Авто с тюнингом: Ошибка 404. Страница не найдена — Объявления на сайте Авито

Содержание

Россиянам рассказали, как не получить штраф за тюнинг авто

https://ria.ru/20210328/tyuning—1603175476.html

Россиянам рассказали, как не получить штраф за тюнинг авто

Россиянам рассказали, как не получить штраф за тюнинг авто — РИА Новости, 28.03.2021

Россиянам рассказали, как не получить штраф за тюнинг авто

Автоюрист Дмитрий Славнов рассказал URA.RU, как правильно провести тюнинг машины. РИА Новости, 28.03.2021

2021-03-28T09:55

2021-03-28T09:55

2021-03-28T13:42

общество

мади

дмитрий славнов

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdn25.img.ria.ru/images/149491/71/1494917155_0:160:3072:1888_1920x0_80_0_0_6caa9807ae3beae8db1dcc73cb82b480.jpg

МОСКВА, 28 мар — РИА Новости. Автоюрист Дмитрий Славнов рассказал URA.RU, как правильно провести тюнинг машины.По его словам, не каждый тюнинг можно зарегистрировать. Так, например, не стоит заменять лампы фар на цветные или размещать светодиоды под корпусом. Он добавил, что незаконный тюнинг рассматривается как неисправность.Вместе с тем Славнов отметил, что, например, новые спойлеры подлежат сертификации, однако для их регистрации необходимо подтвердить безопасность тюнинга в качественных салонах.Ранее доцент кафедры «Эксплуатация автомобильного транспорта и автосервис» МАДИ Лев Зиманов посоветовал автомобилистам менять резину, когда температура воздуха перестанет опускаться ниже плюс пяти, а также провести балансировку колес перед летом.

https://ria.ru/20210324/benzin-1602554171.html

https://ria.ru/20210225/avto-1598860333.html

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2021

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright. html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdn24.img.ria.ru/images/149491/71/1494917155_171:0:2902:2048_1920x0_80_0_0_a816839fbe559a16213dab255d9e980a.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

общество, мади, дмитрий славнов

МОСКВА, 28 мар — РИА Новости. Автоюрист Дмитрий Славнов рассказал URA.RU, как правильно провести тюнинг машины.

По его словам, не каждый тюнинг можно зарегистрировать. Так, например, не стоит заменять лампы фар на цветные или размещать светодиоды под корпусом.

«Часто ставят на лампочки спереди не белолунные огни, а какие-нибудь красные. Это запрещено, вплоть до лишения прав», — пояснил эксперт.

Он добавил, что незаконный тюнинг рассматривается как неисправность.

24 марта, 02:14

Эксперт научил правильной экономии бензина для авто

Вместе с тем Славнов отметил, что, например, новые спойлеры подлежат сертификации, однако для их регистрации необходимо подтвердить безопасность тюнинга в качественных салонах.

«В основном ГИБДД определяет тюнинг визуально. Ни один из элементов тюнинга не является опасным, если он сделан в нормальных сертифицированных автосервисах», — заключил автоэксперт.

Ранее доцент кафедры «Эксплуатация автомобильного транспорта и автосервис» МАДИ Лев Зиманов посоветовал автомобилистам менять резину, когда температура воздуха перестанет опускаться ниже плюс пяти, а также провести балансировку колес перед летом.

25 февраля, 04:58

Названы пять частых ошибок водителей при покупке нового авто

Британское тюнинг-ателье Kahn


Британская студия Kahn профессионально занимается тюнингом статусных автомобилей.

Направления деятельности компании: легкосплавные диски, тюнинг-пакеты и авторские автомобили, индивидуальные в своем роде.



«CЕКРЕТ УСПЕХА PROJECT KAHN — ЭТО ИЗБРАННЫЕ КЛИЕНТЫ И ИХ ИНДИВИДУАЛЬНОСТЬ. ЭКСКЛЮЗИВ ДЛЯ НЕБОЛЬШОГО КРУГА ЛЮДЕЙ. ПРЕВОСХОДНОЕ КАЧЕСТВО КАЖДОЙ ДЕТАЛИ.»


Наши специалисты подберут тюнинг Kahn именно на ваш автомобиль, закажут его и установят.

Выберите вашу марку автомобиля и посмотрите, как дизайнеры Kahn преобразят его:


Если вы не нашли марку вашего автомобиля, вы всегда можете уточнить о наличии тюнинга 


у менеджера по телефону 8 800 5000 227.



Тюнинг Kahn для Range Rover


  


Тюнинг Kahn для Range Rover Evoque


 


  


Тюнинг Kahn для Discovery




  


Тюнинг Kahn для Discovery Sport




  


Тюнинг Kahn для Range Rover Sport




  


Тюнинг Kahn для Defender




  


Тюнинг Kahn для Jeep Wrangler




  


Тюнинг Kahn для Audi




  


Тюнинг Kahn для Bentley




  


Тюнинг Kahn для Maserati




  


Тюнинг Kahn для Mercedes Benz




  


Тюнинг Kahn для Rolls Royce




  


Появились вопросы? Звоните 8 800 5000 227!

Лучшие машины для тюнинга

Тюнинг является распространённым занятием среди молодого поколения водителей. Хотя истинные ценители работы с машиной в любом возрасте готовы заняться подобными делами.

Автомобили для тюнинга

Выбирая автомобили для тюнинга, каждый автовладелец преследует определённые цели. Нет универсальных машин, которые одинаково хорошо подойдут всем. Здесь нужно тщательно подходить к вопросу и ориентироваться на те критерии, которые стоят у вас на первом месте.

Особенности доработки

Тюнинговой процесс подразумевает изменения автомобиля. Но машина дорабатывается по-разному в зависимости от выбранного направления.

Тюнинг можно разделить на несколько видов:

  • внешний;
  • внутренний;
  • технический.

Внутренний тюнинг переоформляет пространство машины

У каждого из них есть свои ключевые особенности. Кто-то идёт по одному направлению, а другие применяют одновременно 2 – 3 решения.

  1. Внешний. Ориентирован на изменение внешнего вида машины, не затрагивая технической составляющей. Обычно машину красят, устанавливают элементы аэродинамики, меняют оптику и колёса.
  2. Внутренний. Часто совмещается со внешним и позволяет переоформить внутреннее пространство машины. Меняется центральная консоль, приборная панель и рулевое колесо, перерабатывается салон, устанавливается музыка, мультимедиа или акустическая система.
  3. Технический. Основной задачей является повысить мощность и производительность машины. Подразумевает тюнинг мотора, коробки передач или других систем. Также в этот тип входит чип-тюнинг, то есть изменение параметров работы машины с помощью программного обеспечения и изменения штатных настроек.

Действительно хорош для доработки тот автомобиль, который:

  • обладает изначально достаточной мощностью;
  • предлагает широкий выбор компонентов для любого вида тюнинга;
  • доступен по цене покупки и эксплуатации;
  • располагает ассортиментом запчастей по доступной цене.

Только в редких случаях человек покупает дорогую машину и вкладывает в неё еще 1 – 2 стоимости авто с целью доработки. Основная масса машин, поддающихся тюнингу, являются недорогими автомобилями, приобретёнными на вторичном рынке.

Представители рейтинга

Да, некоторые могут себе позволить Ford Mustang последнего поколения, audi R8, Porsche 911 или нечто подобное. Также не будем рассматривать традиционные решения типа Celica от Toyota, Eclipse или Nissan 240. Подобные японцы очень востребованы на рынке тюнинга, но существуют определённые проблемы с доступом к запчастям, покупкой действительно хороших элементов для доработки.

Как проекты, такие машины могут подойти многим из вас. Но чтобы доработать авто и оставить его при этом адаптированным под повседневную эксплуатацию, нужно что-то другое.

Мы предлагаем познакомиться с машинами, которые доступны большинству из вас и действительно оптимально подходят для различного рода тюнинга.

В список лучших машин для тюнинга вошли представители следующих автопроизводителей:

  • BMW;
  • АвтоВАЗ;
  • Honda;
  • Mitsubishi;
  • Volkswagen;
  • Subaru;

Теперь познакомимся с машинами, которыми действительно идёт тюнинг.

  1. Любая модель от компании BMW потенциально может стать оптимальным объектом для усовершенствования. В основном речь идёт о подержанных авто образца 1990 года и младше. Но некоторые в состоянии купить новенького немца и внести в него отличные корректировки. Преимуществом BMW является широкий выбор элементов тюнинга, эффективная поддержка поклонников доработок и распространённость ателье, которые специализируются на немецком бренде. Исключением можно назвать старую 7 серию, которая сама по себе выглядит идеально и не требует никакого тюнинга.

    Автомобили БМВ могут стать хорошим объектом для усовершенствования

  2. АвтоВАЗ. Возьмите любую машину, которую выпускает АвтоВАЗ, и получите идеальный объект для тюнинга. Одни предпочитают классику, а другие выбирают более новые модели российской автокомпании. Особой популярностью пользуются ВАЗ 2110 и Priora. Широкий выбор комплектующих, возможность доработки технической составляющей и финансовая доступность делают модели АвтоВАЗ одними из лучших для тюнинга в России.

    Популярная модель для тюнинга среди линейки автоваза — 2110

  3. Купе и седан класса С в исполнении компании Honda часто становятся объектами доработок. Машина сама по себе неплохая, но за счёт качественных изменений заметно улучшается внешний вид. Авто широко представлено на вторичном рынке, обладает хорошими техническими характеристиками. Основа для работы прекрасная, что делает Civic одним из лидеров рейтинга.

    Civiс часто выбирают для доработок

  4. По соотношению доступности и качества равных Lancer в исполнении Mitsubishi найти сложно. Не так давно основной упор делался на 8 и 9 поколения, которым шли разные виды внешней доработки. Но появление Lancer X несколько изменило отношение к модели. Уже изначально десятое поколение выглядит спортивно и дерзко. А с помощью тюнинга удаётся максимально раскрыть потенциал.

    Лансер 8 и 9 поколения очень часто тюнингуют

  5. Ещё один относительно доступный автомобиль, который хорошо адаптирован под модернизацию. Компания Subaru хорошо постаралась над проектом Impreza. Хотя в основном поклонники доработок стремятся получить аналог раллийной версии, другие варианты изменений тоже к лицу данному автомобилю.

    Impreza хорошо адаптирована под модернизацию

  6. Если посмотреть на обычный Golf, он не вызывает особых эмоций. Но современные возможности тюнинга превращают обычный семейный хэтчбек в настоящее произведение искусства. Популярностью пользуются практически все поколения, но основное внимание уделяют последним нескольким генерациям. Это обусловлено доступностью машин, широким выбором компонентов и техническим состоянием.

    Гольф можно превратить в настоящее произведение искусства

  7. Ещё один представитель компании Honda, который буквально создан для модернизации. Причём эту машину одинаково интересно дорабатывать внешне и технически. У неё есть потенциал для роста мощности, плюс внешние изменения подчёркивают спортивный и агрессивный характер автомобиля.

    Хонда Аккорд создана для модернизации

Практически любая машина вне зависимости от бренда, модели и года выпуска может стать объектом для доработок и изменений. Кто-то стремится реставрировать классику, потому данный топ для них не актуален. Другие готовы вложить большие деньги в покупку авто и дальнейший тюнинг.

Самое главное, чтобы модернизация происходила грамотно, с соблюдением всех правил, использованием качественных компонентов и со знанием дела. Только вам решать, какую машину выбрать и что с ней делать.

Делитесь своим мнением о лучших кандидатах для тюнинга и аргументируйте его. Будет интересно обсудить это с вами.

Не забывайте подписываться, приглашать друзей и заходите к нам чаще!

Чип-тюнинг двигателей в Краснодаре, цены на чип тюнинг авто в Краснодаре

Скорость, легкость, мощность и стиль… — классические составляющие тюнинга автомобиля. Марка и возраст машины здесь второстепенны, ведь даже заводская гарантия останется в прежней силе, не теряя актуальности.

Чип-тюнинг (прошивка двигателя, чиповка, перепрограммирование ЭБУ) позволяет улучшить характеристики автомобиля, прибавить к уже имеющемуся функционалу дополнительную «роль». Доработки проходят в двигателе, трансмиссии, совершенствуется уровень его пассивной безопасности и комфорта езды. Именно поэтому чип-тюнингом интересуются все больше водителей.

Услуги по установке тонировки, автосигнализаций, антигравийной пленки и многое другое

Установочный центр Europe-Car предоставляет тюнинг-услуги уже более десяти лет. Наша автомастерская занимается установкой дополнительного оборудования для улучшения технического функционала и эстетики автомобиля.

У нас вы можете:

Нашей компании 15 лет! Поэтому нам можно доверять!

Установочный центр Europe-Car— один из немногих в Краснодаре, где для подтверждения гарантии функционирования дополнительного оборудования выдаются сертификаты и свидетельства, поэтому после вмешательства наших специалистов автомобиль не теряет заводской и автосалонной гарантии.

