💡 最佳实践

问：如何组织大型仿真项目？

推荐的目录结构：

my_fusion_project/
├── models/                 # Modelica 模型
│   ├── package.mo
│   └── ...
├── configs/                # 配置文件
│   ├── baseline.json
│   ├── sensitivity.json
│   └── ...
├── scripts/                # 辅助脚本
│   ├── prepare_data.py
│   └── post_analysis.py
├── data/                   # 输入数据
│   └── external_data.csv
├── results/                # 仿真结果（自动生成）
└── reports/                # 最终报告

问：如何版本管理配置文件？

使用 Git 进行版本控制：

# 初始化 Git 仓库
git init

# 创建 .gitignore
echo "results/" >> .gitignore
echo "*.log" >> .gitignore
echo "*.pyc" >> .gitignore
echo "__pycache__/" >> .gitignore

# 提交配置文件
git add configs/*.json
git commit -m "feat: add baseline configuration"

问：如何在多台机器上分布式运行？

目前 TRICYS 不直接支持分布式计算，但您可以：

1. 手动分割任务：
2. 将参数扫描分成多个子集
3. 在不同机器上运行不同的子集

4. 手动合并结果

5. 使用集群调度器（如 SLURM）：

6. 将每个参数组合作为独立的作业提交
7. 使用后处理脚本汇总结果

问：如何优化模型性能？

Modelica 模型层面： 1. 简化模型结构，避免过度复杂的方程 2. 使用适当的数值求解器设置 3. 避免代数环和事件过多

TRICYS 层面： 1. 启用并发运行 2. 减少输出变量 3. 使用协同仿真替代复杂子系统