Gestione la complejidad de los modelos a medida que crecen los sistemas con flujos de trabajo de arquitectura de modelos, gestión de datos, colaboración, pruebas, verificación y rendimiento de simulaciones. Desarrolle y mantenga modelos de Simulink a gran escala de manera más eficaz entre equipos de trabajo.
Prácticas recomendadas de escalado
Aprenda de especialistas de MathWorks con la serie de vídeos Prácticas recomendadas de Simulink para modelado a gran escala, que cubre métodos para desarrollar y gestionar modelos de Simulink a gran escala de forma colaborativa. Esta serie de cinco vídeos presenta estrategias prácticas para componentes e interfaces, desarrollo colaborativo, gestión de datos y aceleración de simulaciones.
Aceleración de simulaciones
Mejore el rendimiento de simulaciones utilizando el modo Accelerator, Fast Restart, archivos de caché, herramientas de análisis de rendimiento y técnicas de cálculo paralelo.
Solución de problemas y aceleración del rendimiento de simulaciones
Identifique las causas de la disminución del rendimiento de simulaciones y explore soluciones efectivas para acelerarlas.
Caché de Simulink
Obtenga resultados de simulación más rápidamente utilizando artefactos de modelo compartidos.
Simulaciones en paralelo
Ejecute múltiples simulaciones independientes en un PC multinúcleo o un cluster de equipos informáticos.
Performance Advisor
Analice modelos para identificar cuellos de botella comunes que afectan al rendimiento de simulaciones.
Fast Restart
Ejecute simulaciones consecutivas con mayor rapidez.
Elección de un modo de simulación
Seleccione el modo más eficiente para el flujo de trabajo que esté realizando.
Compilaciones con aceleración Just-in-Time
Compile el modelo de nivel superior con rapidez para mejorar el rendimiento de simulaciones en modo Accelerator.
Casos de éxito
Los líderes de la industria utilizan Simulink para diseñar y simular sistemas grandes y complejos. Descubra cómo utilizan estos modelos para acelerar el desarrollo y prueba de nuevas ideas.
Escalado de modelos
Consulte la siguiente documentación para orientar sus decisiones de arquitectura y gestión de modelos. Estos temas ofrecen información y pautas para determinar en qué situaciones aplicar determinados patrones de modelado y cuándo es apropiado escalar los modelos.
Composición de modelos
Cree arquitecturas escalables en Simulink empleando referencias a modelos, componentes reutilizables, referencias a subsistemas y prácticas recomendadas de diseño de interfaces.
Gestión de datos
Organice parámetros, señales, tipos de datos e información de configuración sirviéndose de diccionarios de datos de Simulink y arquitecturas de datos escalables.
Gestión de archivos
Gestione archivos de proyectos, dependencias y configuración del área de trabajo con MATLAB Projects y referencias a proyectos.
Control de versiones e integración continua
Integre modelos de Simulink con Git™, flujos de trabajo de pruebas automatizadas, sistemas de control de versiones y cadenas de tareas de CI/CD.
Verificación y validación
Mejore la calidad de modelos mediante pruebas, análisis de cobertura, análisis estático y flujos de trabajo de verificación de componentes.
Integración de componentes externos
Integre C, C++, Python®, unidades funcionales de simulación (FMU) y otros componentes externos en modelos de Simulink.
Formación y aprendizaje
Amplíe y consolide sus conocimientos sobre prácticas recomendadas de escalado con el curso Arquitectura y gestión de modelos de Simulink. Explore nuestro catálogo de cursos.
Preguntas frecuentes sobre el modelado de Simulink a gran escala
Los proyectos de Simulink a gran escala son más fáciles de mantener cuando los modelos se descomponen en componentes mediante referencias a modelos, las interfaces se simplifican con buses, los datos se gestionan con diccionarios de datos de Simulink y el desarrollo se organiza con MATLAB Projects.
