Различные способы сгенерировать и инициализировать сущности и их значения атрибута.

Создайте модель, чтобы сохранить и совпадать с сущностями, представляющими велосипедные компоненты. Модель использует блок Entity Store в устройстве хранения данных и блок Селектора Сущности, чтобы совпадать с набором велосипедных колес к соответствующей системе координат размера для блока.

Создайте модель SimEvents®, чтобы представлять сеть трафика транспортного средства и исследовать среднее время ожидания транспортных средств, когда сеть будет в установившемся.

Смоделируйте центральный ресурс, который справляется с распределенной обработкой согласно явной формуле. Пример описывает центр дистрибуции, который управляет рядом процессов, которым каждое задание подвергается с каждой информацией о переносе задания о ряде процессов, которым это должно подвергнуться. Одно из приложений, где это могло быть полезно, должно, когда это необходимо, смоделировать центрального диспетчера, который направляет вызовы от одной станции обработки вызова до другого.

Направьте транспортные средства к двум различным насосам в автозаправочной станции путем управления блоком switch Сущности Выход.

Создайте модель, чтобы сохранить и совпадать с сущностями, представляющими велосипедные компоненты. Модель использует блок Entity Store в устройстве хранения данных и блок Селектора Сущности, чтобы совпадать с набором велосипедных колес к соответствующей системе координат размера для блока.

Используйте simevents. Объект SimulationObserver считать отъезды сущности и получить исходные метки времени.

Используйте блок MATLAB Discrete Event System, чтобы смоделировать один сервер, который может приостановить сервис. Входной порт IN получает сущности, которые будут подаваться. Кроме того, система может получить спорадические команды "пауза" на порте PauseCmd. Если сообщение, полученное на порте PauseCmd, несет data=1, система делает паузу. Система переносит сервис для текущей сущности, когда это получает продолжать сообщение на этом порте, т.е. сообщение, которое несет data=0.

Используйте блок MATLAB Discrete Event System, чтобы записать пользовательский N-сервер, из которого определенные сущности могут быть выбраны с помощью ключевого поиска. Пассажиры входят от порта IN блока и хранятся в блоке, пока сообщение не прибывает в Ключевой порт, несущий ключ поиска. После получения этого сообщения система планирует событие "Iterate", во время которого это может посетить каждую сущность, сохраненную в нем и выводить тот, который совпадает с ключом.

Планирование ресурса модели с помощью обмена данными между блоком MATLAB Discrete-Event System и Блоком памяти Хранилища данных.

Используйте блок Discrete-Event Chart, чтобы смоделировать сервер очереди, который может сбросить сущности, когда это получает сообщение на порте "FlushCmd".

Измерьте MAC и пропускную способность прикладного уровня в мультиузле 802.11a/n/ac/ax сеть с помощью SimEvents®, Stateflow® и WLAN Toolbox™. Системная модель, представленная в этом примере, включает функциональности, такие как конфигурирование приоритета трафика на прикладном уровне, возможность сгенерировать и декодировать формы волны Non-HT, HT-MF, VHT, HE-SU и форматов HE-EXT-SU, агрегации MPDU и подтверждения блока включения MPDUs. Пропускная способность прикладного уровня вычислила, использование этой модели подтверждено против опубликованной калибровки, следует из Исследовательской группы TGax [4] для сценариев Поля 3 (Тесты 1a, 1b, и 2a) заданный в методологии [3] оценки TGax. Полученная пропускная способность прикладного уровня в области значений минимальной и максимальной пропускной способности, заданной в опубликованных калибровочных результатах [4].

Демонстрирует, как смоделировать сеть мультиузла IEEE® 802.11ax™ [1] с абстрактным физическим уровнем (PHY) использование SimEvents®, Stateflow® и WLAN Toolbox™. Модель абстракции PHY в основном уменьшает сложность и длительность симуляций уровня системы, заменяя фактические расчеты физического уровня. Это позволяет оценить системы, состоящие из большого количества узлов, приводящих к увеличенной масштабируемости. Абстрактная степень сигнала моделей PHY, усиление, задержка, потеря и интерференция на каждом пакете, не генерируя пакеты физического уровня, как задано Методологией [3] Оценки TGax.

