Richard Lipka Katedra informatiky a výpočetní techniky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita, Plzeň 1.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Udržitelný rozvoj energetiky
Advertisements

Analýza spolehlivosti tlakové nádoby metodou Monte Carlo Jakub Nedbálek Katedra Aplikované Matematiky, Fakulta Elektrotechniky a Informatiky VŠB - Technická.
poskytujeme služby v oblasti ochrany majetku a osob (EZS, EPS, CCTV …) od roku 2004 poskytujeme služby v oblasti logistiky a zabezpečení vozidel (systém.
Přednáška č. 3 Normalizace dat, Datová a funkční analýza
 Spolupráce s firmou zabývající se ochranami generátorů.  Doložení přesnosti dodávaných systémů zákazníkům.  Podklady pro získání statutu akreditované.
Prezentace společnosti B&C Dopravní systémy s.r.o. Společnost se zabývá aplikováním sofistikovaných metod využitelných pro poznávání, řízení a regulaci.
Úvod Klasifikace disciplín operačního výzkumu
Softwarový systém DYNAST
Ondřej Andrš Systémy CAD I. Základní informace  Autor: Ing. Ondřej Andrš  Školitel: doc. RNDr. Tomáš Březina, CSc.  Název tématu studia: Optimalizace.
Pokročilé funkce Safety Nets na letišti Ruzyně
ROZHODOVACÍ PROCESY PRO VÍCECESTNÉ TELEMATICKÉ APLIKACE Filip Ekl
Vysoká škola Báňská - Technická univerzita Ostrava Inovace výuky odborných předmětů na bázi řízení projektu Jana Šarmanová Libor Holub Radoslav Fasuga.
Spolehlivost a diagnostika (vsd)
Ing. Rudolf Drga, Ph.D. Zlín 2014 Měření směrových charakteristik detektorů narušení Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně Fakulta aplikované informatiky Ústav.
Evropský projekt koordinovaného vzdělávání učitelů odborných škol KOORDINOVANÉ VZDĚLÁVÁNÍ ODBORNÝCH UČITELŮ Cílem projektu je zvýšit kvalifikaci pedagogického.
Počítačové modelování dynamických systémů Simulink 5. cvičení Miloslav LINDA katedra elektrotechniky a automatizace.
Kalibrační křivka, produkce charmu v EAS
METROPOLITNÍ PŘENOSOVÝ SYSTÉM
Online nástroje pro Váš lepší web Helena Šimková.
SW podpora krizového řízení Duben 2006 Tomáš Fröhlich, DiS. ISSS 2007.
Výhody užití architektury ITS ve veřejné osobní dopravě
IONIZAČNÍ POTENCIÁLY A FÁZOVÉ PŘECHODY KLASTRŮ ARGONU
Vývoj elektročásti mikroturbín na ČVUT
STANOVENÍ NEJISTOT PŘI VÝPOŠTU KONTAMINACE ZASAŽENÉHO ÚZEMÍ
„ČESKÉ INOVAČNÍ PARTNERSTVÍ“ 1 Spolupráce technických univerzit s podniky = významná podpora inovací Český národní komitét IMEKO Vladimír Haasz.
1 Systémové pojetí hospodářské organizace (SHO) část 2. Stanislav Horný VŠE, katedra Systémové analýzy
Laboratorní model „Kulička na ploše“ 1. Analytická identifikace modelu „Kulička na ploše“ 2. Program „Flash MX 2004“ Výhody/Nevýhody Program „kulnapl.swf“
Jaroslav Šnajberk, Přemek Brada
1 Mechanika s Inventorem 4. Prostředí aplikace Petr SCHILLING, autor přednášky Ing. Kateřina VLČKOVÁ, obsahová korekce Tomáš MATOVIČ, publikace FEM výpočty.
Systémy pro podporu managementu 2
Řízení a vizualizace záložního diesel-agregátu
Luděk Novák dubna 2006 Proč a jak řídit informační rizika ve veřejné správě.
4. Lekce Dílčí procesy funkčního testování
Logika a umělá inteligence pro multi-agentní systémy Simulační prostředí pro mobilní agenty.
Výpočetní technika a algoritmizace I
Databázové systémy I Cvičení č. 8 Fakulta elektrotechniky a informatiky Univerzita Pardubice 2013.
Potenciál zařízení Black Box pro posouzení dopravních nehod
Dokumentace informačního systému
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
Richard Lipka Department of Computer Science and Engineering Faculty of Applied Sciences University of West Bohemia, Pilsen, Czech Republic 1.
Systém dalšího vzdělávání pracovníků výzkumu a vývoje v MS kraji a jeho realizace Projekt A5 Nástroje informatiky pro získávání informací a jejich zpracování.
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Tento materiál vznikl v rámci projektu ESF CZ.1.07/2.2.00/
VŠB Technická univerzita Ostrava
Logika a umělá inteligence pro multi-agentní systémy Mobilní agent řízený neuronovou sítí.
Karel Vlček, Modelování a simulace Karel Vlček,
S CENARIO - BASED METHODOLOGY FOR COMPARISON OF THE SOFTWARE TRAFFIC CONTROL AGENTS Seminář DSS – Richard Lipka.
14. června 2004Michal Ševčenko Architektura softwarového systému DYNAST Michal Ševčenko VIC ČVUT.
Experimentální metody (qem)
Optimalizace účinnosti elektrického pohonu s AM pomocí fuzzy logiky
COGAIN 2009 Možnosti řízení invalidního vozíku. Systém řízení vozíku  Rozdělen do několika částí  Část pohonu Motor pohonu Senzory ujeté vzdálenosti.
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Tento materiál vznikl v rámci projektu ESF CZ.1.07/2.2.00/
CD B A Průmyslová aplikace v Control Webu Virtuální přístroje Propojená technologie Řadič měřící/řídící karty Výstupní.
JUTS DSS, 5. listopadu 2008 Richard Lipka JUTS 2 Základní vlastnosti Pseudoparalelní simulace na úrovni jednotlivých vozidel.
Název SŠ:SOU Uherský Brod Autor:Ing. Jan Weiser Název prezentace (DUMu): Autoalarm II. Tematická oblast:Speciální elektrická zařízení motorových vozidel.
Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Vocelova 1338 Hradec Králové Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Číslo DUM: VY_32_INOVACE_11_B_16.
1 Principy simulace Definice Koncepce tvorby modelů Obecné charakteristiky.
Bezdrátové senzorické sítě Operační systémy a vývojové prostředky Ing. David Široký Katedra informatiky a výpočetní techniky Fakulta aplikovaných.
Cena dopravního výkonu v dlouhodobé smlouvě o zajištění dopravní obslužnosti veřejnou linkovou dopravou Kroměříž
Statistické metody pro prognostiku Luboš Marek Fakulta informatiky a statistiky Vysoká škola ekonomická v Praze.
Odborný výcvik ve 3. tisíciletí Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
Prezentace Bc. Zdeněk Šmída. Osnova Úvod – Co je úkolem práce Doosan Škoda Power – Minulost a současnost společnosti + vývoj výzkum Parní Turbíny – Rozdělení,
Technologie dopravních průzkumů Ing. Martin Langr Prezentace projektů – nový studentský projekt.
Mikropočítačová technika Úvod do mikropočítačové techniky a její aplikací.
Videoverifikace.
Vědní obory zabývající se informacemi
Tradiční metodiky vývoje softwaru
Demoverze QI Informace pro partnery DCC
Multifunkční pracoviště HCW 4 S s virtuálním modelem a VNCK simulací
WORKSHOP Metody práce s informacemi v online prostředí
Jízdní stabilita silničních automobilů.
Transkript prezentace:

