Esta publicación proporciona una transcripción del seminario web. . El seminario web estuvo a cargo de Mikhail Peselnik, ingeniero .)
Hoy aprenderemos que podemos ajustar modelos para lograr el equilibrio óptimo entre la fidelidad y precisión de los resultados de la simulación y la velocidad del proceso de simulación. Esta es la clave para utilizar la simulación de forma eficaz y asegurarse de que el nivel de detalle de su modelo sea apropiado para la tarea que pretende realizar.
También aprenderemos:
- Cómo acelerar las simulaciones mediante el uso de algoritmos de optimización y computación paralela;
- Cómo distribuir simulaciones en múltiples núcleos de computadora, acelerando tareas como la estimación y selección de parámetros;
- Cómo acelerar el desarrollo automatizando tareas de simulación y análisis utilizando MATLAB;
- Cómo utilizar scripts de MATLAB para análisis armónicos y documentar los resultados de cualquier tipo de prueba mediante la generación automática de informes.
Comenzaremos con una descripción general del modelo de red eléctrica de la aeronave. Discutiremos cuáles son nuestros objetivos de simulación y veremos el proceso de desarrollo que se utilizó para crear el modelo.
Luego pasaremos por las etapas de este proceso, incluido el diseño inicial, donde aclaramos los requisitos. Diseño detallado: donde veremos los componentes individuales de la red eléctrica y, finalmente, usaremos los resultados de la simulación del diseño detallado para ajustar los parámetros del modelo abstracto. Finalmente, veremos cómo documentar los resultados de todos estos pasos en informes.
A continuación se muestra una representación esquemática del sistema que estamos desarrollando. Este es un modelo de medio avión que incluye un generador, un bus de CA, varias cargas de CA, una unidad transformador-rectificador, un bus de CC con varias cargas y una batería.
Los interruptores se utilizan para conectar componentes a la red eléctrica. A medida que los componentes se encienden y apagan durante el vuelo, las condiciones eléctricas pueden cambiar. Queremos analizar esta mitad de la red eléctrica del avión en estas condiciones cambiantes.
Un modelo completo de un sistema eléctrico de aeronave debe incluir otros componentes. No los hemos incluido en este modelo de semiplano porque sólo queremos analizar las interacciones entre estos componentes. Esta es una práctica común en la construcción de aviones y barcos.
Objetivos de la simulación:
- Determine los requisitos eléctricos para los distintos componentes, así como las líneas eléctricas que los conectan.
- Analice las interacciones del sistema entre componentes de diferentes disciplinas de ingeniería, incluidos los efectos eléctricos, mecánicos, hidráulicos y térmicos.
- Y a un nivel más detallado realizar análisis armónicos.
- Analice la calidad del suministro de energía en condiciones cambiantes y observe voltajes y corrientes en diferentes nodos de la red.
Este conjunto de objetivos de simulación se cumple mejor mediante el uso de modelos con distintos grados de detalle. Veremos que a medida que avancemos en el proceso de desarrollo, tendremos un modelo abstracto y detallado.
Cuando observamos los resultados de la simulación de estas diferentes variantes del modelo, vemos que los resultados del modelo a nivel de sistema y del modelo detallado son los mismos.
Si observamos más de cerca los resultados de la simulación, vemos que incluso a pesar de la dinámica causada por la conmutación de los dispositivos de energía en la versión detallada de nuestro modelo, los resultados generales de la simulación son los mismos.
Esto nos permite realizar iteraciones rápidas a nivel del sistema, así como análisis detallados del sistema eléctrico a nivel granular. De esta manera podremos alcanzar nuestros objetivos de manera efectiva.
Ahora hablemos del modelo con el que estamos trabajando. Hemos creado varias opciones para cada componente de la red eléctrica. Elegiremos qué variante de componente utilizar en función del problema que estemos solucionando.
Cuando exploramos opciones de generación de energía de la red, podemos reemplazar el generador de accionamiento integrado con un generador de velocidad variable tipo cicloconvector o un generador de frecuencia acoplado a CC. Podemos utilizar componentes de carga abstractos o detallados en un circuito de CA.
