Очистка репозиториев работников
Simulink.sdi.cleanupWorkerResources удаляет избыточные данные из каждого файла параллельного рабочего репозитория, используемого инспектором данных моделирования. Вызовите эту функцию во время работы рабочих пулов. Инспектор данных моделирования автоматически очищает файлы репозитория при закрытии пула работников.
В этом примере используются:
В этом примере выполняется параллельное моделирование модели. slexAircraftExample с различными временными константами входного фильтра и показывает несколько способов доступа к данным с помощью программного интерфейса Simulation Data Inspector.
Установка
Сначала убедитесь, что инспектор данных моделирования пуст, а поддержка панели инструментов параллельных вычислений настроена на автоматический импорт запусков, созданных на локальных рабочих. Затем создайте вектор значений параметров фильтра для использования в каждом моделировании.
% Make sure the Simulation Data Inspector is empty, and PCT support is % enabled. Simulink.sdi.clear Simulink.sdi.enablePCTSupport('local') % Define Ts values Ts_vals = [0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 1];
Инициализация параллельных работников
Используйте gcp для создания пула локальных работников для выполнения параллельных моделирований, если они еще не созданы. В spmd кодовый блок, загрузите slexAircraftExample и выберите сигналы для регистрации. Чтобы избежать проблем параллелизма данных, используйте sim в parforсоздайте временный каталог для каждого работника, который будет использоваться во время моделирования.
p = gcp;
Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... connected to 4 workers.
spmd % Load system and select signals to log load_system('slexAircraftExample') Simulink.sdi.markSignalForStreaming('slexAircraftExample/Pilot', 1, 'on') Simulink.sdi.markSignalForStreaming('slexAircraftExample/Aircraft Dynamics Model', 4, 'on') % Create temporary directory on each worker workDir = pwd; addpath(workDir) tempDir = tempname; mkdir(tempDir) cd(tempDir) end
Запустить параллельное моделирование
Использовать parfor для параллельного выполнения семи имитаций. Выберите значение для Ts для каждого моделирования и изменить значение Ts в рабочем пространстве модели. Затем запустите моделирование и создайте массив Simulink.sdi.WorkerRun для доступа к данным с помощью инспектора расчетных данных. После parfor цикл, использовать другой spmd для удаления временных каталогов из рабочих.
parfor index = 1:7 % Select value for Ts Ts_val = Ts_vals(index); % Change the filter time constant and simulate modelWorkspace = get_param('slexAircraftExample','modelworkspace'); modelWorkspace.assignin('Ts',Ts_val) sim('slexAircraftExample') % Create a worker run for each simulation workerRun(index) = Simulink.sdi.WorkerRun.getLatest end spmd % Remove temporary directories cd(workDir) rmdir(tempDir, 's') rmpath(workDir) end
Получение объектов набора данных из выходных данных параллельного моделирования
getDataset метод помещает данные из WorkerRun в Dataset чтобы можно было легко выполнить постобработку.
ds(7) = Simulink.SimulationData.Dataset; for a = 1:7 ds(a) = workerRun(a).getDataset; end ds(1)
ans =
Simulink.SimulationData.Dataset '' with 2 elements
Name BlockPath
__________ ________________________________________
1 [1x1 Signal] alpha, rad ...rcraftExample/Aircraft Dynamics Model
2 [1x1 Signal] Stick slexAircraftExample/Pilot
- Use braces { } to access, modify, or add elements using index.
Получение объектов DatasetRef из выходных данных параллельного моделирования
Для работы с большими данными используйте getDatasetRef для ссылки на данные, связанные с WorkerRun.
for b = 1:7 datasetRef(b) = workerRun(b).getDatasetRef; end datasetRef(1)
ans =
DatasetRef with properties:
Name: 'Run 3: slexAircraftExample'
Run: [1×1 Simulink.sdi.Run]
numElements: 2
Обработка данных параллельного моделирования в инспекторе данных моделирования
Можно также создать локальный Run объекты для анализа и визуализации данных с помощью API инспектора данных моделирования. В этом примере добавляется тег, указывающий значение постоянной времени фильтра для каждого прогона.
for c = 1:7 Runs(c) = workerRun(c).getLocalRun; Ts_val_str = num2str(Ts_vals(c)); desc = strcat('Ts = ', Ts_val_str); Runs(c).Description = desc; Runs(c).Name = strcat('slexAircraftExample run Ts=', Ts_val_str); end
Очистить рабочие репозитории
Очистите файлы, используемые работниками для освобождения места на диске для других имитаций, которые вы хотите запустить в пуле работников.
Simulink.sdi.cleanupWorkerResources
Имеется измененная версия этого примера. Открыть этот пример с помощью изменений?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.