Шаг 1: Подготовка

Сначала мы откроем модель, в которой был установлен режим моделирования Rapid Accelerator. Входные данные по умолчанию и требуемые параметры предварительно загружаются в базовую рабочую область.

Открытая модель:

mdl = 'sldemo_raccel_engine_idle_speed';
open_system(mdl);

Шаг 2: Создание наборов входных данных

Здесь мы возмущаем вектор входных значений по умолчанию, чтобы получить новый вектор входных значений.

inpSets(1) = timeseries(inpData, time);
rndPertb = 0.5 + rand(length(time), 1);
inpSets(2) = timeseries(inpData.*rndPertb, time);
numInpSets  = length(inpSets);

Шаг 3: Создание наборов параметров

Мы хотим увидеть, как меняется скорость холостого хода для различных значений параметров gain2 и gain3. Создание массива Simulink.SimulationInput для задания различных значений параметров и внешнего ввода для каждого моделирования. Массив объектов Input предварительно выделен для повышения производительности. Также следует отметить, что внешние входные данные могут быть непосредственно заданы в объекте CountingInput вместо использования параметра модели.

gain2_vals = 25:10:35;
gain3_vals = 20:10:30;

num_gain2_vals = length(gain2_vals);
num_gain3_vals = length(gain3_vals);

numSims = num_gain2_vals*num_gain3_vals*numInpSets;
in(1:numSims) = Simulink.SimulationInput(mdl);

idx = 1;
for iG2 = 1:num_gain2_vals
    for iG3 = 1:num_gain3_vals
        for inpSetsIdx = 1:numInpSets
            in(idx) = in(idx).setModelParameter('SimulationMode', 'rapid', ...
                'RapidAcceleratorUpToDateCheck', 'off', ...
                'SaveTime', 'on', ...
                'SaveOutput', 'on');
            % Use setVariable to specify a new value for a variable during
            % simulations
            in(idx) = in(idx).setVariable('gain2', gain2_vals(iG2));
            in(idx) = in(idx).setVariable('gain3', gain3_vals(iG3));
            in(idx).ExternalInput = inpSets(inpSetsIdx);
            idx = idx + 1;
        end
    end
end

Обратите внимание, что мы также используем setModelParameter способ SimulationInput установка параметров модели для выполнения моделирования в режиме ускорителя и включение ведения журнала. Цель Rapid Accelerator создается с помощью SetupFcn. Цель Rapid Accelerator создается один раз и используется всеми последующими моделированиями, что экономит время, необходимое для компиляции модели. Вот код для SetupFcn

function sldemo_parallel_rapid_accel_sims_script_setup(mdl)
    % Temporarily change the current folder on the workers to an empty
    % folder so that any existing slprj folder on the client does not
    % interfere in the build process.
    currentFolder = pwd;
    tempDir = tempname;
    mkdir(tempDir);
    cd (tempDir);
    oc = onCleanup(@() cd (currentFolder));
    Simulink.BlockDiagram.buildRapidAcceleratorTarget(mdl);
end

Шаг 4: Выполнение моделирования

Используйте parsim для параллельного выполнения моделирования. Массив SimulationInput объекты, in, созданный на последнем шаге, передается в parsim в качестве первого аргумента. Сохраните выходные данные моделирования в переменной, out, значение которого является массивом Simulink.SimulationOutput объекты. Каждый SimulationOutput содержит зарегистрированный сигнал вместе с SimulationMetadata. При выполнении нескольких моделирований с использованием parsim, регистрируются ошибки, так что последующие моделирования могут продолжать выполняться. Любые ошибки появятся в ErrorMessage имущества SimulationOutput объект.

out = parsim(in, 'ShowProgress', 'on', ...
    'SetupFcn', @() sldemo_parallel_rapid_accel_sims_script_setup(mdl));

[16-Oct-2018 15:54:39] Checking for availability of parallel pool...
Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 6).
[16-Oct-2018 15:55:37] Starting Simulink on parallel workers...
Analyzing and transferring files to the workers ...done.
[16-Oct-2018 15:55:38] Configuring simulation cache folder on parallel workers...
[16-Oct-2018 15:55:38] Running SetupFcn on parallel workers...
[16-Oct-2018 15:56:28] Loading model on parallel workers...
[16-Oct-2018 15:56:29] Running simulations...
[16-Oct-2018 15:56:34] Completed 1 of 8 simulation runs
[16-Oct-2018 15:56:34] Completed 2 of 8 simulation runs
[16-Oct-2018 15:56:34] Completed 3 of 8 simulation runs
[16-Oct-2018 15:56:34] Completed 4 of 8 simulation runs
[16-Oct-2018 15:56:34] Completed 5 of 8 simulation runs
[16-Oct-2018 15:56:34] Completed 6 of 8 simulation runs
[16-Oct-2018 15:56:38] Completed 7 of 8 simulation runs
[16-Oct-2018 15:56:38] Completed 8 of 8 simulation runs
[16-Oct-2018 15:56:38] Cleaning up parallel workers...

Шаг 5: Результаты графика

Постройте график частоты вращения холостого хода двигателя по времени для различных значений параметров и входов. Выходные данные регистрируются в формате массива, доступ к ним можно получить из объекта ExecutingOutput.

for i = 1:numSims
    simOut = out(i);
    t = simOut.tout;
    y = simOut.yout;
    plot(t, y)
    hold all
end

Шаг 6: Закрыть работников MATLAB

delete(gcp('nocreate'))

Parallel pool using the 'local' profile is shutting down.