Документация

Вычисляет состояние модели с помощью решателя фиксированного шага, который выбирает автоматический решатель. В то время образцовые компиляции auto изменяется на решатель фиксированного шага, который автоматический решатель выбирает на основе образцовой динамики. Нажмите на гиперссылку решателя в правом нижнем углу модели, чтобы принять или изменить этот выбор.

Вычисляет состояние модели на следующем временном шаге как явная функция текущего значения состояния и производных состояния, с помощью метода интегрирования Формулы Шемпина Богацков, чтобы вычислить производные состояния.

Вычисляет время следующего временного шага путем добавления фиксированного размера шага в текущее время.

Используйте этот решатель для моделей без состояний или дискретных состояний только, с помощью фиксированного размера шага. Полагается на блоки модели, чтобы обновить дискретные состояния.

Точность и отрезок времени получившейся симуляции зависит от размера шагов, сделанных симуляцией: чем меньший размер шага, тем более точный результаты, но дольше симуляция берет.

Использует Dormand-принца восьмого порядка формула, чтобы вычислить образцовое состояние на следующем временном шаге как явная функция текущего значения состояния и производных состояния, аппроксимированных в промежуточных точках.

Использует Dormand-принца пятого порядка формула, чтобы вычислить образцовое состояние на следующем временном шаге как явная функция текущего значения состояния и производных состояния, аппроксимированных в промежуточных точках.

Использует четвертый порядок формула (RK4) Рунге-Кутта, чтобы вычислить образцовое состояние на следующем временном шаге как явная функция текущего значения состояния и производных состояния.

Использует метод интегрирования Heun, чтобы вычислить образцовое состояние на следующем временном шаге как явная функция текущего значения состояния и производных состояния.

Использует Эйлеров метод интегрирования, чтобы вычислить образцовое состояние на следующем временном шаге как явная функция текущего значения состояния и производных состояния. Этот решатель требует меньшего количества вычислений, чем решатель высшего порядка. Однако это обеспечивает сравнительно меньше точности.

Использует комбинацию метода Ньютона и экстраполяции от текущего значения, чтобы вычислить состояние модели на следующем временном шаге, как неявная функция состояния и производной состояния на следующем временном шаге. В следующем примере X является состоянием, dX является производной состояния, и h является размером шага:

Этот решатель требует большего количества вычисления на шаг, чем явный решатель, но более точен для данного размера шага.

Вычисляет состояние модели с помощью решателя переменного шага, который выбирает автоматический решатель. В то время образцовые компиляции auto изменяется на решатель переменного шага, который автоматический решатель выбирает на основе образцовой динамики. Нажмите на гиперссылку решателя в правом нижнем углу модели, чтобы принять или изменить этот выбор.

Вычисляет состояние модели на следующем временном шаге с помощью явной формулы Рунге-Кутта (4,5) (модификация Дорманда-Принца) для численного интегрирования.

ode45 является решателем с одним шагом, и поэтому только нуждается в решении в предыдущем моменте времени.

Используйте ode45 в качестве первой попытки большинства проблем.

Вычисляет время следующего шага путем добавления размера шага, который отличается в зависимости от скорости изменения состояний модели.

Используйте этот решатель для моделей без состояний или дискретных состояний только, с помощью переменного размера шага.

Вычисляет состояние модели на следующем временном шаге с помощью явного Рунге-Кутта (2,3) формула (пара Шемпина Богацков) для численного интегрирования.

ode23 является решателем с одним шагом, и поэтому только нуждается в решении в предыдущем моменте времени.

ode23 более эффективен, чем ode45 в грубых допусках и в присутствии умеренной жесткости.

Вычисляет состояние модели на следующем временном шаге с помощью переменного порядка метод численного интегрирования Адамса-Бэшфорта-Маултона PECE.

ode113 является многоступенчатым решателем, и таким образом обычно нуждается в решениях в нескольких предыдущих моментах времени, чтобы вычислить текущее решение.

ode113 может быть более эффективным, чем ode45 в строгих допусках.

Вычисляет состояние модели на следующем временном шаге с помощью переменного порядка числовые формулы дифференцирования (NDFs). Они связаны с, но более эффективный, чем формулы дифференцирования назад (BDF), также известные как метод Гира.

ode15s является многоступенчатым решателем, и таким образом обычно нуждается в решениях в нескольких предыдущих моментах времени, чтобы вычислить текущее решение.

ode15s эффективен для жестких проблем. Попробуйте этот решатель, если ode45 перестал работать или неэффективен.

Вычисляет состояние модели на следующем временном шаге с помощью измененной формулы Розенброка порядка 2.

ode23s является решателем с одним шагом, и поэтому только нуждается в решении в предыдущем моменте времени.

ode23s более эффективен, чем ode15s в грубых допусках и может решить жесткие проблемы, для которых ode15s неэффективен.

Вычисляет состояние модели на следующем временном шаге с помощью реализации метода трапеций со “свободным” interpolant.

ode23t является решателем с одним шагом, и поэтому только нуждается в решении в предыдущем моменте времени.

Используйте ode23t, если проблема только умеренно жестка, и вам нужно решение без числового затухания.

Вычисляет состояние модели на следующем временном шаге с помощью многоступенчатой реализации TR-BDF2, неявной формулы Рунге-Кутта с первой стадией метода трапеций и второго этапа, состоящего из формулы дифференцирования назад порядка два. Конструкцией та же матрица итерации используется в оценке обоих этапов.

ode23tb более эффективен, чем ode15s в грубых допусках и может решить жесткие проблемы, для которых ode15s неэффективен.

Использует порядок ^Nth зафиксированная формула интегрирования шага, чтобы вычислить образцовое состояние как явную функцию текущего значения состояния и производных состояния, аппроксимированных в промежуточных точках.

В то время как сам решатель является фиксированным решателем шага, Simulink^® будет уменьшать размер шага при нулевых пересечениях для точности.

Вычисляет состояние модели на следующем временном шаге путем решения систем дифференциально-алгебраических уравнений, следующих из моделей Simscape. daessc предоставляет устойчивые алгоритмы, специально предназначенные, чтобы моделировать дифференциально-алгебраические уравнения, являющиеся результатом моделирования физических систем.

daessc только доступен с продуктами Simscape.