В нашем центре работают профессиональные мастера. Все дополнительное тюнинг оборудование, которое мы устанавливаем, отвечает стандартам качества. Поэтому мы с уверенностью можем говорить об отличном результате — долгом и бесперебойном функционировании дополнительного оборудования.

Еще 8 причин выбрать «EUROPE-CAR»

3-х летняя ГАРАНТИЯ

Мы даем гарантию на нашу работу, комплектующие и ремонт автомобилей сроком до 36 месяцев. Поверьте, такие условия готов предложить только наш установочный центр.

Вы будете знать, за что платите деньги

При заказе у вас будет точная смета о необходимых запчастях, проводимых работах, сроках и стоимости услуг.

Вежливое отношение

Все специалисты нашего установочного центра доброжелательны и приветливы.

Качественный сервис

Наши мастера честно расскажут, что нужно будет сделать срочно, а с чем можно повременить. Кроме того, они ответят на все ваши вопросы, связанные с эксплуатацией авто

Безопасность

Все машины клиентов находятся на охраняемой стоянке

Отсутствие повторных обращений

Мы используем новейшее европейское оборудование, благодаря которому проводим высококачественную диагностику и ремонт авто

Мы открыты для клиентов

При обращении в наш установочный центр вы будете знать, кто из сотрудников отвечает за машину и кто проводит ремонт или диагностику

Ожидание с комфортом

Для всех клиентов нашего автоцентра – чай и кофе. Время поможет скоротать спутниковое телевидение

Что такое тюнинг авто, и какой он бывает?

Что такое тюнинг автомобиля и каким он бывает? Как выбрать специалиста для прокачки своей машины? Что нужно знать, чтобы не испортить тюнинг? Как сделать тюнинг? Все о тюнинге авто вы узнаете в этой статье.

Тюнинг автомобиля — история появления

Начнем с самих истоков. Что такое тюнинг авто?

В народе под «тюнингом» понимают все типы изменений автомобиля, но это не совсем так. Поэтому разберемся в терминологии.

Автотюнинг — это процесс изменения заводских характеристик автомобиля. Тюнинг должен быть направлен на усовершенствование технических характеристик машины: увеличение мощности, повышение контроля, уменьшение потребления топлива или снижение выброса вредных веществ через выхлопную систему.

 

Стайлинг — это процесс изменения внешнего вида автомобиля или его салона. Сюда входят все косметические и дизайнерские идеи, которые не влияют на технические характеристики: обтяжка салона, замена панелей, аэрография, установка обвесов, спойлеров и т. д.

К сожалению, термин «стайлинг» в русскоговорящем пространстве не прижился. Поэтому даже профессионалы используют слово «тюнинг» для всех процессов прокачки машины.

Виды тюнинга авто

Специалисты выделяют целый ряд разновидностей тюнинга, в зависимости от системы машины, которую нужно усовершенствовать. Наиболее распространенными типами тюнинга считаются:

  • Тюнинг двигателя. Сюда входят все процедуры для увеличения номинальной мощности двигателя и крутящего момента: замена поршней, шатунов и клапанов на более производительные, установка турбонагнетателя или воздушных фильтров нулевого сопротивления, усовершенствование системы вывода выхлопных газов.
  • Тюнинг трансмиссии. К примеру, установка облегченного маховика, керамического сцепления или дифференциала повышенного трения, а также замена заводской КП на дисковую или кулачковую.
  • Тюнинг подвески. Замена амортизаторов и стоек на более эффективные, установка суппортов с несколькими поршнями, замена дисков или установка пневматической подвески.
  • Чип-тюнинг. Оптимизация программного обеспечения автомобиля и корректировка программ управления двигателем, коробкой передач, тормозным механизмом и другими элементами и системами машины.
  • Внешний тюнинг. Альтернативное название стайлинга: установка обвесов, бамперов, спойлеров и бортов, покраска, аэрография, тонирование. Также сюда относятся замена капота или крышки багажника на карбоновые.
  • Внутренний тюнинг. Дизайн салона, в который входит обтяжка поверхностей тканями или кожей, замена панели приборов, установка подсветки, замена кресел, установка мониторов и звуковых систем.

Каждый вид тюнинга имеет свои особенности и нюансы. Но стоит запомнить одно — самостоятельно можно проводить только те виды усовершенствования авто, которые не затрагивают технические характеристики машины.

К примеру, хотите узнать, как делать тюнинг бампера?  При желании провести его можно и самостоятельно. Подобный тюнинг авто своими руками можно производить хотя бы потому, что наибольший риск в этой ситуации — испорченный внешний вид детали.  

При этом последствия неправильно проведенной прокачки двигателя или ходовой могут быть куда серьезнее.

Где сделать тюнинг автомобиля? Советы экспертов

Если вы хотите действительно улучшить свой автомобиль, то доверить тюнинг стоит только профессионалам, у которых есть должный опыт и оборудование.

«Гаражные» специалисты, во-первых, не смогут дать гарантию на тюнинг, а во-вторых, могут провести его некачественно. Но даже в криво обшитом салоне нет ничего приятного — хотя и никаких рисков он тоже не несет.

Усовершенствование двигателя, трансмиссии и подвески — это самые сложные и ответственные виды тюнинга. Прежде чем проводить любой из них, специалисты проводят детальную диагностику систем автомобиля и оценивают совместимость тюнинга с заводскими параметрами.

Все работы такого плана требуют опыта и сосредоточенности. Точным должно быть все — от установки запчастей до тонкой настройки работы механизмов и электронных программ.

После всех проведенных работ автомобиль снова диагностируют с помощью компьютера и специального стенда. И только если функции всех систем в норме, машину можно тестировать на дороге. Да, это сложно, но зато такой порядок действий гарантирует безопасность тюнингованного транспортного средства на дороге.

Чтобы выбрать команду для тюнинга своего автомобиля, нужно обратить внимание на следующие факторы:

  • Опыт. Начинающие специалисты сделают дешевле, но не факт, что после такого тюнинга не понадобится доработка. А может, чего хуже, придется все переделывать. Поэтому не стоит жадничать — лучше один раз заплатить опытным профессионалам, которые уже собаку съели на прокачке автомобилей.
  • Наличие специального оборудования. Одним молотком и комплектом ключей тюнинг не проведешь. Чем современнее оборудование в мастерской, тем выше будет качество работ.
  • Отзывы клиентов. Они позволяют выбрать среди нескольких профессионалов. Именно мнения реальных посетителей наиболее ценны для принятия решения, поэтому стоит обратить на них наибольшее внимание.

Хотите узнать, как выбрать надежную мастерскую, где смогут без проблем провести любой тюнинг машин? Заходите на сервис поиска и записи на СТО Autobooking! У нас вы найдете проверенные автосервисы со всей Украины.

Просто выбирайте свой город в списке доступных, и система выдаст вам все мастерские в вашем регионе. Выбирайте лучшее СТО и записывайтесь на тюнинг. С Autobooking вы будете уверены, что прокачка вашего авто пройдет на все сто!

Если Вы решили провести тюнинг автомобиля, то воспользуйтесь формой ниже для поиска СТО:

Тюнинг (автомобилей) — это… Что такое Тюнинг (автомобилей)?

Тюнинг (англ. tune — настраивать) — доработка законченного изделия за пределами завода-изготовителя с целью придания ему индивидуальных черт или улучшения характеристик. Предметом тюнинга наиболее часто являются легковые автомобили и персональные компьютеры. Тюнингом могут заниматься как сами конечные пользователи, так и специализированные тюнинг ателье.

Тюнинг автомобиля

Тюнинг автомобиля — разносторонняя доработка автомобиля в соответствии с желаниями владельца или условиями эксплуатации.

Тюнинг двигателя (тюнинг производительности)

включает в себя полную или частичную перенастройку с использованием дополнительных деталей. Чип-тюнинг подразумевает настройку электронных блоков управления. Как правило чип тюнингу подвергаются блоки управления инжекторных двигателей и КПП, так как именно они определяют скорость работы узлов и в итоге скорость всего автомобиля. Самый распространенный способ увеличения мощности двигателя — установка турбонаддува. Так же не менее эффективный, хотя и более сложный, способ — установка впрыска закиси азота NOS (nitrous oxide system). Но наряду с установкой дополнительных деталей практикуется и замена стандартных, как то коленвал, поршни, форсунки, топливный насос, фильтры, коллекторы и др.

Nissan Silvia S14.5

Honda S2000

Тюнинг подвески

также имеет место. Здесь происходит замена стандартных амортизаторов на более жесткие и пружин на более короткие. Это приводит к уменьшению вертикального хода колеса, что делает автомобиль более устойчивым. Так же меняются рычаги и «резинки» на более выносливые, так как более жесткая подвеска быстро «убивает» родные сайлентблоки и шаровые опоры.

Стайлинг (внешний тюнинг)

Стайлинг (англ. Styling — Стилизация) — доработка или переделка чего либо для соответствия выбранному направлению, стилю. В автомобильной промышленности стайлинг делится на заводской и постзаводской англ. Aftermarket. Стайлинг отличается от тюнинга тем что изменения вносимые в автомобиль (или мотоцикл) могут никак не влиять на технические характеристики автомобиля или даже ухудшать их, в тоже время тюнинг подразумевает улучшение динамики или проходимости автомобиля.

Основные изменения вносимые в автомобиль : Легкосплавные диски (легкосплавные light alloy и кованные англ. Froged). Аэродинамические обвесы (передний и задний спойлер и боковые секции (юбки)англ. Skirts). Антикрылья англ. Rear Wings, Решетки — англ. Grilles. (бывают двух типов: сетчатые англ. mesh grilles и биллет англ. Billet Grilles), Страница о грилах в английском разделе, Хромовые накладки англ. Chrome trim.

Для выделения в потоке популярна аэрография — художественная окраска автомобиля. Талантливые аэрографы создают целые картины, которые делают автомобиль по-настоящему уникальным и неповторимым. Существует мнение, что аэрография также отпугивает автоугонщиков. Аэрография — бесконтактное нанесение краски на любую поверхность, будь то авто или человеческая кожа (боди-арт).

Тюнинг салона

Сырьем для автомобильной кожи служит крупный рогатый скот выращиваемый в основном в Южной Америке. После снятия шкуры с животного её замачивают в водносоленой среде, из-за чего она приобретает голубой оттенок и называется соответственно «wet blue». В таком виде она хранится перед отправкой на складах сколь угодно долго. Далее сырьё отправляют на заводы по переработке в Европу и Китай, откуда мы и получаем автомобильную кожу в соответствующем виде. Не буду долго останавливаться на технологическом процессе самого дубления кожи, отмечу лишь несколько важных моментов.

Климат, кровососущие паразиты и прочие неприятности страны происхождения сырья, оставляют на поверхности кожи рубцы и шрамы, которые маскируются в процессе производства. То есть тот рисунок структуры поверхности кожи, который мы в итоге видим нанесен искусственно путем прессования плитой. Самым сложным является скрыть дефекты «пылевидной» плитой с очень мелкой структурой, соответственно под нее идет более качественное сырье. Окончательно мы получаем кожу под названием Nappa, и учитывая вышесказанное, цена на такую кожу выше, по причине меньшего количества скрытого брака. Грамотные мастера по перетяжке салонов тщательно проверяют кожу с двух сторон на наличие скрытых дефектов. Если этого не сделать, то брак может вылезти в любой момент эксплуатации автомобиля. Любители Гринписа стараются максимально уменьшить вред для окружающей среды при производстве автомобильной кожи. Например, компания AUDI закупила в Европе целые поля ревеня для более щадящего режима производства, к сожалению это сказывается на долговечности автомобильной кожи.

Большой расход кожи при тюнинге салона вызван объективными причинами, это и явный брак и скрытый брак, и большая пашина(мягкое брюхо животного) и складчатый жесткий хребет, а также выпады при раскрое. Изготовление салона автомобиля из пашины и прочих некачественных частей кожи в целях экономии,на мой взляд несколько некорректно по отношению к будущим владельцам. Но такие моменты всегда остаются на совести мастеров. По факту процентов 50 кожи идет на выброс.

Что же касается качества самой автомобильной кожи, а соотственно и цены, то хорошая кожа долго держит свою текстуру поверхности и не вытягивается в процессе эксплуатации кожаного салона, к тому же она может полминуты выдерживать температуру упавшей сигареты(всякое бывает). На каталоге это проверить практически невозможно, неприятности от дешевой кожи скорее всего проявяться через несколько недель. На брэндах останавливаться не буду по причине того что вся качественная автомобильная кожа сертифицированна европейскими стандартами, которые обычно описаны на тыльной стороне каталогов.

