Gestisci la complessità dei modelli all’aumentare delle dimensioni dei sistemi con workflow per l’architettura dei modelli, la gestione dei dati, la collaborazione, i test, la verifica e le prestazioni della simulazione. Sviluppa e mantieni in modo più efficace modelli Simulink di grandi dimensioni all’interno dei team.
Best practice per la scalabilità
Scopri i consigli degli esperti MathWorks nella serie di video Best practice di Simulink per la modellazione su larga scala, che illustra gli approcci per sviluppare e gestire in modo collaborativo modelli Simulink di grandi dimensioni. La serie, articolata in cinque parti, presenta strategie pratiche per la gestione di componenti e interfacce, lo sviluppo collaborativo, la gestione dei dati e l’accelerazione delle simulazioni.
Accelerazione delle simulazioni
Migliora il throughput delle simulazioni utilizzando la modalità acceleratore, avvio rapido, i file della cache, gli strumenti di analisi delle prestazioni e le tecniche di calcolo parallelo.
Risoluzione di problemi e accelerazione delle prestazioni di simulazione
Individua le cause del rallentamento delle tue simulazioni e sperimenta soluzioni efficaci per accelerarle.
Cache Simulink
Ottieni risultati di simulazione più velocemente utilizzando artefatti del modello condivisi.
Simulazioni parallele
Esegui più simulazioni indipendenti su un computer multicore o su un cluster di computer.
Performance Advisor
Analizza il tuo modello per individuare i tipici colli di bottiglia nelle prestazioni di simulazione.
Avvio rapido
Esegui simulazioni consecutive più rapidamente.
Scelta di una modalità di simulazione
Seleziona la modalità più efficiente per il tuo workflow.
Build con accelerazione “just in time”
Crea rapidamente il modello ad alto livello per migliorare le prestazioni durante l’esecuzione delle simulazioni in modalità acceleratore.
Storie di successo
I leader del settore utilizzano Simulink per progettare e simulare sistemi complessi e di grandi dimensioni. Scopri come impiegano questi modelli per accelerare lo sviluppo e testare nuove idee.
Distribuzione dei modelli
Consulta la documentazione che ti aiuta a prendere decisioni chiave sull’architettura e la gestione dei modelli. In questi argomenti trovi spiegazioni e indicazioni pratiche su come scegliere i modelli più adatti alle diverse situazioni, anche quando si tratta di scalare i modelli.
Composizione di modelli
Crea architetture scalabili in Simulink utilizzando riferimenti ai modelli, componenti riutilizzabili, riferimenti ai sottosistemi e best practice per la progettazione delle interfacce.
Gestione dati
Organizza parametri, segnali, tipi di dati e informazioni di configurazione utilizzando i dizionari dati Simulink e architetture dei dati scalabili.
Gestione di file
Gestisci i file di progetto, le dipendenze e la configurazione dell’area di lavoro utilizzando MATLAB Projects e i riferimenti ai progetti.
Controllo del codice sorgente e integrazione continua
Integra i modelli Simulink con Git™, workflow di test automatizzati, sistemi di controllo di versione e pipeline di CI/CD.
Verifica e validazione
Migliora la qualità dei modelli attraverso test, analisi della coverage, analisi statica e workflow di verifica dei componenti.
Integrazione di componenti esterni
Integra C, C++, Python®, Functional Mockup Unit (FMU) e altri componenti esterni nei modelli Simulink.
Ampliamento delle conoscenze con la formazione
Amplia e consolida le tue conoscenze sulle best practice di scalabilità seguendo il corso Architettura e gestione di modelli Simulink, oppure cerca altri corsi nel nostro catalogo.
FAQ sulla modellazione su larga scala in Simulink
I progetti Simulink di grandi dimensioni sono più facili da gestire quando i modelli sono basati sulla componentizzazione utilizzando i riferimenti ai modelli, le interfacce sono semplificate con i bus, i dati vengono gestiti con i dizionari dati Simulink e lo sviluppo è organizzato mediante i MATLAB Projects.
