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La versión de prueba tiene la funcionalidad estándar de DYMOLA, pero con una capacidad limitada.
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Herramientas de diseño de modelos
Barridos de parámetros, calibración de modelos, optimización del diseño y gestión avanzada de modelos
Conozca las herramientas de diseño de DYMOLA
La experimentación con modelos consiste en realizar simulaciones con distintas combinaciones de parámetros para determinar las propiedades del sistema modelado. La calibración del modelo ayuda al usuario a ajustar los parámetros de modo que los resultados de la simulación estén en concordancia con los datos medidos. La optimización del diseño mejora la dinámica del sistema para múltiples criterios y múltiples casos de uso. En general, estas opciones ayudan al usuario a realizar la simulación de manera eficaz y administrar los modelos con mayor facilidad.
Exploración y gestión de modelos en Dymola
Dymola agiliza los barridos de parámetros, automatiza la calibración de modelos para datos del mundo real y mejora el rendimiento del sistema mediante la optimización del diseño. También ofrece una sólida gestión de modelos, con cifrado y control de versiones.
- Barrido de parámetros
- Optimización del diseño
- Calibración de modelo
- Gestión del modelo
Pocos modelos se someten a una sola simulación. De hecho, la ejecución de varias simulaciones con diferentes parámetros y la comparación de los resultados es una de las tareas más esenciales de los usuarios. Esto se puede hacer con los scripts en Dymola o desde Python, o bien mediante la funcionalidad integrada.
Dymola tiene una moderna interfaz que permite al usuario arrastrar y soltar las variables que se utilizarán para el barrido y la visualización de los resultados. Al realizar el barrido de un parámetro, tiene la opción de trazar las trayectorias completas o solo los puntos al final de la simulación. Cuando se realiza el barrido de dos parámetros, Dymola trazará una superficie a partir del último punto. Para tres o más parámetros, se utilizan trazados de dispersión.
Los barridos de parámetros se ejecutan automáticamente en paralelo en todos los núcleos disponibles del procesador del ordenador.
La optimización de diseño se utiliza para ajustar los parámetros de un dispositivo o su controlador para mejorar la dinámica del sistema para varios criterios y casos.
Un modelo Modelica contiene muchos parámetros que pueden ajustarse para obtener un mejor rendimiento, por ejemplo, las constantes de resorte de un vehículo, la relación de transmisión de una caja de cambios o los parámetros de un controlador.
La optimización de diseño es un enfoque para ajustar parámetros a fin de mejorar el comportamiento del sistema. Los parámetros de ajuste se calculan para minimizar los criterios matemáticos que expresan mejoras. Normalmente, los valores de los criterios se derivan de los resultados de la simulación, como la superación o el aumento del tiempo de una respuesta, pero también pueden derivarse de las respuestas de frecuencia o los análisis eigenvalue.
Un modelo Modelica que describe un sistema físico suele incluir numerosos parámetros que deben establecerse. Algunos valores de los parámetros son difíciles de determinar a partir de la especificación de diseño, o bien difíciles de medir, por ejemplo, la inercia de una pieza, la fricción y los parámetros de pérdida.
La calibración del modelo (estimación de parámetros) es el proceso por el que los datos medidos desde un dispositivo real se utilizan para ajustar parámetros de forma que los resultados de la simulación concuerden con los datos medidos. Dymola varía los parámetros de ajuste y realiza la simulación para buscar soluciones satisfactorias que reducen al mínimo la diferencia entre los resultados de la simulación y las mediciones.
La gestión del modelo incluye compatibilidad para el cifrado de modelos, control de versiones de Dymola (CVS, Subversion y GIT) y utilidades para la verificación, las pruebas y la comparación de modelos.
Integración con sistemas de control de versiones.
Pruebas de regresión (comprobación de los resultados de la simulación con los buenos resultados conocidos).
Cobertura de clase y condición.
Unidad variable y verificación de estilo.
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