.png){kind=icon}
返回
Chrono::Electronics: An Open-Source Simulation Library for Electro-Mechanical Problems
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/JMMCT.2026.3683328.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
机电应用日益增长的重要性，其特点是机械和电气领域之间紧密的相互作用，正推动着对准确高效仿真工具的需求。这些仿真在机器人和自动化领域尤其有用，其中机械子组件与各种电动和电磁设备耦合，例如执行器或传感器。为支持此类应用，我们提出Chrono::Electronics——一个用于机电系统的开源协同仿真解决方案。该库旨在将开源多体动力学引擎Project Chrono与多功能开源电路仿真器NGSpice耦合，以解决复杂的机电动态相互作用。在本项工作中，我们介绍了机电系统协同仿真库的主要功能，包括全新的结构重组和现代化的面向对象架构。新框架引入了专门用于模型和数据处理的机制，提高了计算效率。此外，实用程序的模块化设计通过引入处理预定义、用户定义和制造商定义电路的子类，增强了仿真结果的可靠性并拓宽了可能的应用范围。除了验证所提出的仿真环境外，我们还提出了一种基于贝叶斯蒙特卡罗方法的新方法，用于表征有刷直流电机参数，这是该领域之前未探索的。与文献中报道的现有技术不同，该策略为实际应用中的参数估计提供了根本不同的视角。该方法已应用于工业直流电机，获得了高精度结果，并进一步展示了该框架在机电动力应用中的可扩展性和潜力，在这些应用中，机电相互作用的可靠建模至关重要。
Keyword:
Electronic countermeasures
Electronic warfare
Feeds
Antennas
Antenna arrays
Phased arrays
Frequency modulation
Radio broadcasting
Circuits
Integrated circuits
Multibody dynamics
equivalent circuit modelling
Project Chrono
NGSpice
electro-mechanical co-simulation
multiphysics simulation
brushed DC motor
期刊
I
IF:
1.5
论文数:
18
被引数:
0
机构
引用论文
Co-Simulation Interfacing Capabilities in Device-Level Power Electronic Circuit Simulation Tools: An Overview设备级电力电子电路仿真工具中的协同仿真接口能力：概述
OAAI
.png){kind=icon}
OAAI分享收藏PyMC: a modern, and comprehensive probabilistic programming framework in PythonPyMC: Python中的现代，全面的概率编程框架
OAAI
OAAI分享收藏Using a Bayesian-Inference Approach to Calibrating Models for Simulation in Robotics采用贝叶斯推断方法对机器人仿真模型进行校准OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容