大規模のシミュリンクモデルは、複雑な、計算的に集中的に、シミュレーション速度を遅くすることを可能にします。 これらのモデルの最適化は、効率的な開発とテストに不可欠です。 この記事では、大規模なモデルでのシミュレーション性能を向上させるための実用的な戦略を提供します。

モデル構造を簡素化

モデル内の複雑性を減らすことは、シミュレーション速度を大幅に向上させることができます。現在の解析に寄与しない不要なブロック、サブシステム、信号を取り除きます。大きなモデルを小さく、管理可能なコンポーネントに分解するために参照するモデルを使用してください。

ソルバー設定を調整する

適切なソルバーオプションを選択することは重要です。大型モデルでは、固定ステップのソルバーがより速い結果をもたらします。精度と速度のバランスをとり、可能なステップサイズを増加させることを検討するソルバーを選択します。

モデルパラメーターの最適化

サンプル時間やデータロギングなどのパラメータは、シミュレーション速度に影響する可能性があります。サンプル時間を最小限に設定し、シミュレーション中に必要な信号のロギングを無効にします。データを効率的に保存して、オーバーヘッドを削減します。

ハードウェアアクセラレーションを活用

複数のコアプロセッサやGPUのアクセラレーションなどのハードウェア機能をサポートしている場合は、Simulink を設定して、Parallel Computing Toolbox や同様のツールを使用してこれらのリソースを活用します。