Die ereignisdiskrete Simulation mit Simulink bietet Möglichkeiten zur Analyse und Optimierung ereignisgesteuerter Kommunikation und Abläufe mithilfe hybrider Systemmodelle, agentenbasierter Modelle und Zustandsdiagramme.
Innerhalb dieser integrierten Modellierungs- und Datenanalyseumgebung können Sie:
- Prozessabläufe modellieren, Kapazitätsplanungen durchführen sowie Versorgungsketten für die Fertigung und den operativen Betrieb optimieren
- Ereignisgesteuerte Prozesse simulieren, wie z. B. Einsatzpläne mit autonomen Agenten oder die Stufen eines Fertigungsverfahrens
- Warteschlangen, Routingalgorithmen, Verarbeitungsverzögerungen und Prioritäten-Schemen anpassen
- Netzwerktransport, Durchsatz, Paketverluste und weitere Leistungseigenschaften von Kommunikationsnetzwerken analysieren und optimieren
- verteilte Steuerungs- und Regelungssysteme, Hardwarearchitekturen und Sensor- sowie Kommunikationsnetzwerke für Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie und Elektronikanwendungen entwickeln
- hybride Systeme mit zeit-, ereignis- und agentenbasierten Komponenten simulieren
„Wir sind von den Vorteilen des Rapid Prototyping mithilfe ereignisbasierter Simulation mit SimEvents überzeugt und haben uns entschlossen, diesen Ansatz auch für die Validierung neuer Betriebskonzepte auf Erdbeobachtungssonden der nächsten Generation anzuwenden.“
Einsatz von Simulink für die ereignisdiskrete Simulation
Optimierung von Prozessabläufen und Logistik
Modellieren, simulieren und analysieren von Prozessen, um Betriebsabläufe und Einsatzpläne verbessern zu lernen.
Entwurf verteilter Systeme
Erstellen, analysieren und visualisieren der Systemsimulationen und Modelle auf Transaktionsebene von Systemarchitekturen.
Modelliersprache für Betriebsabläufe oder Logistik
Sie können Prozesse durch Erstellen von Entitäten oder Nachrichten modellieren, um Elemente von Interesse zu erzeugen, wie z. B. Flugzeuge auf einer Start- und Landebahn. Verwenden Sie dann Blöcke zum Weiterleiten, Verzögern, Replizieren und Finden dieser Elemente. Die Bewegung der Entitäten oder Nachrichten im Modell löst Ereignisse aus, die wiederum Funktionen abrufen können, die dann ausgeführt werden. Mit diesen Blöcken können Sie alles modellieren, vom Berg- und Tagebau bis zum Autobahnverkehr.
Erfolgsberichte von Kunden
Beispiele und Dokumentation
Modellierung von Rate und Fluss von Ereignissen mithilfe realer Daten
Sie können Daten aus der realen Welt zur Generierung von Aufgaben und Produktionsaufträgen als Input für Prozesssimulationen importieren. Mit ein paar Zeilen MATLAB Programmcode können Sie Daten aus praktisch jedem Format importieren, einschließlich XML-Dateien, Tabellenkalkulationen und Datenbanken.
Beispiele und Dokumentation
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Anpassen von Prozesssimulationsmodellen mit Algorithmen für wichtige Abläufe
Sie können Komponenten Ihrer Prozesssimulation ohne Low-Level-Programmierung anpassen, indem Sie Blöcke zur Modellierung von Abläufen verwenden. Sie können auch MATLAB-Funktionen schreiben oder Stateflow-Diagramme verwenden, um Task-Scheduling-Sequenzen, Teile-Routing und Produktionsrezepte in Prozesssimulationsmodellen darzustellen und benutzerdefinierte Blöcke zu erstellen, die Sie Ihrem Modell hinzufügen können. Ihr Modell nutzt das Ergebnis dieser benutzerdefinierten Blöcke zur dynamischen Anpassung von Verarbeitungsverzögerungen, Prioritäten und anderen Schlüsselelementen des Prozesses.
Analyse und Visualisierung von Ressourcenauslastung und Latenzen innerhalb einer Prozesssimulation
Mit SimEvents können Sie Simulation und Datenanalyse in einer einzigen Umgebung durchführen. Sie können Prozessabläufe simulieren und integrierte Visualisierungsfunktionen nutzen, um Einblicke in Ressourcenanforderungen, Engpässe und Latenzen zu erhalten. Mit der modellinternen Animation können Sie das Verhalten der Modellausführung während der Simulation untersuchen. Anschließend können Sie die Analyse und Visualisierung von Simulationsdaten in MATLAB anpassen.
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Abläufe optimieren
Effizientere und effektivere Gestaltung von Prozessen, wie z. B. die Reduzierung unnötiger Ressourcenzuweisungen oder die Erstellung von Produktionsplänen, durch Simulation bei gleichzeitiger Optimierung. Integrierte MATLAB-Algorithmen können über Simulink-Parameterwerte optimieren und die parallele Simulation nutzen. Sie können den genetischen Algorithmus und den Surrogatoptimierer aus der Global Optimization Toolbox verwenden, um über diskrete Ganzzahlwerte zu optimieren.
Erfolgsberichte von Kunden
SimEvents bietet zusammen mit MATLAB, Simulink und Stateflow eine grafische Umgebung zur Erstellung von Modellen auf Transaktionsebene von verteilten Regelungssystemen, Kommunikationssystemen, Netzwerken und Systems-on-Chips (SoCs). Modelle auf Transaktionsebene helfen Ihnen, Architekturentwürfe anhand von Leistungsmerkmalen wie Ende-zu-Ende-Latenzen, Durchsatz und Paketverlust zu bewerten.
Nachrichten
Senden, empfangen und weiterleiten von Nachrichten aus Simulink, die Daten zur Kommunikation zwischen Komponenten übertragen. Nachrichten werden in eine Warteschlange gestellt, bis der Empfänger sie verarbeiten kann. Ansehen der Lebenslinie von Nachrichten im Sequence Viewer -Block.
Kommunikationsmodelle für die Leistungsanalyse erstellen
SimEvents verfügt über die Flexibilität, Puffer, Prozessoren, Kommunikationsbusse und andere Komponenten auf der hohen Abstraktionsebene zu modellieren, die für die Analyse der Systemleistung erforderlich ist.
Erfolgsberichte von Kunden
Analysieren und visualisieren von Systemsimulationsergebnissen
Sie können einen einzigen Satz von Tools für die Simulation und Datenanalyse verwenden. Sie können auch das Architekturmodell simulieren und die integrierten Visualisierungsfunktionen nutzen, um mehr über Pufferlänge, Prozessorauslastung, lückenlose Latenzzeiten und andere Leistungsmerkmale zu erfahren. Mit der modellinternen Animation können Sie das Verhalten der Modellausführung während der Simulation untersuchen. Mit MATLAB können Sie die Analyse und Visualisierung von Simulationsdaten während und nach der Simulation individuell anpassen.
Generieren von Verkehrsmustern auf Basis realer Daten
Sie können reale Daten importieren, um realistische Verkehrsmuster als Eingabe für Modelle auf Transaktionsebene von Systemarchitekturen zu erzeugen. Mit ein paar Zeilen MATLAB Programmcode können Sie Daten aus praktisch jedem Format importieren, einschließlich XML-Dateien, Tabellenkalkulationen und Datenbanken.
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