Клиент должен быть информирован о том что цвет в каталоге и цвет заказанной кожи могут немного отличаться. Это связано с тем что на заводах по производству автомобильной кожи, ее красят километрами, и естественно краситель от начала партии до конца немного теряет свои свойства в разумных пределах. В серьезных тюнинговых европейских ателье, при индивидуальном изготовлении салона обязательно заказывают на полшкуры больше, чем это необходимо для пошива. Эта кожа долго хранится на складе на тот случай, если понадобится что-либо отремонтировать (заменить деталь) именно на этой машине. Ведь заказ кожи с фабрики осложнен различиями в оттенках.

Пару слов об эксплуатации кожаного салона. Конечно хорошее состояние зависит в первую очередь от ухода за салоном. Не будьте жадными, подарите клиенту качественное средство по уходу за салоном, он ведь сам забудет купить. Только неплохо, что бы оно не оставляло на поверхности кожи блеска, который присущ салонам, находящимся в эксплуатации давно. Проверьте сами несколько и остановитесь на наилучшем, пусть и дорогом. Оно того стоит. Очень важный момент! Если клиент выбирает очень светлые тона кожи, поинтересуйтесь, не носит ли он черную кожаную одежду. Это связано с тем что в процессе эксплуатации происходит диффузия частиц краски и через несколько недель светлая кожа начинает выглядеть как испачканная и ни одна химчистка не справится с этой неприятностью. Вот, собственно и все основные моменты связанные с автомобильной кожей.

Перейдем к материалу с гордым названием Алькантара. Ну что только про неё ни пишут, а говорят чут ли не с придыханием, как буд-то это самое главное оружие в борьбе за клиента. В общем-то это интересный материал с рядом положительных(но отнюдь не фантастических) свойств. Внешне Алькантара выглядит как настоящая замша, но в отличие от нее не выцветает, не выгорает на солнце и не салится. Абсолютно нейтральна к температуре, то есть летом не нагревается, а зимой не мерзнет как автомобильная кожа. К тому же ещё и не скользит (это для особопродвинутых стритрейсеров). Хорошо поддается химчистке. Легко прожигается упавшей сигаретой. Алькантара, как и автомобильная кожа, бывает перфорированной, для лучшего воздухообмена. В основном идет на вставки сидений и используется при перетяжке потолков, стоек и задних полок. Вся материальная ценность этого материала необоснованно раздута и связана только с тем, что изобретатели технологического процесса его производства(кстати японцы,а не итальянцы,как многие утверждают), создали в мире всего две фабрики и никому не продают патент на её изготовление, соответственно диктуют заоблачные цены на этот синтетический материал.

Теперь немного остановимся на технологическом оборудовании для тюнинга салонов. Естественно это швейная техника. Для сшивания используются прямострочные машины с тройным продвижением, то есть нижний транспортер, качающаяся игла и верхняя шагающая лапка. Это обусловлено тем, что поверхность кожи более гладкая чем ее нижняя часть и при использовании обычной техники происходит сдвиг слоев относительно друг друга, что недопустимо. Для расстрочки(декоративной отстрочки) применяют двухигольные машины с двойным продвижением, нижний транспрортер и качающаяся игла. Шагающая верхняя лапка отсутствует по причине необходимости точного позиционирования линии шва. Некоторые умудряются делать двойную отстрочку за счет двойного прохождения на одноигольной машине…Но такие запущенные случаи мы рассматривать не будем. Вообще-то все это оборудование должно иметь электронные двигатели с позиционером. Это необходимо для более качественного шитья. Есть ещё один специфический агрегат для снятия края кожи, он утоньшает край кожи в случае обклейки изделия. Ведь кожа имеет толщину около 1.2 мм и если край будет просто отрезанным, то обязательно проступит ввиде некрасивого ребра на изделии.

Ну вот мы и подошли к последней части информации по тюнингу автомобильных салонов. Ведь перетягиваются не только кресла, но и то что требует обклейки, соответственно торпедо, двери, центральная консоль, потолок, стойки, козырьки и прочее. В салоне автомобиля существует много разных материалов и для каждого необходим свой клей. Рассмотрим, к примеру, торпедо. В большинстве случаев она изготовлена из винила, который из себя представляет пластик наполненный пластификатором, именно поэтому она при нажатии мягкая. На очень старых машинах винил становится жестким как настоящий пластик, это вызвано тем, что со временем пластификатор постепенно выходит из винила, но мы этого не замечаем за медленностью процесса. Сложность состоит в том что пластификатор имеет жирную основу, а попробуйте что-нибудь приклеить на масляную плёнку? Можно конечно обезжирить поверхность, но это не спасет положение, со временем пластификатор будет выходит из винила и создавать жирную прослойку между самим винилом и клеем. Ничем хорошим это кончиться не может. В солидных тюнинговых студиях для каждого вида пластика существует свой клей, который стоит отнюдь не копейки, но решает все проблемы типа вышеуказанной. Да и что касается потолков тоже. Клиенты должны понимать, что учитывая большую затратную часть, качественный тюнинг салона не может быть дешевым априори, конечно если они не хотят что бы через месяц эксплуатации, алькантара с потолка свисала как шторы в Большом театре. Как сделать тюнинг салона. Дмитрий Горбунов, Студия Уровень 2, Санкт-Петербург. Проверено 18 мая 2009.

Колхозный тюнинг

Колхозный тюнинг — термин появился в России в 90-х годах. Означает нефункциональную внешнюю «доработку» автомобиля с целью придать ему более дорогой и представительный, по мнению «тюнера», внешний вид. Зачастую ухудшает технические характеристики автомобиля. Объектами колхозного тюнинга обычно становятся дешевые российские автомобили и старые иномарки.

Название, вероятно, появилось по причине того, что в 90-х годах первыми объектами колхозного тюнинга становились старые автомобили советского производства в сельской местности.

Распространенные примеры колхозного тюнинга:

  • удаление шильдиков с названием марки и модели автомобиля с крышки багажника и капота, с целью выдать автомобиль за более дорогую модель
  • размещение надписей и наклеек с названиями известных фирм-производителей тюнингового оборудования, на машинах без этого оборудования
  • установка имитаций дополнительных воздухозаборников на капот и крылья
  • тонировка лобового стекла, задних фонарей и стоп-сигналов
  • размещение лампочек не разрешенного цвета в габаритных фонарях (с 2006 года строго карается ПДД, поэтому сейчас встречается редко)
  • жёлтые брызговики SPARCO , накладные молдинги -«листва» , алюминиевый спойлер и рычащий глушитель — скамейка — задача минимум для колхозного тюнера.

Ссылки

См. также

Wikimedia Foundation.
2010.

Назван топ-5 лучших автомобилей для тюнинга

Нет такого автомобиля, который нельзя бы было сделать еще лучше. Но некоторые машины для этого подходят лучше за счет доступности деталей.

Ни для кого не секрет, что все автолюбители делятся на две категории: одни предпочитают купить машину и тратиться только на заправку и замену «расходников», в то время как другие стремяться постоянно улучшать  свое авто любыми способами.

Справедливости ради надо отметить, что доработать можно совершенно любой автомобиль, правда, стоимость таких изменений может оказаться астрономической. В связи с этим редакция нашего издания составила ТОП-5 самых подходящих моделей для тюнинга, которые по карману обычному человеку.

На первом месте нашего рейтинга находятся автомобили российской марки Lada. Практические все модели отечественного бренда хотя бы раз, да подлежали тюнингу в любом уголке нашей страны. Максимальной популярностью у автомобилистов пользуются ВАЗ 2110 и Priora. Отметим, что на российские машины на рынке имеется широкий выбор комплектующих по доступной цене.

Вторая строчка рейтинга досталась автомобиля немецкого концерна Volkswagen Groupe, а именно Audi, Skoda и непосредственно Volkswagen. Так, автолюбители чаще останавливают свой выбор на следующих моделях, которые лучше подойдут для тюнинга: Audi A4 и A6, Skoda Octavia и Superb, Volkswagen Golf.

Фото: w-dog.ru

Замыкает тройку самых подходящих для тюнинга машин Subaru. Относительно доступной для модернизации является модель Impreza. Чаще всего поклонники марки стараются продублировать раллийные версии автомобиля, однако и другие доработки очень к лицу данному автомобилю.

Фото: artstation.com

Кроме того в рейтинг попала еще одна японская марка — Mitsubishi. Чаще автолюбители предпочитают переделывать 8, 9 и 10 поколения Lancer. При этом десятая генерация имеет максимальный потенциал, так как дизайнеры марки изначально придали автомобилю спортивный вид. Надо отметить, что модернизации подлежит и Mitsubishi Lancer Evolution, но это уже совсем другая история.

Замыкает ТОП-5 баварский бренд BMW. Стоит заметить, что из-за высокой цены автомобилей марки, оптимальным объектом для тюнинга обычно становятся «старые» экземпляры, однако те, кто в финансовом плане более свободен, дорабатывают и новинки марки. На авто бренда существует широкий выбор элементов тюнинга, а также эффективная поддержка поклонников и разные ателье.

Antares Auto-Tune Pro — стандарт профессиональной коррекции высоты звука

Auto-Tune Pro — это самая продвинутая версия Auto-Tune. Он включает Auto Mode для коррекции и эффектов в реальном времени, Graph Mode для детального редактирования высоты тона и времени и плагин Auto-Key для автоматического определения тональности и масштаба.

Auto-Tune Pro также включает Classic Mode для знаменитого звука Auto-Tune 5, Flex-Tune и Humanize для более прозрачной и естественной настройки, Throat Modeling для тонкого или экстремального вокала. преобразования и Transpose для изменения высоты тона в реальном времени с автоматической коррекцией формант . Низкая задержка Обработка позволяет вам выступать с помощью Auto-Tune Pro в реальном времени на сцене или в студии, не беспокоясь о отвлекающих задержках.

Интерфейсы Auto Mode и Graph Mode разработаны для обеспечения наиболее эффективного, гибкого и интуитивно понятного рабочего процесса как для профессиональных пользователей, так и для новичков. Автоматический режим включает в себя два уникальных экрана: Basic View обеспечивает быстрый и легкий доступ к основным функциям автоматического режима, а Advanced View открывает мощные возможности MIDI , редактирования шкалы и Vibrato Control . .

Графический режим позволяет детально контролировать все нюансы вокального исполнения. Обширные инструменты редактирования высоты тона позволяют точно контролировать отдельные ноты и кривые высоты тона, поэтому вы можете применять коррекцию высоты тона только там, где это необходимо. Прозрачные функции временной коррекции позволяют быстро исправлять ошибки синхронизации для достижения идеального исполнения или творчески переделывать хронометраж вашего трека без необходимости перезаписывать его.

Входящий в комплект подключаемый модуль Auto-Key разработан для улучшения вашего рабочего процесса и экономии драгоценного времени в студии.Auto-Key автоматически определяет тональность и масштаб вашей музыки и отправляет их во все экземпляры Auto-Tune в вашем проекте. Если вы уже знаете тональность и масштаб ваших треков, вы также можете найти Auto-Key полезным для одновременной установки параметров Key и Scale для нескольких экземпляров Auto-Tune одним щелчком мыши.

Если вы хотите быстро исправить несколько сомнительных нот, установить идеальный эффект автонастройки или тщательно отполировать все исполнение, Auto-Tune Pro предлагает профессиональную коррекцию высоты звука и классические эффекты, которые вам нужны.

Возможности настройки

— Alternaitve Auto

Alternative Auto уже много лет является лидером в обеспечении ходовых качеств стокового автомобиля. Используются несколько методов, включая уличное тестирование и использование высококачественного, повторяемого, наземного динамометра Dynojet.

Индивидуальная настройка доступна для Мустангов, других избранных автомобилей Ford, LSx или более новых автомобилей GM, а также для любого автомобиля, оснащенного системой управления двигателем F.A.S.T от одного из самых опытных тюнеров Ford в отрасли — Лидио Якобелли.Lidio настраивает каждый автомобиль индивидуально для достижения максимально возможной мощности и крутящего момента без ущерба для управляемости или надежности.

Практически любой может увеличить время и увеличить соотношение воздух / топливо, чтобы найти выигрыш в мощности. Сохранение комбинации в безопасных пределах, ходовые качества и впечатляющая мощность — вот что делает Alternative Auto уникальной.

Динамометрический стенд DynoJet на шасси

Alternative Auto также открыт для автомобилей любой марки и модели, которые имеют привод на 2 колеса для базовых испытаний или сеансов настройки под руководством владельца.Автомобильные клубы и другие группы могут связаться с нами для получения дополнительной информации о мероприятиях «Дино-Дня».

В то время как многие динамометрические установки шасси ограничиваются простым указанием базовой мощности и крутящего момента заднего колеса, компания Alternative Auto решила вывести их на новый уровень с помощью ценных возможностей регистрации данных.

