Добро пожаловать на сайт MVSTUDIUM Group!

Вас приветствует творческий коллектив разработчиков инструментов математического моделирования MVSTUDIUM и Rand Model Designer.

Разработка осуществляется в тесном сотрудничестве с научными работниками кафедры Распределенных Вычислений и Компьютерных Сетей факультета технической кибернетики СПбГПУ.

Краткая информация об RMD:

RMD это высокопроизводительная среда для разработки компонентных моделей сложных динамических систем. RMD использует интуитивно понятный объектно-ориентированный язык моделирования высокого уровня, основанный на объектной парадигме UML, позволяющий быстро и качественно создавать сложные модели. RMD позволяет разрабатывать непрерывные, дискретные и гибридные (непрерывно-дискретные) модели и проводить c ними интерактивные вычислительные эксперименты.

Основными областями применения продукта являются:
проведение научных вычислительных экспериментов;
проектирование технических систем;
проведение стратегического аудита и анализ рисков;
моделирование экономических систем;
обучение;
разработка математических моделей физических систем и процессов с последующим включением их во внешние программные приложения;
создание компьютерных тренажеров.

RMD позволяет быстро создавать модели многокомпонентных непрерывных, дискретных и гибридных (непрерывно-дискретных) систем. Входной язык не предъявляет никаких требований к знаниям по программированию: используются интуитивно понятные общепринятые формы для описания математических зависимостей и визуальные диаграммы для описания структуры и качественных изменений поведения моделируемой системы.
Непрерывное поведение систем описывается с помощью дифференциально-алгебраических уравнений первого и второго порядка (скалярных или матричных) произвольной формы (в том числе неразрешенных относительно производных). Уравнения задаются в естественном математическом представлении (аналогично MathCad). Для описания дискретного и гибридного поведения используются визуальные карты поведения, являющиеся расширением диаграмм состояний UML. Дискретные действия записываются с помощью несложного алгоритмического языка, включающего хорошо известные базовые конструкции традиционных алгоритмических языков.
Программный код выполняемой модели автоматически генерируется на основе математической модели и компилируется, что обуславливает высокую производительность при проведении вычислительных экспериментов. При автоматическом построении совокупной системы уравнений учитывается ее структура, уменьшается размерность и символьно разрешается часть уравнений, что в совокупности с использованием специальных численных методов дает возможность работать с большими системами уравнений (тысячи дифференциально-алгебраических уравнений) в том числе в режиме реального времени.
Имеются мощные средства отладки моделей и демонстрации результатов модельных экспериментов, двухмерная и трехмерная анимация. Поддерживаются типовые вычислительные эксперименты (получение параметрических зависимостей, определение вероятности события, определение математического ожидания и дисперсии значения переменной, анализ глобальной чувствительности). Входной язык поддерживает возможность проведения «внутреннего» вычислительного эксперимента в ходе функционирования модели.
Имеется возможность использования визуальной модели независимо от среды разработки, а также встраивания выполняемой модели во внешнее приложение с использованием специального API.

Существующие аналоги: MATLAB+Simulink+StateFlow+ToolBoxes, Dymola, OpenModelica, MathModelica, Ptolemy, AnyLogic.
RMD является единственным универсальным инструментом, позволяющим создавать все виды моделей динамических систем:
однокомпонентные непрерывные модели;
однокомпонентные дискретно-событийные модели;
однокомпонентные гибридные модели;
многокомпонентные модели с непрерывными, дискретными или гибридными компонентами и ориентированными связями («блочные модели»);
многокомпонентные модели с непрерывными, дискретными или гибридными компонентами и неориентированными связями («физические модели»);
многокомпонентные модели с переменным составом компонентов и переменной структурой связей.

В RMD сделана попытка соединить сильные стороны подходов UML и Modelica: поддерживать «физическое моделирование» как это предложено в языке Modelica, и использовать при этом объектную парадигму и машину состояний языка UML. «Расплатой» за это решение явилась необходимость выполнения части анализа совокупной системы уравнений на стадии выполнения модели при каждом переключении. Оказалось, что этот анализ можно проводить с помощью алгоритмов «линейной сложности», и создаваемые с помощью RMD промышленные модели из компонентов с ненаправленными связями успешно работают в реальном времени.