De manera similar, para una red de CC, podemos utilizar una opción abstracta, detallada o multidisciplinaria que tenga en cuenta la influencia de otras disciplinas físicas como la mecánica, la hidráulica y los efectos de la temperatura.
Más detalles sobre el modelo.
Aquí ve el generador, la red de distribución y los componentes de la red. Actualmente, el modelo está configurado para simulación con modelos de componentes abstractos. El actuador se modela simplemente especificando la potencia activa y reactiva que consume el componente.
Si configuramos este modelo para utilizar variantes de componentes detalladas, el actuador ya está modelado como una máquina eléctrica. Contamos con motor síncrono de imanes permanentes, convertidores y bus DC y sistema de control. Si nos fijamos en la unidad transformador-rectificador, vemos que está modelada utilizando transformadores y puentes universales que se utilizan en electrónica de potencia.
También podemos seleccionar una opción del sistema (en Cargas TRU DC -> Opciones de bloque -> Multidominio) que tenga en cuenta los efectos asociados con otros fenómenos físicos (en Bomba de combustible). Para la bomba de combustible vemos que tenemos una bomba hidráulica, cargas hidráulicas. Para el calentador, consideramos los efectos de la temperatura que afectan el comportamiento de ese componente a medida que cambia la temperatura. Nuestro generador está modelado utilizando una máquina síncrona y contamos con un sistema de control para configurar el campo de voltaje de esta máquina.
Los ciclos de vuelo se seleccionan utilizando una variable de MATLAB denominada Flight_Cycle_Num. Y aquí vemos datos del espacio de trabajo de MATLAB que controla cuándo se encienden y apagan ciertos componentes de la red eléctrica. Este gráfico (Plot_FC) muestra para el primer ciclo de vuelo cuándo se encienden o apagan los componentes.
Si ajustamos el modelo a la versión Tuned, podemos usar este script (Test_APN_Model_SHORT) para ejecutar el modelo y probarlo en tres ciclos de vuelo diferentes. El primer ciclo de vuelo está en marcha y estamos probando el sistema en diversas condiciones. Luego configuramos automáticamente el modelo para ejecutar un segundo ciclo de vuelo y un tercero. Al finalizar estas pruebas, tenemos un informe que muestra los resultados de estas tres pruebas en comparación con ejecuciones de pruebas anteriores. En el informe se pueden ver capturas de pantalla del modelo, capturas de pantalla de gráficos que muestran la velocidad, voltaje y potencia generada en la salida del generador, gráficos comparativos con pruebas anteriores, así como los resultados de un análisis de la calidad de la red eléctrica.
Encontrar un equilibrio entre la fidelidad del modelo y la velocidad de la simulación es clave para utilizar la simulación de forma eficaz. A medida que agrega más detalles a su modelo, aumenta el tiempo necesario para calcular y simular el modelo. Es importante personalizar el modelo para el problema específico que está resolviendo.
Cuando nos interesan detalles como la calidad de la energía, agregamos efectos como conmutación de la electrónica de potencia y cargas realistas. Sin embargo, cuando estemos interesados en temas como la generación o el consumo de energía por varios componentes de la red eléctrica, utilizaremos métodos de simulación complejos, cargas abstractas y modelos de voltaje promedio.
Con los productos Mathworks, puede elegir el nivel de detalle adecuado para el problema en cuestión.
Para diseñar de forma eficaz, necesitamos modelos de componentes tanto abstractos como detallados. Así es como estas opciones encajan en nuestro proceso de desarrollo:
- Primero, aclaramos los requisitos utilizando una versión abstracta del modelo.
- Luego utilizamos los requisitos refinados para diseñar el componente en detalle.
- Podemos combinar una versión abstracta y detallada de un componente en nuestro modelo, permitiendo la verificación y combinación del componente con sistemas mecánicos y sistemas de control.
- Finalmente, podemos utilizar los resultados de la simulación del modelo detallado para ajustar los parámetros del modelo abstracto. Esto nos dará un modelo que se ejecuta rápidamente y produce resultados precisos.