Мы соединили наш динамометрический стенд DynoJet с системой регистрации данных CDS (Competition Data Systems), способной регистрировать гораздо больше, чем просто мощность и крутящий момент заднего колеса.

Мы использовали устройство CDS для регистрации:

  1. • Соотношение воздух / топливо

  2. • Повышение

  3. • Температура воздуха на входе

Устройство CDS может обрабатывать гораздо больше каналов или функций, но пока мы использовали его для того, что мы считаем наиболее ценными данными при выполнении настройки управляемости и WOT на динамометрическом стенде.

Мы также используем современный широкополосный датчик воздуха / топлива.Он очень точен и устанавливается на выхлопе как можно ближе к коллектору или коллекторам. Наш широкополосный датчик воздуха / топлива должен быть установлен в доступной специальной пробке 02 перед каталитическими нейтрализаторами. Эта дополнительная пробка 02 приваривается на нашем предприятии или в местной выхлопной мастерской, когда мы выполняем услуги по настройке автомобиля. Датчики, которые просто вставляются в выхлопную трубу, могут быть очень неточными, поскольку каталитический нейтрализатор автомобиля изменяет соотношение A / F.

Методы машинного обучения для распознавания состояния и автонастройки в квантовых точках

Электростатически определенные квантовые точки предлагают средства локализации электронов в твердотельной среде.Типовое устройство, состоящее из линейного массива точек в двумерном электронном газе (2DEG), представлено на рис. 1a. Электроды затвора сверху используются для ограничения электронной плотности в определенных областях, образуя островки электронов. Концы линейного массива подключены к резервуарам электронов, то есть к контактам, которые, как предполагается, поддерживаются при фиксированном химическом потенциале.

Рис. 1

Схема устройства с квантовыми точками. a Обычная нанопроволока, подключенная к контактам с верхними затворами. μ 1 и μ 2 — химические потенциалы контактов. b Профиль потенциала V ( x ) вдоль нанопроволоки. Чередующийся набор барьеров и плунжерных затворов создает потенциальный профиль V ( x ) вдоль нанопроволоки. ( N 1 , N 2 , N 3 и N 4 — количество электронов на каждом острове. Электроны могут туннелировать через барьеры между соседними островками или контактами .Закрашенные синие области обозначают области электронной плотности.)

Путем приложения подходящего напряжения к затворам можно определить одномерный профиль потенциала V ( x ). Чередующиеся области островков электронной плотности и барьеров образуются в зависимости от соотношения между химическим потенциалом и электростатическим потенциалом В, ( x ) (рис. 1b). Барьерные ворота используются для управления туннелями между островами, в то время как плунжерные ворота контролируют глубину потенциальных ям.м \), где м обозначает количество ворот. Путем соответствующего выбора напряжений затвора можно получить определенное количество островков, каждый с определенным количеством зарядов вдоль нанопроволоки. Мы называем количество островов государством. Хотя наличие большого количества затворов подразумевает более высокую степень контроля, это также представляет проблему при определении подходящих значений для напряжений затвора при заданном состоянии. 4

Стандартные методы определения напряжений для вентилей основаны на эвристике и экспериментальной интуиции.Однако такие методы представляют практические трудности в реализации, когда количество ворот превышает скромное количество. Следовательно, желательно иметь методику, при заданном желаемом состоянии устройства, для определения подходящего набора напряжения без необходимости фактического вмешательства экспериментатора.

Машинное обучение 30 — это алгоритмическая парадигма в искусственном интеллекте и информатике для изучения закономерностей в данных без явного программирования характерных особенностей этих шаблонов.Важной задачей машинного обучения является классификация данных по категориям, обычно называемая проблемой классификации. Алгоритм изучает категории из набора данных и создает модель, которая может назначить ранее невидимых входных данных этим категориям.

В моделях контролируемого обучения алгоритмы машинного обучения полагаются на меток , идентифицирующих каждый элемент набора данных, чтобы научиться классифицировать данные из заранее определенного и известного репрезентативного подмножества ( обучающих данных ) по предполагаемым категориям (таким образом, термин контролирует ).После обучения алгоритм затем обобщается на неизвестный набор данных, называемый тестовым набором . Глубокие нейронные сети (DNN), то есть нейронные сети с несколькими скрытыми слоями, могут использоваться для классификации сложных данных по категориям с высокой точностью более 90%. 26

Основная цель этой работы — обеспечить автоматизированный подход к навигации и настройке устройств QD в многомерном пространстве напряжений затвора. Здесь мы определяем автонастройку конкретно как нахождение подходящих значений для электродов затвора для достижения определенного состояния.Определение состояния устройства — это первый шаг в процессе настройки. В свете требования изучения состояния для достижения настройки и успеха, достигнутого с помощью DNN для классификации данных, мы предлагаем использовать DNN для определения зарядов и состояний QD. Как только это будет достигнуто, автонастройка сводится к задаче оптимизации до требуемого состояния и может быть выполнена с помощью стандартных процедур оптимизации.

Обучение кулоновской блокаде

Мы начнем наш анализ с исследования того, может ли машина научиться идентифицировать заряд на одиночной КТ (рис.2а), учитывая зависимость тока от В P (рис. 2б). Формально мы определяем более широкую проблему Learning Coulomb Blockade как:

Рис. 2

Моделирование текущего и зарядового состояния. a Модель устройства с одной точкой и профиль потенциала V ( x ) вдоль нанопроволоки с одной точкой. b Моделируемый ток и номер электрона N для одной точки, демонстрирующей кулоновскую блокаду, как функцию напряжения затвора плунжера В P для устройства с тремя затворами. c Устройство с пятью затворами, используемое для моделирования двойной точки и профиля потенциала V ( x ) с зарядами N 1 и N 2 на двух точках. d Смоделированный ток в тройных точках и диаграмма стабильности заряда сотовой ячейки e в пространстве напряжений на затворе плунжера ( V P1 , V P2 ) из модели Томаса-Ферми, описанной в SM

Проблема \ ({\ cal P} 1 \):

Идентификация заряда

Пусть I будет током при бесконечно малом смещении , V и V i обозначают векторы напряжений, приложенных к затворам , CS ) — вектор количества электронов на каждом острове , и N — количество обучающих выборок.{\ prime}} \), , где суммирование выполняется по всем элементам в тестовом наборе \ ({\ cal E} \), \ (\ left | {\ cal E} \ right | \) обозначает размер из множества \ ({\ cal E} \), и \ (\ left \ | \ cdot \ right \ | _1 \) является 1-нормой. Хотя можно определить ошибку в терминах потери ноль-один или 2-нормы , , поскольку обвинения являются целыми числами , , была использована 1-норма .

В случае одной точки изменяется только одно напряжение затвора, V P , а состояние заряда — это просто количество электронов на точке.Следовательно, V и CS являются скалярами. Легко видеть, что это всего лишь обучение интеграции текущих характеристик и масштабирования до соответствующего числа зарядов (рис. 3а). Говорят, что проблема разрешима, если карта \ ({\ cal M} \), полученная с помощью нейронной сети, имеет точность предсказания выше, чем это было бы при равномерной случайности. В одноэлектронном режиме, скажем 1–10 электронов, это соответствует целевой точности 50% (для простейшего случая всего двух зарядовых состояний; для k различных состояний целевая точность будет \ ({\ textstyle { {100} \ over k}} \, \% \)).

Рис. 3

Машинное обучение кулоновской блокады. a Обзор проблемы ML перехода от текущего состояния к зарядному для отдельной точки. b Зависимость тока от В P данные для 100 различных точек. Каждая строка представляет отдельное устройство с различными положениями ворот и физическими параметрами, выбранными из гауссова распределения вокруг среднего набора параметров (см. SM). c Соответствующий заряд по сравнению с В P данные для текущих данных из b . d Образец тока в зависимости от В P Кривая , заданная как входные данные для обученной DNN. e Выходные данные DNN, показывающие прогнозируемые и фактические состояния заряда для выборки в d

Мы сгенерировали обучающий набор данных для 1000 различных реализаций точек. Каждая точка выборки представляет собой состояние тока и заряда в зависимости от характеристики В, , P, . Во всех выборках такие параметры, как положение ворот, ширина и высота, выбираются из гауссовского распределения со средними значениями в наборе параметров (стандартное отклонение для гауссова было установлено на 0.05 умноженное на среднее значение; см. дополнительные материалы). На рис. 3b, c показаны образцы данных по току и заряду, соответственно, для 100 таких точек. Обоснование создания большого набора данных для точек двоякое: наличие вариации в параметрах точек моделирует вариации в разных точках, которые используются в экспериментах, и представляет собой способ создания общего набора обучающих данных для обучения.

Задача ML предназначена для отображения тока, показанного на рис. 3b, в состояние заряда, показанное на рис.3c. Это можно рассматривать как проблему регрессии от вектора текущих значений к вектору значений заряда.

Мы использовали DNN с тремя скрытыми слоями 31 и достигли точности 91% для значений состояния заряда (описание вычислительной среды см. В дополнительных материалах). Здесь точность для одной кривой напряжения на затворе (см. Рис. 3d, e) вычисляется из предсказанного зарядового состояния нейронной сети и зарядового состояния из модели Томаса-Ферми в диапазоне напряжений затвора.Затем эта точность усредняется по всем образцам, чтобы получить точность для испытательного набора (см. Уравнение (1)). Размер входного и выходного слоев соответствует количеству точек в I ( V ) и CS ( V ). Мы использовали входной слой с 512 нейронами и выходной слой с 512 нейронами. Результат выходного слоя был округлен до ближайшего целого числа, чтобы получить состояние заряда. Скрытые слои содержали 1024, 256 и 12 нейронов соответственно. Результат обучения — это набор смещений и весов, соответствующих каждому нейрону, который позволяет вычислить окончательный результат.

Интересно, что мы заметили, что последовательное уменьшение количества нейронов в скрытых слоях было критичным для достижения приличной точности. Это предполагает избыточность информации, закодированной в текущих характеристиках, которую сеть должна научиться игнорировать при оценке состояний заряда.

Мы можем визуализировать обучение с помощью набора проверки в конце фиксированного количества эпох обучения. Мы заметили, что на начальных этапах обучения сеть изучает границы заряда в пространстве напряжений поршня средней точки , а затем медленно начинает учиться определять зарядовые состояния отдельных образцов точек.

Отметим, что указанная выше проблема связана с проблемой смещения заряда в реальном мире, поскольку начальное количество электронов на точке может быть неидентифицированным. Следовательно, сеть, обученная как решение проблемы \ ({\ cal P} 1 \), имеет ограниченную применимость в экспериментальных условиях, но, тем не менее, демонстрирует, что ML, в принципе, может применяться для идентификации заряда.

Идентификация номера заряда на отдельной точке также предлагает тривиальное решение для определения состояния отдельной точки.Если заряд на точке не равен нулю, мы можем сделать вывод, что существует одна точка, тогда как нулевой заряд подразумевает устройство без точки. Идентификация состояния устройства с несколькими островками от тока представляет дополнительные возможности, которые мы описываем в следующем разделе.

Состояние обучения

Состояние — это количество отдельных точек или островков, которые существуют в нанопроволоке. Теперь рассмотрим устройство с пятью затворами, которое может существовать в четырех возможных состояниях: квантово-точечный контакт или барьер, одинарная точка (SD), двойная точка (DD) и короткое замыкание (SC) (см. Рис.2в для модели устройства и рис. 4а для возможных состояний). Различные состояния достигаются изменением напряжений V P1 и V P2 . Напряжения В, , В1, , В, , , B2, и В, , , B3, , все фиксированы на -200 мВ.

Рис. 4

Диаграмма тока и состояния для устройства с двумя точками. a Возможные состояния в устройстве с пятью затворами в зависимости от выбора напряжений на затворе плунжера. b Зависимость тока ( V P1 , V P2 ), демонстрирующих различные характеристики тока в зависимости от основного состояния нанопроволоки. c Состояние по сравнению с ( V P1 , V P2 )

Чтобы количественно определить состояние, мы определяем вектор вероятности p ( V i ) в каждой точке В i в пространстве напряжений.Элементы p ( V i ) соответствуют вероятности нахождения в каждом из состояний, как описано выше, то есть p ( V i ) = ( p SC , p Barrier , p SD , p DD ). Например, для состояния одной точки вектор вероятности p ( V i ) = (0, 0, 1.0, 0). Для области \ ({\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R} \) в пространстве напряжений \ ({\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R }} \ right) \) определяется как среднее из векторов вероятности для точек в регионе.

Нас интересует определение состояния (т.е. различие между SC, Barrier, SD и DD) для заданного набора напряжений барьера и плунжера затвора. Формально мы определяем проблему так:

Проблема \ ({\ cal P} 2 \):

Идентификация состояния для всего региона

Пусть I будет током при бесконечно малом смещении , В и В i обозначают векторы напряжений, приложенных к затворам , (

) обозначает вектор вероятности , и N — количество обучающих выборок. {\ prime}} \) .Снова , суммирование выполняется по всем элементам в тестовом наборе \ ({\ cal E} \) и \ (\ left \ | \ cdot \ right \ | _2 \) — это 2-норма .

