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PID – Effect of integrative and derivative control actions

carakenio73

In this section, we shall investigate the effects of integral and derivative control actions on the system performance. Here we shall consider only simple systems so that the effects of integral and derivative control actions on system performance can be clearly seen.

Integral Control Action. In the proportional control of a plant whose transfer function does not possess an integrator 1/s, there is a steady-state error, or offset, in the response to a step input. Such an offset can be eliminated if the integral control action is included in the controller. The main function of the integral action is to ensure that the exit of the process matches the set point in steady state.

In the integral control of a plant, the control signal, the output signal from the controller, at any instant, is the area under the actuating error signal curve up to that instant.

The control signal u(t) can have a nonzero value when the actuating error signal e(t) is zero, as shown in Figure 5-39(a). This is impossible in the case of the proportional controller since a nonzero control signal requires a nonzero actuating error signal.

(A nonzero actuating error signal at steady state means that there is an offset.) Figure

5-39(b) shows the curve e(t) versus t and the corresponding curve u(t) versus t when the

controller is of the proportional type.

Note that integral control action, while removing offset or steady-state error, may lead

to oscillatory response of slowly decreasing amplitude or even increasing amplitude,

both of which are usually undesirable.

Proportional Control of Systems. We shall show that the proportional control of a system without an integrator will result in a steady-state error with a step input. We shall then show that such an error can be eliminated if integral control action is included in the controller.

Consider the system shown in Figure 5-40. Let us obtain the steady-state error in the

unit-step response of this system. Define

Since

the error E(s) is given by

For the unit-step input R(s) = 1/s, we have:

The steady-state error is

Such a system without an integrator in the feedforward path always has a steady-state error in the step response. Such a steady-state error is called an offset. Figure 5-41 shows the unit-step response and the offset.

Integral Control of Systems. Consider the system shown in Figure 5-42. The controller is an integral controller. The closed-loop transfer function of the system is:

Since the system is stable, the steady-state error for the unit-step response can be obtained by applying the final-value theorem, as follows:

Integral control of the system thus eliminates the steady-state error in the response to the step input. This is an important improvement over the proportional control alone, which gives offset.

Derivative Control Action. Derivative control action, when added to a proportional controller, provides a means of obtaining a controller with high sensitivity. An advantage of using derivative control action is that it responds to the rate of change of the actuating error and can produce a significant correction before the magnitude of the actuating error becomes too large. Derivative control thus anticipates the actuating error, initiates an early corrective action, and tends to increase the stability of the system.

Although derivative control does not affect the steady-state error directly, it adds damping to the system and thus permits the use of a larger value of the gain K, which will result in an improvement in the steady-state accuracy. Because derivative control operates on the rate of change of the actuating error and not the actuating error itself, this mode is never used alone. It is always used in combination with proportional or proportional-plus-integral control action.

Proportional Control of Systems with Inertia Load. Before we discuss the effect

of derivative control action on system performance, we shall consider the proportional

control of an inertia load.

Consider the system shown in Figure 5-46(a). The closed-loop transfer function is obtained as:

The characteristic equation is:

Since the roots of the characteristic equation are imaginary, the response to a unit-step input continues to oscillate indefinitely, as shown in Figure 5-46(b). Control systems exhibiting such response characteristics are not desirable. We shall see that the addition of derivative control will stabilize the system.

Proportional-Plus-Derivative Control of a System with Inertia Load. Let us modify the proportional controller to a proportional-plus-derivative controller whose transfer function is Kp(1+Tds). The torque developed by the controller is proportional to Kp(e+Tde’). Derivative control is essentially anticipatory, measures the instantaneous error velocity, and predicts the large overshoot ahead of time and produces an appropriate counteraction before too large an overshoot occurs.

Consider the system shown in Figure 5-47(a).

The closed-loop transfer function is given by:

The characteristic equation is:

Now it has two roots with negative real parts for positive values of J, Kp, and Td. Thus

derivative control introduces a damping effect. A typical response curve c(t) to a unit step

input is shown in Figure 5-47(b). Clearly, the response curve shows a marked improvement over the original response curve shown in Figure 5-46(b).

Proportional-Plus-Derivative Control of Second-Order Systems. A compromise between acceptable transient-response behavior and acceptable steady-state behavior may be achieved by use of proportional-plus-derivative control action. Consider the system shown in Figure 5-48.

The closed-loop transfer function is:

The steady-state error for a unit-ramp input is:

The characteristic equation is:

The effective damping coefficient of this system is thus B + Kd rather than B. Since the

damping ratio of this system is:

it is possible to make both the steady-state error Ess for a ramp input and the maximum

overshoot for a step input small by making B small, Kp large, and Kd large enough so that

is between 0.4 and 0.7.

Sources:

  1. Control PID Avanzado
  2. Modern_Control_Engineering, Ogata 4t p 294

Review by Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer

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Automóvil, Electrical Engineer, Ingeniería Eléctrica, Tren de poder - Dinámica de Fuerzas

Efectos del Gradiente de carretera

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ANTERIOR: Gradiente de carretera.

SIGUIENTE: Modelo matemático de un vehículo. Simulación en Matlab/Simulink.

En esta presentación, discutiremos qué tan empinados son las pendientes de carretera en las carreteras reales. También presentaremos una simplificación de la expresión de fuerza de gradiente y otra simplificación de la expresión de resistencia a la marcha.

Estas imágenes muestran diferentes gradientes desde -30% hasta +30% y el ángulo de inclinación del camino alfa correspondiente en grados. Si traducimos alfa en radianes, podemos ver que el ángulo en radianes es casi exactamente el mismo que el gradiente. Esta es una aproximación útil y pronto la usaremos para simplificar los cálculos de fuerza.

Los gradientes de camino típicos están aproximadamente dentro del rango de -10% a +10%. Aunque puede que no parezca un gradiente pronunciado en la figura, ya alrededor del 10%, hay señales de advertencia para gradientes más grandes, ya que el conductor puede necesitar adaptar la conducción al gradiente. Esto es especialmente importante para vehículos pesados, como camiones. Existen gradientes de hasta aproximadamente 20%, pero son raros.

Puede haber algunos caminos con gradientes superiores al 20%, pero pueden verse como casos extremos que la mayoría de los conductores rara vez experimentan.

Para valores pequeños de alfa, tanto el seno alfa como el tangente alfa son iguales a alfa si alfa se expresa en radianes. Como el gradiente es igual a la tangente alfa y ahora sabemos que el seno alfa es igual a alfa y, por lo tanto, también es igual a la tangente alfa, obtenemos que el seno alfa es aproximadamente igual al gradiente de la carretera.

Al trazar la aproximación y la ecuación exacta, podemos ver que son casi exactamente las mismas para los gradientes de baja pendiente. Hasta un 20% de gradiente, el error es menor o igual al 2%. E incluso por encima del 20%, la aproximación es lo suficientemente precisa para muchos propósitos.

Si usamos la aproximación para la fuerza del gradiente y la comparamos con la fuerza requerida para la aceleración, vemos que son muy similares. A partir de esto, podemos observar que la fuerza de gradiente tiene el mismo tamaño que la fuerza requerida para una aceleración si la aceleración de un vehículo es igual a la aceleración de la gravedad, g, multiplicada por el gradiente de la carretera.

Esto se puede ilustrar con un ejemplo. Supongamos que un vehículo tiene exactamente la fuerza de tracción correcta para conducir a una velocidad constante en una carretera llana. ¿Qué pasaría con el vehículo si estuviera conduciendo con la misma fuerza de tracción y la misma velocidad, pero en un gradiente? En un gradiente de -30%, la fuerza del gradiente creará una fuerza neta hacia adelante, que, de acuerdo con lo que acabamos de señalar, dará lugar a una aceleración igual a la aceleración de la gravedad, 9.8 metros por segundo al cuadrado, multiplicada por el gradiente, 30% , que es igual a aproximadamente +3 metros por segundo al cuadrado.