Puede ver que estas dos opciones (sistema y modelo detallado) se complementan entre sí. El trabajo que hacemos con el modelo abstracto para aclarar los requisitos reduce la cantidad de iteraciones necesarias para el diseño detallado. Esto acelera nuestro proceso de desarrollo. Los resultados de la simulación del modelo detallado nos brindan un modelo abstracto que se ejecuta rápidamente y produce resultados precisos. Esto nos permite lograr una coincidencia entre el nivel de detalle del modelo y la tarea que realiza la simulación.
Muchas empresas de todo el mundo utilizan MOS para desarrollar sistemas complejos. Airbus está desarrollando un sistema de gestión de combustible para el A380 basado en MOP. Este sistema contiene más de 20 bombas y más de 40 válvulas. Puede imaginarse la cantidad de escenarios de falla diferentes que podrían ocurrir. Mediante la simulación, pueden realizar más de cien mil pruebas cada fin de semana. Esto les da la confianza de que, independientemente del escenario de falla, su sistema de control puede manejarlo.
Ahora que hemos visto una descripción general de nuestro modelo y nuestros objetivos de simulación, recorreremos el proceso de diseño. Comenzaremos usando un modelo abstracto para aclarar los requisitos del sistema. Estos requisitos refinados se utilizarán para el diseño detallado.
Veremos cómo integrar los documentos de requisitos en el proceso de desarrollo. Disponemos de un gran documento de requisitos que describe todos los requisitos de nuestro sistema. Es muy difícil comparar los requisitos con el proyecto en su conjunto y asegurarse de que el proyecto cumpla con estos requisitos.
Con SLVNV, puede vincular directamente los documentos de requisitos y el modelo en Simulink. Puede crear enlaces directamente desde el modelo directamente a los requisitos. Esto facilita verificar que una determinada parte del modelo se relaciona con un requisito específico y viceversa. Esta comunicación es bidireccional. Entonces, si estamos analizando un requisito, podemos saltar rápidamente a un modelo para ver cómo se cumple ese requisito.
Ahora que hemos integrado el documento de requisitos en el flujo de trabajo, perfeccionaremos los requisitos para la red eléctrica. Específicamente, veremos los requisitos de carga operativa, máxima y de diseño para generadores y líneas de transmisión. Los probaremos en una amplia gama de condiciones de red. Aquellos. durante diferentes ciclos de vuelo, cuando se encienden y apagan diferentes cargas. Como nos centramos únicamente en la potencia, descuidaremos la conmutación en la electrónica de potencia. Por tanto, utilizaremos modelos abstractos y métodos de simulación simplificados. Esto significa que ajustaremos el modelo para ignorar detalles que no necesitamos. Esto hará que la simulación se ejecute más rápido y nos permitirá probar las condiciones durante ciclos de vuelo largos.
Tenemos una fuente de corriente alterna que pasa por una cadena de resistencias, capacitancias e inductancias. Hay un interruptor en el circuito que se abre después de un tiempo y luego se vuelve a cerrar. Si ejecuta la simulación, podrá ver los resultados con el solucionador continuo. (V1) Se puede observar que las oscilaciones asociadas a la apertura y cierre del interruptor se muestran con precisión.
Ahora cambiemos al modo discreto. Haga doble clic en el bloque PowerGui y seleccione el solucionador discreto en la pestaña Solver. Puede ver que el solucionador discreto ahora está seleccionado. Comencemos la simulación. Verá que los resultados ahora son casi los mismos, pero la precisión depende de la frecuencia de muestreo seleccionada.
Ahora puedo seleccionar el modo de simulación complejo, establecer la frecuencia (ya que la solución sólo se obtiene a una frecuencia determinada) y ejecutar la simulación nuevamente. Verás que sólo se muestran las amplitudes de la señal. Al hacer clic en este bloque, puedo ejecutar un script de MATLAB que ejecutará el modelo secuencialmente en los tres modos de simulación y trazará los gráficos resultantes uno encima del otro. Si observamos más de cerca la corriente y el voltaje, veremos que los resultados discretos se acercan a los continuos, pero coinciden completamente. Si observa la corriente, puede ver que hay un pico que no se observó en el modo discreto de la simulación. Y vemos que el modo complejo te permite ver solo la amplitud. Si observa el paso del solucionador, puede ver que el solucionador complejo requirió solo 56 pasos, mientras que los otros solucionadores requirieron muchos más pasos para completar la simulación. Esto permitió que el modo de simulación complejo se ejecutara mucho más rápido que otros modos.
