Generierung effizienter Verhaltensmodelle mittels Modellkompilierung und Modellreduktion

In diesem Beitrag wurde gezeigt, dass mittels eines neuen Ansatzes, der symbolische Modellreduktionsverfahren mit optimierten Modellkompilierungstechniken verbindet, eine entscheidende Verbesserung der Simulationsperformance von automatisch generierten Verhaltensmodellen gegenüber einer Schaltungssimulation erreicht werden kann. Dies wird einerseits durch die wesentlich reduzierte Modellkomplexität und mit dem damit einhergehenden geringeren Rechenaufwand ermöglicht. Andererseits konnte mittels einer für den Simulator optimierten Aufbereitung der Modellgleichungen unter Ausnutzung sequentieller Gleichungsstrukturen eine deutlich verbesserte Performance erzielt werden. Die optimierten sequentiellen Gleichungen müssen nicht mit dem linearen Gleichungslöser des Simulators behandelt werden, sondern können direkt im Modell berechnet werden, wodurch die Dimension des iterativ zu lösenden Gleichungssystems deutlich reduziert wird. Anhand einer Beispielschaltung konnte innerhalb der Titan-Simulationsumgebung eine Beschleunigung im Vergleich zur Schaltungssimulation gezeigt werden.