Диаграмма состояний (см. Рис. 4c) для каждого устройства имеет различные пропорции между возможными состояниями. Проблема идентификации состояния разрешима, если классификатор может делать лучшее предсказание, чем это было бы случайно для всех состояний. Поскольку состояние одной точки, занимающее большую часть диаграммы состояний, занимает (44.3 ± 8,4)% от полной области, мы определяем требуемую точность цели 45%.

Мы создали обучающий набор из 1000 конфигураций ворот. Каждая точка выборки представляет собой полную двумерную карту (100 × 100 пикселей) из пространства напряжений затвора плунжера ( V P1 , V P2 ) до тока (см. Рис. 4b для примера такого карта). Карта состояний, соответствующая текущей карте, представленной на фиг. 4b, показана на фиг. 4c. Состояния рассчитываются с помощью электронной плотности, предсказанной по модели Томаса-Ферми.Количество различных островков заряда в электронной плотности, разделенных областями с нулевой электронной плотностью, соответствующими барьерам, используется для вывода о состоянии нанопроволоки (см. Дополнительный материал). Обратите внимание, что существует несколько способов существования некоторых состояний. Например, более низкие напряжения на барьере B2 по сравнению с барьерами B1 и B3 или более высокие напряжения на B1 и B2 по сравнению с B3; все приводят к состоянию одной точки (см. рис. 2c). Аналогично случаю с одной точкой, логические и физические параметры выбираются из распределения Гаусса со средними значениями в наборе параметров (см. Дополнительные материалы).

Отметим, что Задача \ ({\ cal P} 2 \) является задачей регрессии из пространства I ( V ) в пространство векторов вероятности. Цель состоит в том, чтобы перейти от рис. 4b к рис. 4c. Мы использовали нейронную сеть с тремя скрытыми слоями, аналогичную той, которую мы использовали для задачи с одной точкой. Входной и выходной слои теперь имеют размер, равный количеству точек в отношениях I ( V ) и CS ( V ), т.е.е., 100 × 100 пикселей. Удалось достичь 91% значений состояния, т.е. можно было воспроизвести карту состояний на рис. 4c на разных устройствах с меткой состояния, совпадающей на 91% с фактическими значениями (см. Уравнение (2)).

Что касается настройки устройства, то не очень полезно знать вектор вероятности в каждой точке в пространстве напряжений. Следовательно, мы переходим к определению вектора вероятности для подобласти, а не для отдельной точки в пространстве напряжений.

Автонастройка

Мы определяем процесс поиска диапазона значений напряжения затвора, в котором устройство находится в определенном состоянии, как автонастройка .Возможность характеризовать состояние в любой точке подпространства напряжения обеспечивает многообещающую отправную точку для автоматической настройки устройства на определенное состояние. В частности, наличие автоматизированного протокола для достижения стабильного желаемого электронного состояния позволило бы эффективно управлять несколькими электронными конфигурациями и манипулировать ими. На практике автонастройка состоит из двух шагов: (i) определение текущего состояния устройства и (ii) оптимизация конфигурации напряжения для достижения желаемого состояния.Затем шаги повторяются до тех пор, пока не будет достигнуто ожидаемое состояние. Для устройства с затворами м это приводит к проблеме нахождения кубоида размером м в пространстве напряжений затвора м . С точки зрения машинного обучения распознавание и настройка состояния могут быть выражены как следующие две проблемы:

Задача \ ({\ cal {P}} 3a \):

Усредненная идентификация состояния для подобласти

Дано \ ({I} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal {R}}} \ right) \), , где \ ({\ boldsymbol {V}} _ {\ cal {R}} \) — подобласть пространства напряжений вместе с обучающим набором \ (\ left \ {{{\ boldsymbol {V}} _ {{\ cal R} _i}, I \ left ({ {\ boldsymbol {V}} _ {{\ cal R} _i}} \ right), {\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {{\ cal R} _i}} \ right)} \ right \} _ {i = 1} ^ {N} \), найдите вектор средней вероятности \ ({\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal {R}}} \ right) \) из области .

Подобно целевой точности, определенной для \ ({\ cal P} 2 \), фрагменты изображений с двумя точками занимают наибольшую часть распределения по фрагментам изображений в наборе данных, и проблема имеет решение с целевой точностью 70%.

Проблема \ ({\ cal P} 3b \):

Автоподстройка

Учитывая характеристики I ( V ) , , начальная подобласть в пространстве напряжений , и желаемое состояние точки в терминах вектора вероятности p f , найти (настроиться на) подобласть \ ({\ boldsymbol {V}} _ {{\ cal R} _ {\ boldsymbol {f}}} \) с желаемым состоянием точки, такое что \ (\ left \ Vert {{\ boldsymbol {p}} _ {\ boldsymbol {f}} — {\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {{\ cal R} _ {\ boldsymbol {f}) }}} \ right)} \ right \ Vert_ {2} \, <\, \ epsilon \), , где \ (\ epsilon \) — порог ошибки .

Идея автонастройки в двумерном пространстве представлена ​​на рис. 5a, b. Для случая пятизатворного устройства с двумя точками, определенного в разделе результатов, мы рассматриваем ограниченную задачу с двумя управляемыми затворами V P1 и V P2 и неподвижными воротами барьера (см.рис. 2в). Мы начинаем с области с двумя точками, и желаемое состояние точки устанавливается как область с одной точкой.

Рис. 5

Машинное обучение устройства с двумя точками. a Идея автонастройки, при которой I и II являются начальной и конечной областями соответственно. b Подобласти, с которыми сталкивается оптимизатор при автонастройке на область с одной точкой, то есть вектор вероятности назначения p 0 установлен в (0, 0, 1, 0). c Дизайн CNN для идентификации субрегионов. Изображения размером 30 × 30 пикселей используются в качестве входных данных для CNN. d Начальная подобласть и конечная подобласть в оптимизации, описанной в b .Штрихи по осям обозначают индекс пикселя. e Вектор вероятности, предсказанный, когда подобласть имеет тип с двумя точками, и вектор вероятности предсказан, когда подобласть типа одиночной точки для областей в d

Изучение состояния

Как упоминалось ранее, первым шагом в процессе автонастройки является распознавание существующего состояния устройства. В типичном эксперименте имеется доступ только к ограниченному режиму напряжения, выбранному экспериментатором.Такую область можно рассматривать как фрагмент двумерной карты напряжения затвора, упомянутой в разделе «Результаты». Идентификация усредненного состояния устройства представляет собой задачу классификации изображений с категориями, представляющими различные состояния нанопроволоки (т.е. SC, Barrier, SD и DD).

Такие проблемы, в основе которых лежит классификация изображений, успешно решаются CNN. 25,26 CNN имеют один или несколько наборов сверточных и объединяющих слоев, которые предшествуют ряду скрытых слоев (см.рис.5в). Сверточный слой состоит из ряда ядер фиксированного размера, которые свертываются с вводом. Веса в ядре определяются обучением набора данных. Чтобы уменьшить размерность входных данных для более быстрой работы и эффективно изучить крупномасштабные функции во входных данных, за сверточным слоем обычно следует слой объединения. Слой объединения принимает подобласть на входе и заменяет ее эффективным элементом в этой области. Общая стратегия объединения состоит в том, чтобы позволить эффективному элементу быть максимальным элементом в подобласти, что приводит к понятию максимального уровня объединения.

Обучающий набор для обучения субрегиона был сгенерирован на основе набора из 1000 полных двумерных карт I и ( V P1 , V P2 ) из разделов результатов. Было создано пятьдесят тысяч субкарт фиксированного размера (30 × 30 пикселей). Девяносто процентов из 50 000 выборок использовались в качестве обучающей выборки, а остальные использовались для оценки производительности сети. Мы использовали десятикратную перекрестную проверку с обучающим набором, чтобы оценить производительность нашего классификатора.Мы использовали результаты перекрестной проверки для оценки средней точности 97,3% со стандартным отклонением 1,4%. Данные матрицы неточностей, описывающие работу классификатора CNN, представлены в таблице 1. Два примера подобластей и соответствующих векторов вероятностей из этапа оценки представлены на рис. 5d, e, соответственно.

Для обучения использовались два сверточных слоя с размером ядер [5, 5]. В обоих слоях было по 16 ядер. За каждым сверточным слоем следовал слой максимального объединения, в котором размер пула был установлен равным [2, 2].Два скрытых слоя состояли из 1024 и 256 нейронов. В качестве нейронов использовали выпрямленные линейные блоки (ReLU) с коэффициентом отсева 0,5. Регуляризация отсева была введена, чтобы избежать переобучения. 32 Наконец, для ускорения процесса обучения был использован оптимизатор Adam. 33

Мы обнаружили, что введение сверточных слоев имеет решающее значение для достижения лучших результатов с точки зрения как точности, так и эффективности. Здесь точность определяется с помощью предсказания состояния с наибольшей вероятностью, а эффективность определяется с точки зрения времени обучения.Заметим, что состояние предсказывается с наибольшей вероятностью, хотя возможно, что эта наибольшая вероятность меньше 0,5 (см. Рис. 5e). Добавление большего количества скрытых слоев не повлияло на точность так сильно, как введение сверточных слоев; это указывает на то, что классификация признаков кажется более простой задачей, чем создание эффективного представления признаков.

Настройка устройства

После определения состояния устройства для подобласти процедура автонастройки соответствует простой задаче оптимизации.Пусть \ ({\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R}} \ right) \) будет вектором вероятности данной подобласти и p f — желаемый вектор вероятности. Определите \ (\ delta \ left ({{\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R}} \ right), {\ boldsymbol {p}} _ {\ boldsymbol { f}}} \ right) = \ left \ | {{\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R}} \ right) — {\ boldsymbol {p}} _ {\ boldsymbol {f}}} \ right \ | _2 \). Тогда проблема автонастройки эквивалентна минимизации \ (\ delta \ left ({{\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R}} \ right), { \ boldsymbol {p}} _ {\ boldsymbol {f}}} \ right) \) ниже порога \ (\ epsilon \) в пространстве напряжений затвора.

Мы использовали COBYLA из пакета Python SciPy 34 в качестве числового оптимизатора. Вектор вероятности \ ({\ boldsymbol {p}} \ left ({{\ boldsymbol {V}} _ {\ cal R}} \ right) \) был рассчитан с использованием нейронной сети, описанной в разделе результатов. Начальная область была первоначально установлена ​​в области с двумя точками, как показано на рис. 5b. Потребовалось от 15 до 30 оценок вектора вероятности с использованием CNN, чтобы в конечном итоге найти требуемую подобласть (Рис. 5d, II на Рис. 5a) в зависимости от положения начальной подобласти.Начальная область варьировалась в пространстве ( V P1 , V P2 ), и в каждом случае можно было выполнить автоматическую настройку на требуемую подобласть.

Работа с экспериментальными данными

Мы запустили CNN с набором весов и смещений, установленных во время обучения на смоделированном наборе данных, описанном в разделе «Результаты» экспериментального набора данных для устройства с тремя воротами из нашей группы 35 — 37 . Устройство, использованное в эксперименте, имело две заслонки (B1 и B2) и одну плунжерную заслонку (P).В этом устройстве барьерные ворота также использовались как обычные плунжерные ворота. Выбирая соответствующие значения напряжения для плунжерного (P) затвора, устройство может работать как с одинарной точкой, так и с двойной точкой. Измеренные данные состояли из двухмерных карт дифференциальной проводимости в пространстве напряжений затвора барьера ( В, , B1, и В, , , B2, ) для различных, но фиксированных значений напряжения на плунжере ( В, , P ). Поскольку качественные характеристики аналогичны для карты тока и карты дифференциальной проводимости, мы могли бы передать выходной сигнал дифференциальной проводимости в CNN.

Идентификация состояния в экспериментальных данных

Для идентификации состояния мы рассматривали небольшие области в пространстве барьерного напряжения для фиксированного плунжера, так что на каждой из карт устройство находилось только в одном из состояний, одинарной или двойной точке. Затем были получены карты при различных значениях напряжения плунжера в диапазоне от -0,76 до -0,60 В. Перемычки барьера меняются от -1,44 до -1,34 В. На рисунке 6b показаны двухмерные карты для различных значений напряжения плунжера. Наблюдается постепенный переход от устройства с одной точкой к устройству с двумя точками.