Точная синхронизация, которую выполняет блок Discrete-Event Chart, когда это генерирует части в средстве. Поведение Дискретной Схемы событий и блоков Stateflow® сравнено. Оба блока требуют лицензии Stateflow®. Используя блок Discrete-Event Chart, пример показывает, что временное разрешение событий может быть произвольно точно и независимо от шага расчета модели.

Инициируйте Блок Дискретной Схемы событий по прибытию сообщения при генерации частей в средстве и выполнении гарантии качества. В примере сравнены поведения Дискретной Схемы событий и блоков Графика Stateflow®. Оба блока требуют лицензии Stateflow®. Пример показывает, что, блок Discrete-Event Chart выполняется по прибытию сообщения и не ожидает следующего хита шага расчета.

Используйте динамическое планирование, которое обеспечивает блок Discrete-Event Chart. Блок Discrete Event Chart может выполнить нуль или многократно во временном шаге. Пример сравнивает поведения Дискретной Схемы событий и блоков Графика Stateflow®. Оба блока требуют лицензии Stateflow®.

Используйте simevents. Объект SimulationObserver считать отъезды сущности и получить исходные метки времени.

Обеденной проблемой Философов является классическая проблема, первоначально сформулированная Э.В. Дейкстрой, чтобы продемонстрировать классические проблемы в информатике и программировании параллельных или параллельных процессов.

Смоделируйте планирование задач приложения управления с помощью блоков SimEvents. SimEvents расширяет Simulink с возможностью смоделировать и симулировать архитектурные компоненты системы реального времени.

Смоделируйте потребительский планировщик с помощью блока SimEvents MATLAB Discrete-Event System. Модель включает блок Scheduler, который может симулировать многожильную систему с произвольным числом ядер, задач и взаимоисключающих ресурсов.

Смоделируйте центральный ресурс, который справляется с распределенной обработкой согласно явной формуле. Пример описывает центр дистрибуции, который управляет рядом процессов, которым каждое задание подвергается с каждой информацией о переносе задания о ряде процессов, которым это должно подвергнуться. Одно из приложений, где это могло быть полезно, должно, когда это необходимо, смоделировать центрального диспетчера, который направляет вызовы от одной станции обработки вызова до другого.

Как стохастические сетевые причины трафика, синхронизирующие задержку и неопределенность в антиблокировочной тормозной системе (ABS), которая использует коммуникации Сети области управления (CAN). Модель является представительной для реальной загруженной в большой степени сети и также иллюстрирует проблемно-ориентированную модель распределенной системы. Включением реальных эффектов синхронизации в модели вы завоевываете доверие о поведении и робастности вашего проекта, прежде чем вы протестируете его в оборудовании.

Измерьте MAC и пропускную способность прикладного уровня в мультиузле 802.11a/n/ac/ax сеть с помощью SimEvents®, Stateflow® и WLAN Toolbox™. Системная модель, представленная в этом примере, включает функциональности, такие как конфигурирование приоритета трафика на прикладном уровне, возможность сгенерировать и декодировать формы волны Non-HT, HT-MF, VHT, HE-SU и форматов HE-EXT-SU, агрегации MPDU и подтверждения блока включения MPDUs. Пропускная способность прикладного уровня вычислила, использование этой модели подтверждено против опубликованной калибровки, следует из Исследовательской группы TGax [4] для сценариев Поля 3 (Тесты 1a, 1b, и 2a) заданный в методологии [3] оценки TGax. Полученная пропускная способность прикладного уровня в области значений минимальной и максимальной пропускной способности, заданной в опубликованных калибровочных результатах [4].

Демонстрирует, как смоделировать сеть мультиузла IEEE® 802.11ax™ [1] с абстрактным физическим уровнем (PHY) использование SimEvents®, Stateflow® и WLAN Toolbox™. Модель абстракции PHY в основном уменьшает сложность и длительность симуляций уровня системы, заменяя фактические расчеты физического уровня. Это позволяет оценить системы, состоящие из большого количества узлов, приводящих к увеличенной масштабируемости. Абстрактная степень сигнала моделей PHY, усиление, задержка, потеря и интерференция на каждом пакете, не генерируя пакеты физического уровня, как задано Методологией [3] Оценки TGax.