Además de elegir un modo de simulación adecuado, necesitamos modelos con un nivel de detalle adecuado. Para aclarar los requisitos de potencia de los componentes de una red eléctrica, utilizaremos modelos abstractos de aplicación general. El bloque Carga Dinámica nos permite especificar la potencia activa y reactiva que consume o genera un componente en la red.
Definiremos un modelo abstracto inicial para potencia reactiva y activa basado en un conjunto inicial de requisitos. Usaremos el bloque fuente Ideal como fuente. Esto le permitirá configurar el voltaje en la red y podrá usarlo para determinar los parámetros del generador y comprender cuánta energía debe producir.
A continuación, verá cómo utilizar la simulación para refinar los requisitos de energía para un generador y líneas de transmisión.
Contamos con un conjunto inicial de requisitos que incluyen la potencia nominal y el factor de potencia de los componentes de la red. También tenemos una variedad de condiciones en las que esta red puede operar. Queremos perfeccionar estos requisitos iniciales realizando pruebas en una amplia gama de condiciones. Lo haremos ajustando el modelo para utilizar cargas y fuentes abstractas y probando los requisitos en una amplia gama de condiciones operativas.
Configuraremos el modelo para utilizar modelos abstractos de carga y generador, y veremos la energía generada y consumida en una amplia gama de condiciones operativas.
Ahora pasaremos a diseño detallado. Usaremos los requisitos refinados para detallar el diseño y combinaremos estos componentes detallados con el modelo del sistema para detectar problemas de integración.
Hoy en día, existen varias opciones para generar electricidad en un avión. Normalmente, el generador es impulsado por comunicación con una turbina de gas. La turbina gira a una frecuencia variable. Si la red debe tener una frecuencia fija, entonces se requiere una conversión de velocidad variable del eje de la turbina a una frecuencia constante en la red. Esto se puede hacer usando un variador de velocidad constante integrado aguas arriba del generador, o usando electrónica de potencia para convertir CA de frecuencia variable en CA de frecuencia constante. También hay sistemas con frecuencia flotante, donde la frecuencia en la red puede cambiar y la conversión de energía se produce en las cargas de la red.
Cada una de estas opciones requiere un generador y una electrónica de potencia para convertir la energía.
Tenemos una turbina de gas que gira a velocidad variable. Esta turbina se utiliza para hacer girar el eje del generador, que produce corriente alterna de frecuencia variable. Se pueden utilizar varias opciones de electrónica de potencia para convertir esta frecuencia variable en una frecuencia fija. Nos gustaría evaluar estas diferentes opciones. Esto se puede hacer usando SPS.
Podemos modelar cada uno de estos sistemas y ejecutar simulaciones en diferentes condiciones para evaluar qué opción es mejor para nuestro sistema. Pasemos al modelo y veamos cómo se hace.
Este es el modelo con el que estamos trabajando. La velocidad variable del eje de la turbina de gas se transmite al generador. Y el cicloconvertidor se utiliza para producir corriente alterna de frecuencia fija. Si ejecuta la simulación, verá cómo se comporta el modelo. El gráfico superior muestra la velocidad variable de una turbina de gas. Ves que la frecuencia está cambiando. Esta señal amarilla en el segundo gráfico es el voltaje de una de las fases en la salida del generador. Esta corriente alterna de frecuencia fija se crea a partir de velocidad variable utilizando electrónica de potencia.
Veamos cómo se describen las cargas de CA. El nuestro está conectado a una lámpara, una bomba hidráulica y un actuador. Estos componentes se modelan utilizando bloques de SPS.
Cada uno de estos bloques en SPS incluye ajustes de configuración que le permiten acomodar diferentes configuraciones de componentes y ajustar el nivel de detalle en su modelo.
