모델 아키텍처, 데이터 관리, 협업, 테스트, 검증, 시뮬레이션 성능을 위한 워크플로를 통해 시스템 규모가 커질수록 증가하는 모델 복잡성을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 또한 여러 팀이 대규모 Simulink 모델을 보다 효율적으로 개발하고 유지보수할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
확장의 모범 사례
대규모 모델링을 위한 Simulink 모범 사례 비디오 시리즈에서는 MathWorks 전문가로부터 대규모 Simulink 모델을 협업하여 개발하고 관리하기 위한 접근법에 대해 배울 수 있습니다. 5편으로 구성된 이 시리즈에서는 컴포넌트 및 인터페이스, 협업 개발, 데이터 관리, 시뮬레이션 가속화를 위한 실용적인 전략을 다룹니다.
시뮬레이션 가속화
액셀러레이터 모드, 빠른 재시작, 캐시 파일, 성능 분석 툴, 병렬 연산 기법을 사용해 시뮬레이션 처리량을 개선할 수 있습니다.
시뮬레이션 성능 문제 해결 및 속도 개선
시뮬레이션 속도 저하의 원인을 파악하고 시뮬레이션을 가속화할 수 있는 효과적인 해법을 살펴볼 수 있습니다.
Simulink 캐시
공유 모델 아티팩트를 사용해 시뮬레이션 결과를 더욱 빠르게 얻을 수 있습니다.
병렬 시뮬레이션
멀티코어 컴퓨터 또는 컴퓨터 클러스터에서 여러 독립적 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.
성능 어드바이저
모델 내에 일반적인 시뮬레이션 성능 병목 현상이 있는지 분석할 수 있습니다.
빠른 재시작
연속된 시뮬레이션을 보다 빠르게 실행할 수 있습니다.
시뮬레이션 모드 선택
수행 중인 워크플로에 가장 효율적인 모드를 선택할 수 있습니다.
성공 사례
업계 리더들은 Simulink를 사용해 복잡한 대규모 시스템을 설계하고 시뮬레이션하고 있습니다. 이들이 이러한 모델을 사용해 어떻게 개발을 가속화하고 새 아이디어를 테스트하는지에 대해 알아볼 수 있습니다.
모델의 확장
모델 아키텍처 및 관리에 대한 핵심적인 결정을 내리는 데 도움이 되는 문서를 살펴볼 수 있습니다. 아래의 주제를 통해 모델을 확장하는 경우를 비롯하여 일반적인 상황에서 특정 모델링 패턴을 언제 사용할지에 대한 세부 정보와 지침을 얻을 수 있습니다.
모델 구성
모델 참조, 재사용 가능한 컴포넌트, 서브시스템 참조, 인터페이스 설계 모범 사례를 사용해 Simulink에서 확장 가능한 아키텍처를 구축할 수 있습니다.
데이터 관리
Simulink 데이터 딕셔너리 및 확장 가능한 데이터 아키텍처를 사용하여 파라미터, 신호, 데이터형, 구성 정보를 체계적으로 관리할 수 있습니다.
파일 관리
MATLAB 프로젝트 및 프로젝트 참조를 사용해 프로젝트 파일, 종속성, 작업 공간 구성을 관리할 수 있습니다.
소스 컨트롤 및 지속적 통합
Simulink 모델을 Git™, 자동화된 테스트 워크플로, 버전 컨트롤 시스템 및 CI/CD 파이프라인에 통합할 수 있습니다.
검증 및 확인
테스트, 커버리지 분석, 정적 분석, 컴포넌트 검증 워크플로를 통해 모델 품질을 개선할 수 있습니다.
외부 컴포넌트 통합
C, C++, Python®, FMU(Functional Mockup Unit) 및 기타 외부 컴포넌트를 Simulink 모델에 통합할 수 있습니다.
교육을 통한 지식 확장
Simulink Model Management and Architecture 교육과정을 통해 대규모 Simulink 모델링 모범 사례에 대한 여러분의 지식을 넓히고 강화할 수 있습니다. 또는 카탈로그에서 다른 교육과정을 살펴볼 수도 있습니다.
대규모 Simulink 모델링 FAQ
대규모 Simulink 프로젝트는 모델 참조를 사용해 모델을 컴포넌트화하고, 버스를 통해 인터페이스를 단순화하며, Simulink 데이터 딕셔너리로 데이터를 관리하고, MATLAB 프로젝트를 사용해 개발을 관리하면 유지보수가 더욱 수월해집니다.
