รูปยานยนต์ที่ขับเคลื่อนอุปกรณ์ด้วยไฟฟ้าอิเล็กทรอนิกส์

แนะนำเพื่อให้อ่านได้ต่อเนื่องให้ คลิกขวาเลือก Open link in new window

ตัวอย่างของขั้นตอน 1 - 3 จะถูกนำมาใช้ในตัวอย่างของยานยนต์สมัยใหม่ ดังแสดงในรูปด้านบน เป็นยานยนต์ที่มีการ ขับเคลื่อนอุปกรณ์ด้วยไฟฟ้าอิเล็กทรอนิกส์ (Drive-by-wire) ซึ่งเป็นวิธีการแบบครบวงจรในกระบวนการไหลของพลังงาน ซึ่งจะมีทั้ง กระบวนการทางไฟฟ้า, ทางกล และทางไฮดรอลิกส์ที่ทำงานด้วย ของไหลที่อัดตัวไม่ได้ (Incompressible fluids) ตารางที่ 2.4 ข้อกำหนดทั่วไปที่ใช้ผ่าน และก้าวข้ามตัวแปร

ตารางที่ 2.4 ตัวแปรทั่วไปที่ผ่าน และข้ามสำหรับกระบวนการพร้อมกับการไหลของพลังงาน

ในกรณีเหล่านี้ ผลที่ได้ของการข้าม และการผ่านตัวแปร ซึ่งก็คือกำลังงาน โดยมีการรวมกันของระบบต่าง ๆ เพื่อการกำหนดของแบบจำลองกราฟที่เชื่อมโยงกันอย่างมาตรฐาน

      นอกจากนี้ ในการบวนการไฮดรอลิกส์ที่มีของไหลอัดตัวได้ และกระบวนการทางความร้อน ตัวแปรเหล่านี้สามารถกำหนดถึงผลลัพธ์ใน กำลังงาน ดังแสดงให้เห็นในตารางที่ 2.4 อย่างไรก็ตาม การใช้การไหลของมวล และการไหลของความร้อน ไม่ได้ถูกนำไปปฏิบัติในทางวิศวกรรม

      ถ้าตัวแปรเหล่านี้ที่ถูกนำมาใช้ เรียกว่า กราฟพันธะเทียม (Pseudo bond graphs) ที่มีกฎพิเศษ ส่งผลให้เกิดการออกจากความเรียบง่ายของกราฟพันธะมาตรฐาน กราฟพันธะนำไปสู่นามธรรมที่เป็นระดับสูง มีความยืดหยุ่น และต้องเพิ่มความพยายามในขั้นตอน หรืออัลกอริทึมของการสร้างแบบจำลอง

      เพราะฉะนั้น พวกมันจึงไม่เหมาะที่จะเป็นเครื่องมือที่มีความเหมาะสมพอที่ใช้ในระบบแมคาทรอนิกส์ นอกจากนี้ การทำงานที่น่าเบื่อ คือมีความจำเป็นที่จะต้องสร้างบล็อกไดอะแกรม จากข้อกำหนดแรกของบล็อกขาเข้า / ขาออก ที่ไม่เหมาะสม

      การพัฒนาได้นำไปสู่การสร้างแบบจำลองเชิงวัตถุอยู่ ในแนวทางที่ซึ่งวัตถุมีขั้วที่กำหนดไว้ โดยไม่ต้องสมมติสิ่งที่ก่อให้เกิดสถานะขั้นพื้นฐาน จากนั้น แผนภาพวัตถุจะเป็นการแสดงภาพกราฟิก ที่ยังคงรักษาความเข้าใจขององค์ประกอบทางกายภาพแบบเดิม

      ดังนั้น การสร้างแบบจำลองในทางทฤษฏีของระบบแมคาทรอนิกส์ ด้วยการรวมกันอย่างโปร่งไส และมีขั้นตอนที่ยืดหยุ่น (จากองค์ประกอบพื้นฐานของขอบเขตที่แตกต่างไปถึงการจำลอง) ซึ่งเป็นความท้าทายสำหรับการพัฒนาต่อไปในอนาคต

      องค์ประกอบจำนวนมากแสดงออกมาแบบไม่เชิงเส้น และไม่โดยตรง (ความเสียดทาน และการรุกกลับ) สำหรับกระบวนการของชิ้นส่วนที่ซับซ้อน และการทำแผนที่หลายมิติมากกว่านี้ ยกตัวอย่างเช่น เครื่องยนต์เผาไหม้, พฤติกรรมของยาง ต้องทำงานโดยการบูรณาการร่วมกัน

รูปการทำงานบูรณาการร่วมกันของระบบต่าง ๆ ในยานยนต์

      สำหรับการตรวจสอบแบบจำลองในทางทฤษฏี มีหลายอย่างที่รู้จักกันดี เป็นวิธีการระบุรายละเอียดที่สามารถนำมาใช้ได้ เช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ (Correlation analysis) และการวัดตอบสนองความถี่ (Frequency response) หรือ การวิเคราะห์ฟูเรียร์ (Fourier analysis) หรือการวิเคราะห์สเปกตรัม (Spectral analysis)

รูปตัวอย่างวิธีวิเคราะห์ความสัมพันธ์

รูปตัวอย่างวิธีการวัดตอบสนองความถี่

รูปวิธีการวิเคราะห์สเปกตรัม

      เนื่องจากพารามิเตอร์บางอย่างไม่เป็นที่รู้จัก หรือเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา วิธีการประเมินค่าพารามิเตอร์สามารถนำมาประยุกต์ใช้ได้ ทั้งสำหรับแบบจำลองที่มีเวลาต่อเนื่อง หรือเวลาที่ไม่ต่อเนื่อง (โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ถ้าแบบจำลองเป็นแบบเชิงเส้นในพารามิเตอร์)

      สำหรับการระบุ และการประมาณค่าที่ไม่เชิงเส้น ยกตัวอย่าง ลักษณะหลายมิติ (Multi-dimensional), เครือข่ายประสาทเทียม (Artificial neural networks), การรับรู้หลายชั้น (Multilayer perceptrons) หรือฟังชันก์รัศมีพื้นฐาน (Radial-basis-function) สามารถนำมาอธิบายสำหรับกระบวนการพลศาสตร์แบบไม่เชิงเส้นได้

รูปเครือข่ายประสาทเทียม

รูปฟังชันก์รัศมีพื้นฐาน

ข้อคิดดี ๆ ที่นำมาฝาก

“หมาไม่เคยโกรธ หมาไม่เคยเกลียด เวลาที่คุณ ตี เตะ ตบ หมา

หมาบางตัว นอนให้ตีโดยไม่หนี ก็จะให้หมา หนีไปไหนได้ล่ะ?

เพราะคนที่หมารัก และหมาคิดว่า อยู่ด้วยแล้วปลอดภัยที่สุด

คือ คนที่กำลังตีเขาอยู่ตรงนี้”