모델 기반 개발(MBD)은 최근 차량 내 시스템 개발에 점점 더 많이 채택되고 있습니다시스템을 구축하는 제어 및 제어되는 객체를 모델링하고, 병렬 시뮬레이션을 통해 검증을 수행하면서 설계 및 개발을 진행하는 방식입니다
MATLAB/Simulink가 도구로 유명하다는 것은 많은 사람들이 알고 있는 것 같습니다기본적으로 이 방법은 모델을 설계하여 완성되나, 사양이 너무 복잡하여 모델로 표현하기 어려운 경우나 코드가 자동으로 생성되기 때문에 처리속도에 문제가 있는 경우가 많습니다
이 경우 Simulink에서 제공하는 스포츠 토토 사이트function이라는 확장 함수가 사용됩니다이 S-함수에는 여러 가지 유형이 있으며 각각의 목적에 따라 선택해야 합니다
1 인라인이 아닌 S-함수
- 리소스나 효율적인 코드를 알지 못하는 경우 주로 Simulink에서 시뮬레이션합니다
- C 또는 C++ MEX S-함수에서 각 블록 인스턴스는 시뮬레이션을 실행할 때 추가 메모리를 소비합니다 소스에 메모리 할당(콜로싱)
- TLC 코드[1]생성과 관련 없음
2 인라인 S-함수
- 효율성에 중점을 두고 최적의 알고리즘을 구현합니다 주로 임베디드 제품에 사용됩니다
- 효율성 지향 코드를 생성하기 위해 TLC 파일을 사용하는 오버헤드 코드[2]
- 완전히 인라인된 S-함수를 생성하려면 두 가지 구현이 필요합니다첫 번째는 MEX 파일을 사용하여 코드를 생성하는 것이었고, 두 번째는 TLC 파일을 사용하여 코드를 생성하는 것이었습니다
３． 외부 코드용 S-함수 자동 생성
- 손으로 작성한 코드가 많고 함수를 효율적으로 호출하려는 경우
- 레거시 코드 도구를 사용하는 것이 좋습니다레거시 코드 도구는 완전히 인라인된 S-함수 및 해당 TLC 파일을 쉽게 생성할 수 있습니다
두 경우 모두 C/C++ 소스나 모델에서 수행하기 어려운 처리를 하나의 블록(스포츠 토토 사이트Function)으로 모델에 통합할 수 있습니다
스포츠 토토 사이트Function을 간략하게 소개했습니다다음번에는 이 기능이 어떻게 작동하고 어떻게 사용하는지 설명하고 싶습니다
