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simulink是用什么软件仿真的 (simulink)

     2024-10-20 21:49:50     209

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simulink是用什么软件仿真的?

重要是应用simulink中现有的模块,建设相应模型,并启动仿真。

仿真结果普通可经过示波器,图像,数据等多种模式显示进去。

1、Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具, 是一种基于MATLAB的框图设计环境,是成功灵活系统建模、仿真和剖析的一个软件包,被宽泛运行于线性系统、非线性系统、数字管理及数字信号处置的建模和仿真中。

2、Simulink提供一个灵活系统建模、仿真和综合剖析的集成环境。

在该环境中,无需少量书写程序,而只有要经过便捷直观的鼠标操作,就可结构出复杂的系统。 simul<em></em>ink

拓展资料

1、Simulink可以用延续采样期间、团圆采样期间或两种混合的采样期间启动建模,它也允许多速率系统,也就是系统中的不同局部具备不同的采样速率。

2、为了创立灵活系统模型,Simulink提供了一个建设模型方块图的图形用户接口,这个创立环节只有单击和拖动鼠标操作就能成功,它提供了一种更快捷、间接明了的模式,而且用户可以立刻看到系统的仿真结果。

3、Simulink是用于灵活系统和嵌入式系统的多畛域仿真和基于模型的设计工具。

对各种时变系统,包含通信、管理、信号处置、视频处置和图像处置系统,Simulink提供了交互式图形化环境和可定制模块库来对其启动设计、仿真、口头和测试。

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仿真太慢?并行来减速 (二)(Simulink 实时并行仿真)

在Simulink实时并行仿真中,咱们须要面对一个经常出现矛盾:模型的复杂性与提高精度的同时,却受限于CPU计算才干。

为了在保障模型复杂度和精度的同时优化性能,可以驳回裁减计算资源,经过应用多核CPU或多个CPU来成功更复杂的模型运转或以更小的步长启动更准确的模拟。

Simulink的多核编程性能为成功这一指标提供了便利。

实时仿真基于代码生成,Simulink模型部署到Speedgoat实时配件系统时,可以充沛应用多核CPU的长处。

部署环节分为两种状况:一是按模型中的不同速率划分义务,成功并行;二是经过人工干预,将义务调配到原子子系统或model reference系统中,成功义务的并行处置。

关于复杂系统,如光伏发电系统实时并行仿真,可以将整个系统合成为光伏发电系统和电网等效模型两个子系统。

经过设置模型下载到Speedgoat并运转,咱们能够观察到模型的CPU期间消耗状况。

在实践运转中,模型在单核CPU上运转时,计算单步所需期间凑近25us,最高可达40us,这曾经超越了Powergui中设置的25us要求,造成存在Overrun状况,不可到达实时要求。

为处置这一疑问,可以将模型启动修正,使其在不同CPU核上并行运转。

经过将模型宰割为不同的原子子系统或model reference系统,可以将义务调配到不同的CPU核上,从而在更短的期间内成功计算。

详细成功步骤包含模型宰割、义务创立、义务调配和多核运转等。

在模型宰割阶段,须要将模型中的模块复制到不同的模型,并经常使用model reference成功模型集成。

关于Simscape构建的物理模型,首先需启动模型解耦,以允许义务的划分。

物理模型的解耦可以经常使用特定的技术,将物理模型合成为多个物理网络,经过Simulink信号启动消息互联。

解耦环节中,可以经常使用Simscape技术的解耦模块或许Decoupling Line模块来成功,以缩小解耦对系统的影响,并应用Powergui的智能化工具来简化解耦环节。

在成功模型宰割和解耦后,经过性能义务并将其调配给不同的CPU核,可以成功模型的多核运转。

这将清楚提高模型的运转速度,确保整个系统的实时性。

经过对光伏发电系统实时并行仿真的通常,可以看到在多核CPU上运转后,计算期间清楚降低,最大计算期间降低至13us,有效满足了实时要求。

经过驳回并行化战略,如在Simulink中成功模型的实时并行仿真,不只能够处置模型复杂性与精度要求之间的矛盾,还能有效优化仿真效率,满足实时系统的性能需求。

SUMO与Python/Matlab/Simulink的联结仿真方法

总结了SUMO与Python、Matlab、Simulink的联结仿真方法,详细步骤如下:

一、SUMO与Python的联结仿真

1.1 性能Python环境与SUMO环境变量,确保SUMO的bin门路增加至path,创立SUMO_HOME变量指向SUMO文件夹。

1.2 衔接SUMO与Python,找到SUMO的tool文件夹门路,创立文件,将门路放入Python的site-packages文件夹中,经过Python脚本验证traci接口。

1.3 经常使用traci接口在Python中调用SUMO基本方法,如测量车速和减速度。

二、SUMO与Matlab的联结仿真

2.1 性能环境,选用MATLAB和SUMO版本,确保MATLAB版本新于SUMO版本。

2.2 性能环境变量,设置SUMO_HOME和SUMO的工具目录,下载traci4matlab插件并集成至MATLAB中。

2.3 调用SUMO方法,经过traci接口在MATLAB中管理SUMO模拟,成功数据交互。

三、SUMO与Simulink的联结仿真

3.1 引见经常使用Simulink的Level-2 S-Function接口与SUMO联结,成功灵活数据交互。

3.2 形容Simulink模型的结构和参数性能,包含经常使用step模块管理期间,sumo_test模块口头MATLAB函数,以及输入模块向MATLAB导出数据。

3.3 详细解释Level-2 S-Function的代码成功,包含外部信号处置和外部函数结构。

3.4 提出封装成模块的思绪,缩小重复代码,便于修正和复用。

经过这些步骤,开发者可以成功SUMO与Python、Matlab、Simulink的联结仿真,满足不同场景下的交通仿真需求。

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