Configuramos los modelos para ejecutar una versión detallada de cada componente. Por lo tanto, tenemos mucha potencia para modelar cargas de CA y, al simular componentes detallados en modo discreto, podemos ver muchos más detalles de lo que sucede en nuestra red eléctrica.
Una de las tareas que realizaremos con la versión detallada del modelo es el análisis de la calidad de la energía eléctrica.
Cuando se introduce una carga en el sistema, puede causar distorsión de la forma de onda en la fuente de voltaje. Esta es una sinusoide ideal y dicha señal estará en la salida del generador si las cargas son constantes. Sin embargo, a medida que aumenta el número de componentes que se pueden encender y apagar, esta forma de onda puede distorsionarse y provocar sobrepasos tan pequeños.
Estos picos en la forma de onda en la fuente de voltaje pueden causar problemas. Esto puede provocar un sobrecalentamiento del generador debido a la conmutación de la electrónica de potencia, lo que puede generar grandes corrientes neutras y también provocar conmutaciones innecesarias en la electrónica de potencia porque No esperan este rebote en la señal.
La distorsión armónica ofrece una medida de la calidad de la energía eléctrica de CA. Es importante medir esta relación en condiciones cambiantes de la red porque la calidad variará según el componente que se encienda y apague. Esta relación es fácil de medir con las herramientas de MathWorks y se puede automatizar para realizar pruebas en una amplia gama de condiciones.
Obtenga más información sobre THD en .
A continuación veremos cómo realizar Análisis de la calidad de la energía mediante simulación.
Disponemos de un modelo de la red eléctrica de un avión. Debido a diversas cargas en la red, la forma de onda de voltaje en la salida del generador está distorsionada. Esto conduce a un deterioro de la calidad de los alimentos. Estas cargas se desconectan y se ponen en línea en varios momentos durante el ciclo de vuelo.
Queremos evaluar la calidad de la energía de esta red en diferentes condiciones. Para ello usaremos SPS y MATLAB para calcular automáticamente el THD. Podemos calcular la proporción de forma interactiva usando una GUI o usar un script MATLAB para la automatización.
Volvamos al modelo para mostrártelo con un ejemplo. Nuestro modelo de red eléctrica de aeronave consta de un generador, un bus AC, cargas AC y un transformador-rectificador y cargas DC. Queremos medir la calidad de la energía en diferentes puntos de la red en diferentes condiciones. Para empezar, te mostraré cómo hacer esto de forma interactiva solo para el generador. Luego te mostraré cómo automatizar este proceso usando MATLAB. Primero ejecutaremos una simulación para recopilar los datos necesarios para calcular el THD.
Este gráfico (Gen1_Vab) muestra el voltaje entre las fases del generador. Como puede ver, esta no es una onda sinusoidal perfecta. Esto significa que la calidad de la energía de la red está influenciada por los componentes de la red. Una vez completada la simulación, usaremos la Transformada Rápida de Fourier para calcular el THD. Abriremos el bloque powergui y abriremos la herramienta de análisis FFT. Puedes ver que la herramienta se carga automáticamente con los datos que registré durante la simulación. Seleccionaremos la ventana FFT, especificaremos la frecuencia y el rango y mostraremos los resultados. Puedes ver que el factor de distorsión armónica es del 2.8%. Aquí puedes ver la contribución de los distintos armónicos. Viste cómo puedes calcular el coeficiente de distorsión armónica de forma interactiva. Pero nos gustaría automatizar este proceso para calcular el coeficiente en diferentes condiciones y en diferentes puntos de la red.
Ahora veremos las opciones disponibles para modelar cargas de CC.
Podemos modelar cargas eléctricas puras así como cargas multidisciplinarias que contienen elementos de diferentes campos de la ingeniería, como efectos eléctricos y térmicos, eléctricos, mecánicos e hidráulicos.
Nuestro circuito DC incluye transformador-rectificador, lámparas, calentador, bomba de combustible y batería. Los modelos detallados pueden tener en cuenta efectos de otras áreas; por ejemplo, un modelo de calentador tiene en cuenta cambios en el comportamiento de la parte eléctrica a medida que cambia la temperatura. La bomba de combustible tiene en cuenta efectos de otras áreas para ver también su impacto en el comportamiento del componente. Volveré al modelo para mostrarles cómo se ve.
