全世界的航空航天和国防公司都依赖MATLAB®和仿真软金宝app件®跨越所有技术准备水平，从原型到最重要的技术安全和关键任务系统．MATLAB和Simu金宝applink被用于所有领域的重大项目，如F-35联合攻击战斗机和火星探测探测器，并加速在以下领域的研究和开发自治系统特超音速,先进的无线系统以及飞机的混合动力和电气化。
基于模型设计的数字工程通过早期设计模拟和代码生成，有助于降低程序风险(如性能、进度和集成)。金宝app仿真软件的系统工程还要建立数字线程，提供需求、架构、设计、自动生成代码和测试工件之间的可跟踪性。这确保了设计的完整性，并简化了复杂系统的变更管理，所有这些都在相同的环境中。
的“第三波”人工智能领域专家也在使用MATLAB和Simulink开发AI解决方案，以进行更早的预测和改善金宝app决策。金宝搏官方网站MATLAB和Simu金宝applink允许团队合并各种数据源，并加速机器学习、深度学习和数据科学算法到其应用程序中的实现，这些应用程序可以部署到硬件或云上。
“基于模型的设计为我们提供了系统功能设计的高级可视性。我们还比以前更早地完成了需求验证，并模拟了多个同时发生的组件故障，因此我们知道将会发生什么，并对控制逻辑能够管理它有信心。”
克里斯托弗·斯莱克，空中客车
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系统工程
系统工程在管理复杂的需求、体系结构和多个领域的集成方面扮演着越来越重要的角色，以确保系统的交付具有出色的性能和安全性。金宝appSimulink提供了一个易于使用的架构建模和分析环境，允许您将需求与基于模型的设计完全同步。
MATLAB和Simu金宝applink金宝app支持数字工程工作流程，允许用户:
- 捕获、查看、分析和管理需求数字线程(33:33)提供双向可追溯性在需求、架构、设计和实现之间，并支持覆盖和变更影响分析金宝app
- 开发和检查系统架构模型来自需求、现有Simulink模型、icd和外部创建的架构的任何组合金宝app
- 执行数据驱动的贸易研究比较、分析或优化系统架构
- 自动生成报表用于覆盖、测试用例、icd和错误报告
- 模拟验证系统级行为的系统组合
- 符合行业安全标准就像- 178 c吗，做- 254,arp - 4754
视图库(3张图)
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飞行控制和引擎控制
通过仿真设计和测试安全关键控制系统，然后自动生成代码，然后集成到物理平台。通过简化针对不同场景和平台配置的设计，使用硬件进行测试，并根据安全标准(如- 178 c吗-所有这些都在同一个环境中。
MATLAB和Simu金宝applink允许控制工程师:
- 开始吧用多个更快地建立植物模型例子飞行控制，6-DoF，环境模型，和车辆模型，如美国国家航空航天局HL-20
- 整车建模以及它的子系统
- 使用预先构建的工具自动调优多变量控制器(4:56)利用先进的控制策略，比如模型预测控制而且鲁棒控制
- 设计和故障排除故障检测、隔离和恢复逻辑
- 自动生成优化代码来微处理器而且FPGA
- 执行验证和确认,符合安全标准
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无人机设计
无人机(UAV)工程师和科学家使用MATLAB和Simulink设计和调优控制系统和平台不可知的情报、监视和侦察(ISR)任务算法，建模真实金宝app系统，然后自动生成和验证代码——所有这些都来自一个软件环境。
MATLAB和Simu金宝applink使工程师能够:
- 连接并控制无人机以及MATLAB和Simulink中的组件金宝app
- 与平台通信使用机器人操作系统(ROS)而且MAVLink
- 模拟常见无人机传感器如GPS, IMU, INS和高度计
- 共同模拟你的无人机应用程序通过直接连接模拟器，比如露台而且虚幻引擎
- 开发与硬件无关的控制算法并执行三维同步定位和绘图(SLAM)、路径规划和轨迹生成具有原生四元数支持金宝app
- 通过以下方法消除手工编码自动生成嵌入代码适用于多种语言的微控制器、fpga、plc和gpu
- 连接到常见的无人机自动驾驶仪，例如PX4，以及低成本硬件，例如覆盆子π™，使用预建硬件支持包金宝app
- 一起工作遗留代码并与现有系统集成
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无线系统
设计，原型，并测试先进的算法，多功能射频系统，天线阵列下一代无线通信(27:30)，雷达和电子战系统(35:28)．借助MATLAB和Simulin金宝appk，研究工程师可以快速证明新技术概念的可行性，在开发周期的早期消除设计问题，并简化设计验证。借助MATLAB和Simulin金宝appk工具，工程师可以:
航空航天与国防人工智能
MATLAB和Simu金宝applink为解决从预测维护到复杂任务(如多模态目标识别)的AI挑战提供了一个综合平台。即使工程师的人工智能经验有限，MATLAB也能为他们提供支持。它帮助团队更好的AI数据集，解决集成挑战，降低风险，并在整个系统范围内持续测试模型。
- 使用预测性维护和优化车队的服务数字双(剩8)能力，开发算法检测和预测故障和失败，和评估剩余使用寿命(34)
- 生成基于模拟的训练和测试数据用于雷达等应用波形而且目标分类算法，创造复杂的控制系统(22:32)与强化学习．
- 雇佣深度学习和机器学习算法从各种数据类型创建准确的模型，并使用应用程序和可视化工具尝试不同的架构
- 在任何地方部署模型包括嵌入式图形处理器和cpu，企业系统，或者云
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