Рис. 6

Автонастройка. a Идея автонастройки в трехмерном пространстве двух напряжений барьера и плунжера затвора. Последовательные квадраты представляют собой подобласти, встречающиеся в процессе настройки, которые вводятся в CNN. Стрелка показывает направление движения при переходе от начальной области к конечной. b Экспериментальные данные при различных значениях плунжерного затвора, демонстрирующие переход из состояния с одной точкой в ​​состояние с двумя точками. c (Верхний ряд) Начальная область ( V P = -0,64 В), заданная в области с одной точкой. Оптимизатор, связанный с CNN, настраивает устройство на состояние двойной точки ( V P = -0,73 В), то есть вектор вероятности назначения p 0 устанавливается в (0, 0, 0, 1). (Нижняя строка) Исходная область установлена ​​как область ( V P = -0,66 В) без тока через устройство. Конечное состояние снова представляет собой двойную точку ( V P = -0.72 В) по мере необходимости. d Вероятность состояния, предсказанная CNN как функция от V P . Виден четкий переход от состояния одиночной точки к состоянию двойной точки, как интуитивно видно из экспериментальных данных. Вероятности, предсказанные CNN для других состояний (барьер и короткое замыкание), меньше по сравнению с вероятностями с одной или двумя точками, и, следовательно, для ясности показаны только две наивысшие вероятности, соответствующие этим состояниям. e Диаграмма рассеяния начального (тусклого) и конечного (темного) положения в пространстве напряжений для проверки процедуры автонастройки на смоделированных устройствах.Исходные позиции были выбраны так, чтобы они находились в состоянии одиночной точки и требовались для настройки на состояние двойной точки. Этот тест был повторен для всех устройств в наборе данных, и мы наблюдали точность 88,5%

Поскольку наша модель дает текущее значение только качественно, экспериментальные данные пришлось масштабировать (на постоянное число) перед подачей в CNN для сопоставления смоделированных данных. CNN характеризует состояние, присутствующее в устройстве, через вектор вероятности. Результаты для различных значений напряжения на плунжере показаны на рис.6г. Как видно, наша CNN может эффективно отличать состояние одиночной точки и состояния двойной точки от текущих карт.

Автонастройка устройства в состояние двойной точки

Поскольку состояние устройства можно было предсказать с разумной точностью, мы рассмотрели возможность настройки напряжения затвора из одного состояния в другое на основе экспериментальных данных. Для этой части использовался набор данных с большим разбросом барьерных напряжений. На рисунке 6a показаны двухмерные карты дифференциальной проводимости в зависимости от напряжения затвора барьера ( В B1 и В B2 ) для четырех различных значений напряжения на плунжере.2D подобласти этих карт использовались в качестве входных данных для CNN в процедуре настройки.

Мы рассмотрели автонастройку всех трех напряжений затвора (двух барьеров и плунжера). Окончательное настроенное состояние было установлено на область с двумя точками. См. Рис. 6а для визуализации процесса автонастройки. Были рассмотрены два типа начальных областей: область с одной точкой (рис. 6c, две верхние панели) и область без тока (рис. 6c, две нижние панели). В обоих случаях удалось найти набор напряжений на затворе барьера и плунжера, которые соответствуют состоянию с двумя точками (рис.6в, две правые панели). Фактически, CNN предсказала вектор вероятности, описывающий состояние устройства (см. Раздел «Результаты»), по картам при различных напряжениях поршня, а оптимизатор настроил вектор вероятности на требуемую форму (в данном случае — двойную точку).

Мы использовали тот же оптимизатор, что описан в разделе «Результаты». Процесс настройки длился от 40 до 50 итераций в зависимости от исходного региона. Следовательно, CNN вместе с оптимизатором можно использовать с данными реальных экспериментов для автоматической настройки состояния устройства.

Чтобы количественно оценить надежность и установить точность процедуры оптимизации, мы выполнили «автонастройку» для всего смоделированного набора данных. Для каждого устройства начальная точка была выбрана равномерно случайным образом в области с одной точкой (см. Рис. 6e), а оптимизатор был настроен на схождение к области с двумя точками. Мы наблюдали точность 88,5% для настройки на состояние с двумя точками, при этом настройка считается успешной только в том случае, если конечным состоянием устройства является двойная точка. Возможные причины отказа включали настройку границ фазовой диаграммы и областей, имитирующих локальные минимумы для оптимизатора.Добавление предпочтения к более низким напряжениям с использованием искусственного градиента или использование другой нормы для определения функции приспособленности — возможные решения для повышения точности настройки.

Тюнинг автомобилей Arvada | Автомобильная Тюнинг Денвер

Когда дело доходит до поддержания технических характеристик вашего автомобиля, регулярная настройка автомобиля может иметь огромное значение. Современные автомобили сегодня — это в основном компьютеры, и они нуждаются в периодическом обновлении, чтобы оставаться безотказными и эффективными. В Black Canyon Performance мы предлагаем различные автомобильные услуги, в том числе профессиональный тюнинг автомобилей.

Хотя тюнинг автомобиля влияет на производительность, это не то же самое, что установка для повышения производительности.

Тюнинг автомобиля предполагает загрузку нового программного обеспечения в двигатель вашего автомобиля, а не установку физических деталей. Выбирая салон тюнинга автомобилей, убедитесь, что они обслуживают вашу марку автомобиля. Если вы хорошо разбираетесь в компьютерах и автомобилях, у вас может возникнуть соблазн попробовать настроить свой автомобиль самостоятельно. Но хорошие компании по тюнингу автомобилей специализируются на производительности, а их специалисты имеют многолетний опыт работы с каждым конкретным двигателем.

Зачем настраивать свой автомобиль

Есть несколько веских причин, чтобы использовать мастерскую по тюнингу автомобилей для регулярного обслуживания:

  • Тюнинг автомобилей продлевает жизнь вашей машине. Поддержание максимальной производительности вашего автомобиля означает, что ваш эффективный и довольный двигатель будет продлен еще на несколько лет.
  • Тюнинг автомобилей препятствует ремонту. Регулярно проверяя свой двигатель и его производительность, ваши технические специалисты могут выявить небольшие проблемы, прежде чем они станут серьезными.
  • Лучше расход бензина.Если ваш двигатель работает более эффективно, ваш автомобиль будет расходовать больше бензина и сэкономить ваши деньги.
  • Более высокая стоимость при перепродаже. Ухоженный автомобиль с хорошими записями об обслуживании всегда будет стоить все лучше.

Свяжитесь с нами сегодня

Black Canyon Performance — это премьерный магазин Arvada, обслуживающий автомобили Audi, BMW, Mini, Porsche, Volkswagen и Mercedes. Мы также предлагаем удобные места в Денвере, Боулдере, Касл-Рок, Форт-Коллинз, Колорадо-Спрингс и Эвергрин, штат Колорадо.Загляните сегодня в одну из наших авторемонтных мастерских, чтобы узнать цену и проявить любовь к своей машине.

Спасибо за чтение! Пожалуйста, поставьте лайк и поделитесь.

автонастройка — Глоссарий указатель | OMRON Industrial Automation

автонастройка — Глоссарий | OMRON Промышленная автоматизация

В начало страницы

Определение

Соответствующая категория продукта

  • Инверторы
Функция инвертора для автоматического измерения и записи констант цепи двигателя, включая константы катушки двигателя или величину момента инерции.Существует два метода измерения: измерение с использованием вращающегося двигателя и с использованием двигателя, который не вращается. Автонастройка обычно используется для векторного управления.

Соответствующая категория продукта

  • Контроллер серии NJ
Значения и комбинации констант ПИД-регулятора, которые используются для регулирования температуры, зависят от характеристик контролируемого объекта.Было предложено и реализовано множество традиционных методов, которые используются для получения этих констант ПИД, на основе реальных форм колебаний температуры регулирования. Методы автонастройки позволяют получать константы ПИД-регулятора, подходящие для множества управляющих объектов. Наиболее распространенными типами автонастройки являются методы ступенчатой ​​характеристики, предельной чувствительности и предельного цикла.
  • Верх страницы

Автоматическая настройка сверточной сети для графического процессора NVIDIA — tvm 0.8.dev0 документация

Автор : Ляньминь Чжэн, Эдди Ян

Автоматическая настройка для конкретных устройств и рабочих нагрузок имеет решающее значение для получения
лучшее представление. Это руководство о том, как настроить сверточный
сеть для NVIDIA GPU.

Реализация оператора для NVIDIA GPU в TVM написана в виде шаблона.
В шаблоне есть множество настраиваемых регуляторов (фактор тайлов, разворачивание и т. Д.).
Настроим все операторы свертки и глубинной свертки
в нейронной сети.После настройки мы создаем файл журнала, в котором хранятся
лучшие значения регуляторов для всех требуемых операторов. Когда компилятор TVM компилирует
этих операторов, он будет запрашивать этот файл журнала, чтобы получить наилучшие значения регуляторов.

Мы также выпустили предварительно настроенные параметры для некоторых графических процессоров NVIDIA. Вы можете пойти в
Тест NVIDIA GPU
чтобы увидеть результаты.

Обратите внимание, что это руководство не будет работать в Windows или последних версиях macOS. К
заставить его работать, вам нужно будет обернуть тело этого руководства в , если
__name__ == "__main__": блок
.

Установить зависимости

Чтобы использовать пакет autotvm в tvm, нам нужно установить некоторые дополнительные зависимости.
(измените «3» на «2», если вы используете python2):

 pip3 install --user psutil xgboost tornado cloudpickle
 

Чтобы TVM работал быстрее во время настройки, рекомендуется использовать cython
как FFI ТВм. В корневом каталоге tvm выполните:

 pip3 install --user cython
sudo сделать cython3
 

Теперь вернемся к коду Python. Импортируйте пакеты.

 импорт ОС

импортировать numpy как np

импорт твм
из tvm import relay, autotvm
импорт твм.реле. тестирование
из tvm.autotvm.tuner импортируйте XGBTuner, GATuner, RandomTuner, GridSearchTuner
импортировать tvm.contrib.graph_executor как среду выполнения
 

Определить сеть

Сначала нам нужно определить сеть в интерфейсном API реле.
Мы можем загрузить некоторую предопределенную сеть из tvm.relay.testing .
Мы также можем загружать модели из MXNet, ONNX и TensorFlow.

 def get_network (имя, размер_пакета):
    "" "Получить определение символа и случайный вес сети" ""
    input_shape = (размер_пакета, 3, 224, 224)
    output_shape = (размер_пакета, 1000)

    если "resnet" в имени:
        n_layer = int (имя.split ("-") [1])
        mod, params = relay.testing.resnet.get_workload (
            num_layers = n_layer, batch_size = batch_size, dtype = dtype
        )
    Элиф "vgg" в имени:
        n_layer = int (name.split ("-") [1])
        mod, params = relay.testing.vgg.get_workload (
            num_layers = n_layer, batch_size = batch_size, dtype = dtype
        )
    elif name == "mobilenet":
        mod, params = relay.testing.mobilenet.get_workload (batch_size = batch_size, dtype = dtype)
    elif name == "squeezenet_v1.1 ":
        mod, params = relay.testing.squeezenet.get_workload (
            batch_size = batch_size, версия = "1.1", dtype = dtype
        )
    elif name == "inception_v3":
        input_shape = (размер_пакета, 3, 299, 299)
        mod, params = relay.testing.inception_v3.get_workload (batch_size = batch_size, dtype = dtype)
    elif name == "mxnet":
        # пример для модели mxnet
        из mxnet.gluon.model_zoo.vision импорт get_model

        block = get_model ("resnet18_v1", предварительно обученный = True)
        mod, params = реле.frontend.from_mxnet (блок, shape = {"данные": input_shape}, dtype = dtype)
        net = mod ["основной"]
        net = relay.Function (
            net.params, relay.nn.softmax (net.body), None, net.type_params, net.attrs
        )
        mod = tvm.IRModule.from_expr (нетто)
    еще:
        поднять ValueError ("Неподдерживаемая сеть:" + имя)

    вернуть мод, параметры, input_shape, output_shape
 

Установка параметров настройки

Перед настройкой применяем некоторые конфигурации.

 #### КОНФИГУРАЦИЯ УСТРОЙСТВА ####
target = tvm.target.cuda ()

#### ОПЦИЯ НАСТРОЙКИ ####
сеть = "resnet-18"
log_file = "% s.log"% сеть
dtype = "float32"

tuning_option = {
    "log_filename": файл_журнала,
    "тюнер": "xgb",
    «n_trial»: 2000,
    "early_stopping": 600,
    "measure_option": autotvm.measure_option (
        builder = autotvm.LocalBuilder (тайм-аут = 10),
        runner = autotvm.LocalRunner (число = 20, повтор = 3, тайм-аут = 4, min_repeat_ms = 150),
    ),
}
 

Примечание

Как установить параметры настройки

В общем, приведенное здесь значение по умолчанию работает хорошо.

Если у вас большой временной бюджет, вы можете установить n_trial , early_stopping больше,
что увеличивает время настройки.

Если у вас несколько устройств, вы можете использовать их все для измерения
ускорить процесс настройки. (см. раздел «Увеличение масштаба» ниже).

