Шаг 1: Подготовка

Сначала мы откроем модель, где режим симуляции был установлен на Rapid Accelerator. Входные данные по умолчанию и необходимые параметры предварительно загружаются в базовом рабочем пространстве.

Откройте модель:

mdl = 'sldemo_raccel_engine_idle_speed';
open_system(mdl);

Шаг 2: Создайте входные наборы

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: Создайте наборы параметров

Мы хотим увидеть, как изменяется скорость простоя для различных значений параметров gain2 и gain3. Создайте массив Simulink.SimulationInput объекты, чтобы задать различные значения параметров и внешний вход для каждой симуляции. Массив объектов SimulationInput предварительно выделен для повышения эффективности. Также обратите внимание, что внешний вход может быть непосредственно задан на объект SimulationInput 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 метод SimulationInput объект, чтобы задать параметры модели, чтобы запустить симуляции в режиме Rapid Accelerator и включить логгирование. Цель Rapid Accelerator построена с помощью SetupFcn. Цель Rapid Accelerator создается один раз и используется всеми последующими симуляциями, 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: Выполните симуляции

Используйте parsim функция для выполнения параллельных симуляций. Массив SimulationInput объекты, in, созданный на последнем шаге, передается в parsim функция как первый аргумент. Сохраните выходные данные симуляции в переменной, out, значение которого является массивом Simulink.SimulationOutput объекты. Каждый SimulationOutput объект содержит записанный сигнал вместе с SimulationMetadata. При выполнении нескольких симуляций с помощью parsimошибки получаются так, что последующие симуляции могут продолжать выполняться. Любые ошибки могут появиться в ErrorMessage свойство 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 построения графика

Постройте график скорости холостого хода двигателя относительно времени для различных значений параметров и входов. Выход регистрируется в формате массива и может быть получен из объекта SimulationOutput.

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

Шаг 6: Закройте работников MATLAB

delete(gcp('nocreate'))

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