Используйте SimEvents, чтобы смоделировать процесс, такой как посадка на самолет. Процесс состоит из нескольких действий тех, которые "Выгружаются", "SecurityCheck", "Дозаправляясь" и т.д. Некоторые действия могут быть сделаны одновременно, как представлено несколькими параллельными путями с помощью блоков AND. Некоторые действия являются взаимоисключающими, и они представлены как выходные пути с помощью блоков OR. Каждое действие занимает ненулевое время. Можно использовать такую модель, чтобы изучить различные аспекты процесса, такие как узкие места, конкуренция ресурса, задержки, и т.д. Модель генерирует одну сущность в начале симуляции. Эта сущность представляет поток управления в процессе. Позиция сущности в модели определяет, какое действие в настоящее время запускается.

Модель и оптимизирует использование совместно используемых ресурсов в системе, чтобы идентифицировать дефициты ресурса и улучшить планирование мощностей. Пример основан на процессе серийного производства, где производственные заказы обрабатываются только согласно доступности пакетных реакторов. В примере сущности SimEvents® представляют и производственные заказы производственного процесса и пакетные реакторы, которые требуются, чтобы обрабатывать их. Позже в примере, мы найдем оптимальные мощности ресурса системы путем применения решателя Генетического алгоритма MATLAB Global Optimization Toolbox.

Проведите автоматизированные тесты, чтобы смоделировать медицинское устройство, которое анализирует выборки биологии. Этот пример также требует лицензии Stateflow.

Промышленная система, которая использует kanbans, чтобы справиться с производственными действиями. Анализ результатов симуляции подсвечивает проблемы в системе и предлагает способы улучшать ее производительность.

Смоделируйте завод-изготовитель. Объект состоит из сборочного конвейера что задания процессов на основе заранее установленного графика. Этот пример обходит вас через рабочий процесс для:

Используйте приоритет сущности упорядочить отъезды сущности, когда несколько сущностей будут доступны, чтобы отбыть. Пример моделирует счетчик регистрации в аэропорту, куда пассажиры прибывают, чтобы быть зарегистрированными. Пассажиры могут иметь или В первом классе, Бизнес-класс или резервирование Экономического класса, смоделированные приоритетные значения сущности использования 1, 2 и 3 соответственно.

Внезапные отказы модели и запланированное обслуживание машины во время регулярной операции. В модели машина может перейти между тремя различными состояниями.

Создайте простую систему управления запасами для розничного магазина. Этот пример включает:

Гибридная система и с непрерывным временем и с дискретными разделами события. Дискретные баки моделей части события, представленные сущностями, которые ставятся в очередь и должны быть переполнены. Каждый бак имеет "Полный" атрибут. Непрерывная часть времени моделирует процесс заполнения бака, смоделированного Интегратором. Когда бак наполнен до отказа, это событие может быть обнаружено блоком Hit Crossing, который сгенерирует сообщение, соответствующее этому событию. Сгенерированное сообщение инициирует сервер, чтобы выпустить бак.

Как, в зависимости от рабочей нагрузки, микроконтроллер AT90S8535 использует функцию динамического масштабирования напряжения (DVS), чтобы настроить входное напряжение. Путем понижения входного напряжения, когда рабочая нагрузка является низкой, микроконтроллер уменьшает потребление энергии при гарантии качества сервиса. Контроллер DVS основан на названном бесконечно малом анализе возмущения (IPA) метода оценки онлайнового градиента. В одной симуляции параметризованной системы не большое количество симуляций, требуемых традиционным подходом конечной разности, IPA, может предоставить информацию о чувствительности, которая дает к аппроксимации системы первого порядка показатели производительности как функция параметров.

Как стохастические сетевые причины трафика, синхронизирующие задержку и неопределенность в антиблокировочной тормозной системе (ABS), которая использует коммуникации Сети области управления (CAN). Модель является представительной для реальной загруженной в большой степени сети и также иллюстрирует проблемно-ориентированную модель распределенной системы. Включением реальных эффектов синхронизации в модели вы завоевываете доверие о поведении и робастности вашего проекта, прежде чем вы протестируете его в оборудовании.