Dymola 최신 릴리즈

복잡하게 상호 연결된 공급 시스템의 평가 및 최적화를 가속화합니다.

단순함과 복잡성의 만남

• 속도와 효율성을 위한 맞춤형 모델 정확도
• 빠른 설정을 위한 최소한의 입력 데이터
• 확장성과 견고성 - 복잡하고 대규모 시스템에 이상적

강력한 다중 에너지 시스템 모델링

• 상호 연결된 공급 시스템을 위한 유연하고 바로 사용 가능한 부품
• 다양한 영역 간의 상호 작용 포착

설계 및 성능 최적화

• 성능, 비용 및 배출량의 균형을 위한 트레이드오프 연구 수행
• 구현 전 제어 전략 테스트 및 개선

비용 절감 및 위험 최소화

• 시뮬레이션 및 HiL(하드웨어 루프 내) 테스트를 통해 물리적 프로토타이핑 감소
• 초기 단계 오류 감지 및 분석을 위한 디지털 트윈 구축
• 영향을 미치기 전에 잠재적 문제 식별

대체 구동계 기술 평가

• 순수 배터리 전기차
• 전차선/전기 도로 시스템(ERS)을 활용한 배터리
• 디젤-전기 구동 방식
• ERS 지원 디젤-전기

일반 응용 분야

• ERS를 사용하여 연속 운행을 위한 최적 트럭 속도 추정
• 재생 에너지원 통합 시뮬레이션
• 운영 전략 평가를 위한 차량 시뮬레이션 실행
• 장기 시뮬레이션을 위한 축소 차수 모델(ROM) 사용

우리는 더 크고 복잡한 모델을 보다 효율적으로 시뮬레이션할 수 있도록 Dymola를 지속적으로 개선하고 있습니다. 이러한 작업의 대부분은 ITEA OpenSCALING 프로젝트와의 협업을 통해 이루어집니다. 중복 함수에 대한 코드 생성 개선. 예: 미디어 함수의 재선언으로 인해 발생하는 경우

배열 선언의 효율성 향상

• 생성되는 C 코드 양 대폭 감소

FMI 불러오기 효율성 향상

• Modelica 래퍼 크기 축소
• 생성된 C 코드 크기 대폭 감소

ODE 문제에 대한 어드조인트(Adjoint) 도함수 생성

• ODE 문제에 대한 분석적 어드조인트(Adjoint) 도함수 생성
• 함수 fmi3GetAdjointDerivative의 효율 개선
• 예를 들어, FMU 등에서 파라미터 감도 처리에 사용

Dymola 2025x Refresh 1에서는 파라미터 최적화를 위한 새로운 사용자 인터페이스를 사용할 수 있습니다. 간단한 드래그 앤 드롭 방식으로 튜너 파라미터, 기준 변수 및 최적화 알고리즘을 설정할 수 있습니다.

표준 Dymola 라이선스에서는 최대 세 개의 파라미터를 최적화할 수 있으며, 그 이상은 최적화 옵션이 필요합니다.

Dymola의 몬테 카를로 시뮬레이션이 개선되어 전체 시뮬레이션 궤적을 해석하고, 평균값, 표준 편차, 예측 구간을 플로팅할 수 있습니다.

또한 Sobol Indices를 활용하여 관찰 변수에 대한 박스 플롯과 일반 민감도 해석을 수행할 수 있습니다. 또한 Latin Hypercube 샘플링을 적용한 개선된 난수 생성기가 기본값으로 사용됩니다.

Dymola에서는 GitHub에서 Modelica 라이브러리를 직접 검색하고 설치할 수 있습니다.
 

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