Richard Lipka Katedra informatiky a výpočetní techniky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita, Plzeň 1

> Zadání a cíle práce > Signály na sběrnici > Cesta k simulaci > Struktura simulačního nástroje > Další možnosti rozvoje 2

> Testování aplikací do automobilů > Aplikace mají možnost číst signály ze sběrnice > Aplikace nemohou signály odesílat  nejde o kritické systémy > Urychlení testů > Nahrazení testování v reálném provozu > Je možné přehrát zaznamenané signály 3

> Generování signálů na sběrnici > Zajištění konzistence signálů > Není nutná přesná simulace automobilu > Dostatečně rychlý výpočet > Záznam signálů na disk / využití při přehrávání > Možnost nastavení > Parametrů automobilu > Chování řidiče / situace na vozovce 4

> Odesílané senzory řídící jednotky > Brzdy, akcelerace, otáčky, rychlost, stupeň … > Cca 200 signálů, 11 vybraných > Různé vzorkování > Signály odesílané s různou periodou > Sběrnice využívá variantu CSMA/CD  perioda není přesně určená 5

> Potřebujeme signály, ne simulaci > Nestačí jen generovat signály na základě analýzy dat? > Problém v závislosti signálů > Akcelerace  změna otáček motoru  změna rychlosti > Generování základních signál > Závislost na prostředí (max. rychlost, max. otáčky)  potřebujeme simulovat vozidlo a jeho řízení 6

7

> Car – model vozidla > Rozhraní simuluje reálné auto > Nyní jen 3 pedály, nepracuje se se směrem > Přepočet rychlosti, ujeté vzdálenosti a spotřeby z aktuálního stavu vozidla a ovládacích prvků > Nejde o fyzikální simulaci > Driver – model řidiče > Zajišťuje řízení – „rozumné“ využití ovládacích prvků podle aktuálního stavu vozidla 8

> Sada generátorů náhodných čísel > Parametr náhodné události > Generování scénáře > Generátor scénáře > Události pro řidiče > Neovlivňuje samotný model – generuje se předem  „druhý kalendář“ > Parametrizovaný, 9 předpřipravených sad parametrů 9

> Nastavitelné sondy > Model definuje sledovatelné parametry > Pro každý lze vytvořit sondu > Výstup do souboru / do grafu podle potřeby > Upravitelné pro použití online > Výstupy přímo odesílané testovací aplikaci > V současné době nepožadováno 10

11

12

> Má cenu se tím zabývat? > Podobný projekt jako Csim / Jsim, pro signály? > Možnost komponentové dekompozice > Možná lepší případová studie pro SimCo? 13

Dotazy, návrhy, diskuze 14