Las referencias a modelos permiten desarrollo modular, flujos de trabajo de ingeniería en paralelo, reutilización de componentes, pruebas independientes y compilaciones más rápidas. Mejoran el rendimiento de simulaciones mediante flujos de trabajo incrementales, reutilización de caché, aceleración selectiva, compilación independiente de componentes de modelos y compatibilidad con los modos Accelerator y Rapid Accelerator.
Las librerías suelen emplearse para utilidades pequeñas y reutilizables. Las referencias a subsistemas resultan útiles para componentes compartidos y determinados flujos de trabajo de Simscape o HDL. Las referencias a modelos se recomiendan para componentización a gran escala, arquitecturas reutilizables, simulación independiente y aceleración de simulaciones.
Los buses reducen la complejidad de interfaces agrupando señales relacionadas en una única conexión. Esto mejora la legibilidad, mantenibilidad y escalabilidad de los modelos, al tiempo que reduce la complejidad de diagramas.
Los diccionarios de datos de Simulink son archivos .sldd específicos que se utilizan para almacenar parámetros, señales, objetos bus, enumeraciones, tipos de valor y conjuntos de configuración fuera del modelo. Ofrecen una alternativa escalable a almacenar todos los datos en el área de trabajo base de MATLAB.
El área de trabajo base resulta útil para prototipado y proyectos sencillos. En proyectos de gran tamaño, equipos de trabajo distribuidos y mantenimiento a largo plazo, generalmente se recomiendan los diccionarios de datos de Simulink, ya que ofrecen mejor organización, persistencia, seguimiento de cambios y partición de datos.
Sí. Los diccionarios de datos pueden hacer referencia a otros diccionarios de datos, lo que permite compartir parámetros comunes, definiciones de buses, enumeraciones y datos de configuración entre múltiples modelos y jerarquías de modelos.
MATLAB Projects simplifica la configuración de entornos, gestión de rutas, seguimiento de dependencias, integración con sistemas de control de versiones, referencias a proyectos, flujos de trabajo de pruebas y colaboración entre equipos de ingeniería.
MATLAB Projects incluye Dependency Analyzer, que visualiza dependencias entre modelos, librerías, diccionarios de datos, archivos de prueba y proyectos referenciados para ayudar a los equipos de trabajo a comprender el impacto de los cambios.
MATLAB ofrece herramientas gráficas de comparación y fusión que resaltan cambios funcionales y no funcionales en modelos de Simulink, diccionarios de datos y otros archivos admitidos.
Entre las técnicas comunes se encuentra el uso de Simulink Profiler, Solver Profiler, Performance Advisor, el modo Accelerator, el modo Rapid Accelerator, Fast Restart, componentización de modelos, archivos de caché y flujos de trabajo de simulaciones en paralelo.
Fast Restart permite realizar simulaciones repetidas sin recompilar el modelo cuando solo cambian los valores de los parámetros. Esto puede reducir considerablemente el tiempo de inicialización durante el ajuste de parámetros y la exploración del diseño. El modo Accelerator genera código compilado para ejecución de modelos, lo que reduce la sobrecarga de simulación y mejora el rendimiento de simulaciones en comparación con el modo Normal. El modo Rapid Accelerator crea un objetivo de simulación ejecutable independiente, lo que permite aumentar aún más la velocidad de simulación en muchos flujos de trabajo.
Los archivos de caché de Simulink almacenan artefactos compilados y objetivos de simulación para reutilizarlos entre sesiones. Esto reduce los tiempos de recompilación y acelera la inicialización de modelos.
El flujo de trabajo parsim permite ejecutar múltiples simulaciones de Simulink al mismo tiempo en núcleos de CPU disponibles, lo que reduce el tiempo total necesario para barridos de parámetros, estudios Montecarlo y optimización de diseño.
La componentización mejora la legibilidad, reutilización, colaboración, trazabilidad, eficiencia de pruebas, rendimiento de simulaciones y mantenibilidad a largo plazo. Se trata de una práctica fundamental para escalar entornos de diseño basado en modelos.
