SystemModelParametricSimulate

SystemModelParametricSimulate[model,v,{p1,p2,}]

参数为 pi,针对变量 v 仿真 model.

SystemModelParametricSimulate[model,{v1,v2,},{p1,p2,}]

针对多个变量 vi 仿真 model.

SystemModelParametricSimulate[model,vars,tmax,]

0tmax 进行仿真.

SystemModelParametricSimulate[model,vars,{tmin,tmax},]

tmintmax 进行仿真.

更多信息和选项

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

参数为 a,获取 z 的参数化解:

用一个 a 值进行计算,给出 z 的近似解:

t=10 处进行计算:

绘制几个参数取不同值时的解:

获取 z 关于 y 的初值的参数解:

绘制几个参数取不同值时的解:

显示变量 z 对参数 a 的灵敏度:

a 的灵敏度随时间增加:

范围  (4)

模型  (4)

获取 SystemModel 中变量的参数化解:

绘制参数取几个不同值时的解:

获取 AffineStateSpaceModel 中变量的参数化解:

绘制参数取几个不同值时的解:

获取 NonlinearStateSpaceModel 中变量的参数化解:

绘制参数取几个不同值时的解:

获取 DiscreteInputOutputModel 中变量的参数化解:

绘制参数取几个不同值时的解:

选项  (1)

Method  (1)

Method 选择基本求解器:

使用 DASSL 求解器:

ParametricNDSolve 作为求解器:

通常情况下,ParametricNDSolve 比其他求解器快:

应用  (3)

优化参数以最大限度地提高抛石机的投掷效果:

获取投掷距离的参数化函数,改变投掷时间和绳索长度:

最大化投掷距离,将参数限制在合理的范围内:

用最佳投掷参数进行仿真:

显示第一次反弹的距离:

用存储的绘图绘制抛掷对象的轨迹:

通过与测量数据进行比较来校准模型中的参数:

计算所测惯性变量的参数化函数:

建立模型拟合的标准函数:

用测试数据进行参数拟合:

用拟合参数进行仿真:

同时显示测试数据和校准过的模型:

用多次测量的均值进行模型参数拟合:

根据参数 k1k2k3,为浓度变量创建参数化函数:

定义在时间和参数设置下进行计算的拟合函数:

定义测量数据:

显示数据及其分布:

计算每个时间点上测量的平均值:

计算每个时间点上测量的标准偏差:

使用度量平均构建数据,再次拟合:

根据标准偏差对每个时间点进行加权:

用数据进行参数拟合:

提取最佳拟合参数:

同时显示所得拟合曲线和所有测量数据:

属性和关系  (1)

SystemModelSimulateSensitivity 可用来轻松计算参数灵敏度:

a 改变 10%,绘制 yz 的灵敏度界限:

Wolfram Research (2018),SystemModelParametricSimulate,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/SystemModelParametricSimulate.html (更新于 2022 年).

文本

Wolfram Research (2018),SystemModelParametricSimulate,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/SystemModelParametricSimulate.html (更新于 2022 年).

CMS

Wolfram 语言. 2018. "SystemModelParametricSimulate." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2022. https://reference.wolfram.com/language/ref/SystemModelParametricSimulate.html.

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Wolfram 语言. (2018). SystemModelParametricSimulate. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/SystemModelParametricSimulate.html 年

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