Del mismo modo, por – 20%, obtenemos +2 metros por segundo al cuadrado. Y -10%, obtenemos +1.

Conduciendo hacia arriba la aceleración se vuelve negativa a medida que la fuerza del gradiente cambia de signo. +10% conduce a -1 metro por segundo cuadrado, +20% conduce a -2, y +30% conduce a -3.

Esto ilustra que la fuerza de un gradiente de -10% es suficiente para acelerar el vehículo 1 metro por segundo al cuadrado, o viceversa. Una fuerza que puede acelerar el vehículo 1 metro por segundo al cuadrado es suficiente para subir el gradiente del 10% a velocidad constante.

Acabamos de presentar una aproximación para la fuerza de gradiente y ahora presentaremos una aproximación similar para la resistencia a la marcha. La resistencia al rodamiento depende del gradiente de la carretera, solo porque la fuerza normal entre el vehículo y la carretera es proporcional al coseno alfa.

Sin embargo, para un valor de alfa pequeño, el coseno de alfa es aproximadamente 1. Por lo tanto, para valores de alfa pequeños, no hay dependencia significativa de alfa. La resistencia a la rodadura se puede aproximar como el coeficiente de resistencia a la rodadura multiplicado por la masa de los tiempos del vehículo g.

Por lo tanto, la fuerza de resistencia de rodadura aproximada no es una función del gradiente de la carretera. El error que se presenta al considerar el coseno alfa en 1 para diferentes gradientes de camino se puede ver en el gráfico anterior. Se puede demostrar que el error es menor o igual al 2% para gradientes de carretera de hasta 20%.

La expresión simplificada para resistencia a la rodadura también muestra similitudes con la expresión de fuerza de gradiente simplificada. Esto se puede usar para dibujar otro paralelo, que es útil para entender qué efecto tiene la resistencia a la rodadura. Se puede notar que la fuerza de resistencia a la rodadura es igual a una fuerza de gradiente si el gradiente es igual al coeficiente de resistencia a la rodadura. El coeficiente de resistencia a la rodadura exacto, por supuesto, varía para diferentes vehículos. Pero en las carreteras pavimentadas, la mayoría de los vehículos tienen una resistencia a la rodadura del orden del 1%.

Por lo tanto, la resistencia a la rodadura tiene un efecto similar en el vehículo al que tiene el hecho de conducir una pendiente ascendente con un gradiente constante del 1%.

El efecto de la resistencia a la rodadura se puede entender con un simple ejemplo. La resistencia a la rodadura es lo suficientemente grande como para mantener el vehículo estacionario, pero si el vehículo está en un 1% de pendiente descendente, eso es suficiente para hacer que la fuerza de gradiente sea igual a la fuerza de resistencia de rodadura y el vehículo comenzará a rodar lentamente. Este ejemplo ilustra el hecho de que la resistencia a la rodadura es, de hecho, una fuerza pequeña en comparación con las fuerzas de gradiente y las fuerzas de aceleración. Pero como veremos más adelante, la resistencia a la rodadura sigue siendo muy importante cuando se analiza el consumo total de energía del vehículo, ya que está presente todo el tiempo.

Supongamos que un vehículo conduce 100 kilómetros y tiene que subir un gradiente del 1% todo el tiempo. Eso conducirá a una escalada total de 1% por 100 kilómetros, lo que equivale a 1,000 metros. Entonces, la resistencia a la rodadura causará la misma pérdida de energía en +100 kilómetros que cuando el vehículo sube una montaña de 1.000 metros de altura.

Fuente: Road Gradient Effects del curso Section 1: Vehicles and powertrains

ANTERIOR: Gradiente de carretera.

SIGUIENTE: Modelo matemático de un vehículo. Simulación en Matlab/Simulink.

Escrito por: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

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C++ Programming, Computer Science

C++ Statements&Declaration of Variables.

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BEFORE: C++ Principles of Object-Oriented Programming

NEXT: C++ Types, Variables and Arithmetic

Statements

A C++ program is comprised of various components such as functions, methods, classes, etc. The instructions that form part of a C++ program typically reside inside of functions or methods. These functions are comprised of C++ statements. You will find yourself using various types of statements in your C++ code as listed here:

  • declarations – these are used to declare variables and constants that will be used in your application
  • assignments – these are used to assign values to variables in your application code
  • preprocessor directives – covered in the topic on Code Formatting
  • comments – used to document your code
  • function declarations – covered in the topic on Code Formatting
  • executable statements – these are used to perform operations and execute instructions. Examples would be cout << «Hello World!»; which outputs Hello World! to the console.

In C, all variables must be declare before they are used in executable statements. Their actual use appears elsewhere in the scope, sometimes far away. So, we should go back at the beginning of the program if we want to see its type or its initialization.

C++ allows the declaration of a variable anywhere in the scope. This means that a variable can be declared right at the place of its first use. This makes the program much easier to write or read, so that reducing the errors is more efficient.

Declaration

A declaration is a statement that introduces a name into the program. It specifies a type for the named entity:

  • A type defines a set of possible values and a set of operations (for an object).
  • An object is some memory that holds a value of some type.
  • A value is a set of bits interpreted according to a type.
  • A variable is a named object.

We first look at the definition of scope and dynamic initialization of the variables.

Scope Resolution Operator.

C++ is a block-structured language. The same variable name can be used to have different meanings in different blocks. The scope of the variable extends from the point of its declaration till the end of the block containing the declaration. A variable declared inside a block is said to be local to that block. Consider the following segment of a program:

…..

{

     int x = 20;

…..

…..

}

…..

…..

{

     int x = 10;

…..

…..

}

The two declaration of x to two different memory locations containing different values. Statements in the second block cannot to the variable x declared in the first block. Another style is as follows:

Block two is contained in the block one. The declaration inner inner block hides a declaration of the same variable in an outer block, therefore, each declaration of x causes it to refer a different data object. Within the inner block, the variable x will refer to the data object declared therein.

In C, the global version of a variable cannot be accessed from within the inner block. C++ resolves this problem by introducing a new operator :: called the scope resolution operator. This can be to uncover a hidden variable. It takes the following form:

This operator allows access to the global version of a variable. To illustrate the concepts presented so far, let’s see an example:

#include «stadfx.h»

#include <iostream>

using namespace std;

int m = 10; //global m

int main()

{

int m=20; //local m

{

int k = m;

int m = 30;//local m to inner block

cout << «We are in a inner block \n»;

cout << «k = » << k << «\n»;

cout << «m = » << m << «\n»;

cout << «::m = » << :: m << «\n»;

}

cout << «\n We are in a outer block \n»;

cout << «m = » << m << «\n»;

cout << «::m = » << ::m << «\n»

return 0;

}

Output:

A major application of the scope resolution operator is in the classes to identify the class to which a member function belongs. This will be dealt in detail later where the classes are introduced.

In the previous example the operator int determines the type of the data as integer. This lead us to the definition of data types in C++.

Basic Data Types

Data types in C++ can be classified under various categories as shown in Figure 3.1:

Both C and C++ compilers support all the built-in data type (also called basic data types), which seize and range is shown as follows:

The type void has two normal uses: 1) to specify the return type of a function when it is not returning any value, and 2) to indicate an empty argument list to a function. Example:

void functl(void);

We will explain more about every type of data as we come into more complex examples.

BEFORE: C++ Principles of Object-Oriented Programming

NEXT: C++ Types, Variables and Arithmetic

Note: I recommend Visual Studio IDE (Interface Development Environment) , and after Introducción a C++ en Visual Studio.

