были доложены и обсуждены на международной конференции «Наука и техника в дорожной отрасли» (Москва, 2021). В ходе выполнения выпускной квалификационной работы были решены следующие задачи: 1. Доработана 3D-модель цифрового двойника на базе автомобиля «Chevrolet Orlando»; 2. Определены входные и выходные параметры при симуляции движения виртуального двойника; 3. Построена карта заездов для различных видов испытаний; 4. Разработана модель определения пройденного пути на основе данных GPS-координат (Lat, Long); 5. Проведены натурные испытания на автополигоне «МАДИ» (Глава 4); 6. Проведены виртуальные испытания в программных средах «Siemens Prescan» и «MATLAB&Simulink» (Глава 3). 7. Проведено сравнение натурных и виртуальных испытаний, зафиксированы выводы (Глава 5). 8. Систематизированы полученные результаты, сформированы научные выводы (5.2); 139

9. Разработана топология взаимодействия высокоавтоматизированных автономных транспортных средств с различными контролирующими органами (Глава 6). Значимость выпускной квалификационной работы заключается во внедрении технологии «Цифровой двойник» в автомобилестроение в целом, разработке новых методов анализа и расчета в виртуальном пространстве, на основе исходных данных физического объекта, оптимизации транспортных средств, а также поддержке транспортных средств на протяжении всех этапов жизненного цикла. 140

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ 1. Ben Watts. Digital Twins in the Automotive Industry. 2018. ресурс]. [Электронный – Режим доступа: https://www.challenge.org/knowledgeitems/digital-twins-in-theautomotive-industry/ - Дата обращения: 15.01.2021. 2. BFM. Цифровые двойники. 2020 - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.bfm.ru/news/459018 - Дата обращения: 07.04.2021. 3. Bosch Mobility Solutions Predictive Diagnostics. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.bosch-mobility-solutions.com/en/solutions /software-and-services/predictive-diagnostics/ Дата - обращения: 27.05.2021. 4. Cassidy Shell. Predictive Maintenance Reduces Vehicle Downtime and Makes Connected Vehicles Safe. 2020 – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.cleantech.com/predictive-maintenance-reduces- vehicle-downtime-and-makes-connected-vehicles-safe/ - Дата обращения: 03.06.2021. 5. Chopei Marta. Predictive maintenance in the automotive industry: How to make it work for you. 2021 - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.n-ix.com/predictive-maintenance-automotive-industry/ - Дата обращения: 17.03.2021. 6. Contus. CONTUS’ Digital Twin Solution for Electric Vehicle Manufacturing [Электронный ресурс]. https://blog.contus.com/digital-twin-solution/ – Режим Дата - доступа: обращения: 20.01.2021. 7. Digital Twin [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.wipro.com/process-and-industrial-manufacturing/digital-twin/ - Дата обращения: 25.01.2021. 8. Digital Twin in the Automotive Industry: Driving Physical-Digital Convergence [Электронный 141 ресурс]. – Режим доступа:

https://www.tcs.com/content/dam/tcs/pdf/Industries/manufacturing/abstract /industry-4-0-and-digital-twin.pdf - Дата обращения: 20.01.2021. 9. Ed Fontes. Цифровые двойники: не просто модный тренд. 2019. [Электронный ресурс]. – Режим https://www.comsol.ru/blogs/digital-twins-not-just-hype/ доступа: Дата - обращения: 23.12.2020. 10. Gaute Storhaug. Digital twins and sensor monitoring. 2019. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.dnvgl.com/expertstory/maritime-impact/Digital-twins-and-sensor-monitoring.html - Дата обращения: 16.12.2020. 11. Hum3d. Chevrolet Orlando 2011 3D-model. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://hum3d.com/3d-models/chevrolet-orlando-2011 Дата обращения:11.01.2021. 12. it.ua. PdM – предиктивное обслуживание оборудования. – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.it.ua/ru/knowledgebase/technology-innovation/cifrovoj-dvojnik-digital-twin - Дата обращения: 11.04.2021. 13. it.ua. Цифровой двойник (digital twin). – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.it.ua/ru/knowledge-base/technology- innovation/cifrovoj-dvojnik-digital-twin https://www.it.ua/ru/knowledge- base/technology-innovation/cifrovoj-dvojnik-digital-twin - Дата обращения: 11.04.2021. 14. Parks J.T. Simulation of riding a bicycle using Simulink. Проектная работа. К.: Калифорнийский Государственный Университет. 2010. – [Электронный ресурс] – Дата обращения: 25.02.2021. 15. Schneider. Практическое руководство для оценки возможностей усовершенствования технического обслуживания. Презентация. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://download.schneiderelectric.com/files?p_enDocType=Brochure&p_File_Name=Практическое 142

