安装pyfmi

在anaconda里安装pyfmi

conda install -c conda-forge pyfmi

利用OpenModelica创建模型并导出fmu文件

用OpenModelica创建了一个简单的物理模型：

model NewtonCoolingparameter Real T_inf=25"ambient temperature";parameter Real T0=90"initial temperature";parameter Real h=0.7 "convective cooling coefficient";parameter Real A=1.0 "surface area";parameter Real m=0.1 "Mass of thermal capacitance";parameter Real c_p=1.2 "specific heat";Real T;
initial equationT = T0;
equationm * c_p * der(T) = h * A * (T_inf - T);
end NewtonCooling;

在python里加载并执行fmu文件

from pyfmi import load_fmu
model = load_fmu('NewtonCooling.fmu')

获取model的所有参数；如果取特定的参数则可以输入(Real：0, Int：1, Bool：2, String：3, Enumeration：4)

model.get_model_variables()
#输出如下
#OrderedDict([('T', <pyfmi.fmi.ScalarVariable2 at 0x2a4e74355e8>),
#             ('der(T)', <pyfmi.fmi.ScalarVariable2 at 0x2a4e7435708>),
#             ('A', <pyfmi.fmi.ScalarVariable2 at 0x2a4e7435768>),
#             ('T0', <pyfmi.fmi.ScalarVariable2 at 0x2a4e74357c8>),
#             ('T_inf', <pyfmi.fmi.ScalarVariable2 at 0x2a4e7435828>),
#             ('c_p', <pyfmi.fmi.ScalarVariable2 at 0x2a4e7435888>),
#             ('h', <pyfmi.fmi.ScalarVariable2 at 0x2a4e74358e8>),
#             ('m', <pyfmi.fmi.ScalarVariable2 at 0x2a4e7435948>)])

设置数值

#设置数值
model.set_real([3], [200])
#或者
model.set('A', 0.1)

模拟

res = model.simulate(start_time=0, final_time=10)
#输出如下
#Final Run Statistics: --- # Number of steps                                 : 507
# Number of function evaluations                  : 515
# Number of Jacobian evaluations                  : 9
# Number of function eval. due to Jacobian eval.  : 0
# Number of error test failures                   : 1
# Number of nonlinear iterations                  : 512
# Number of nonlinear convergence failures        : 0
# Number of state function evaluations            : 0
#
#Solver options:# Solver                   : CVode
# Linear multistep method  : BDF
# Nonlinear solver         : Newton
# Linear solver type       : DENSE
# Maximal order            : 5
# Tolerances (absolute)    : 1e-08
# Tolerances (relative)    : 1e-06#Simulation interval    : 0.0 - 10.0 seconds.
#Elapsed simulation time: 0.017241800000000085 seconds.

获取运行结果

model.get('c_p')
#1.2
model.get_real([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
#array([ 2.55124535e+01, -2.98931187e-01,  1.00000000e-01,  2.00000000e+02,
#        2.50000000e+01,  1.20000000e+00,  7.00000000e-01,  1.00000000e-01])
res.final('T')
#25.512453462694374

作图

import pandas as pd
import cufflinks as cf
cf.set_config_file(offline=True)df_T = pd.DataFrame({"T" : res["T"]}, index=res["time"])
df_T.iplot()

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如下所示: input = c_int * 4 # 实例化一个长度为2的整型数组 input = input() # 为数组赋值(input这个数组是不支持迭代的) input[0] = 11 inp ...

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