航空宇宙,防衛向けMATLABおよび仿真软金宝app件

安全,シミュレーション,テスト,および开

世界中の航空宇宙および防衛にかかわる企業が,プロトタイプから,非常に重要な安全でミッションクリティカルなシステムまで,あらゆる技術成熟度レベルで,MATLAB®および仿金宝app真软件®をを用しています.matlabとsi金宝appmulinkは,f-35综合攻撃攻撃机や火星探查ローバーなどあらゆるの主要プログラムプログラム使あらゆるされ自律システム、極超音速、高機能無線システム、航空機のハイブリッド化と電化などの分野での研究や開発を加速しています。

モデルベースデザイン(MBD,モデルベース開発)を使用したデジタルエンジニアリングは,早期のデザインシミュレーションとコード生成を通じて,プログラムのリスク(パフォーマンス,スケジュール,統合など)の低減に役立ちます。また,システムエンジニアリング向け仿金宝app真软件は,デジタルスレッドを確立し,要件,アーキテクチャ,設計,自動生成コード,テストアーティファクト間のトレーサビリティを提供します。これにより,設計の完全性が確保され,複雑なシステムの変更管理をすべて同じ環境内で容易に行えるようになります。

人工知能の“第3の波”の到来に伴い,特定分野の専門家もMATLABと仿真软件を金宝app使用して,早期の予測を行い,意思決定を改善するためのAIソリューションを開発しています。MATLABと Simulink を使用することで、チームはさまざまなデータソースを組み込むことができ、ハードウェアまたはクラウドに展開可能なアプリケーションへの機械学習、ディープラーニング、データ サイエンス アルゴリズムの実装を加速します。

「モデルベースデザイン,システムの机械的设计设计高度に可化たたたた,要件また,要件検证をよりも早くさせることができよりにに同せることができにににににににをををををしているので,何が起こるかを理念していし,また制御ロジックはその故障対处できるいういう自信

克里斯托弗松弛,空客

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お客様のチームがプログラムの目標に集中できるよう,弊社のアプリケーションエンジニアと業界の専門家が,製品の適切な組み合わせを決定できるようサポートいたします。また,30日間無料の評価版をご用意しています。

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システムエンジニアリング

システムエンジニアリングは,卓越したパフォーマンスと安全性を備えたシステムを確実に構築する上で,複雑な要件,アーキテクチャ,複数のドメインの統合の管理において,その重要性がますます高まっています。金宝app仿真软件は,要件とモデルベースデザインを完全に同期できる使いやすいアーキテクチャモデリングと解析環境を提供します。

MATLABと仿真金宝app软件は,ユーザーによる以下の作業を可能にすることで,デジタルエンジニアリングワークフローをサポートします。

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飛行制御およびエンジン制御

物理プラットフォームに統合されるコードを自動生成する前に,シミュレーションを通じて,セーフティクリティカルな制御システムを設計し,テストします。異なるシナリオや異なるプラットフォーム構成の設計,ハードウェアインザループでのテスト,制御ロジックの- 178 c吗などの安全規格への適合を,すべて同じ環境内で容易に行えるようにすることで,開発サイクルを加速します。

制御エンジニアは,MATLABと仿真金宝app软件で以下を行うことができます。


無人航空機の設計

無人航空機(UAV)のエンジニアや科学者は,制御システムやプラットフォームに依存しない諜報,監視,偵察(ISR)ミッションのアルゴリズムの設計やチューニング,現実世界のシステムのモデル化,コードの自動生成および検証を行うためにMATLABおよび仿真软件を使用金宝appし,そのすべてを単一のソフトウェア環境で行っています。

エンジニアは,MATLABと仿真金宝app软件で以下を行うことができます。


无无システム

次世代の無線通信レーダー,電子戦システム向けの高度なアルゴリズム,多機能な射频システム,アンテナアレイの設計,プロトタイプ,およびテストを行います。研究エンジニアは,MATLABと仿真金宝app软件で,新しいテクノロジーコンセプトの実行可能性を迅速に証明し,開発サイクルの早い段階で設計上の問題を排除し,設計検証を効率化できます。エンジニアは,MATLABと仿真金宝app软件ツールで以下を行うことができます。


航空宇宙および防衛向け人工知能

MATLABと仿真金宝app软件は,予知保全からマルチモーダルのターゲット識別などの複雑なタスクまで,AIの課題を解決するための包括的なプラットフォームを提供します。MATLABでは,AIの使用経験が少ないエンジニアをサポートします。チームがMATLABを使用して,AIデータセットの改善,統合の課題の対処,リスクの低減,システム全体のコンテキストでのモデルの継続的なテストを行えるよう支援します。

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