如何解决与使用 DASSL 的正常计算模式相比，Dymola 中的内联集成性能
我正在尝试使用 Dymola 中的内联集成进行实时模拟，我以 Modelica.Fluid.Examples.HeatingSystem 为例，但无论我选择哪种内联集成方法，模拟总是失败。
在我的理解中，内联积分意味着将离散化方程添加到模型方程中，然后 Dymola 可以进行更多的符号操作并获得新的 BLT 形式。我知道这种方法可能会导致更多的代数环，并使牛顿法很难解决这些代数环。
我的问题是：
- 与 Dymola 中的普通方法相比，哪种模型更适合内联集成方法？
- 内联积分旨在提高仿真速度，但当非线性代数环难以求解时，这可能会很困难，那么使用内联积分方法是否存在限制或规则？
- 以
Modelica.Fluid.Examples.HeatingSystem为例，如何调整模型以使用内联集成？ - 我知道 Dymola 只支持使用内联积分方法和欧拉积分器（固定步长积分算法），那么为什么内联积分方法只支持固定步长呢？是否没有必要使用可变步长？如果不限于实时仿真，我只是想使用在线积分来提高仿真速度，是否可以将在线积分方法与DASSl结合起来？
解决方法
对于大多数隐式求解器来说似乎卡住了，因为：
- 这是一个大小合理的模型，您可以将其与 6 000 秒的毫秒时间步长集成在一起；这意味着 600 万步（每个都涉及方程组）。
- 在线集成期间的反馈较少（因为提供反馈需要花费太多时间）。
但隐式 Euler 并没有卡住 - 只需几分钟即可完成。
不过，对于这个模型，你可以大量增加隐式欧拉的步长，它实际上用 1 s 就可以了；然后在不到一秒的时间内完成。
内联显式 Euler 失败，除非您使用更小的步长（与非内联显式 Euler 相同）。
注意：Dymola 中的内联求解器都是固定步长的求解器，因此设置太短的步长会减慢模拟速度，太长的步长会导致模拟失败，而 dassl、lsodar、radau、esdirk* 都在集成过程中调整步长以避免这两个问题。
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