Engee 文档

建模中的程序控制示例

引言

在本例中，我们将使用程序控制方法创建一个模型。我们的目标是展示如何使用工作区工具命令行img 41 1 2 和脚本编辑器img41 1 以编程方式实现模型。

要使用编程控制方法创建模型，我们将打开命令行或 Engee 脚本编辑器。工具的选择并不重要，如果创建的是示例，语法上也不会有什么不同。不过，脚本编辑器可以重构已经初始化的代码行，这对创建自己的模型非常有用。今后我们将使用脚本编辑器。

创建/加载模型

默认情况下，启动 Engee 时会创建 newmodel_1 模型，这就是我们稍后要使用的模型。不过，您也可以从以下方法中选择所需的方法来创建或加载其他模型：

创建/加载/打开模型

使用create 方法创建模型：

model = "newmodel_2" # 创建值为"model_name"的模型变量
engee.create(model) # 从变量创建模型

或直接创建模型而不初始化变量：

engee.create("newmodel_2")

您可以使用load 方法加载现有模型：

engee.load("/user/newmodel_2.engee")

# 或

engee.load("/user/newmodel_2.engee"; force = true) # 如果模型之前已加载，则必须指定force=true。

添加区块

首先，让我们使用add_block 方法将库中的代码块添加到 newmodel_1 模型中：

engee.add_block("/Basic/Sources/Sine Wave", "newmodel_1/") # 从Basic/Sources库中添加Sin Wave块并自动分配名称

以及类似的 "终结者 "模块：

engee.add_block("/Basic/Sinks/Terminator", "newmodel_1/") # 它以相同的方式添加终止符块，但来自不同的库。
在这种情况下，名称会自动分配，例如，如果模型中已经存在一个名称为 Terminator-1 的程序块，则 Terminator 会更名为 Terminator-1。

如有必要，您可以在模型名称的斜线/ 后添加区块名称，从而为其命名：

engee.add_block("/Basic/Sources/Sine Wave", "newmodel_1/Sine Wave-x") # 添加一个名为Sin Wave-x的正弦波块

您可以通过delete_block 方法删除不必要的区块：

engee.delete_block("newmodel_1/Sine Wave-x") # 从系统中删除正弦波-x块以及所有相关的线和块

添加行

让我们使用add_line 方法在添加的区块之间添加一条连接信号线：

engee.add_line("Sine Wave/1", "Terminator/1")  # 设置Sin波单元的1号输出端口和终端单元的1号输入端口之间的信号

左键单击信号并选择 Record ，启用信号记录，记录 Sin Wave 和 Terminator 块之间创建的信号线：

signal log modeling

这是模型模拟完成后从块中检索数据所必需的。

设置模型参数

让我们使用get_param 方法获取模型参数：

engee.get_param("newmodel_1") - # 获取仿真参数
输出 get_param，步长不变_。 
ModelParameters(
  :EnableMultiTasking => false
  :GenerateComments => true

  #积分器参数:
  :StartTime => 0.0
  :StopTime => 10
  :SolverType => fixed-step
  :SolverName => Euler
  :FixedStep => 0.01
)

可配置的模型参数列表因所选步骤（常量或变量）而异。例如，上述变步模型的 get_param 将显示以下参数：

变量步长 get_param 输出_. 
ModelParameters(
  :EnableMultiTasking => false
  :GenerateComments => true

  # 积分器参数:
  :StartTime => 0.0
  :StopTime => 10
  :SolverName => Tsit5
  :SolverType => variable-step
  :MaxStep => auto # 最大步长
  :MinStep => auto # 最小步长
  :InitialStep => auto # 初始步长
  :RelTol => auto # 相对精度
  :AbsTol => auto # 绝对准确度
  :OutputOption => true # 密集输出
  :OutputTimes => 1e-2 # 间隔时间
)

让我们使用set_param! 方法来更改模型的几个参数：

engee.set_param!("newmodel_1", "FixedStep" => 0.05, "StopTime" => 40) # 更改固定步长和仿真结束时间

接下来，重复使用get_param 来跟踪参数变化：

参数更改后的 get_param 输出结果_。 
ModelParameters(
  :EnableMultiTasking => false
  :GenerateComments => true

  #积分器参数:
  :StartTime => 0.0
  :StopTime => 40.0
  :SolverType => fixed-step
  :SolverName => Euler
  :FixedStep => 0.05
)

模拟

让我们使用run 方法对我们的模型进行一次模拟：

engee.run("newmodel_1")

由于之前启用了信号记录功能，存储仿真结果的simout 变量的值为 SimulationResult("newmodel_1/Sine Wave.1" => WorkspaceArray("newmodel_1/Sine Wave.1"))，以表格DataFrame 表示：

输出 
Dict{String, DataFrames.DataFrame} with 1 entry:
  "Sine Wave.1" => 801×2 DataFrame…

让我们使用 collect 函数将模拟结果保存到 Engee RAM 中的 result 变量：

result = collect(simout["newmodel_1/Sine Wave.1"])

此外，让我们使用get_results 方法来获取模拟结果，而不必求助于 simout 变量：

modeling_variable = engee.get_results("newmodel_1")

包含模拟结果的两个变量（"modeling_variable "和 "result"）的值都是 DataFrame，但类不同--"modeling_variable "的类是 "Dict{String, DataFrames, DataFrame}"，"result "的类是 "DataFrames.DataFrame"。

为方便起见，我们继续使用 result 变量。结果 "变量的 DataFrame 包括两列—​时间和值。让我们使用 Plots 库将 DataFrame 可视化：

using Plots
plot(result.time, result.value)

plots result modeling

此外，您还可以将模拟结果保存为 CSV 格式：

using CSV
CSV.write("result.csv", result) # 将仿真结果从result写入结果。csv档案

联产

让我们使用generate_code 方法生成模型代码：

engee.generate_code("/user/newmodel_1.engee", "/user/codegen_dir") # 代码是从newmodel_1生成的。engee模型，代码将存储在codegen_dir文件夹中。

生成的代码将位于 codegen_dir 文件夹中的 newmodel_1.h、newmodel_1.c 和 main.c 文件中。

最后，让我们使用save 方法保存我们的模型：

engee.save("/user/newmodel_1.engee"; force=true)

实用链接

  1. 计划管理的公共方法

  2. 命令行

  3. 脚本编辑器

  4. Engee中仿真结果的软件处理