分布交互式CosiMate 8.1 2016.04多学科协同仿真计算平台

CosiMate 8.1 2016.04更新了对Windows10的支持,增加了对最新耦合模拟器的兼容性,提升了系统稳定性和性能。此版本涵盖了多个领域的专业软件,如工程设计、模拟分析、项目管理和风险评估等。

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分布交互式CosiMate 8.1 2016.04多学科协同仿真计算平台 
电磁人体天线模型管理分析工具EMCoS Studio 2017 
优化工具Keysight 89600 VSA WLA 22.21 5G物联网雷达信号设计 
   CosiMate技术提供了一种解决方案来克服模拟集成的大规模动态系统的难度。在实际的大型Simulink模型上测量到2到11的潜在加速度。通过传统的分割技术(将全阶模型分解成几个较小的部分)并在单台或多台计算机上进行模拟,实现了模拟时间的显着减少。
    该解决方案提供了两个主要优点,即开放式架构,可实现异构模拟器的多点集成和通信,以及模拟跨网络模型的优化CPU使用率和仿真性能的能力。CosiMate 8.1 2016.04的开放架构使工程师能够将无限数量的仿真环境连接在一起。一旦启动了共模拟过程,用户可以透明地与本地模拟器交互,就好像CosiMate不存在一样。代表不同抽象级别的模型可以混合和匹配,提供高度的灵活性。此外,由于个别工程师可以在熟悉的环境中工作,所以可确保整体系统质量。

“CosiMate 8.1 2016.04”更说明:现已经支持Windows10操作系统;支持最新版本的耦合模拟器;稳定性及性能提高。





SprutCAM.v9.0 
DriveWorks Solo v12 
VSNI.GenStat.v12.
CDEGS.2000.v9.4.3
primavera project planner
Gastroplus v7.0-ISO
PLS-CADD v12.3-ISO 
GEOSLOPE.GeoStudio.v8
Cyclolog v3.2 1CD
Proteus.Engineering.RhinoMarine.v3.5.
Abb QuickTeach v5.3-ISO
SimaPro.v7.1.8
Magneforce v4.0 
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CSI.XRevit.2016 1CD
PLS-CADD v12.3
ixRay ixForten 4000 version






Medusa
DNV GL AS Phast 
Forsk.Atoll
Gastroplus
FuzzyTECH Pro


Primavera?P6
vpi.transmissionmaker.v7.6
Tripos.SYBYL-X.v2.1.1.rar
 Pix4d 2.0.104 1CD
ASPEN.HYSYS.V8.0 EO和UPSTRE

### 使用 Simulink 进行污水处理建模与仿真 #### 1. BSM1 模型概述 废水处理仿真基准模型BSM1是一个广泛接受的标准,用于评估和比较不同的控制策略和技术。此模型描述了一个典型的活性污泥工艺流程,涵盖了多个生物反应池、沉淀池和其他重要组件之间的物质流动和转化过程[^1]。 #### 2. 构建基础框架 为了在Simulink中建立污水厂的动态行为表示形式,首先需要创建一个基本结构图。这通常涉及定义输入流(如进水流)、输出流(如排放水)以及内部状态变量(例如溶解氧浓度)。这些元素可以通过拖放预构建模块并设置参数来快速完成配置。 ```matlab % 创建一个新的Simulink项目文件 new_system('WastewaterTreatmentPlant'); open_system('WastewaterTreatmentPlant'); % 添加必要的库链接 add_block('simulink/Sources/Step', 'WastewaterTreatmentPlant/InputFlow'); % 输入流量源 add_block('simulink/Commonly Used Blocks/Gain', 'WastewaterTreatmentPlant/OxygenTransferRate'); % 氧转移速率增益 ``` #### 3. 实现核心生化过程 接下来要做的就是引入具体的微生物活动机制,比如硝化作用、反硝化作用等。对于这类复杂的化学动力学方程组,在MATLAB环境下可以直接调用内置函数或者编写自定义算法来进行数值积分求解;而在图形界面里,则可通过专用的功能框体实现相同功能。 ```matlab % 定义硝化子系统 Subsystem = add_block('simulink/Subsystems/Subsystem',... 'WastewaterTreatmentPlant/Nitrification'); set_param(Subsystem,'Position',[100,150,200,250]); % 向子系统内添加微分代数方程式(DAEs)求解器 SolverConfig = add_block('daetools/solver','WastewaterTreatmentPlant/Nitrification/InternalSolver'); ``` #### 4. 整合外部数据接口 当涉及到更精细的操作层面时——诸如实时监测仪表读数反馈或是预测未来一段时间内的水质变化趋势等问题——就需要借助额外的数据交换渠道了。这里提到的技术手段不仅限于简单的文件I/O操作,还包括但不限于OPC UA协议支持下的工业自动化设备通讯服务。 ```matlab % 配置OPC客户端以获取现场传感器信息 opcClient = opcua.Client; connect(opcClient); readNodeData = readNode(opcClient,'ns=2;s=Channel1.Device1.TemperatureSensor.Value'); assignin('base','temperatureReading',double(readNodeData.Data)); disconnect(opcClient); % 将温度作为输入信号加入到模型当中去 TemperatureSource = add_block(['simulink/Sinks/To Workspace'],... ['WastewaterTreatmentPlant/TemperatureInput']); set_param(TemperatureSource,... {'VariableName';'SaveFormat'},{'temperatureReading';'Timeseries'}); ``` #### 5. 利用 CoSiMate 提升效率 考虑到大规模复杂系统的特性,采用分布计算方法能有效缩短运行周期。基于上述提及的内容,如果希望进一步提高仿真的执行速度,那么可以考虑应用像Cosimulate这样的工具。它允许用户将整个工程拆分成若干个小部分,并分配给不同节点上的处理器同步作业,从而获得更好的资源利用率和更快的结果产出。 ```matlab % 初始化CoSiMate会话并与远程服务器建立连接 cosimateSession = cosimate.Session(); cosimateSession.connect(); % 设置分区方案并将特定区域映射至指定主机 partitionPlan = struct('PartitionID',{1},'Host',{'localhost'}); cosimateSession.setPartitions(partitionPlan); % 开始联合模拟进程 startSimulation(cosimateSession); waitUntilDone(cosimateSession); stopSimulation(cosimateSession); % 断开连接结束本次协作任务 delete(cosimateSession); clear cosimateSession; ```
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