Modelica 我可以通过设置Dymola中状态变量的最小和最大边界来确保收敛吗？

上个月，我在Dymola中努力改进模型的收敛性能。现在我在想，如果我定义状态变量的min和max属性，比如最大质量流量为10000kg/s，最小质量流量为0.01kg/s，在迭代过程中，当结果达到max或min边界时，迭代是继续还是停止？ 我在考虑当迭代结果到达边界时，迭代是否会反方向反弹，这可能会确保我的模型收敛

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我准备对我的想法做一些测试，如果有人有相同的问题或意见，欢迎评论或回答

为变量设置最小/最大值不太可能显著提高Dymola的性能

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如果变量的最小/最大断言处于活动状态，则解算器将拒绝值超出边界的步骤，并且当前不会尝试以巧妙的方式将它们映射回有效值。这可能会跳过一些基于越界值的计算，但很少会有太大的影响，而且还会有拒绝步骤等的成本。

设置变量的最小值/最大值不太可能显著提高Dymola的性能

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如果变量的最小/最大断言处于活动状态，则解算器将拒绝值超出边界的步骤，并且当前不会尝试以巧妙的方式将它们映射回有效值。这可能会跳过一些基于越界值的计算，但很少会有太大的影响，而且拒绝该步骤也有成本等。

我的测试验证了你的观点，我尝试为热工液压系统中的质量流量、焓和压力添加最小/最大属性，但这并没有提高收敛性能。所以我想最好提供一个更好的开始值。但我想知道，如果我在没有使用同伦的情况下，在我的模型中遇到初始化失败，是否有一种方法可以找到导致发散的初始值？或者我必须检查Dymola中的每个迭代变量？您可以选择在初始化失败的情况下创建部分结果文件。结果文件不一致=错误，因为初始化未完成，但它描述了目前的状态，因此一些变量可能会给您提供线索。我的测试验证了您的观点，我尝试为热工液压系统中的质量流量、焓和压力添加最小/最大属性，但这并没有提高收敛性能。所以我想最好提供一个更好的开始值。但我想知道，如果我在没有使用同伦的情况下，在我的模型中遇到初始化失败，是否有一种方法可以找到导致发散的初始值？或者我必须检查Dymola中的每个迭代变量？您可以选择在初始化失败的情况下创建部分结果文件。结果文件不一致=错误，因为初始化未完成，但它描述了当前的状态，因此一些变量可能会给您提供线索。