Dymola の最新リリース

相互に接続された複雑なサプライ・システムの評価と最適化を加速します。

シンプルさと複雑さの融合

• モデルの忠実性をカスタマイズすることで速度と効率を向上
• 入力データを最小限にしてセットアップを迅速化
• 優れた拡張性と堅牢性 - 複雑な大規模システムに最適

強力なマルチエネルギー・システム・モデリング

• 相互に接続されたサプライ・システムですぐに使える柔軟な構成要素
• 異なる分野間の相互のやり取りを把握

設計とパフォーマンスを最適化

• トレードオフ調査を実施して、パフォーマンス、コスト、排出量を調整
• 実装前に制御戦略をテストして調整

コスト削減とリスクの最小化

• シミュレーションと HIL (Hardware-in-the-Loop)テストにより物理プロトタイピングを削減
• デジタル・ツインを構築して、初期段階で障害検出と解析を実行
• 影響が及ぶ前に潜在的な問題を特定

代替駆動系テクノロジーの評価

• 純電気自動車
• カテナリー式/電気道路システム(ERS)対応のバッテリー
• ディーゼル電気
• ERS 対応のディーゼル電気

代表的な用途

• ERS を使用した連続運転に最適なトラックの速度を推定
• 再生可能エネルギー源の統合をシミュレート
• フリート・シミュレーションを実行して運転戦略を評価
• 減次モデル(ROM)を使用して長期シミュレーションを実行

当社はより大規模で複雑なモデルをさらに効率的にシミュレートするために、Dymola の改良に常に取り組んでいます。この取り組みの多くは、ITEA OpenSCALING プロジェクトとのコラボレーションを通じて行われています。関数の重複に対するコード生成を改善しました。たとえば、メディア関数の再宣言に起因する重複です。

配列の宣言を効率化

• 生成される C コードを大幅に削減

FMI のインポートを効率化

• Modelica ラッパーのサイズを縮小
• 生成される C コードのサイズを大幅に縮小

ODE 問題の随伴微分

• ODE 問題の解析的随伴微分を生成
• 関数 fmi3GetAdjointDerivative を効率化
• FMU などのパラメータ感度の処理の一部

Dymola 2025x Refresh 1 では、パラメーター最適化の新しいユーザー・インターフェースを使用できます。単純なドラッグアンドドロップ操作で、設計変数、目的関数、および最適化アルゴリズムを設定できます。

標準の Dymola ライセンスで最大 3 つのパラメーターを最適化できますが、それ以上のパラメーターを最適化する場合は、最適化オプションが必要です。

Dymola のモンテ・カルロ・シミュレーションが、シミュレーションの軌跡全体を解析できるように強化され、平均値、標準偏差、および予測区間をプロットできるようになりました。

また、観測された変数の箱ひげ図や、Sobol 法による一般感度解析も実装されています。また、ラテン方格サンプリングにより改良された乱数ジェネレータがデフォルトで使用されます。

Dymola では、GitHub から Modelica ライブラリを直接ブラウズしてインストールできます。
 

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