Source:

  1. BalaguruswamyObjectOrientedProgrammingWithC++Fourth
  2. 2-Tour-Basics
  3. Curso  Module 1 Introducing C++  C++ Fundamentals

 

Review by: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

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Computer Science, Programación en C++

C++ Declaración de variables

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ANTERIOR: C++ Principios de la programación orientada a objetos

SIGUIENTE: C++ Tipo de variables y aritmética

Statements

Un programa C ++ se compone de varios componentes, tales como funciones, métodos, clases, etc. Las instrucciones que forman parte de un programa C ++ normalmente residen dentro de funciones o métodos. Estas funciones están compuestas por “statements” C ++. Encontrarás varios tipos de “statements” en tu código C ++ como se detalla a continuación:

  • declaraciones (declarations) – estas se usan para declarar variables y constantes que se usarán en la aplicación
  • asignaciones (assignments) – estas se usan para asignar valores a las variables en su código de aplicación
  •  directivas del pre procesador (preprocessor directives) – cubierto en el tema sobre Formato de código
  • comentarios (comments) – documentación del código
  • declaración de funciones (function declarations) – cubierto en el tema sobre Formato de código
  • declaraciones ejecutables (executable statements) – estos se utilizan para realizar operaciones y ejecutar instrucciones. Ejemplos serían cout << «Hello World!»; que imprime la palabra Hello World! e la consola.

En C, todas las variables deben declararse antes de que se utilicen en sentencias ejecutables. Su uso real aparece en otra parte del campo de aplicación (scope), a veces muy lejos. Entonces, deberíamos volver al comienzo del programa si queremos ver su tipo o su inicialización.

C ++ permite la declaración de una variable en cualquier parte del scope. Esto significa que una variable puede declararse directamente en el lugar de su primer uso. Esto hace que el programa sea mucho más fácil de escribir o leer, por lo que reducir los errores es más eficiente.

Declaración

Una declaración es una sentencia que introduce un nombre en el programa. Especifica un tipo para la entidad nombrada:

  • Un tipo (type) define un conjunto de valores posibles y un conjunto de operaciones (para un objecto).
  • Un objeto (object) es una unidad de memoria que tiene un valor de algún tipo.
  • Un valor (value) es un conjunto de bits interpretados de acuerdo a un tipo.
  • Una variable (variable) es el nombre de un objeto.

Primero observamos la definición de alcance (scope) de las variables.

Operador scope (Scope Resolution)

C ++ es un lenguaje estructurado por bloques. El mismo nombre de variable se puede usar para tener diferentes significados en diferentes bloques. El scope de la variable se extiende desde el punto de su declaración hasta el final del bloque que contiene la declaración. Una variable declarada dentro de un bloque se dice que es local a ese bloque. Considere el siguiente segmento de un programa:

…..

{

int x = 20;

…..

…..

}

…..

…..

{

int x = 10;

…..

…..

}

Las dos declaraciones de x se remiten a dos ubicaciones de memoria diferentes que contienen diferentes valores. Las declaraciones en el segundo bloque no pueden acceder a la variable x declarada en el primer bloque. Otro estilo es el siguiente:

El bloque dos está contenido en el bloque uno. El bloque interno de declaración, oculta una declaración de la misma variable en un bloque externo, por lo tanto, cada declaración de x hace que remita un objeto de datos diferente. Dentro del bloque interno, la variable x se referirá al objeto de datos declarado allí.

En C, no se puede acceder a la versión global de una variable desde dentro del bloque interno. C ++ resuelve este problema introduciendo el nuevo operador :: llamado operador de resolución de alcance (scope resolution operator). Esto puede ser para descubrir una variable oculta. Toma la siguiente forma:

Este operador permite el acceso a la versión global de una variable. Para ilustrar los conceptos presentados hasta ahora, veamos el siguiente ejemplo:

#include «stadfx.h»

#include <iostream>

using namespace std;

int m = 10; //global m

int main()

{

int m=20;//local m

{

int k = m;

int m = 30;//local m to inner block

cout << «We are in a inner block \n»;

cout << «k = » << k << «\n»;

cout << «m = » << m << «\n»;

cout << «::m = » << :: m << «\n»;

}

cout << «\n We are in a outer block \n»;

cout << «m = » << m << «\n»;

cout << «::m = » << ::m << «\n»

return 0;

}

Salida:

Una aplicación principal del operador :: está en classes para identificar la clase a la que pertenece una función miembro. Esto se tratará en detalle más adelante donde hablaremos de classes.

En el ejemplo anterior, el operador int determina el tipo de datos como un entero. Esto nos lleva a la definición de tipos de datos en C ++.

Tipos Básicos de Datos (Basic Data Types)

Los tipos de datos en C ++ se pueden clasificar en varias categorías, como se muestra en la Figura 3.1:

Los compiladores C y C ++ son compatibles con todos los tipos de datos built-in (también llamados tipos básicos de datos), que se capturan y se muestran de la siguiente figura:

El tipo void tiene dos usos normales: 1) para especificar el tipo de retorno de una función cuando no devuelve ningún valor, y 2) para indicar una lista de argumento vacía para una función. Ejemplo:

void functl(void);

Explicaremos más acerca de cada tipo de datos a medida que ingresamos a ejemplos más complejos.

ANTERIOR: C++ Principios de la programación orientada a objetos

SIGUIENTE: C++ Tipo de variables y aritmética

Fuente:

  1. BalaguruswamyObjectOrientedProgrammingWithC++Fourth
  2. 2-Tour-Basics
  3. Curso  Module 1 Introducing C++  C++ Fundamentals

Revisión Literaria hecha por: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

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Control System Analysis, PID Control

PID – Basic Control System Actions

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BEFORE:  Steady-State error control system

NEXT: PID – Effect of integrative and derivative control actions.

Introduction

An automatic controller compares the real value of the output of a plant with the input reference (the desired value), determines the deviation and produces a control signal that will reduce the deviation to zero or a small value. The way in which the automatic controller produces the control signal is called control action.

Classification of industrial controls

According to their control actions, industrial controllers are classified as:

  1. Two-position (On / Off)
  2. Proportional
  3. Integrals
  4. Proportional-Integrals
  5. Proportional-Derivatives
  6. Proportional-Integrals-Derivatives

Almost all industrial controllers use electricity as an energy source or a pressurized fluid, such as oil or air. The controllers can also be classified, according to the type of energy they use in their operation, like pneumatic, hydraulic or electronic. The type of controller that is used must be decided based on the nature of the plant and operational conditions, including considerations such as safety, cost, availability, reliability, precision, weight and size.

Figure 5-1 shows a typical configuration for an Industrial Control System:

The previous figure consists of a Block Diagram for an industrial control system composed of an automatic controller, an actuator, a plant and a sensor (measuring element). The controller detects the error signal, which is usually at a very low power level, and amplifies it to a sufficiently high level. The output of an automatic controller feeds an actuator that can be a pneumatic valve or an electric motor. The actuator is a power device that produces the input for The plant according to the control signal, so that the output signal approaches the reference input signal. The sensor, or measurement element, is a device that converts an output variable, such as a displacement, into another manageable variable, such as a voltage, that can be used to compare the output with the reference input signal. This element is in the feedback path of the closed-loop system. The setpoint of the controller must be converted into a reference input with the same units as the feedback signal from the sensor or from the measuring element.

Two positions control (On / Off).

In a two position control system, the acting element only has two fixed positions that, in many cases, are simply turned on and off. The On/Off control is relatively simple and cheap, which is why it is extensively used in industrial and domestic control systems.

Suppose that the output signal of the controller is u(t) and that the error signal is e(t). In the control of two positions, the signal u(t) remains at a value either maximum or minimum, depending on whether the error signal is positive or negative. In this way,

where U1 y U2 are constants. Very often, the minimum value of U2 is zero or –U1.

It is common for two-position controllers to be electrical devices, in which case an electrical valve operated by solenoids is widely used. Pneumatic proportional controllers with very high gains function as two-position controllers and are sometimes referred to as two-position pneumatic controllers.

