昨晚分享的可以替代Matlab的几款开源科学计算软件(可以替代Matlab的几款开源科学计算软件),后台有读者留言说modelica,但本质上modelica不属于科学计算软件范畴,他属于系统仿真系列,故本文分享一些可以替代Simulink的几款开源系统仿真软件
1、开源系统仿真软件简介
目前比较主流的开源系统仿真软件:
Scilab/Xcos:Scilab是一种基于Matlab的开源数值计算和科学仿真软件,其中包含了Xcos仿真工具。Xcos提供了与Simulink类似的图形化建模和仿真功能,可以用于建立和分析动态系统模型。
OpenModelica:OpenModelica是一个基于模型驱动工程的开源仿真环境,提供了丰富的建模和仿真功能。它支持多种建模语言和工具,如Modelica,可以用于建立和仿真复杂的动态系统模型。
PyDSTool:PyDSTool是一个基于Python的开源动态系统建模和仿真工具。它提供了高级的动态系统建模语言和强大的仿真引擎,可以用于建立和仿真各种动态系统模型。
2、Scilab/Xcos
Xcos是一个开源的图形化建模和仿真工具,用于动态系统建模和仿真。它是Scilab科学计算软件套件的一部分,提供了一个直观且易于使用的界面,可以用于创建、编辑和运行动态系统模型。Xcos拥有媲美Simulink的功能,在一个模块图环境中实现多域仿真以及基于模型的设计。它支持系统级设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。首先是建模:
在XCos环境中可以进行模型定制和Modelica 块创建,支持机械结构模块、电气模块、热模块等。
Xcos支持从现有模块库中选择模块,支持用户定义的模块库超级模块管理(嵌入在单个超级模块中的子图,用于模型重用和简化),支持可配置子系统使用、有条件执行的子系统创建、可用于信号定义的所有Scilab数据类型。
Xcos系统仿真功能特点包括使用求解器、结果分析和可视化、使用C代码生成以获得更好的性能、使用嵌入式 Modelica 编译器、包含Scilab分析和可视化功能,支持批量模拟。
Xcos标准模块库中包括信号处理模块、热工液压模块、数学运算模块、离散和连续系统模块、电气模块、用户定义模块、注释模块(文本、LaTeX/MathML)等。
3、OpenModelica
OpenModelica是一个功能强大且灵活的开源系统仿真环境,适用于各种领域的动态系统建模和仿真任务。它基于Modelica语言,提供了直观的图形化建模界面、高性能的仿真引擎和丰富的建模库,使用户能够轻松地建立和分析复杂的动态系统模型。它提供了一套强大而灵活的工具,用于建立、仿真和分析各种类型的动态系统模型。OpenModelica的一些主要特点和功能:
Modelica语言支持:OpenModelica使用Modelica作为其建模语言,Modelica是一种面向对象的建模语言,用于描述动态系统的行为、结构和关联。Modelica提供了丰富的建模元素和库,可以用于描述各种物理、控制和多学科系统。
图形化建模界面:OpenModelica提供了一个直观且易于使用的图形化界面,允许用户通过拖放和连接模块来构建系统模型。用户可以从Modelica库中选择适当的组件,并进行参数设置和连接。
多领域建模支持:OpenModelica支持多个领域的建模,包括机械、电力、控制、热力学等。用户可以利用Modelica库中的各种组件和模型,建立符合自己系统需求的复杂模型。
仿真和分析:OpenModelica具有高性能的仿真引擎,可以执行离散事件和连续时间仿真。用户可以设置仿真参数、运行仿真,并观察和分析系统的动态行为和性能。仿真结果可以以图表、曲线和动画的形式可视化展示。
优化和参数估计:OpenModelica提供了优化和参数估计功能,可以帮助用户优化模型的性能和调整模型参数,以实现更好的系统响应。
可扩展性和自定义组件:OpenModelica支持用户创建自定义组件和模型,以满足特定的建模需求。用户可以编写自己的Modelica代码并集成到建模环境中,或者使用其他用户共享的组件和模型。
官网:https://openmodelica.org/
4、PyDSTool
PyDSTool是一个功能丰富且灵活的工具包,适用于动态系统建模和仿真任务。它提供了灵活的建模语言、多种求解器支持和强大的可视化功能,使用户能够准确描述和分析各种类型的动态系统模型。同时,PyDSTool还具有良好的可扩展性和与其他Python库的集成能力,使用户能够根据自己的需求进行自定义扩展和应用。它提供了一组工具和函数,用于定义和求解常微分方程(ODE)、偏微分方程(PDE)以及混合离散连续系统的模型。PyDSTool的一些主要特点和功能:
灵活的建模语言:PyDSTool使用自定义的建模语言来描述系统模型。这个语言允许用户定义变量、参数、微分方程、触发事件和约束条件等,以便更准确地描述系统的行为。
多种求解器支持:PyDSTool支持多种数值求解器,以求解不同类型的动态系统。它提供了一些经典的求解器,如欧拉法、四阶龙格-库塔法等,还支持高级的求解器,如Dopri853、Vode、CVode等。
建模工具:PyDSTool提供了一些有用的建模工具,如相图绘制、稳定性分析、特征值计算等。这些工具可以帮助用户更好地理解和分析系统的行为。
可视化功能:PyDSTool具有强大的可视化功能,可以绘制系统的时间序列、相图和相空间轨迹等。用户可以通过直观的图形展示来分析系统的稳定性、周期性和混沌行为等。
可扩展性和灵活性:PyDSTool是基于Python的工具包,因此可以与其他Python库和工具集成。用户可以自定义函数、引入外部数据和模型,以满足特定的建模需求。
下载:https://pypi.org/project/PyDSTool/0.91.0/