Начать настройку

Теперь мы можем извлечь задачи настройки из сети и начать настройку.
Здесь мы предоставляем простую служебную функцию для настройки списка задач.
Эта функция — всего лишь начальная реализация, которая настраивает их в последовательном порядке.В будущем мы представим более сложный планировщик настройки.

 # Вы можете пропустить реализацию этой функции в этом руководстве.
def tune_tasks (
    задания,
    measure_option,
    тюнер = "xgb",
    n_trial = 1000,
    Early_stopping = Нет,
    log_filename = "tuning.log",
    use_transfer_learning = Верно,
):
    # создать файл журнала tmp
    tmp_log_file = log_filename + ".tmp"
    если os.path.exists (tmp_log_file):
        os.remove (tmp_log_file)

    для i, tsk в перечислении (обратное (задачи)):
        prefix = "[Задача% 2d /% 2d]"% (i + 1, len (задачи))

        # создать тюнер
        если тюнер == "xgb" или тюнер == "xgb-rank":
            tuner_obj = XGBTuner (tsk, loss_type = "ранг")
        elif tuner == "ga":
            tuner_obj = GATuner (tsk, pop_size = 100)
        elif tuner == "случайный":
            tuner_obj = RandomTuner (tsk)
        elif tuner == "gridsearch":
            tuner_obj = GridSearchTuner (tsk)
        еще:
            поднять ValueError ("Недопустимый тюнер:" + тюнер)

        если use_transfer_learning:
            если os.path.isfile (tmp_log_file):
                tuner_obj.load_history (autotvm.record.load_from_file (tmp_log_file))

        # сделать тюнинг
        tsk_trial = min (n_trial, len (tsk.config_space))
        tuner_obj.tune (
            n_trial = tsk_trial,
            early_stopping = ранняя_ остановка,
            measure_option = параметр_измерения,
            обратные вызовы = [
                autotvm.callback.progress_bar (tsk_trial, prefix = prefix),
                autotvm.callback.log_to_file (tmp_log_file),
            ],
        )

    # выбрать лучшие записи в файл кеша
    autotvm.record.pick_best (tmp_log_file, log_filename)
    os.remove (tmp_log_file)
 

Наконец, мы запускаем задания по настройке и оцениваем сквозную производительность.

 def tune_and_evaluate (tuning_opt):
    # извлекаем рабочие нагрузки из релейной программы
    print ("Извлечь задачи ...")
    mod, params, input_shape, out_shape = get_network (сеть, batch_size = 1)
    задачи = autotvm.task.extract_from_program (
        mod ["main"], target = target, params = params, ops = (relay.op.get ("nn.conv2d"),)
    )

    # запускать задачи настройки
    print ("Настройка... ")
    tune_tasks (задачи, ** tuning_opt)

    # компилировать ядра с лучшими записями по истории
    с autotvm.apply_history_best (log_file):
        print ("Скомпилировать ...")
        с tvm.transform.PassContext (opt_level = 3):
            lib = relay.build_module.build (мод, цель = цель, params = параметры)

        # параметры загрузки
        dev = tvm.device (str (цель), 0)
        module = runtime.GraphModule (lib ["по умолчанию"] (dev))
        data_tvm = tvm.nd.array ((np.random.uniform (size = input_shape)). astype (dtype))
        модуль.set_input ("данные", data_tvm)

        # оценивать
        print ("Оценить стоимость времени вывода ...")
        ftimer = module.module.time_evaluator ("запустить", dev, number = 1, repeat = 600)
        prof_res = np.array (ftimer (). results) * 1000 # преобразовать в миллисекунды
        Распечатать(
            «Среднее время вывода (стандартное отклонение):% .2f мс (% .2f мс)»
            % (np.mean (prof_res), np.std (prof_res))
        )


# Мы не выполняем настройку на нашем сервере веб-страниц, так как это занимает слишком много времени.
# Раскомментируйте следующую строку, чтобы запустить ее самостоятельно.# tune_and_evaluate (tuning_option)
 

Пример вывода

При настройке необходимо скомпилировать множество программ и извлечь из них функции.
Поэтому рекомендуется высокопроизводительный процессор. Один пример вывода приведен ниже.
Чтобы получить следующий результат на 32T AMD Ryzen Threadripper, требуется около 4 часов.
Целью настройки является NVIDIA 1080 Ti.
(Вы можете увидеть некоторые ошибки во время компиляции. Если настройка не зависла, ничего страшного.)

 Извлечь задачи ...
Тюнинг ...
[Task 1/12] Текущее / Лучшее: 541.83 / 3570,66 GFLOPS | Прогресс: (960/2000) | 1001.31 с Готово.
[Задача 2/12] Текущее / Лучшее: 0,56 / 803,33 GFLOPS | Прогресс: (704/2000) | 608,08 с Готово.
[Task 3/12] Текущее / Лучшее: 103,69 / 1141,25 GFLOPS | Прогресс: (768/2000) | 702,13 с Готово.
[Task 4/12] Текущее / Лучшее: 2905,03 / 3925,15 GFLOPS | Прогресс: (864/2000) | 745.94 стерминат вызван без активного исключения
[Task 4/12] Текущее / Лучшее: 2789,36 / 3925,15 GFLOPS | Прогресс: (1056/2000) | 929,40 с Готово.
[Задача 5/12] Текущее / Лучшее: 89.06 / 1076.24 GFLOPS | Прогресс: (704/2000) | 601,73 с Готово.
[Task 6/12] Текущее / Лучшее: 40,39 / 2129,02 GFLOPS | Прогресс: (1088/2000) | 1125,76 с Готово.
[Task 7/12] Текущее / Лучшее: 4090,53 / 5007,02 GFLOPS | Прогресс: (800/2000) | 903,90 с Готово.
[Task 8/12] Текущее / Лучшее: 4,78 / 1272,28 GFLOPS | Прогресс: (768/2000) | 749,14 с Готово.
[Task 9/12] Текущее / Лучшее: 1391,45 / 2325,08 GFLOPS | Прогресс: (992/2000) | 1084,87 с Готово.
[Task 10/12] Текущее / Лучшее: 1995,44 / 2383,59 GFLOPS | Прогресс: (864/2000) | 862,60 с Готово.[Task 11/12] Текущее / Лучшее: 4093,94 / 4899,80 GFLOPS | Прогресс: (224/2000) | 240.92 стерминат вызван без активного исключения
[Task 11/12] Текущее / Лучшее: 3487,98 / 4909,91 GFLOPS | Прогресс: (480/2000) | 534.96 стерминат вызван без активного исключения
[Task 11/12] Текущее / Лучшее: 4636,84 / 4912,17 GFLOPS | Прогресс: (1184/2000) | 1381.16 стерминат вызван без активного исключения
[Task 11/12] Текущее / Лучшее: 50,12 / 4912,17 GFLOPS | Прогресс: (1344/2000) | 1602,81 с Готово.
[Задача 12/12] Текущее / Лучшее: 3581.31 / 4286.30 GFLOPS | Прогресс: (736/2000) | 943,52 с Готово.
Скомпилировать ...
Оцените временные затраты на вывод ...
Среднее время вывода (стандартное отклонение): 1,07 мс (0,05 мс)
 

В качестве эталонного базового уровня временная стоимость MXNet + TensorRT в resnet-18 составляет 1,30 мс. Так что мы немного быстрее.

Примечание

Испытываете трудности?

Модуль автоматической настройки подвержен ошибкам. Если вы всегда видите «0,00 / 0,00 GFLOPS»,
тогда должно быть что-то не так.

Во-первых, убедитесь, что вы установили правильную конфигурацию вашего устройства.Затем вы можете распечатать отладочную информацию, добавив эти строки в начало
сценария. Он распечатает каждый результат измерения, где вы можете найти полезные
Сообщения об ошибках.

 импорт журнала
logging.getLogger ('autotvm'). setLevel (logging.DEBUG)
 

Наконец, всегда обращайтесь за помощью к нашему сообществу на https://discuss.tvm.apache.org

Увеличение масштаба измерения с использованием нескольких устройств

Если у вас несколько устройств, вы можете использовать их все для измерения.TVM использует RPC Tracker для управления распределенными устройствами.
RPC Tracker — это централизованный узел контроллера. Мы можем зарегистрировать все устройства на
трекер. Например, если у нас есть 10 видеокарт, мы можем зарегистрировать их все.
к трекеру и выполните 10 измерений параллельно, что ускорит процесс настройки.

Чтобы запустить трекер RPC, запустите эту команду на главном компьютере. Трекер
требуется в течение всего процесса настройки, поэтому нам нужно открыть новый терминал для
эта команда:

 питон -m tvm.exec.rpc_tracker --host = 0.0.0.0 --port = 9190
 

Ожидаемый результат:

 ИНФОРМАЦИЯ: RPCTracker: привязать к 0.0.0.0:9190
 

Затем откройте еще один новый терминал для RPC-сервера. Нам нужно запустить один выделенный сервер
для каждого устройства. Мы используем строковый ключ, чтобы различать типы устройств.
Вы можете выбрать имя, которое вам нравится.
(Примечание: для бэкэнда rocm есть некоторые внутренние ошибки компилятора,
нам нужно добавить –no-fork в список аргументов.)

 питон -m tvm.exec.rpc_server --tracker = 127.0.0.1: 9190 --key = 1080ti
 

После регистрации устройств мы можем подтвердить это, запросив rpc_tracker

 python -m tvm.exec.query_rpc_tracker --host = 127.0.0.1 --port = 9190
 

Например, если у нас четыре 1080ti, два titanx и один gfx900, на выходе может быть

 Статус очереди
----------------------------------
ключевой итог бесплатно ожидает рассмотрения
----------------------------------
1080ти 4 4 0
титанкс 2 2 0
gfx900 1 1 0
----------------------------------
 

Наконец, нам нужно изменить параметр настройки, чтобы использовать RPCRunner.Используйте код ниже
заменить соответствующую часть выше.

 tuning_option = {
    "log_filename": файл_журнала,
    "тюнер": "xgb",
    «n_trial»: 2000,
    "early_stopping": 600,
    "measure_option": autotvm.measure_option (
        builder = autotvm.LocalBuilder (тайм-аут = 10),
        runner = autotvm.RPCRunner (
            "1080ti", # поменять ключ устройства на свой ключ
            «127.0.0.1»,
            9190, г.
            число = 20,
            повторить = 3,
            таймаут = 4,
            min_repeat_ms = 150,
        ),
    ),
}
 

Галерея создана Sphinx-Gallery

Автоматическая настройка с помощью AUTOTUNE — Документация на самолет

Получение хорошего набора параметров настройки крена / тангажа для вашего самолета
необходим для стабильного и точного полета.Чтобы помочь в этом, очень
рекомендуется использовать систему AUTOTUNE, описанную ниже.

Что делает AUTOTUNE

Режим AUTOTUNE — это режим полета, который летает так же, как FBWA,
но использует изменения в полете, введенные пилотом, чтобы узнать ключ
значения для настройки крена и тангажа. Итак, пилот использует свой передатчик
переключатель режима, чтобы переключиться в режим AUTOTUNE, а затем летит самолет в течение
несколько минут. Во время полета пилоту необходимо ввести как можно больше резких
отношение меняется настолько, насколько это возможно, чтобы код автонастройки мог узнать, как
самолет отвечает.

Настройка для AUTOTUNE

Для настройки вашего коптера на АВТОНАСТРОЙ вам необходимо выбрать режим АВТОНАСТРОЙКА как
один из режимов полета, выбираемых переключателем режима полета на вашем
передатчик.

Вы также должны выбрать уровень настройки, установив AUTOTUNE_LEVEL
на экране расширенных параметров вашей наземной станции. В
Параметр AUTOTUNE_LEVEL определяет, насколько агрессивно вы хотите, чтобы мелодия
быть. По умолчанию установлен уровень 6, что дает среднюю мелодию, подходящую для
от новичка до пилота среднего уровня.Если вы более опытный пилот
затем вы можете выбрать уровень 7, что приведет к более резкой настройке
(быстрее меняется отношение). Уровни выше 7 не рекомендуются, пока вы
сделали первоначальную настройку с более низким уровнем. Уровни выше 8 должны только
использоваться очень опытными пилотами.

Autotune настраивает параметры FF (прямая связь), P, I и D на каждом AUTOTUNE_LEVEL, который определяет максимальную / целевую скорость нарастания, используемую для процесса настройки (PTCh3SRV_RMAX_UP, PTCh3SRV_RMAX_DN, RLL2SRV_RMAX) и усиление от желаемого углового положения до требуемого угла. скорость (PTCh3SRV_TCONST и RLL2SRV_TCONST).