모델 참조는 모듈식 개발, 병렬 엔지니어링 워크플로, 컴포넌트 재사용, 독립적인 테스트, 빌드 시간 단축을 지원합니다. 또한 증분 워크플로, 캐시 재사용, 선택적 가속, 모델 컴포넌트의 독립적인 컴파일 및 액셀러레이터 모드와 고속 액셀러레이터 모드의 지원을 통해 시뮬레이션 성능을 향상시킵니다.
라이브러리는 일반적으로 작고, 재사용 가능한 유틸리티에 사용됩니다. 서브시스템 참조는 공유 컴포넌트 및 특정 Simscape 또는 HDL 워크플로에 유용합니다. 모델 참조는 대규모 컴포넌트화, 재사용 가능한 아키텍처, 독립적인 시뮬레이션 및 시뮬레이션 가속에 권장됩니다.
버스는 관련 신호를 단일 연결로 묶어 인터페이스 복잡성을 줄여줍니다. 이를 통해 다이어그램을 간소화하는 동시에 모델 가독성, 유지관리성 및 확장성을 향상할 수 있습니다.
Simulink 데이터 딕셔너리는 파라미터, 신호, 버스 객체, 열거형, 값 유형 및 구성 세트를 모델 외부에 저장하는 데 사용되는 전용 .sldd 파일입니다. 이는 모든 데이터를 MATLAB 기본 작업 공간에 저장하는 방식보다 확장성이 뛰어난 대안입니다.
기본 작업 공간은 프로토타이핑 및 간단한 프로젝트에 유용합니다. 대규모 프로젝트이며 팀이 분산되어 있고 유지관리 기간이 긴 경우 보다 체계적으로 관리할 수 있고, 영속성이 뛰어나며, 변경 사항을 추적할 수 있고, 데이터를 분할할 수 있는 Simulink 데이터 딕셔너리가 일반적으로 권장됩니다.
네. 데이터 딕셔너리는 다른 데이터 딕셔너리를 참조할 수 있으므로 여러 모델 및 모델 계층 구조 간에 공통 파라미터, 버스 정의, 열거형 및 구성 데이터를 공유할 수 있습니다.
MATLAB 프로젝트를 사용하면 환경 설정, 경로 관리, 종속성 추적, 소스 컨트롤 연동, 프로젝트 참조, 테스트 워크플로 및 엔지니어링 팀 간 협업을 간소화할 수 있습니다.
MATLAB 프로젝트에는 종속성 분석기가 포함되어 있어 모델, 라이브러리, 데이터 딕셔너리, 테스트 파일 및 참조된 프로젝트 간 종속성을 시각화하고, 변경 사항이 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.
MATLAB은 Simulink 모델, 데이터 딕셔너리 및 기타 지원되는 파일의 기능적 변경 사항과 비기능적 변경 사항을 강조 표시하는 그래픽 비교 및 병합 툴을 제공합니다.
일반적인 방법으로는 Simulink 프로파일러, 솔버 프로파일러, 성능 어드바이저, 액셀러레이터 모드, 고속 액셀러레이터 모드, 빠른 재시작, 모델 컴포넌트화, 캐시 파일 및 병렬 시뮬레이션 워크플로를 활용하는 것이 있습니다.
빠른 재시작을 사용하면 파라미터 값만 변경된 경우 모델을 다시 컴파일하지 않고도 시뮬레이션을 반복할 수 있습니다. 이를 통해 파라미터 조정 및 설계 탐색 중에 초기화 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 액셀러레이터 모드는 모델 실행을 위한 컴파일된 코드를 생성해 표준 모드 대비 시뮬레이션 오버헤드를 낮추고 시뮬레이션 성능을 향상합니다. 고속 액셀러레이터 모드를 사용하면 독립형 실행 파일 시뮬레이션 타겟을 생성해 다양한 워크플로에서 시뮬레이션 속도를 대폭 개선할 수 있습니다.
Simulink 캐시 파일은 컴파일된 아티팩트와 시뮬레이션 타겟을 저장해 세션 간 재사용할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 재빌드 시간을 단축하고 모델 초기화 속도를 높일 수 있습니다.
parsim 워크플로를 사용하면 여러 Simulink 시뮬레이션을 사용 가능한 CPU 코어에서 동시에 실행하여 파라미터 스윕, 몬테카를로 분석 및 설계 최적화에 필요한 전체 실행 시간을 단축할 수 있습니다.
컴포넌트화는 가독성, 재사용성, 협업, 추적성, 테스트 효율성, 시뮬레이션 성능 및 장기적인 유지관리성을 향상할 수 있습니다. 이는 모델 기반 설계 환경을 확장하기 위한 기본적인 방법입니다.
