问题标签 [assimulo]

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python - 如何将 ODE 系统与 FEM 系统相结合

我有一个动态模型设置为 ODE 的(刚性)系统。我目前用 CVODE(来自 Assimulo python 包中的 SUNDIALS 包)解决了这个问题,一切都很好。

我现在想为问题添加一个新的 3D 散热器(具有与温度相关的热参数)。我的想法是使用现有的 FEM 或 FVM 框架为我提供一个接口,让我可以轻松地(t, y)将 3D 块提供给例程,并获得背残差y'。原理是使用 FEM 系统中的方程,而不是求解器。CVODE 可以利用稀疏性,但预计组合系统的求解速度比 FEM 系统自身求解的速度要慢,这是为此量身定制的。

我的问题是(a)这种方法是否合理,以及(b)是否有一个 FEM 或 FVM 库可以轻松让我将其视为一个方程组,这样我就可以将它“附加”到我现有的一组ODE 方程。

如果不能让两个系统共享相同的时间轴,那么我将不得不以步进模式运行它们,在其中我运行一个模型一小段时间,更新另一个模型的边界条件,运行那个模型,更新第一个模型的 BC,依此类推。

我对出色的库 FiPy 有一些经验,我希望最终以上述方式使用该库。但我想了解其他系统在此类问题上的经验,以及我错过的其他方法。


编辑:我现在有一些似乎正在工作的示例代码,展示了如何使用 CVODE 解决 FiPy 网格扩散残差。但是,这只是一种方法(使用 FiPy),我的其他问题和疑虑仍然存在。欢迎任何建议。

这将产生一个显示完美匹配的图表:

完美的一对

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python - py2exe 和 assimulo - 没有名为 algebraic 的模块

我正在尝试在使用库 assimulo(微分方程求解器)的软件上使用 py2exe 构建可执行文件。遇到的问题是在执行过程中我收到:

ImportError:没有名为代数的模块

确切的错误信息是:

这里 qe 可以看到是第 7 行产生了我的麻烦,而这一行是

py2exe 的 setup.py 文件如下所示:

如果有人有线索,我会很感兴趣。谢谢

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sundials - 日晷已安装但未在带有 assimulo 的 python 中运行

干杯,

我正在尝试使用 Assimulo 2.9。在 Mac OS X 上。为此,我通过 cmake 下载并安装了日晷,方法是为下载文件创建 builddir 并运行 ../Downloads/sundials-2.7.0

这应该将所有内容安装在 /usr/local 中。执行此操作时,它不会给我任何错误警告。但是当我尝试在 python 中使用 assimulo 时,会出现以下错误消息:

有什么建议么?

非常感谢。

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python-3.x - 安装 assimulo 和日晷 - 错误

我想使用 Assimulo 和 Sundials 来解决 Python 中的微分代数方程,因此我试图将它安装在 Ubuntu 上。

对于日晷的安装,我按照安装说明进行操作,据我了解它运行良好。

然后我尝试使用命令安装 Assimulo pip3 install Assimulo,但我收到一条错误消息。我还尝试按照安装 - Assimulo 3.0 文档中的说明下载安装文件并使用以下命令进行安装。它会导致相同的错误消息。

这是我收到的错误消息:

出了什么问题,我该如何解决?任何帮助,将不胜感激!

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python-3.x - 使用 pyFMI 进行模拟时出现 CVodeError

我尝试在 Anaconda (Python 3.6.8) 上设置 pyFMI

安装了 pyFMI 站点上列出的所有必需的软件包。加载 fmu 时没有问题,但是当我尝试模拟 fmu 时出现错误:

希望在哪里寻找可能的问题的任何提示。

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python - 如何解决 - FMUException: 从站初始化失败

我是 FMU 世界的新手,并从它开始。我正在尝试在 Python 中加载和模拟在 GT-Suite 中创建的 FMU。我在加载 FMU 时很难解决错误,但最终可以做到。我正在关注jmodelica 教程

现在,当我尝试模拟模型时出现错误。错误是:

可能是什么原因?我的 .fmu 文件是否有问题,因为当我尝试加载和模拟从fmi-standard下载的 fmu 时,一切正常。

'RoomHeating_OM_RH.fmu'来自fmi 标准

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python - 使用实例方法时带莳萝的 Pathos KeyError

我正在尝试运行一个具有不同参数值的简单 ODE 系统,Assimulo用于调用 SUNDIAL 的 CVode。作为案例研究,我编写了这些函数并成功地并行解决了问题:

产生

在此处输入图像描述

然后,我将上面的函数组织成一个类:

最后,我创建了一个实例并将感兴趣的方法 ( solve_ode) 传递给一个新ParallelPool实例:

这次出现如下错误:

我已经看到了一些与 KeyError 相关的错误dill,但我看不到如何解决我的问题。

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matrix - Python:如何用雅可比行有效地解决 DAE?

我正在尝试使用 Assimulo 包来求解一组微分代数方程 (DAE)。我正在尝试使用类似于此处显示的算法。但是,似乎没有传递稀疏矩阵的选项。我的雅可比矩阵非常大,大约 3000 x 3000。你知道是否有一种方法可以更有效地解决我的 DAE 问题吗?