Масштабные модели Simulink могут быть сложными и вычислительно интенсивными, что приводит к медленной скорости моделирования. Оптимизация этих моделей имеет важное значение для эффективной разработки и тестирования. В этой статье представлены практические стратегии для повышения производительности моделирования в больших моделях.

Упростить структуру модели

Снижение сложности в рамках модели может значительно повысить скорость моделирования. Удалить ненужные блоки, подсистемы и сигналы, которые не способствуют текущему анализу. Используйте модельные ссылки для разбиения больших моделей на более мелкие, управляемые компоненты.

Настройка Solver Settings

Выбор подходящих вариантов решения имеет решающее значение. Для больших моделей фиксированные ступенчатые решатели часто обеспечивают более быстрые результаты. Выберите решатель, который уравновешивает точность и скорость, и рассмотрите возможность увеличения размера шага, где это возможно.

Оптимизируйте параметры модели

Такие параметры, как время выборки и время регистрации данных, могут влиять на скорость моделирования. Установить время выборки до минимально необходимого и отключить регистрацию сигналов, не необходимых во время моделирования. Эффективно использовать хранилища данных для снижения накладных расходов.

Используйте аппаратное ускорение

Используйте аппаратные возможности, такие как многоядерные процессоры и ускорение GPU, если они поддерживаются. Настройте Simulink для использования этих ресурсов через Parallel Computing Toolbox или аналогичные инструменты.