利用Simulink和SimEvents建立车队的离散事件模型，使用MATLAB并行服务器加速金宝app数千次仿真，并使用Deep Learning Toolbox对结果进行插值
“通过建立一个模型，Simulink和SimEven金宝appts和计算机集群上运行的离散事件仿真，我们很快发现了许多机会，尽量F-35机群的性能，同时最大限度地减少开发和执行力度。”
贾斯汀·比尔斯，洛克希德·马丁公司的
的F-35闪电II战斗机持续保障程序降低了寿命周期成本，并通过最小化停机时间，支撑飞行员培训，并确保部件的可用性，同时避免不必要的堆存增加了F-35舰队的任务准备。金宝app为了实现这些目标，该方案取决于车队的表现准确的预测，包括多长时间的飞机将停飞服务投影。
洛克希德·马丁公司的工程师们使用Simulink的金宝app®, SimEvents®，深学习工具箱™基于256工人计算集群上数以万计的模拟和MATLAB并行服务器™来的模型车辆性能和作出预测。
“有了Sim金宝appulink和SimEvents我们创建了一个从整个F-35项目集成了数据，并模拟飞机的数千每天经营模式，各有上千个零件，在数百个以上的许多年的时间地点，”贾斯汀·比尔斯说，项目在洛克希德·马丁公司的工程师。“我们的集群上加快数千Monte Carlo模拟，然后用插值深度学习工具箱结果将拯救我们多年的处理时间。”
由于飞机的复杂性和支持它所需的全球后勤系统的复杂性，模拟F-35机队的性能是极具挑战性的。金宝app洛克希德·马丁公司最初试图使用现有工具进行预测，但事实证明，它们增加了问题的复杂性。
洛·马团队要制定详细的，易于配置的模型，他们可以利用快速模拟数千个参数组合和场景。他们需要运用先进的技术来生成和分析结果，包括实验设计，机器学习和其他统计和概率的方法。
洛克希德·马丁公司的工程师们开发的F-35机队的一个复杂的Simulink模型，并使用SimEvents金宝app离散事件仿真引擎仿真模型。
他们使用SimEvents构建了模型的核心实体，并使用MATLAB的属性函数块实现了系统逻辑®代码。该模型结合部分和飞机性能数据，以及对飞机改装，维修的异常事件，部件的可用性和飞机活动数据。
他们使用测试用例和国防部验证、确认和认证指南来验证模型。
工程师们在实验设计的基础上进行了数千次具有随机事件和参数变化特征的蒙特卡罗模拟试验。为了更快地生成结果，该团队使用了并行计算工具箱™和MATLAB并行服务器在一个256-worker集群上并行运行多个模拟。
使用Deep学习工具箱，他们训练神经网络模拟结果，使他们能够进行插值模拟数据。
在模拟中，Simulink的记录和存储所金宝app发生的所有事件。中后处理这些数据，研究小组开发的MATLAB脚本来计算性能指标，生成注释MATLAB地块，创造微软®Excel文件，以供其他分析使用。
洛克希德·马丁公司已经在使用该模型来预测车辆性能，支持F-35持续保障计划。金宝app该小组目前正在探索如何利用其他程序的模型。
仿真设置时间从几个月缩短到几小时．“这将需要花费数月的数据输入设置为旧制，”比尔斯说。“相比之下，我们可以设置并在每天一个新的数据集运行我们的Simulink和Sim金宝appEvents模式”。
开发工作减少．B金宝appeales说:“Simulink和SimEvents极大地扩展了我们的船队性能预测能力，同时最大限度地减少了开发工作量。
仿真时间削减个月．Beales说:“通过在一个集群上并行运行我们的模拟，而不是在我们的12核桌面计算机上，我们完成它们的速度快了20倍。”“此外，我们使用深度学习工具箱执行的插值运算大大减少了我们需要执行的模拟次数，节省了额外的CPU时间。”
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