Figures 5-3 (a) and (b) show the block diagrams for two controllers of two positions The range in which the error signal must move before the commutation is called differential gap. In Figure 5-3 (b) a differential gap is indicated. Such a gap causes the output of the controller u (t) to retain its present value until the error signal has moved slightly beyond zero. In some cases, the differential gap is the result of unintentional friction and a lost movement; however, it is often intentionally caused to avoid too frequent operation of the on and off mechanism.

Proportional control action.

For a controller with proportional control action, the relationship between the controller output u (t) and the error signal e (t) is:

or, in quantities transformed by the Laplace method:

where Kp is considered proportional gain.

Whatever the actual mechanism and the form of the operating power, the controller

proportional is, in essence, an amplifier with an adjustable gain. A block diagram of such a controller is presented in Figure 5-6.

Integral control action.

In a controller with integral control action, the value of the controller output u (t) is changed to a ratio proportional to the error signal e (t). That is to say,

O well:

where Ki is an adjustable constant. The transfer function of the integral controller is:

If the value of e (t) is doubled, the value of u (t) varies twice as fast. For an error of zero, the value of u (t) remains stationary. Sometimes, the integral control action is called adjustment control (reset). Figure 5-7 shows a block diagram of such controller.

 

Integral-proportional control action.
The control action of a proportional-integral controller (PI) is defined by:

null

or the transfer function of the controller, which is:

null

where Kp is the proportional gain and Ti is called integral time. Both Kp and Ti are adjustable. Integral time adjusts the integral control action, while a change in the value of Kp affects the integral and proportional parts of the control action.

The inverse of the integral time Ti is called the readjustment speed. The rate of readjustment is the number of times per minute that the proportional part of the control action is doubled. The rate of readjustment is measured in terms of the repetitions per minute. The Figure 5-8 (a) shows a block diagram of a PI controller. If the error signal e (t) is a unit step function, as shown in Figure 5-8 (b), the controller output u (t) becomes what is shown in Figure 5-8 (c).

null

null

null

Proportional-derivative control action.
The control action of a proportional-derivative (PD) controller is defined by:

null

The transfer function is:

null

where Kp is the proportional gain and Td is a constant called derivative time. Both Kp and Td are adjustable. The derivative control action, sometimes called speed control, occurs where the magnitude of the controller output is proportional to the rate of change of the error signal. The derivative time Td is the time interval during which the action of the velocity advances the effect of the proportional control action.

Figure 5-9 (a) shows a block diagram of a PD controller. If the error signal e (t) is a unit ramp function as shown in Figure 5-9 (b), the controller output u (t) becomes that shown in Figure 5-9 (c). ). The derivative control action has a forecast nature. However, it is obvious that a derivative control action never foresees an action that has never occurred.null

null

null

Although the derivative control action has the advantage of being forecast, it has the disadvantages that it amplifies the noise signals and can cause a saturation effect in the actuator. Note that the derivative control action is never used alone, because it is only effective during transient periods.

Proportional-Integral-derivative (PID) control action.

The combination of a proportional control action, an integral control action and a derivative control action is called proportional-integral-derivative (PID) control action.

This combined action has the advantages of each of the three individual control actions. The equation of a controller with this combined action is obtained by:

null

The transfer function is:

null

where Kp is the proportional gain, Ti is the integral time and Td is the derivative time. The block diagram of a PID controller appears in Figure 5-10 (a). If e (t) is a unit ramp function, like the one shown in Fig. 5-10 (b), the controller output u (t) becomes that of Fig. 5-10 (c).

null

nullnull

Effects of the sensor on the performance of the system.

Since the dynamic and static characteristics of the sensor or measuring element affects the indication of the actual value of the output variable, the sensor fulfills a function important to determine the overall performance of the control system. As usual, the sensor determines the transfer function in the feedback path. If the time constants of a sensor are negligible compared to other constants of time of the control system, the sensor transfer function simply it becomes a constant. Figures 5-11 (a), (b) and (c) show diagrams of automatic controller blocks with a first-order sensor, an overdamped second-order sensor and a second-order underdamped sensor, respectively. Often the response of a thermal sensor is of the overdamped second order type.

null

null

BEFORE:  Steady-State error control system

NEXT: PID – Effect of integrative and derivative control actions.

Source:

  1. Ingenieria de Control Moderna, 3° ED. – Katsuhiko Ogata pp 211-232

Literature review by Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer

Copywriting, Content Marketing, Tesis, Monografías, Paper Académicos, White Papers (Español – Inglés)

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ANSYS, Física Aplicada, Ingeniería Mecánica

Análisis de elementos finitos (FEA) – ANSYS,1era parte.

carakenio73

Introducción

¿Qué es el Análisis de Elementos Finitos (Finite-Element Analysis (FEA))?

  1. Governing Equation Derivation
  2. Mathematical Model summary
  3. Discretization

Ahora que sabemos cuál es el modelo matemático que queremos resolver, las ecuaciones que gobiernan el problema y las condiciones de contorno, es decir, un problema de valor límite, echamos un vistazo a cómo resolverlo numéricamente utilizando el método de elementos finitos. Pasamos a la solución numérica y cómo a través de la solución numérica con el método de elementos finitos, se pueden calcular las variables seleccionadas en los puntos seleccionados.

Lo primero que hacemos es discretizar. Reducimos el problema a determinar los valores de temperatura en ubicaciones seleccionadas. Nuevamente, la siguiente es la barra con la que estamos trabajando, y necesitamos determinar la temperatura a lo largo de esa línea.

Reduciremos el asunto a un problema unidimensional, por lo que debemos determinar la temperatura solo a lo largo de la línea. Entonces necesitamos determinar la función T de x. Y decimos que, en lugar de determinar la temperatura en todas partes a lo largo de esa línea, vamos a determinarla sólo en la ubicación seleccionada, y particularmente la determinaremos en cuatro ubicaciones: 1, 2, 3, 4. Luego, si queremos saber cuál es la temperatura entre los nodos 2 y 3 por ejemplo, lo podemos determinar a través de interpolación linear.

Por interpolación lineal queremos decir que si graficamos la temperatura T versus x, y T1, T2, T3 y T4 son mis cuatro valores, entonces para hallar los valores intermedios utilizamos interpolación lineal. Todavía no conozco esos valores intermedios, pero ya sabemos la forma de la curva.

En consecuencia, la forma de la curva va a ser la de la gráfica anterior. Así que hemos reducido el problema a determinar la temperatura en cuatro puntos. En lugar de determinar una función desconocida T (x), vamos a determinar cuatro valores. Eso se llama discretización, y es más fácil determinar un número finito de valores en lugar de una función.

En términos de terminología, los puntos rojos de la gráfica se llaman nodos, y las líneas intermedias se llaman elementos, elementos finitos. Entonces, en la gráfica anterior hemos dividido nuestro dominio en tres elementos y cuatro nodos.

Y en el proceso, lo que hemos hecho es que hemos asumido una forma para nuestra función, y esa forma consiste en polinomios por partes, polinomios lineales por partes. Y la forma de la función se construye elemento por elemento. En cualquier metodología de elementos finitos hacemos eso. Estamos asumiendo una forma, y la forma se construye elemento por elemento.

La clave del problema ahora es cómo determinar la temperatura en los nodos, en nuestro caso, en los cuatro nodos.

Aclaración: La forma particular que se muestra en la gráfica de arriba es solo una solución posible. En este punto, las temperaturas nodales pueden tomar cualquier valor a lo largo de las líneas verticales punteadas que se muestran en la figura a continuación. Por ejemplo, podemos imaginarnos moviendo el valor T2 a un nuevo valor mayor:

Esto causará un cambio correspondiente en la variación de temperatura en los elementos 1 y 2 solamente. La nueva forma indicada por las líneas punteadas también es una solución posible. En el método de elementos finitos, encontraremos el conjunto de temperaturas nodales que mejor se ajusta a las ecuaciones que gobiernan la dinámica del sistema y las condiciones de contorno que rigen dichas ecuaciones.

4, How to find nodal temperatures

En nuestro caso, tenemos cuatro temperaturas nodales por encontrar. Y tenemos nuestro modelo matemático, que es un problema de valor límite. Así que pasaremos del problema del valor límite, es decir, ecuaciones diferenciales con condiciones de contorno, a un sistema de ecuaciones algebraicas con las temperaturas nodales. Entonces vas a pasar de una ecuación diferencial a un sistema de ecuaciones algebraicas. Y derivas el sistema de ecuaciones algebraicas, usando la aproximación polinómica por partes para la temperatura que vimos anteriormente. Y cada ecuación relacionará una temperatura nodal con sus vecinos. Va a ser una ecuación lineal. Así que vamos del cálculo al álgebra lineal. Y el sistema de ecuaciones algebraicas puede escribirse en forma de matriz. Y entonces, la esencia del método FEA se reduce a cómo derivamos nuestro sistema de ecuaciones algebraicas, de modo que satisfaga mejor nuestro modelo matemático. No podemos satisfacer nuestro problema de valor límite exactamente. Pero queremos satisfacerlo lo mejor que podamos.

 

Pregunta: Una de las siguientes afirmaciones es falsa.

  • En el método de elementos finitos, pasamos de ecuaciones diferenciales a un conjunto de ecuaciones algebraicas. Cada ecuación algebraica relacionará una temperatura nodal con todas las demás temperaturas nodales.
  • Para derivar las ecuaciones algebraicas, necesitamos suponer una variación polinómica para la temperatura dentro de cada elemento. En nuestro ejemplo, este polinomio es lineal.
  • Una vez que las temperaturas nodales se determinan resolviendo el sistema de ecuaciones algebraicas, se puede encontrar la temperatura en cualquier punto del dominio….respuesta: la primera.

5. How to derive algebraic equations

La multiplicación de la ecuación diferencial por una función arbitraria y la integración sobre el dominio es un truco que nos permitirá derivar las ecuaciones algebraicas necesarias. Esta es una de las ideas conceptualmente más desafiantes en el marco de elementos finitos. A este modelo le llaman Weighted Integral Form ó Weak Form.

Asumo una forma para W que se parece a la forma de la temperatura T, y lo veremos gráficamente. Y luego, tengo una forma para la temperatura; Tengo una forma para W: ahora si conecto ambas formas, genero un sistema de ecuaciones algebraicas para las temperaturas nodales.

Pero hay una importante conclusión aquí. Y es que mi solución de elementos finitos no satisfacerá mi ecuación diferencial exactamente. De hecho, en este caso, lo satisface pobremente. No satisfacerá esta forma integral ponderada para cualquier w arbitraria, pero si satisfacerá la forma integral ponderada para una forma particular de w. Y uno puede mostrar que a medida que uso más nodos, esto se vuelve más y más acertado. Entonces tenderá a la solución exacta.

Entonces nuestra temperatura T aquí es de esta forma. Nuestra integral ponderada, nuestro peso W es de esta forma. Y se puede ver que ambas tienen el mismo tipo de forma, por lo que asignamos valores para los pesos en los nodos, y luego hacemos una interpolación lineal. Y si trazamos estas dos formas aquí, sacaremos nuestras ecuaciones algebraicas, y obtendremos el número de ecuaciones algebraicas que necesitamos para determinar las temperaturas nodales.

Se discutirá más en los próximos videos. ¡No te preocupes, por medio de ejemplos pronto este concepto estará más claro!

Pregunta: Seleccione verdadero o falso

Nuestra solución de elementos finitos producirá una distribución de temperatura T (x) que será una variación lineal por partes. Esta distribución de temperatura T (x) satisfacerá la forma integral ponderada para cualquier función arbitraria w (x) …. respuesta: Falso.

6. Weak form derivation. Weak Form to Algebraic Equations: Overview

Hasta este punto tenemos nuestra integral ponderada y tenemos las formas supuestas para la temperatura y la función de ponderación. Y nuestra función de ponderación es arbitraria, pero hemos reducido la arbitrariedad de la función de ponderación a la arbitrariedad de los valores en los nodos. Por lo tanto, queremos satisfacer esto para una función de ponderación arbitraria de esta forma. ¿Como hacemos eso? Lo que hacemos es hacer una integración por partes.

Así que aquí, hemos escrito lo que obtendrá de la integración por partes.

null

Aquí lo que vamos a hacer es mostrarle el proceso por el cual pasamos de la forma débil (Weak Form) a un conjunto de ecuaciones algebraicas. Y este es realmente el corazón del método de elementos finitos. Estos son los trucos y ahora en ANSYS vamos a utilizar estos conocimientos todo el tiempo. Trataremos de hacer esto de manera muy gráfica porque generalmente se presenta con muchas ecuaciones y demás, lo que quizás dificulte el entendimiento práctico.

Así que tenemos la Weak Form que se muestra a continuación:

null

Y tenemos nuestro dominio dividido en tres elementos.

null

Podemos pensar en cada elemento como un segmento del dominio. Y tenemos las formas supuestas para la temperatura y para la función de ponderación,

null

y queremos satisfacer esta ecuación para estas formas.

Hacemos integración por partes. Entonces cuando hagamos la integración sobre el primer elemento, obtendremos los términos donde tendremos w1 multiplicando T1, y también obtendremos un término donde w1 multiplica T2. Etc.

Entonces este es un montón de términos. Así que veamos la primera fila aquí. Si tomamos todos los términos que se multiplican w1 y los organizamos de esta manera, esto es lo que obtendremos.

null

Entonces, si queremos satisfacer esto para que sea igual a 0 para cualquier valor de w1, w2, w3, w4, la única forma es que cada término individual es igual a 0. Entonces, ya que w1 es arbitrario, lo haremos igual a 0, y eso nos da la ecuación en el primer nodo.

null

Entonces, sea lo que sea que multiplique w1, estos términos contribuirán a la ecuación en el primer nodo.

Lo que multiplique w2 contribuirá a la ecuación del segundo nodo y así sucesivamente. Y ese es el proceso por el cual pasamos de la Weak Form a la forma algebraica. Y como usuario del código ANSYS, es útil saber cómo se obtienen cada uno de estos términos en las ecuaciones algebraicas, para luego tener pleno conocimiento de estas ideas cuando estemos en ANSYS.

SIGUIENTE: Aprendiendo ANSYS – 2da parte

 

Fuente: curso edX Página de inicio

CornellX: ENGR2000XA Hands-on Introduction to Engineering Simulations

Module 1: Finite Element Analysis (FEA) 1.3 Big Ideas: Finite Element Analysis Weak Form

Revisión Literaria hecha por: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

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Automóvil, Electrical Engineer, Ingeniería Eléctrica, Tren de poder - Dinámica de Fuerzas

Gradiente de carretera

carakenio73

ANTERIOR: Desaceleración y control de velocidad del vehículo

SIGUIENTE: Efectos del Gradiente de carretera. 

En esta presentación, discutiremos qué sucede con las fuerzas que actúan en el vehículo cuando se conduce en una pendiente de subida o bajada. También interpretaremos los efectos que tiene el gradiente de la carretera en el diagrama de resistencia en ejecución. El gradiente es un número adimensional. En este caso, es el cambio de altitud dividido por el movimiento horizontal correspondiente.

La masa del vehículo da lugar a una gran fuerza que es igual a la masa multiplicada por la aceleración gravitacional g. Esta fuerza actúa desde el centro de gravedad del vehículo hacia el centro de la Tierra. En una carretera plana es perpendicular a la carretera, y por lo tanto, no tiene ningún componente en la dirección longitudinal del vehículo.

Pero esto cambiará cuando estamos conduciendo cuesta arriba o cuesta abajo. La inclinación de la carretera la mayor parte del tiempo se describe como el gradiente de la carretera.

En los cálculos, a menudo también necesitamos expresar la inclinación de la carretera como el ángulo de inclinación alfa entre el plano horizontal y la superficie de la carretera. Desde el triángulo rectángulo, podemos ver que el gradiente es igual a la tangente de alfa.

Con frecuencia, el gradiente es dado en porcentaje. Y tanto el gradiente como el alfa son negativos al conducir cuesta abajo. Si el vehículo está en un gradiente ascendente con ángulo alfa, la fuerza de masa (fuerza gravitacional) ya no es perpendicular a la carretera. Por lo tanto, ahora tiene un componente de fuerza en la dirección longitudinal del vehículo, a la que llamamos fuerza de gradiente. La fuerza del gradiente se puede determinar con esta ecuación:

El siguiente diagrama muestra la resistencia de funcionamiento en una carretera plana:

Como la fuerza de gradiente es independiente de la velocidad del vehículo, solo agrega una constante a la fuerza de resistencia en marcha para una carretera plana. De modo que la fuerza de resistencia de carrera total es igual a la resistencia aerodinámica más la resistencia a la rodadura más la fuerza del gradiente.

Observe que ya con un gradiente modesto de 5%, la fuerza del gradiente es mayor que la suma de la resistencia a la rodadura más la resistencia aerodinámica hasta llegar a una velocidad de 130 kilómetros por hora para este vehículo.

Si el vehículo en su lugar es conducido cuesta abajo, las condiciones son las mismas, excepto que el ángulo alfa se vuelve negativo. Eso cambia la dirección de la fuerza del gradiente, por lo que ahora actúa en la dirección de avance. La geometría es similar en cuanto a la situación cuesta arriba, por lo tanto, podemos usar la misma ecuación que antes para calcular el tamaño de la fuerza del gradiente. Esta ecuación también dará automáticamente un signo negativo de la fuerza del gradiente al ingresar en un ángulo negativo de la carretera.

Entonces, una fuerza de gradiente positiva debe interpretarse como que actúa en la dirección inversa del vehículo, mientras que la fuerza negativa actúa en la dirección de avance.

Un gradiente descendente producirá una fuerza de resistencia hacia abajo en el diagrama. De nuevo, la fuerza de resistencia de funcionamiento total es igual a la resistencia aerodinámica más la resistencia a la rodadura más la fuerza de gradiente, sólo que ahora es negativa hasta llegar a una velocidad aproximada de 130 Km por hora para este vehículo en particular.

La fuerza de resistencia de ejecución resultante es la curva negra. El resultado es que, teóricamente, este vehículo en un gradiente de descenso del 5% podría alcanzar 130 kilómetros por hora sin ninguna fuerza de tracción de un tren motriz. Podría ser impulsado solo por la fuerza del gradiente. Sin embargo, llevaría mucho tiempo alcanzar esa velocidad solo acelerada por la fuerza de los gradientes.

En resumen, usted ha aprendido cómo la masa del vehículo da lugar a una fuerza de gradiente en la dirección longitudinal del vehículo cuando conduce cuesta arriba o cuesta abajo. El valor de la fuerza del gradiente puede calcularse como la masa del vehículo multiplicada por la aceleración gravitacional g multiplicada por el seno de alfa. Esta fuerza cambia con el gradiente de la carretera, pero es independiente de la velocidad. Si el gradiente cuesta abajo es significativo, la resistencia de marcha se vuelve negativa y actuará para acelerar el vehículo.

ANTERIOR: Desaceleración y control de velocidad del vehículo

SIGUIENTE: Efectos del Gradiente de carretera. 

Fuente: Road Gradient del curso Section 1: Vehicles and powertrains

Escrito por: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

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Computer Science, Programación en C++

C++ Principios de la programación orientada a objetos

carakenio73

SIGUIENTE: C++ Declaración de variables

Jueves 29 marzo 2018, 05:17 am

Today’s literature review:

  1. BalaguruswamyObjectOrientedProgrammingWithC++Fourth
    1. 1.3 A look at Procedure-Oriented Programming
    2. 1.4 Object-Oriented Programming Paradigm(OOP)
    3. 1.5 Basic concepts
    4. 2.3 A simple program “Hello world”

La Programación Orientada a Objetos (Object-Oriented Programming – OOP) es un enfoque que proporciona una forma de modularización de programas mediante la creación de un área de memoria particionada para datos y funciones que se pueden usar como plantillas para crear copias de dichos módulos bajo demanda. Por lo tanto, se considera que un objeto es un área particionada de la memoria de la computadora que almacena datos y un conjunto de operaciones que pueden acceder a esos datos. Como las particiones de memoria son independientes, los objetos se pueden usar en una variedad de programas diferentes sin modificación…..(Balagurusamy, 2008).

1.3 Las características exhibidas por la programación orientada a procedimientos (Procedure-Oriented Programming – POP) son:

  • El énfasis está en hacer cosas (algoritmos)
  • Los grandes programas se dividen en pequeños programas llamados funciones.
  • La mayoría de las funciones comparten datos globales.
  • Los datos se mueven abiertamente alrededor del sistema de una función a otra.
  • Las funciones transforman datos de un tipo a otro,
  • La técnica emplea es un enfoque de arriba hacia abajo para el diseño del programa.

1.4 En contraposición OOP trata los datos como un elemento crítico en el desarrollo del programa y no permite que fluyan libremente alrededor de un sistema. Ata datos más de cerca a las funciones que operan en él, y los protege de modificaciones accidentales de funciones externas. OOP permite la descomposición en una serie de entidades llamadas objetos y luego construye datos y funciones alrededor de estos objetos. La organización de data y las funciones en programación orientada a objetos se muestra en la Figura 1.6

OOP es un enfoque que proporciona una forma de modularización de programas mediante la creación de un área de memoria particionada para datos y funciones que se pueden usar como plantillas para crear copias de dichos módulos según la demanda. Por lo tanto, se considera que un objeto es un área particionada de la memoria de la computadora que almacena datos y un conjunto de operaciones que pueden acceder a esos datos. Dado que las particiones de memoria son independientes, los objetos pueden usarse en una variedad de programas diferentes sin modificaciones.

Un programa orientado a objetos consiste en un conjunto de objetos que se comunican entre sí. El proceso de programación en un lenguaje orientado a objetos, por lo tanto, implica los siguientes pasos básicos:

  • Crear clases que definen objetos y su comportamiento,
  • Crear objetos a partir de definiciones de clase y,
  • Establecer la comunicación entre los objetos.

Los objetos se comunican entre sí al enviar y recibir información de la misma manera que las personas se transmiten mensajes entre sí. Eso hace que sea más fácil hablar sobre la construcción de sistemas que modelan o simulan directamente sus contrapartes del mundo real.

Un mensaje para un objeto es una solicitud de ejecución de un procedimiento y, por lo tanto, invocará una función (procedure) en el objeto receptor que genera el resultado deseado. La transmisión de mensajes (Message passing) implica especificar el nombre del objeto, el nombre de la función (message) y la información que se enviará. Ejemplo:

Los sistemas de negocio reales a menudo son muy complejos y contienen muchos más objetos con atributos y métodos complicados. OOP es útil en este tipo de dominios de aplicación porque puede simplificar un problema complejo. Las áreas prometedoras para la aplicación de OOP incluyen:

  • Real-time systems
  • Simulation and modeling
  • Object-oriented databases
  • Hypertext, hypermedia and expertext
  • AI and expert systems
  • Neural networks and parallel programming
  • Decision support and office automation systems
  • CIM/CAM/CAD System

La programación orientada a procedimientos (POP) tiene mayores desventajas: (1) los datos se mueven libremente alrededor del programa y, por lo tanto, son vulnerables a los cambios causados por cualquier función en el programa; (2) POP no modela muy bien los problemas del mundo real. El OOP fue inventado para superar los inconvenientes de POP.

En OOP, un problema se considera como una colección de varias entidades llamadas objetos (Objects ). Los objetos son instancias de clases. El aislamiento de datos (Insulation) del acceso directo por el programa se denomina ocultación de datos (data hiding).

La abstracción de datos (Data abstraction) se refiere a reunir características esenciales sin incluir detalles de fondo.

La herencia (Inheritance) es el proceso por el cual los objetos de una clase adquieren propiedades de objetos de otra clase.

Polimorfismo (Polymorphism) significa un nombre, formas múltiples. Nos permite tener más de una función con el mismo nombre en un programa. También permite la sobrecarga de los operadores (overloading) para que una operación pueda mostrar diferentes comportamientos en diferentes instancias.

La vinculación dinámica (Dynamic binding) significa que el código asociado con un procedimiento dado no se conoce hasta el momento de la llamada en tiempo de ejecución (run-time).

//“Hello World” program

 

#include «stdafx.h»

#include <iostream>

using namespace std;

int main()

{

cout << «Hello World\n»;

return 0;

}

Un programa C++ es una colección de funciones. El ejemplo anterior contiene una sola función, main(). La ejecución del programa inicia con main(). Cada programa C++ debe tener una main().

cout ( C Out) representa la salida estándar en C++

El operador << es el operador de inserción o colocar en. Inserta los contenidos de la variable a su derecha al objeto a su izquierda, como se muestra en la Figura 2.1

Aquí, el identificador cout es un objeto predefinido que representa la pantalla y tiene una interfaz simple. Si cadena representa una variable de cadena, la siguiente instrucción mostrará su contenido:

cout << string;

El operador << es también el operador de desplazamiento a la izquierda ( left-shift operator), es un ejemplo de una sobrecarga del operador (una función que se puede comportar diferente dependiendo del argumento que recibe), un aspecto importante del polimorfismo. Hemos utilizado la siguiente directiva #include:

#include <iostream>

Esta directiva hace que el preprocesador agregue los contenidos del archivo iostream al programa. Contiene declaraciones para el identificador cout y el operador <<. El archivo de encabezado iostream debe incluirse al comienzo de todos los programas que usan declaraciones de entrada / salida.

Namespace, el espacio de nombres, es un nuevo concepto introducido por el comité de estándares ANSI C ++. Esto define un ámbito, un campo de aplicación o envergadura, para los identificadores que se usan en un programa. Para usar los identificadores definidos en el ámbito del espacio de nombres, debemos incluir la directiva using, como:

using namespace std;

En C ++, main () devuelve un valor de tipo entero (integer) al sistema operativo. Por lo tanto, cada main () en C ++ debe terminar con una declaración return (0); de lo contrario, puede ocurrir un error. El tipo de retorno para main () se especifica explícitamente como int.

Un programa un poco más complejo

Supongamos que nos gustaría leer dos números del teclado y mostrar su promedio en la pantalla.

#include «stdafx.h»

#include <iostream>

using namespace std;

int main()

{

float number1, number2, sum, average;

cout << «Enter two numbers: «; // prompt

cin >> number1; // reads number

cin >> number2; // read number from the keyboard

sum = number1 + number2;

average = sum / 2;

cout << «Sum=» << sum << «\n«;

cout << «Average=» << average << «\n«;

   return 0;

}

Comentarios:

El programa usa cuatro variables que son declaradas como tipo flotante por la declaración:

float number1, number2, sum, average;

Todas las variables deben declararse antes de ser utilizadas en el programa.

Operador de entrada. La declaración:

cin >> number1;

hace que el programa espere a que el usuario escriba un número, que se coloca en la variable number1. El identificador cin (C in) es un objeto predefinido en C ++ que corresponde con la entrada estándar tipo string.

El operador >> se conoce como extracción o obtiene del operador. Extrae el valor del teclado y lo asigna a la variable a su derecha. Este operador también puede estar overloaded.

null

 

Conexión en cascada de operadores de entrada / salida

Hemos utilizado el operador de inserción << repetidamente en las dos últimas declaraciones para imprimir los resultados:

cout << «Sum=» << sum << «\n»;

cout << «Average=» << average << «\n»;

Primero, envía la cadena «Sum =» a cout y luego envía el valor de sum. Finalmente, envía el carácter de nueva línea \ n para que la próxima salida esté en la nueva línea. Cuando se conecta en cascada un operador de salida, debemos asegurar espacios en blanco entre los diferentes elementos. La declaración dos se puede combinar como:

cout << «Sum=» << sum << «\n»

        << «Average=» << average << «\n»;

Esta es una afirmación pero proporciona dos líneas de salida. También podemos conectar en cascada el operador de entrada >> como se muestra a continuación:

cin >> number1 >> number2;

Los valores se asignan de izquierda a derecha.

SIGUIENTE: C++ Declaración de variables

Nota: Para ejecutar los ejercicios propuestos recomiendo descargar el IDE (Interface Development Environment) Visual Studio,  y luego para cada ejercicio seguir los pasos recomendados en el link: Introducción a C++ en Visual Studio. 

Fuente:

  1. BalaguruswamyObjectOrientedProgrammingWithC++Fourth

 

Revisión literaria hecha por Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, Caracas.

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C++ Programming, Computer Science

C++ Principles of object-oriented programming

carakenio73

NEXT: C++ Declaration of Variables

Jueves 29 , 05:17 am

Today’s literature review:

  1. BalaguruswamyObjectOrientedProgrammingWithC++Fourth
    1. 1.3 A look at Procedure-Oriented Programming
    2. 1.4 Object-Oriented Programming Paradigm(OOP)
    3. 1.5 Basic concepts
    4. 2.3 A simple program “Hello world”

Object-Oriented Programming (OOP) is an approach that provides a way of modularizing programs by creating partitioned memory area for both data and functions that can be used as templates for creating copies of such modules on demand. Thus, an object is considered to be a partitioned area of computer memory that stores data and set of operations that can access that data. Since the memory partitions are independent, the objects can be used in a variety of different programs without modification…(Balagurusamy, 2008).

1.3 Characteristics exhibited by procedure-oriented programming (POP) are:

  • The emphasis is on doing things (algorithms)
  • Large programs are divided into small programs called functions.
  • Most of the functions shared global data.
  • Data move openly around the system from function to function.
  • Functions transform data from one type to another,
  • The technique employs top-down approach in program design.

1.4 Object-Oriented Programming (OOP) treats data as a critical element in the program development and does not allow it to flow freely around a system. It ties data more closely to the functions that operate on it, and protects it from accidental modifications from outside functions. OOP allows decomposition into a number of entities called objects and then builds data and function around these objects. The organization of dta and functions in object-oriented programming is shown in Figure 1.6

Object-Oriented Programming (OOP) is an approach that provides a way of modularizing programs by creating partitioned memory area for both data and functions that can be used as templates for creating copies of such modules on demand. Thus, an object is considered to be a partitioned area of computer memory that stores data and set of operations that can access that data. Since the memory partitions are independent, the objects can be used in a variety of different programs without modification.

An object-oriented program consists of a set of objects that communicate with each other. The process of programming in a object-oriented language, therefore, involves the following basic steps:

  • Creating classes that define objects and their behaviour,
  • Creating objects from class definitions and,
  • Establishing communication among objects.

Objects communicate with one another by sending and receiving information much the same way as people pass messages to one another. That makes it easier to talk about building systems that directly model or simulate their real-world counterparts.

A message for an object is a request for execution of a procedure, and therefore will invoke a function (procedure) in the receiving object that generates the desired result. Message passing involves specifying the name of the object, the name of the function (message) and the information to be sent. Example:

Real-business systems are often much complex and contain many more objects with complicated attributes and methods. OOP is useful in these types of application domains because it can simplify a complex problem. The promising areas for application of OOP include:

  • Real-time systems
  • Simulation and modeling
  • Object-oriented databases
  • Hypertext, hypermedia and expertext
  • AI and expert systems
  • Neural networks and parallel programming
  • Decision support and office automation systems
  • CIM/CAM/CAD System

Procedure-oriented programming (POP) has to majors drawbacks: (1) data move freely around the program and are therefore vulnerable to changes caused by any function in the program; (2) POP does not model very well the real-world problems. OOP was invented to overcome the drawbacks of POP.