Este es el modelo con el que trabajamos. Como puede ver, ahora el transformador-rectificador y la red DC son puramente eléctricos, es decir. sólo se tienen en cuenta los efectos del dominio eléctrico. Disponen de modelos eléctricos simplificados de los componentes de esta red. Podemos elegir una variante de este sistema (TRU DC Loads -> Multidomain) que tenga en cuenta efectos de otros campos de la ingeniería. Verá que en la red tenemos los mismos componentes, pero en lugar de la cantidad de modelos eléctricos, agregamos otros efectos; por ejemplo, para el hiter, una red física de temperatura que tiene en cuenta la influencia de la temperatura en el comportamiento. En la bomba ahora tenemos en cuenta los efectos hidráulicos de las bombas y otras cargas en el sistema.
Los componentes que ves en el modelo están ensamblados a partir de bloques de la biblioteca Simscape. Hay bloques para contabilizar las disciplinas eléctricas, hidráulicas, magnéticas y otras. Usando estos bloques, puedes crear modelos que llamamos multidisciplinarios, es decir. teniendo en cuenta los efectos de diversas disciplinas físicas y de ingeniería.
Los efectos de otras áreas se pueden integrar en el modelo de red eléctrica.
La biblioteca de bloques de Simscape incluye bloques para simular efectos de otros dominios, como la hidráulica o la temperatura. Al utilizar estos componentes, puede crear cargas de red más realistas y luego definir con mayor precisión las condiciones bajo las cuales estos componentes pueden operar.
Al combinar estos elementos, puede crear componentes más complejos, así como crear nuevas disciplinas o áreas personalizadas utilizando el lenguaje Simscape.
Hay componentes más avanzados y configuraciones de parametrización disponibles en extensiones especializadas de Simscape. En estas bibliotecas se encuentran disponibles componentes más complejos y detallados, que tienen en cuenta efectos como las pérdidas de eficiencia y los efectos de la temperatura. También puedes modelar sistemas XNUMXD y multicuerpo utilizando SimMechanics.
Ahora que hemos completado el diseño detallado, usaremos los resultados de las simulaciones detalladas para ajustar los parámetros del modelo abstracto. Esto nos dará un modelo que se ejecuta rápido y al mismo tiempo produce resultados que coinciden con los resultados de una simulación detallada.
Comenzamos el proceso de desarrollo con modelos de componentes abstractos. Ahora que tenemos modelos detallados, nos gustaría asegurarnos de que estos modelos abstractos produzcan resultados similares.
El verde muestra los requisitos iniciales que recibimos. Nos gustaría que los resultados del modelo abstracto, que se muestran aquí en azul, se acerquen a los resultados de la simulación detallada del modelo, que se muestran en rojo.
Para ello, definiremos las potencias activa y reactiva para el modelo abstracto utilizando la señal de entrada. En lugar de utilizar valores separados para la potencia activa y reactiva, crearemos un modelo parametrizado y ajustaremos estos parámetros para que las curvas de potencia activa y reactiva de la simulación del modelo abstracto coincidan con el modelo detallado.
A continuación, veremos cómo se puede ajustar el modelo abstracto para que coincida con los resultados del modelo detallado.
Ésta es nuestra tarea. Tenemos un modelo abstracto de un componente de una red eléctrica. Cuando le aplicamos dicha señal de control, la salida es el siguiente resultado para la potencia activa y reactiva.
Cuando aplicamos la misma señal a la entrada de un modelo detallado, obtenemos resultados como estos.
Necesitamos que los resultados de la simulación del modelo abstracto y detallado sean consistentes para que podamos usar el modelo abstracto para iterar rápidamente en el modelo del sistema. Para ello, ajustaremos automáticamente los parámetros del modelo abstracto hasta que los resultados coincidan.
Para hacer esto, usaremos SDO, que puede cambiar automáticamente los parámetros hasta que los resultados de los modelos abstracto y detallado coincidan.
