问题描述
我在 Jupyter notebooks 中使用 pyfmi 来运行模拟,我喜欢交互工作并评估参数的增量变化等。很久以前我发现有必要引入一个字典,作为参数和初始值的“容器” .现在我想知道这里是否有办法摆脱这个“容器”,毕竟它在一定程度上是“模型”的平行结构?
典型的工作流程如下所示:
create a diagram where results from different simulations below should be shown
model = load_fmu(fmu_model)
parDict['model.x_0'] = 1
parDict['model.a'] = 2
for key in parDict.keys(): model.set(key,parDict[key])
sim_res = model.simulate(10)
plot results...
model = load_fmu(fmu_model)
parDict['model.x_0'] = 3
for key in parDict.keys(): model.set(key,parDict[key])
sim_res = model.simulate(10)
plot results...
有一个函数model.reset()可以在编译时将状态恢复到默认值而无需再次加载,但您需要做的不仅仅是以下
model.reset()
parDict['model.x_0'] = 3
for key in parDict.keys(): model.set(key,parDict[key])
sim_res = model.simulate(10)
plot results...
所以,这不起作用... 并且毕竟参数和初始值需要带回来,我们仍然需要parDict,但我们可以避免使用load-command。
解决方法
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