I riferimenti ai modelli supportano lo sviluppo modulare, workflow di progettazione paralleli, il riutilizzo dei componenti, test indipendenti e build più rapide. Migliorano le prestazioni della simulazione attraverso workflow incrementali, il riutilizzo della cache, l’accelerazione selettiva, la compilazione indipendente dei componenti del modello e il supporto per le modalità acceleratore e acceleratore rapido.
Le librerie vengono generalmente utilizzate per utility riutilizzabili e di piccole dimensioni. I riferimenti ai sottosistemi sono utili per i componenti condivisi e per alcuni workflow Simscape o HDL. I riferimenti ai modelli sono consigliati per la componentizzazione su larga scala, le architetture riutilizzabili, la simulazione indipendente e l’accelerazione della simulazione.
I bus riducono la complessità delle interfacce raggruppando i segnali correlati in un’unica connessione. Ciò migliora la leggibilità, la facilità di manutenzione e la scalabilità del modello, riducendo al contempo la complessità dei diagrammi.
I dizionari dati Simulink sono file .sldd dedicati utilizzati per archiviare parametri, segnali, oggetti bus, enumerazioni, tipi di valore e set di configurazione all’esterno del modello. Offrono un’alternativa scalabile all’archiviazione di tutti i dati nell’area di lavoro di base di MATLAB.
L’area di lavoro di base è utile per la prototipazione e per progetti semplici. Per progetti di grandi dimensioni, team distribuiti e attività di manutenzione a lungo termine, si consiglia in genere di utilizzare i dizionari dati Simulink poiché offrono una migliore organizzazione, persistenza, tracciamento delle modifiche e partizionamento dei dati.
Sì. I dizionari dati possono fare riferimento ad altri dizionari dati, consentendo di condividere parametri comuni, definizioni dei bus, enumerazioni e dati di configurazione tra più modelli e gerarchie di modelli.
I MATLAB Projects semplificano la configurazione dell’ambiente, la gestione dei percorsi, il tracking delle dipendenze, l’integrazione con i sistemi di controllo del codice sorgente, i riferimenti ai progetti, i workflow di test e la collaborazione tra i team di ingegneri.
I MATLAB Projects includono Dependency Analyzer, che visualizza le dipendenze tra modelli, librerie, dizionari dati, file di test e progetti di riferimento, aiutando i team a comprendere l’impatto delle modifiche.
MATLAB fornisce strumenti grafici per il confronto e il merge che evidenziano le modifiche funzionali e non funzionali nei modelli Simulink, nei dizionari dati e in altri file supportati.
Tra le tecniche più comuni figurano l’utilizzo di Simulink Profiler, Solver Profiler e Performance Advisor, le modalità acceleratore e acceleratore rapido, l’avvio rapido, la componentizzazione dei modelli, l’uso dei file della cache e dei workflow di simulazione parallela.
L’avvio rapido consente di eseguire simulazioni ripetute senza ricompilare il modello quando vengono modificati solo i valori dei parametri. Ciò può ridurre significativamente il tempo di inizializzazione durante la sincronizzazione dei parametri e l’esplorazione del progetto. La modalità acceleratore genera codice compilato per l’esecuzione del modello, riducendo il carico di lavoro della simulazione e migliorandone le prestazioni rispetto alla modalità normale. La modalità acceleratore rapido crea un target di simulazione eseguibile standalone, offrendo ulteriori miglioramenti in termini di velocità della simulazione per molti workflow.
I file della cache di Simulink memorizzano artefatti compilati e target di simulazione, consentendone il riutilizzo tra diverse sessioni. Ciò consente di ridurre i tempi di ricompilazione e accelerare l’inizializzazione del modello.
Il workflow parsim consente di eseguire più simulazioni Simulink contemporaneamente sui core della CPU disponibili, riducendo il tempo complessivo necessario per sweep dei parametri, studi Monte Carlo e ottimizzazione del progetto.
La componentizzazione migliora la leggibilità, il riutilizzo, la collaborazione, la tracciabilità, l’efficienza dei test, le prestazioni della simulazione e la facilità di manutenzione a lungo termine. È una pratica fondamentale per la scalabilità degli ambienti di progettazione Model-Based.
