提供一个python和pyfmi编写的实时调用fmu模型运行的代码案例

这是一个使用 pyfmi 模块实时调用 FMU 模型的示例代码：

import pyfmi

# Load the FMU
fmu = pyfmi.load_fmu('MyModel.fmu')

# Create the input object
input_object = fmu.get_default_experiment()

# Set the start and stop time
input_object["start_time"] = 0.0
input_object["stop_time"] = 10.0

# Set the options
options = fmu.simulate_options()
options["ncp"] = 1000

# Simulate the model
results = fmu.simulate(input=input_object, options=options)

# Print the results
print(results)

在这个示例中，我们首先导入 pyfmi 模块，然后使用 `pyfmi.load_fmu()` 函数加载 FMU 模型。然后我们使用 `fmu.get_default_experiment()` 函数创建一个默认的输入对象。最后使用 `fmu.simulate()` 函数运行模拟并打印结果。

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pyfmi如何单步运行fmu模型的代码案例

下面是一个使用 pyfmi 单步运行 FMU 模型的示例代码：

import pyfmi

# Load the FMU
model = pyfmi.load_fmu('path/to/fmu.fmu')

# Set the options for the simulation
opts = model.simulate_options()
opts['ncp'] = 1000 # Number of communication points
opts['initialize'] = False # Do not initialize the model

# Create the input trajectory
t = [0, 1, 2, 3, 4]
u = [1, 2, 3, 2, 1]
input_trajectory = (t, u)

# Start the simulation
results = model.simulate(input=input_trajectory, options=opts)

# Extract the results
x = results['x']
y = results['y']

在上面的示例中，我们使用了 `pyfmi.load_fmu()` 函数加载了 FMU 文件，使用 `model.simulate_options()` 函数设置了模拟选项，然后使用 `model.simulate()` 函数进行模拟。我们可以使用 `results['x']` 或 `results['y']` 来提取模拟结果。

请给出 pyfmi 实时运行 FMU 模型并且实时绘出结果曲线的示例代码：

以下是使用 pyfmi 实时运行 FMU 模型并实时绘制结果曲线的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pyfmi

# Load the FMU
model = pyfmi.load_fmu('path/to/fmu.fmu')

# Start the simulation
res = model.simulate(start_time=0, final_time=10, options={'ncp': 1000})

# Plot the results
plt.figure()
plt.plot(res['time'], res['x'])
plt.xlabel('Time [s]')
plt.ylabel('x')
plt.show()

在这段代码中，首先使用 pyfmi.load_fmu() 函数加载 FMU 模型，然后使用 model.simulate() 函数进行仿真。通过设置 options 参数中的 'ncp' 参数可以控制仿真的步长。最后使用 matplotlib 绘制结果曲线。

请注意，上面的代码仅供参考，您需要根据自己的 FMU 模型和需求进行修改。