支持网络建模和仿真的Modelica模型管理框架

针对基于Modelica的多领域仿真模型组织方式不能支持模型的网络化共享控制及网络环境下在线建模仿真的问题,提出一种支持网络环境下建模与仿真的Modelica模型管理框架。首先分析了现有Modelica模型组织方式在支持网络多用户模式下的模型共享及建模仿真方面的问题,然后提出了基于数据库与文件仓相结合解决方案,既支持Modelica知识模型的网络共享,又支持网络环境在线建模与仿真。最后基于该模型管理框架开发实现基于网络的多领域统一建模仿真平台。     

基于Modelica/Dymola的微谐振器建模与仿真

针对MEMS的多领域耦合和系统级的快速建模与仿真要求,提出研究关于微型梳状静电谐振器建模与仿真方法.为提高系统的稳定性,减少误差,采用了基于Modelica/Dymola的非因果关系建模方法及流程,以梳状谐振器机电耦合模型的自然形式方程为基础,以Modelica语言建立非因果关系的仿真模型,借助于Dymola平台对振子的位移/速度曲线进行仿真.仿真结果与理论验证相符,表明Modelica具有建模过程简单、建模速度快和仿真精度高等优点,适合于MEMS多领域建模与仿真研究.     

基于Modelica的半物理仿真硬件接口控制技术

针对半物理仿真（Hardware in Loop Simulation,HILS）中Modelica模型无法直接控制硬件设备的问题,基于Modelica研究硬件板卡接口控制模块与多领域仿真模型的统一表达技术.分析可视化模型方程表达机理,建立硬件板卡的接口模型库,从而在同一建模环境中实现多领域物理模型与硬件设备的关联,并实现Modelica离线数字仿真模型至HILS模型的直接转换,为基于Modelica的HILS应用提供技术支持.电机转速控制HILS结果表明该方法可行.     

基于Modelica的MEMS系统级多领域建模与仿真

分析了现有的MEMS系统级建模与仿真方法,讨论了运用Modelica语言进行面向对象的非因果关系建模方法,建立了基于Modelica的电容式微型静电致动器系统级模型,仿真结果证明了Modelica用于MEMS系统级多领域仿真的可行性.     

基于笛卡尔方法的多体系统Modelica表示

针对Modelica多体建模过程较为繁琐、创建模型不够直观的问题,在研究多体系统由物理模型到数学模型再到Modelica表示的完整映射过程的基础上,采用笛卡尔方法,以多体动力学建模软件InteDyna为建模前端,在多领域物理系统建模仿真工具MWorks中实现多体系统三维可视化建模与仿真.双摆实例表明该方法有效.     

基于Modelica的多领域建模与联合仿真

为实现多领域建模仿真环境与其他仿真环境的联合仿真,提出基于Modelica多领域建模的联合仿真方案.该方案基于Modelica多领域模型的连接机制,通过Modelica模型与Simulink模块的转换机理,实现在S-Function联合仿真框架下的联合仿真.基于Modelica的多领域物理系统建模仿真工具MWorks与...     

Modelica语言的过程式建模机制研究与实现

过程式建模是仿真的重要手段。本文通过比较过程式与陈述式两种建模方式，研究了Modelica语言的过程式建模特性，提出Modelica过程式建模机制的实现方案，解决了陈述式语言环境下时过程式模型的兼容问题及过程式模型方程的生成．并在多领域统一建模与仿真平台Mwork中得到了应用。     

支持Modelica模型的半物理仿真系统设计及关键技术

针对当前基于MATLAB/SIMULINK的半物理仿真（Hardware in Loop Simulation,HILS）系统中不支持多领域建模、联合仿真模型转换过程复杂且存在误差等问题,提出基于Modelica和建模仿真软件MWorks进行HILS的方法,分析其所涉及的建模方法、实时仿真接口和代码生成等关键技术,并以此为基础构建支持Modelica模型的HILS.以前起落架转向系统和起落架收放系统为应用实例,建立HILS平台,对该方法进行验证.仿真结果表明该方法可行,结果可信度高.     

基于Modelica的异步电机建模仿真

为进行异步电机涉及的机械、电气和控制等多个领域的整体设计优化和性能分析,对其进行多领域统一建模仿真.基于Modelica在MWorks平台上建立异步电机的元件模型库及整机模型,并进行仿真分析;通过与实验结果的对比验证该模型的有效性.该模型基于多领域建模语言建立,对实现异步电机的多领域统一建模以及整体设计和性能分析提供一...     

