外観検査用のインポートされたタイヤ データとタイヤ モデルの応答のプロット

ステップ 8 - 6: Extended Tire Features for Vehicle Dynamics Blockset 入門

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tireModelクラス、tireDataクラス、およびサポート メソッドを使用してタイヤ データをインポートし、タイヤ モデルの応答をプロットしたり、タイヤの応答を計算してプロットしたりします。

まず、tireModel.builtinメソッドを使用して tireModel オブジェクトを作成します。この例では、組み込みの "Mid-size passenger car 235/45R18" モデルを使用します。次に、Tyre Data Exchange Format (TYDEX) v1.3 ファイルからタイヤ データをインポートします。その後、plotメソッドで引数を指定して、タイヤ モデルの応答とインポートされたタイヤ データを比較します。最後に、computeメソッドを使用してタイヤの応答を計算し、元のタイヤ データと計算された応答をプロットして、差異を検証します。

この例では、Extended Tire Features for Vehicle Dynamics Blockset™ サポート パッケージが必要です。サポート パッケージのインストールを参照してください。

すべての組み込みモデルは、Magic Formula 6.2 タイヤ タイプのモデルであることに注意してください。

組み込みモデルからのタイヤ モデルの作成

組み込みモデル "Mid-size passenger car 235/45R18" から tireModel オブジェクト tm を作成します。

tm = tireModel.builtin("Mid-size passenger car 235/45R18");

dispを使用して結果を表示します。

タイヤ データのインポート

タイヤ データが格納された TYDEX のファイル名から string 配列を作成します。

tirepath = pwd;
tydexdir = dir(fullfile(tirepath,"data_tydex_files","*.tdx"));
tydexstr = join([{tydexdir.folder}',{tydexdir.name}'],filesep);

string 配列 tydexstr で指定されているファイルから、tireData オブジェクトの配列へ、タイヤ データをインポートします。tireData オブジェクトの配列の長さは、入力 string 配列と同じ長さです。各ファイルのデータは tireData オブジェクトに保存されます。許可されているタイヤ データの詳細については、タイヤ データの例を参照してください。

td = tireData(tydexstr);

mean関数を使用して、Fz データ チャネルの前処理を行い、ノイズや変動を除去します。

td = mean(td, "Fz");

タイヤ データの自動プロット

入力引数Dataを指定して、タイヤ データ オブジェクトの配列をタイヤ モデルと重ね合わせてプロットします。汎用的なプロットが自動的に生成されるため、さまざまなスイープ方向やデータ チャネルにおけるタイヤ データと比べてモデルがどのように動作するかを素早く確認できます。

plot(tm,Data=td);

シミュレートされたモデルの応答を重ね合わせたインポートされたデータのプロット

入力引数 Data、DataVariableNames、およびColorByを指定し、タイヤ データに重ね合わせて、タイヤ モデルの縦方向の力と縦方向の滑りの関係をプロットします。垂直抗力を使用して、凡例の色と値を割り当てます。

plot(tm,Data=td(1:8),DataVariableNames=["kappa","Fx"],ColorBy="Fz");

タイヤ モデルの応答のシミュレーション

入力引数Modelを tm として指定して、プロットされたデータ条件 td でモデルの応答をシミュレートします。

plot(td,Model=tm);

追加の動作条件を定義することによるタイヤ データとタイヤ モデルの応答の比較

入力引数 DataVariableNames、ColorBy、FilterBy、FilterByValues、および Model を指定し、タイヤ モデルの応答を重ね合わせて、タイヤ データの縦方向の力と横方向の力の関係をプロットします。スリップ角を使用して、色と凡例値をプロットに割り当てます。結合データおよび傾斜角の値 -0.2 および 0.2 でフィルターを適用します。

plot(td,DataVariableNames=["Fy","Fx"],ColorBy="alpha", ...
    FilterBy=["TestMethod","gamma"], ...
    FilterByValues={"Combined",[-0.02 0.02]},Model=tm);

タイヤ モデルのパラメーターを使用したタイヤの応答の計算

compute メソッドを使用し、td のデータを用いて、タイヤ モデル tm からタイヤの応答を計算します。シミュレートされたデータとともに、tireData オブジェクト td_response が返されます。

モデル ソルバーの実行時にデータ チャネルが空の場合、データ チャネルは推定されるか、モデルの基準条件に割り当てられることに注意してください。

td_response = compute(tm,td(1));

タイヤ データのプロット

plot メソッドを使用して、元のデータとシミュレートされたデータの差異を視覚的に検査します。

td(1).Comments = "Original Data";
td_response.Comments = "Simulated Data";
plot([td(1),td_response],DataVariableName=["kappa","Fx"], ...
    ColorBy="Comments",MarkerSize=15)

参考

tireData | tireModel

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