+руководство+для+оценки+возможностей+усовершенствования+техн ического+обслуживания.pdf – Дата обращения: 23.06.2021. 16. Siemens PLM Software. Simcenter Prescan User Manual. 2019 – [Электронный ресурс] – Дата обращения: 15.02.2021. 17. Wikipedia. Predictive maintenance. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_maintenance - Дата обращения: 15.03.2021. 18. Боровков А.И. Цифровой двойник. Анализ, тренды, мировой опыт. Издание первое, исправленное и дополненное / Прохоров А., Лысачев М. – М.: ООО «АльянсПринт», 2020. – 401 стр., ил. Дата обращения: 25.01.2021. 19. Дайджест №3 ресурс]. [Электронный – Режим доступа: http://assets.fea.ru/uploads/fea/news/2019/10_oktober/Digest20193_Pages.pdf – Дата обращения: 18.12.2020. 20. Как цифровые двойники помогают российской промышленности [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rb.ru/longread/digitaltwin/ - (Дата обращения: 09.01.2021). 21. КАМАЗ представил «КАМА-1» - компактный [Электронный городской ресурс]. – электромобиль Режим доступа: https://rostec.ru/news/kamaz-predstavil-kompaktnyy-gorodskoyelektromobil-kama-1/ - Дата обращения: 20.12.2020. 22. Компоненты Индустрии 4.0: Цифровые двойники. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.digitaltwin.ru/media/resources/REM_Krugliy_stol_4IR.pdf – Дата обращения – 12.12.2020. 23. Потапов В.П. Цифровые двойники как технология создания нового поколения систем экологического мониторинга горнопромышленных комплексов / Шокин Ю.И., Юрченко А.В. – Н.: Институт вычислительных технологий СО РАН. 2019. [Электронный ресурс]. – 143

Режим доступа: http://www.ict.nsc.ru/jspui/bitstream/ICT/4694/6/DICR2019-V3_p09-16.pdf - (Дата обращения: 17.01.2021). 24. Радионов А.А. Математическая модель движения автомобиля / Чернышев А.Д. 2015 [Электронный ресурс]. – Дата обращения 27.12.2020. 25. Смазневич И. Цифровые высокотехнологичной двойники промышленности. ресурс]. [Электронный – и цифровые – тени 4science. Режим в 2018. доступа: https://4science.ru/articles/Cifrovie-dvoiniki-i-cifrovie-teni-vvisokotehnologichnoi-promishlennosti – (Дата обращения: 19.12.2020). 26. Технология цифровых двойников. 2019. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://future2day.ru/texnologiya-cifrovyx-dvojnikov Дата обращения: 15.01.2021. 27. Халитов И.М. Разработка системы диспетчерского контроля и управления оборудованием добычи нефти в концепции комплексной оптимизации добычи Магистерская на сложных диссертация. Т: нефтяных «Томский месторождениях. Политехнический Университет». 2019. - [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/54465/1/TPU726921.pdf - Дата обращения: 18.03.2021. 28. Цифровой двойник [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.cadfem-cis.ru/products/digital-twin/ - Дата обращения: 20.01.2021. 29. Цифровой двойник как основа для разработки современных инновационных изделий. Опыт УрФУ - [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.итопк.рф/wp-content/uploads/2019/04/12.-SHakirovA.A.-7.pdf – Дата обращения: 17.12.2020. 30. ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК НА ПРОИЗВОДСТВЕ: ЗАДАЧИ, ВОПРОСЫ, ПЕРСПЕКТИВЫ – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.up144

pro.ru/library/information_systems/project/d7fb9dd59e1ffa29.html – Дата обращения: 11.01.2021. 31. ЦИФРОВЫЕ ДВОЙНИКИ В ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ. ЭКСПЕРТНО АНАЛИТИЧЕСКИЙ ДОКЛАД ресурс]. [Электронный – Режим доступа: http://assets.fea.ru/uploads/fea/news/2019/12_december/28/cifrovoy_dvoin ik.pdf - Дата обращения: 17.01.2021. 32. Цифровые испытания авиационных ГТД – возможности и перспективы – [Электронный ресурс]. – Режим http://www.remmag.ru/upload_data/files/2019-04/CIAM.pdf доступа: - Дата обращения: 23.12.2020. 33. Шадрин С.С. Методология создания систем управления движением автономных колесных транспортных средств, интегрированных в интеллектуальную транспортную среду. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. – М.: «МАДИ». 2017 – 400с., ил. [Электронный ресурс] – Дата обращения: 25.02.2021. 34. Технические и динамические характеристики Chevrolet Orlando 1.8 – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:LNkhK3H_bn0J: https://www.cluborlando.ru/harakteristiki-chevrolet-orlandoevropa.html+&cd=12&hl=ru&ct=clnk&gl=ru – Дата обращения: 17.03.2021. 35. Маклаков Н.А. Исследование и перспективы развития беспилотных автомобилей в Российской Федерации. Отчет по практике. – М.: «МАДИ». 2020 – 40с., ил. – Дата обращения: 17.04.2021. 36. Маклаков Н.А. экспериментального Разработка цифрового высокоавтоматизированного двойника транспортного средства. Преддипломная практическая работа. – М.: «МАДИ». 2021 – 26с., ил. – Дата обращения: 17.04.2021. 145

ПРИЛОЖЕНИЕ А 146

147

148

149

150

151

152

153

154

155

156

157

158

159

160

Рецензии:

Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

Рецензия от Никита Маклаков

Отзыв профессора кафедры "Производство и ремонт автомобилей и дорожных машин" на выпускную квалификационную работу студента Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ) Маклакова Никиты Александровича на тему: «Разработка цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства».

почти 3 года назад

Рецензия от Никита Маклаков

Отзыв руководителя на выпускную квалификационную работу студента Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ) Маклакова Никиты Александровича на тему: «Разработка цифрового двойника экспериментального высокоавтоматизированного транспортного средства».

почти 3 года назад

Отзывы:

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв