CANstress使用教程:快速接入与干扰模拟

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"CANstress快速入门.pdf 是一份关于CANstress的快速入门培训材料,涵盖了CANstress的基本功能、硬件组成和软件使用配置步骤。" CANstress是一款专业的CAN总线干扰仪,用于测试和评估CAN(Controller Area Network)总线系统的稳定性和抗干扰能力。这款工具支持可编程总线干扰,包括数字干扰和模拟干扰两种方式。数字干扰可以实现从0到1和从1到0的电平转换,模拟干扰则涉及更复杂的信号模拟,如短路和断路情况,以及线长变化等,这些功能能够全面模拟实际环境中可能遇到的各种异常状况。 硬件部分,CANstress具备Trigger In和Trigger Out接口,便于触发和控制干扰动作。PC接口提供了USB和COM串口的选择,适应不同的计算机连接需求。供电接口支持8到40vDC的电压范围,确保了设备在不同环境下的正常工作。此外,CANstress还配备了多个CAN接口,方便连接到不同的CAN节点,如ECU(Electronic Control Unit)。 软件配置是使用CANstress的重要环节。首先,物理连接需要将CANstress与ECU、CAN卡和PC连接起来。对于高速CAN节点,直接使用15-Pin连接器;对于低速CAN节点,需要添加转接器。接着,通过USB或串口将CANstress与PC相连,CAN卡则通过USB或PCMCIA接口与电脑建立连接。 在软件设置方面,用户需要在Options菜单中进行连接设置。对于USB连接,系统自动识别,无需额外配置。如果选择串口连接,则需手动设定为COM1到COM4之间的任意一个端口。另外,还需要设置CAN接口连接,这可以通过Options菜单下的CANIn选项进行。 CANstress是一款强大的CAN总线测试工具,通过其硬件和软件的配合,用户可以有效地模拟和分析CAN总线系统在各种干扰条件下的行为,从而提高系统的可靠性和稳定性。这份快速入门培训材料为用户提供了清晰的操作指南,帮助他们快速掌握CANstress的使用方法。

Traceback (most recent call last): File "ADF.py", line 18, in <module> atoms.set_calculator(SinglePointCalculator(atoms, energy=0, forces=np.zeros((len(atoms), 3)), stress=np.zeros(6), neighborlist=nl)) File "/export/home/anliying/.local/lib/python3.8/site-packages/ase-3.22.1-py3.8.egg/ase/calculators/singlepoint.py", line 22, in init assert property in all_properties AssertionError。import numpy as np from ase.io import read from ase.build import make_supercell from ase.visualize import view from ase.neighborlist import NeighborList from ase.calculators.singlepoint import SinglePointCalculator # 读入三个POSCAR文件,计算原子分布函数 structures = [] for file in ['structure1.cif', 'structure2.cif', 'structure3.cif']: atoms = read(file) # 构造超胞,避免周期性边界对ADF计算的影响 atoms = make_supercell(atoms, [[2, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 2]]) # 计算邻居列表 nl = NeighborList([1.2] * len(atoms), self_interaction=False) nl.update(atoms) # 将邻居列表传递给SinglePointCalculator atoms.set_calculator(SinglePointCalculator(atoms, energy=0, forces=np.zeros((len(atoms), 3)), stress=np.zeros(6), neighborlist=nl)) # 计算原子分布函数 adf = atoms.get_atomic_distribution_function() structures.append(adf) # 将ADF转化为特征矩阵 bins = np.linspace(0, 10, num=100) # 分100个bin adf_hists = [np.histogram(adf, bins=bins)[0] for adf in structures] feature_matrix = np.array(adf_hists) / [len(atoms) for atoms in structures] # 归一化特征矩阵 feature_matrix = feature_matrix / np.linalg.norm(feature_matrix, axis=1, keepdims=True),基于错误改代码

2023-06-08 上传