Dymola 最新版本
探索 DYMOLA 最新版本的新增功能。
Dymola 2025x Refresh 1
Dymola 2025x Refresh 1 于 2025 年 4 月 18 日全面发布。
- 摘要
- 参数优化
- Monte Carlo 仿真
- 从 GitHub 安装库
摘要
对于这一新版本，其主要优势涉及以下主题：
- 简化了参数优化用户界面
- 增强了 Monte-Carlo 仿真
- 从 GitHub 下载并安装库
- 进一步改进了单位检查
参数优化
Dymola 2025x Refresh 1 提供全新的参数优化用户界面。利用简单的拖放操作，即可设置调谐器参数、标准变量和优化算法。
使用标准 Dymola 许可证最多可优化三个参数，优化更多参数需要购买“优化版”选项。
Monte Carlo 仿真
Dymola 中的 Monte Carlo 仿真得到了增强，现在可以对整个仿真轨迹进行分析，还可以绘制平均值、标准差和预测区间。
我们还实现了对观测变量的箱线图绘制以及基于Sobol指数的通用敏感性分析。此外，默认情况下，使用改进的拉丁超立方采样随机数生成器。
从 GitHub 安装库
Dymola 支持直接在 GitHub 上浏览并安装 Modelica 库。
- 输入搜索关键词，获取库的选择列表
- 选择一个版本
- 安装。
Dymola 2025x
- Dymola 2025x 新增功能
- 模型开发
- 仿真功能
- 库
Dymola 2025x 新增功能
对于这一新版本，其主要优势涉及以下主题：
模型开发
- 可变长度参数数组
- 改进的参数管理
- 更好的 Git 支持
仿真功能
- 更快地模拟 Modelica 函数
- 全新 FMI 协同仿真技术
- Dymola Modelica 编译器
库： TIL Suite
参数数组
借助可变长度参数数组，可在本机 Modelica 中表示查找表，而无需使用 C 代码和外部对象。
参数数组可以在仿真初始化时而非转换时进行初始化。Dymola 允许此类数组在读取数据时保持大小不变。Dymola 生成的 FMU 也支持此功能。
FMI 协同仿真技术
我们采用全新的协同仿真技术，旨在通过可变步长求解器提高“重载”FMU 的性能。对于正确的模型，它可以减少函数评估和雅可比矩阵评估的次数。
其基本理念是在下一次调用 doStep 时，通过线性插值来平滑连续时间的实时输入。这意味着数值积分器无需高成本的重置操作即可持续运行，从而增加步长并减少评估次数。此外，预测器补偿可以提供更好的误差估计。对于规模较小但求解难度高的模型，我们已经实现这种性能提升。
TIL-Suite 库
现有的 ThermalSystems 库已被 TLK-Thermo 的 TIL-Suite 库取代。这项变更将提供更全面的库支持和扩展功能。
达索系统将其分为以下四种库产品：
- TIL 基础库
- TIL 移动空调库
- TIL 氢能库
- TIL 热储能库
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