Para configurar estos ajustes, seguiremos los siguientes pasos.
- Primero, importamos los resultados de la simulación del modelo detallado y seleccionamos estos datos para la estimación de parámetros.
- Luego especificaremos qué parámetros deben configurarse y estableceremos rangos de parámetros.
- A continuación, evaluaremos los parámetros y SDO los ajustará hasta que los resultados coincidan.
- Finalmente, podemos utilizar otros datos de entrada para validar los resultados de la estimación de parámetros.
Puede acelerar significativamente el proceso de desarrollo distribuyendo simulaciones mediante computación paralela.
Puede ejecutar simulaciones independientes en diferentes núcleos de un procesador multinúcleo o en clústeres de computación. Si tiene una tarea que requiere ejecutar múltiples simulaciones (por ejemplo, análisis Monte Carlo, ajuste de parámetros o ejecutar múltiples ciclos de vuelo), puede distribuir estas simulaciones ejecutándolas en una máquina local de múltiples núcleos o en un grupo de computadoras.
En muchos casos, esto no será más difícil que reemplazar el bucle for en el script con un bucle for paralelo, parfor. Esto puede conducir a una aceleración significativa en la ejecución de simulaciones.
Disponemos de un modelo de la red eléctrica de un avión. Nos gustaría probar esta red en una amplia gama de condiciones operativas, incluidos ciclos de vuelo, interrupciones y condiciones climáticas. Usaremos PCT para acelerar estas pruebas, MATLAB para ajustar el modelo para cada prueba que queramos ejecutar. Luego distribuiremos las simulaciones en diferentes núcleos de mi computadora. Veremos que las pruebas paralelas se completan mucho más rápido que las secuenciales.
Estos son los pasos que tendremos que seguir.
- Primero, crearemos un grupo de procesos de trabajo, o los llamados trabajadores de MATLAB, usando el comando parpool.
- A continuación, generaremos conjuntos de parámetros para cada prueba que queramos ejecutar.
- Primero ejecutaremos las simulaciones de forma secuencial, una tras otra.
- Y luego compare esto con la ejecución de simulaciones en paralelo.
Según los resultados, el tiempo total de prueba en modo paralelo es aproximadamente 4 veces menor que en modo secuencial. Vimos en los gráficos que el consumo de energía generalmente está en el nivel esperado. Los picos visibles están relacionados con diferentes condiciones de la red cuando los consumidores se encienden y apagan.
Las simulaciones incluyeron muchas pruebas que pudimos ejecutar rápidamente distribuyendo las simulaciones en diferentes núcleos de computadora. Esto nos permitió evaluar una gama verdaderamente amplia de condiciones de vuelo.
Ahora que hemos completado esta parte del proceso de desarrollo, veremos cómo podemos automatizar la creación de documentación para cada paso, cómo podemos ejecutar pruebas automáticamente y documentar los resultados.
El diseño del sistema es siempre un proceso iterativo. Hacemos un cambio en un proyecto, probamos el cambio, evaluamos los resultados y luego hacemos un nuevo cambio. El proceso de documentar los resultados y la justificación de los cambios lleva mucho tiempo. Puede automatizar este proceso utilizando SLRG.
Con SLRG, puede automatizar la ejecución de pruebas y luego recopilar los resultados de esas pruebas en forma de informe. El informe puede incluir evaluación de los resultados de las pruebas, capturas de pantalla de modelos y gráficos, código C y MATLAB.
Concluiré recordando los puntos clave de esta presentación.
- Vimos muchas oportunidades para ajustar el modelo para encontrar un equilibrio entre la fidelidad del modelo y la velocidad de simulación, incluidos los modos de simulación y los niveles de abstracción del modelo.
- Vimos cómo podemos acelerar las simulaciones utilizando algoritmos de optimización y computación paralela.
- Finalmente, vimos cómo podemos acelerar el proceso de desarrollo automatizando tareas de simulación y análisis en MATLAB.
Autor del material —Mijail Peselnik, ingeniero .
Enlace a este seminario web
Fuente: habr.com