In OOP, a problem is considered as a collection of a number of entities called objects. Objects are instances of classes. Insulation of data from direct access by the program called data hiding.

Data abstraction refers to putting together essential features without including background details.

Inheritance is the process by which objects of one class acquire properties of objects of another class.

Polymorphism means one name, multiple forms. It allows us to have more than one function with the same name in a program. It also allows overloading of operators so that an operation can exhibit different behaviours in different instances. Dynamic binding means that the code associated with a given procedure is not known until the time of the call at run-time.

//“Hello World” program

 

#include «stdafx.h»

#include <iostream>

using namespace std;

int main()

{

cout << «Hello World\n»;

return 0;

}

A C++ program is a collection of functions. The above example contains only one function, main(). Execution begins at main(). Every C++ program must have a main().

cout ( C Out) represents the standard output stream in C++

The operator << the insertion or put to operator. It inserts the contents of the variable on its right to the object on its left, as it is shown in Figure 2.1

Here, the identifier cout is a predefined object representing the screen and it has a simple interface. If string represents a string variable, then the following statement will display its contents:

cout << string;

The operator << is also the bit-wise left-shift operator is an example of an operator overloading, an important aspect of polymorphism. We have used the following #include directive:

#include <iostream>

This directive causes the preprocessor to add the contents of the iostream file to the program. It contains declarations for the identifier cout and the operator<< . The header file iostream should be included at the beginning of all programs that use input/output statements.

Namespace is a new concept introduced by the ANSI C++ standards committee. This defines a scope for the identifiers that are used in a program. For using the identifiers defined in the namespace scope we must include the using directive,like:

using namespace std;

In C++, main() returns an integer type value to the operating system. Therefore, every main() in C++ should end with a return(0) statement; otherwise an error may occur. The return type for main() is thus explicitly specified as int.

A slightly more complex program

Assume that we would like to read two numbers from the keyboard and display their average on the screen.

 

#include «stdafx.h»

#include <iostream>

using namespace std;

int main()

{

float number1, number2, sum, average;

cout << «Enter two numbers: «; // prompt

cin >> number1; // reads number

cin >> number2; // read number from the keyboard

sum = number1 + number2;

average = sum / 2;

cout << «Sum=» << sum << «\n«;

cout << «Average=» << average << «\n«;

   return 0;

}

Comments:

The program uses four variables that are declared as type float by the statement

float number1, number2, sum, average;

All variables must be declared before they are used in the program.

Input Operator. The statement:

cin >> number1;

causes the program to wait for the user to type in a number, which is placed in the variable number1. The identifier cin ( C in) is a predefined object in C++ that corresponds to the standard input stream.

The operator >> is known as extraction or get from operator. It extracts the value from the keyboard and assigns it to the variable on its right. This operator can also be overloaded.

null

Cascading of Input/Output Operators

We have used the insertion operator << repeatedly in the last two statements for printing results:

cout << «Sum=» << sum << «\n»;

cout << «Average=» << average << «\n»;

First, send the string  «Sum=» to cout and then sends the value of sum. Finally, it sends the newline character \n so that the next output will be in the new line. When cascading an output operator we should ensure blank spaces between different items. The two statement can be combined as:

cout << «Sum=» << sum << «\n»

        << «Average=» << average << «\n»;

This is one statement but provides two lines of output. We can also cascade input operator >> as shown below:

cin >> number1 >> number2;

The values are assigned from left to the right.

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Note: I recommend Visual Studio IDE (Interface Development Environment) ,  and after Introducción a C++ en Visual Studio. 

Source:

  1. BalaguruswamyObjectOrientedProgrammingWithC++Fourth

Review by: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, Caracas.

Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad Simón Bolívar, Valle de Sartenejas.

Escuela de Turismo de la Universidad Simón Bolívar, Núcleo Litoral.

Contact: Caracas, Quito, Guayaquil, Cuenca – Telf. 00593998524011

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email: dademuchconnection@gmail.com

Automóvil, Electrical Engineer, Ingeniería Eléctrica, Tren de poder - Dinámica de Fuerzas

Desaceleración y control de velocidad del vehículo

carakenio73

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En esta oportunidad, veremos qué sucede cuando no hay suficiente tracción para que podamos superar las fuerzas de resistencia en marcha, o cuando se aplica una fuerza de tracción negativa. Comenzamos el análisis desde un vehículo que conduce a velocidad constante de 100 kilómetros por hora con una fuerza de tracción lo suficientemente fuerte como para equilibrar la resistencia a la rodadura y la resistencia aerodinámica. ¿Qué pasará si la fuerza de tracción se vuelve 0? Nosotros, de nuevo, calculamos la suma de las fuerzas restantes que actúan en el vehículo, y eso nos da la fuerza neta.

Observe que la fuerza neta ahora está en la dirección inversa. Y, por lo tanto, obtenemos una aceleración de menos 0,33 metros por segundo al cuadrado en este caso, lo que significa una desaceleración. Tenga en cuenta que la dirección del vector de fuerza corresponde al cambio de signo en la fuerza en las ecuaciones.

En el diagrama de velocidad de fuerza, nuestra fuerza de tracción es solo 0, por lo que no se suma a la suma vectorial de todas las fuerzas en el vehículo. Y así, la fuerza neta se convierte en la suma de la resistencia a la rodadura y la resistencia aerodinámica. El resultado es un vehículo de desaceleración. Tenga en cuenta que dado que la fuerza de tracción es menor que la resistencia de conducción total, el vehículo está desacelerando.

Cuando la velocidad disminuye, el arrastre aerodinámico es más pequeño y la desaceleración disminuirá. Sin embargo, el tren motriz puede aumentar la desaceleración produciendo una fuerza de tracción negativa. Si ahora calculamos la fuerza neta, se vuelve aún más negativa. Esto da como resultado una aceleración de menos 0,40 metros por segundo al cuadrado en este caso. Esta fuerza de tracción negativa puede crearse por pérdidas en el tren motriz o por un motor eléctrico que funciona como generador. Si eso no es suficiente, los frenos del vehículo pueden generar una fuerza negativa mayor.

Esta desaceleración activa se puede ilustrar en el diagrama de velocidad de fuerza. Observe que el eje y ha cambiado y ahora incluye valores de fuerza negativa. La resistencia aerodinámica y la resistencia a la rodadura se agregan a la fuerza de tracción ahora negativa, lo que resulta en una mayor fuerza neta negativa y, por lo tanto, aún más desaceleración.

Ahora que hemos estudiado las fuerzas y la aceleración en diferentes situaciones de manejo, podemos sacar algunas conclusiones generales sobre cómo se controla la velocidad del vehículo.

Uno, el conductor solo puede controlar la fuerza del tren motriz y los frenos para influir en la velocidad del vehículo. Dos, al cambiar la fuerza de tracción, se puede controlar la fuerza neta, de modo que el vehículo lea la aceleración deseada. Tres, con el tiempo, la aceleración o la desaceleración pueden hacer que el vehículo alcance la velocidad deseada. También podemos resumir algunas reglas de control simples.

La fuerza de tracción debe exceder la resistencia de conducción total para que el vehículo se acelere. La fuerza de tracción y la resistencia de conducción total deben estar en equilibrio para que el vehículo tenga una velocidad constante. Y la fuerza de tracción debe ser menor que la resistencia de conducción total para que el vehículo desacelere. Ahora conoce los conceptos básicos de cómo determinar qué fuerza de tracción se requiere al conducir un vehículo y cómo el conductor controla la velocidad del vehículo al controlar la fuerza de tracción del tren motriz. Hay una fuerza más importante que incluir, y esa es la fuerza causada por el gradiente de la carretera.

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Fuente: Deceleration and speed control del curso Section 1: Vehicles and powertrains

 

Escrito por: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, Caracas.

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