Важно установить уровень, соответствующий физическим характеристикам воздушного судна.
Это связано с тем, что чрезмерные целевые значения не позволяют автонастройке регулировать усиление.
В частности, скорость крена на уровне 6 может быть слишком большой для медленных самолетов с большим размахом крыла,
как планеры. Они часто имеют максимальную скорость поворота 30-40 градусов в секунду и должны использовать
уровень 2 или 3. См. настройки AUTOTUNE_LEVEL для ставок.

Вам также необходимо убедиться, что все основные настройки для вашего
планер правильный.В частности, убедитесь, что все перевороты поверхности
верны и что у вас есть разумное значение, установленное для минимального
воздушная скорость. Автонастройка ничего не сделает, пока вы не превысите минимум
воздушная скорость, которую вы установили в параметре ARSPD_FBW_MIN. Если вы этого не сделаете
есть датчик воздушной скорости, то это значение по-прежнему используется вместе с
оценка скорости полета от других датчиков. Также убедитесь, что вы сделали RC
калибровка, так как AUTOTUNE будет работать только в том случае, если вы полностью контролируете
движения с помощью стиков-передатчиков.

Кроме того, ArduPilot автоматически масштабирует усиление настройки по отношению к воздушной скорости, измеренной или расчетной (если не используется датчик воздушной скорости), чтобы компенсировать эффективность контрольной поверхности в зависимости от скорости.Номинальная центральная скорость для этого — SCALING_SPEED и должна быть установлена ​​на приблизительную скорость, которая будет использоваться для настройки, т. Е. Типичную крейсерскую скорость. После того, как настройка выполнена с этим набором скорости, не изменяйте его, так как он напрямую масштабирует усиление и испортит мелодию.

Что еще нужно проверить:

  • если у вас установлен датчик воздушной скорости, убедитесь, что он работает
    и вы его откалибровали. См. Раздел о калибровке воздушной скорости.
  • проверьте свой центр тяжести, убедившись, что он установлен правильно в соответствии с
    руководство для вашего самолета.В общем, безопаснее быть побольше
    нос тяжелее, чем хвост тяжелее.
  • проверьте вашу отделку поверхности. Рекомендуется использовать опцию SERVO_AUTO_TRIM после прочтения документации по этой опции.
  • убедитесь, что ваши отказоустойчивые настройки установлены правильно. Попробуйте выключить
    ваш передатчик с вашим самолетом на земле (и пропеллер снят
    или сделали безопасным) и проверьте, как самолет реагирует
  • установить точку сбора для безопасного места для RTL, если необходимо, кроме дома
  • убедитесь, что параметры PTCH_RATE_SMAX и RLL_RATE_SMAX правильно установлены для скоростей ваших сервоприводов.См. Определение предельного цикла. Если они установлены слишком низко, это повлияет на мелодию.

Полет на AUTOTUNE

Как только вы все настроите, вы можете начать полет в режиме AUTOTUNE. Ты можешь
либо взлет в режиме AUTOTUNE, либо взлет в другом режиме и переключение
для АВТОМАТИЧЕСКОЙ НАСТРОЙКИ после набора высоты.

При включении режима AUTOTUNE произойдет несколько вещей:

  • система автонастройки немедленно установит некоторые значения для
    ваш максимум крена и тангажа
    скорости и угловой ошибки к требуемому увеличению скорости.Эти значения зависят от AUTOTUNE_LEVEL
  • .

  • система автонастройки будет следить за требуемой скоростью крена и тангажа.
    (в зависимости от движений ручки передатчика). Когда
    требуемая скорость крена или тангажа превышает 80% максимальной скорости (не 80% отклонения рукояти, необходимо быстро перемещать рукоять в направлении полного хода);
    система автонастройки будет использовать реакцию самолета для обучения крену
    или значения настройки высоты тона.
  • каждые 10 секунд система автонастройки будет сохранять параметры, которые у вас были
    10 секунд назад.Это означает, что если автонастройка заставит ваш самолет
    стать нестабильным, у вас есть 10 секунд, чтобы переключиться в другой режим и
    восстанавливаться. При выходе из режима AUTOTUNE последний сохраненный
    параметры восстанавливаются. Обратите внимание, что параметры SMAX могут скрывать чрезмерно настроенное состояние, например
    что колебания могут проявляться как просто «нервное» поведение.
  • Если вы начинаете с параметров по умолчанию для крена и тангажа
    вы можете обнаружить, что самолет довольно вялый, когда вы впервые войдете в
    АВТОМАТИЧЕСКАЯ. Вы обнаружите, что по мере развития мелодии
    лучше.Убедитесь, что в вашей зоне полета достаточно места для долгого и медленного движения.
    повороты.

Ключом к успешной автонастройке является ввод быстрого крена или тангажа.
движения с помощью стиков передатчика. Вы должны сделать только одно из
перекатывайтесь или наклоняйте за раз, и вам следует быстро переместить палку к
максимальный прогиб.

Таким образом, в направлении крена вы должны сначала подать команду на резкий поворот направо с помощью
ручку элеронов, затем, вскоре после этого, сильно нажмите на ручку элеронов.
другой способ сделать резкий левый поворот.Учтите, что вам не нужно
дождитесь полного крена самолета после каждого движения ручки.
Примерно через 2 секунды движения ручки в одном направлении вы можете перевернуть
самолет будет резко поворачивать направо, а затем резко налево, когда вы
переместите ручку элеронов. С каждым внезапным разворотом он будет улучшать
значения настройки примерно на 5%. Итак, вам нужно как минимум 20 полных движений палкой.
чтобы узнать разумное значение настройки.

Для настройки высоты тона вам необходимо использовать ручку передатчика высоты тона, чтобы взять
самолет на американских горках.Сильно потяните клюшку, чтобы подать
вверх, а вскоре после этого нажмите вниз, чтобы наклонить вниз. Продолжайте делать это
не менее 20 итераций.

Если ваши начальные значения настройки были слишком низкими, вы должны заметить
самолет становится все более отзывчивым по мере того, как вы летите в режиме AUTOTUNE.
режим.

Примечание

Если коптер когда-либо становится достаточно нестабильным, и вы думаете, что продолжать полет опасно, вам следует выйти из режима АВТОМАТИЧЕСКИ. Это восстановит параметры, которые были у вас 10 секунд назад.

  • Прекратите увеличивать AUTOTUNE_LEVEL при последовательных сеансах автонастройки, когда достигается желаемое ощущение и отзывчивость, возникают колебания или становится «подергивание» по оси.

Не останавливайся слишком рано

Рекомендуется сделать не менее 20 быстрых движений по перекату и
минимум 20 быстрых движений по тангажу, желательно намного больше. Некоторые люди останавливаются
слишком рано в конечном итоге получить низкую стоимость, что приводит к тому, что их самолет не
хорошо справляется с ветром или плохо держит высоту.Продолжайте летать
АВТОМАТИЧЕСКИЙ РЕЖИМ далеко за пределами того места, где вы думаете, что самолет летит
хорошо.

Уровень автонастройки 0

Это специальный уровень, который не изменяет скорости или постоянную времени (например, как RLL2SRV_RMAX или PTCh3SRV_TCONST), но настраивает FF / P / I / D на текущие значения этих параметров. Это может быть полезно, например, когда высота звука нестабильна на уровне ниже AUTOTUNE_LEVEL, чем крен. Вы можете установить значения оси ROLL на более агрессивные значения, чем ось тангажа, и продолжить настройку, чтобы повторно оптимизировать значения FF / P / I / D для этой конфигурации.

Завершение мелодии

После того, как вы изучите разумные параметры настройки крена и тангажа с
автонастройка вы должны завершить настройку, вручную настроив другую клавишу
параметры.

Параметры, которые необходимы для большинства планеров:

NAVL1_PERIOD: по умолчанию 25, что является очень консервативным значением.
разработан, чтобы справиться с плохо настроенными планерами. Он контролирует, насколько резко
дрон будет переключаться в автоматические режимы (такие как AUTO, RTL и LOITER).Большинство самолетов должны использовать значительно меньшее значение. Как только у вас есть
завершили успешную автонастройку значений крена и тангажа, которые следует сбросить
NAVL1_PERIOD на 18, если вы еще не настраивали его. Чтобы настроиться дальше
уровня вы должны выполнить прямоугольную миссию в режиме АВТО и отрегулировать
NAVL1_PERIOD уменьшается на 1 за раз, пока дрон не поворачивает со скоростью, с которой вы
довольны, а в полете не «виляют хвостом».

PTCh3SRV_RLL: этот параметр определяет, сколько руля высоты добавлять по очереди.
держать нос на уровне.Многие самолеты требуют небольшого изменения этого
параметр по умолчанию 1.0. Чтобы узнать, нужно ли вам настраивать это значение
в режиме FBWA вы должны держать плотный круг, удерживая ручку элеронов
перевернуть, не давая никакого входа в лифт. Если самолет набирает
высоты, то следует немного понизить PTCh3SRV_RLL (попробуйте
изначально снижается до 0,95). Если самолет теряет высоту во время полета
затем попробуйте немного поднять PTCh3SRV_RLL (сначала попробуйте 1.05).
Если вам нужно подняться выше 1,3 или ниже 0.8 то, вероятно, есть
проблема с вашей настройкой (например, неправильный центр тяжести, плохой
линия тяги, плохая калибровка воздушной скорости, слишком мягкий настрой на тангаж
петли или плохие ошибки компаса). Вы должны попытаться исправить настройку.

Есть много других параметров, которые могут улучшить производительность
ваш самолет, но это те, которые нужны большинству людей. Пожалуйста, прочитайте
документацию по обычной ручной настройке для получения дополнительной информации.

AUTOTUNE Регистрация

Ход автонастройки записывается в журнал данных.если ты
пытаетесь отладить автонастройку или публикуете сообщения об автонастройке на форумах
затем включите журнал флэш-памяти.

Вот типичный файл журнала сеанса автонастройки:

В сообщении ATRP есть поле «Тип», которое показывает, какой тип автонастройки
записывается. Значение типа 0 предназначено для настройки крена, а значение 1
для настройки высоты тона. При построении графика результатов ATRP следует выбрать данные
с типом 0 или 1 (но не обоими одновременно).

Поле ATRP.Demanded — требуемая скорость изменения ориентации (крен
скорость или скорость шага) в градусах в секунду.Поле ATRP.
что самолет фактически достиг в скорости изменения ориентации. Как вы можете
см. на графике выше, в начале автонастройки требуемые значения
были намного выше достигнутых, потому что усиление настройки было слишком
низкий. По мере того, как мелодия прогрессировала, требуемые и достигнутые начали
сходятся. Синяя линия на приведенном выше графике — это значение ATRP.P, которое
коэффициент усиления P для контроллера. Вы можете видеть, что он вырос с 0,8 до максимума.
2,2, затем немного снизился до 1.85.

Вы также заметите, что на графике есть пробелы. Это на периоды
где пилот не требовал высокой скорости изменения отношения. В
система автонастройки работает только тогда, когда пилот требует быстрого отношения
изменение (выше 80% от максимальной ставки).

Ручная настройка по сравнению с AUTOTUNE

Для максимальной производительности с Plane вы можете выполнить ручное
настройте, возможно, начиная со значений из Autotune. Автонастройка
система разработана как консервативная система для получения разумных значений для
большинство самолетов, это не «идеальный тюнер», и ручная настройка может привести
в лучшую производительность, если вы вложите время и усилия.Но это требует использования
и анализ результатов файла журнала.

Тем не менее, всем рекомендуется начинать с AUTOTUNE.
Правильно настроить самолет непросто, и AUTOTUNE справляется лучше, чем
Подавляющее большинство пользователей умеют это делать. Итак, начните с AUTOTUNE, а затем
изучите руководство по ручной настройке, начиная с того, что дает AUTOTUNE, если
вы хотите двигаться дальше.

Ручное увеличение D-усиления может улучшить точность рулона и
отклик по тангажу и уменьшение воздействия на самолет порывов ветра и турбулентности.Оптимальное значение D-усиления для настройки с высокими характеристиками можно найти с помощью
увеличивая усиление с небольшими приращениями, пока самолет не начнет
колебаться. Затем прирост должен быть уменьшен вдвое от значения, которое его вызвало.
колебаться. Колебания, генерируемые этим методом, могут
быть большим, поэтому не выполняйте этот шаг, если вы не готовы принять
ручное управление. Рекомендуется выполнять настройку усиления D при
уменьшите настройки дроссельной заслонки и воздушную скорость.

Если вы отрегулируете усиление I вручную, это также изменит значение для
P, необходимого для поддержания правильного отклика, поэтому регулировка I
усиление рекомендуется только для опытных пользователей.

Настройки AUTOTUNE_LEVEL

Уровень Скорость [град / с]
1 20
2 30
3 40
4 50
5 60
6 (по умолчанию) 75
7 90
8 120
9 160
10 210
11 300

.

Add a comment

Ваш адрес email не будет опубликован.