Modelica模型的序列化方法

Modelica是一种基于方程的陈述式建模语言,它具有面向对象、数组化表示、连续离散混合和可重用等多种特征,基于Modelica构建的模型和模型库通常规模庞大且结构复杂。编译Modelica模型的时间开销较大。本文从Modelica模型编译的角度出发,结合现有的序列化方法,提出以模型序列化来取代模型编译的部分工作,从而达到提升Modelica模型编译效率的目的。文中实现的Modelica模型序列化技术已在多领域物理系统建模与仿真平台MWorks中进行了验证与应用。     

多领域系统可视化建模仿真平台集成开发

目前,单一工程软件无法实现复杂机电产品设计过程中的多领域系统可视化建模和仿真,而多软件松散组合的协同工作方式存在各种制约,如设计过程自动化程度低、建模精度难以提高．提出并建立基于Modelica语言的、兼顾数学描述和模块化建模的多领域建模平台Vimola,通过COM、共享内存、CORBA等多种通信技术,实现了Vimola、开源Modelica语言编译仿真器、三维过程可视化商业软件VisualComponents三者之间的仿真数据共享和同步,使复杂机电产品多领域动态仿真结果二维、三维可视化．该研究是实现复杂机电产品多领域可视化建模、仿真数据可视化以及三维实体可视化等功能有机集成的有效尝试．     

支持动态变型设计的多领域系统知识建模与推理求解

基于Modelica语言的多领域系统建模关注物理建模和参数优化等问题,缺乏对产品变型设计的支持.通过扩展多领域基本仿真模型,提出一种结构待定和参数待定的变型产品结构模型.该模型按照参数约束、部件约束和模型约束等知识表达规范融入产品设计知识和经验,采用推理机推理确定产品的结构和参数,实现了基于仿真的动态变型设计.最后以实例验证了动态变型设计方法的实用价值.     

陈述式基于方程仿真模型的约简

为解决复杂多领域连续系统的高效仿真问题,研究了陈述式基于方程仿真模型的约简策略.基于符号处理技术,提出了一种模型约简方法.该方法从方程的规范转换入手,通过消除特定形式方程缩减系统规模,将整个方程系统规划分解为一个可顺序求解的子系统序列.给出的实例表明文中约简方法效果显著.文中策略与算法已在多领域物理系统混合建模与仿真平台EMWorks中实现.     

基于Modelcia的空调半实物仿真系统的设计与实现

为进行多领域空调系统的整体性能分析,基于Modelica建立了串口通信模型和空调模型,利用自编程的信号调理电路和已建立的串口通信模型将空调模型与空调控制器进行连接,建立了空调半实物仿真系统,仿真实验结果证明了本系统的有效性。本空调半实物仿真系统为多领域系统的半实物仿真提供了一套新的解决方案,可有效提高产品研发效率,降低研发成本。     

Computer-aided physical multi-domain modelling: Some experiences from education and industrial applications

For the purposes of this paper, computer-aided physical modelling means a type of modelling in which a computer-aided approach is used, with the basic aim being to maintain the physical structure of a real system or its topology as much as possible in the model. Bond graphs represent a very efficient and traditional approach. However, new, object-oriented and multi-domain tools based on the Modelica language are more appropriate for industrial staff or for the people who do not have a deep insight into modelling and simulation. In this paper we describe several educational and industrial application projects in the Dymola–Modelica environment: a process-systems library, two mechanical systems (an inverted pendulum and a laboratory helicopter), a model of thermal and radiation flows in buildings and two models of processes in mineral-wool production, i.e., a pendulum system and a recuperator system. We describe some experiences from these projects, but also from a more general use of the Matlab–Simulink and Dymola–Modelica environments over many years. One simple conclusion is that we need to educate with two approaches: a more physical and advanced acausal Modelica-like approach, but also a more traditional causal or block-oriented approach according to the historical CSSL standard. The important advantages and disadvantages of both approaches are described. The Modelica-based approach enables true ‘physical’ modelling with fully reusable components. However, there is a particular danger, i.e., users occasionally forget some basic modelling principles when using sophisticated libraries. The result is a very complex modelling structure that is relatively inefficient for the simulation and sometimes has many numerical problems. It is usually very difficult to detect the real reasons for that.