我目前正在为车辆开发动态模型,作为我的硕士论文的一部分。
我正在使用python附带的ode解算器,我得到的结果看起来不错。 但我注意到一些情节存在问题。
我的部分代码如下:
f = [#0 - x_ctr
dx_ctrdt,
#1 - dx_ctrdt
(flx_car1_A + flx_car1_B + flx_car2_A + flx_car2_B)/M_car + (x_ctr)*(V_tr**2)/R_curve/R_ctr - F_drag/M_car,
#2 - y_ctr
dy_ctrdt,
#3 - dy_ctrdt
(fly_car1_A + fly_car1_B + fly_car2_A + fly_car2_B)/ M_car + (R_curve + y_ctr)*(V_tr**2)/R_curve/R_ctr - 9.8*np.sin(beta),
#4 - omega_1
-(flx_car1_A + flx_car1_B)*r/Inertia_1 - 0.5*F_rr*r/Inertia_1 + F_motor_1*r/Inertia_1,
#5 - omega_2
-(flx_car2_A + flx_car2_B)*r/Inertia_2 - 0.5*F_rr*r/Inertia_2 + F_motor_2*r/Inertia_2,
#6 - alpha
dalphadt,
#7 - dalphadt
(mz_car_1 + mz_car_2 ) / Inertia_car,
#8 - x_1A
v_1A*cos_theta_1 - (V_tr/R_curve)*R_1A*cos_psi_1A,
#9 - y_1A
v_1A*sin_theta_1 - (V_tr/R_curve)*R_1A*sin_psi_1A,
#10 - x_1B
v_1B*cos_theta_1 - (V_tr/R_curve)*R_1B*cos_psi_1B,
#11 - y_1B
v_1B*sin_theta_1 - (V_tr/R_curve)*R_1B*sin_psi_1B,
#12 - x_2A
v_2A*cos_theta_2 - (V_tr/R_curve)*R_2A*cos_psi_2A,
#13 - y_2A
v_2A*sin_theta_2 - (V_tr/R_curve)*R_2A*sin_psi_2A,
#14 - x_2B
v_2B*cos_theta_2 - (V_tr/R_curve)*R_2B*cos_psi_2B,
#15- y_2B
v_2B*sin_theta_2 - (V_tr/R_curve)*R_2B*sin_psi_2B,
]
当我绘制f的解决方案时,我得到了一个平滑的情节。
dif_var_initial = [0.000, 0.000, y_ctr_0, -0.000, 140.0027, 140.0027, 0.000 , 0.000, x_1A_0, y_1A_0, x_1B_0, y_1B_0, x_2A_0, y_2A_0, x_2B_0, y_2B_0]
def dif_eqts(dif_var, t, kx1, ky1, cy1, M_car):
global v_ax_1, v_ax_2,R_ctr,psi_ctr,Lamb_tk, A_tk, Time_max, delta_t, y_track_1_vector ,y_track_2_vector,R_curve, dRdt,z,j,v_1A,v_1B,v_2A,v_2B,P
x_ctr, dx_ctrdt, y_ctr, dy_ctrdt, omega_1, omega_2, alpha, dalphadt, x_1A, y_1A, x_1B, y_1B, x_2A, y_2A, x_2B, y_2B = dif_var
# Track disturbances
eps_ax_1 = A_tk * np.sin(2.*np.pi*(V_tr/Lamb_tk)*t)
eps_ax_1_tracker.append(eps_ax_1)
.
.
.
但是,当我使用例如eps_ax_1_tracker创建一个图形时,我会得到一些不平滑的奇怪的图形。(该程序显然不止于此但我不想让您阅读许多代码行。)
例如:
更接近:
这种行为是正常的吗? 我搜索过类似的问题,但没有找到任何可以帮助我的东西。
我希望你有一些建议,为什么会这样,非常感谢你的帮助。
修改(1)
我得到x_ctr的输出如下: x_ctr
和力量: forces
振荡行为是轨道中的不规则性。 我希望这有帮助。
答案 0 :(得分:0)
数值解算器在接近但不在解决方案轨迹上的状态下使用“探测”值。松散地说,这会对轨迹周围的方向场进行采样,以便下一步的计算值可以更准确。使用记录的路径获取输出,在scipy.integrate.ode
中使用sol_out
或类似的密集输出,参见Using adaptive step sizes with scipy.integrate.ode,scipy.integrate.odeint
使用时间列表输入参数来定义输出中报告的采样点。