Matlab和Simu金宝applink用于航空航天和防御
设计，模拟，测试和部署安全和关键任务系统
全球航空航天和国防公司依靠Matlab®和模拟金宝app®跨越所有的技术准备级别，从原型到最重要的安全和使命关键系统．MATLAB和Simu金宝applink被用于所有领域的主要程序，如F-35联合攻击战斗机和火星探索漫游者，并加速了研究和开发领域，如自治系统，过度的，高级无线系统和飞机的杂交和电气化。
基于模型的设计的数字工程有助于通过早期设计仿真和代码生成来降低计划风险（如性能，日程和集成）。金宝appSimulink for.系统工程还建立一个数字线程，提供需求，架构，设计，自动生成的代码和测试工件之间的可追溯性。这确保了设计完整性并简化了复杂系统的变更管理，全部在同一环境中。
在“第三波”中人工智能，域专家也使用Matlab和Simulink开发AI解决方案，以提前预测和改进决策。金宝搏官方网站金宝appMatlab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的实现，以其部署到硬件或云的应用程序。
“基于模型的设计让我们对系统的功能设计有了更深入的了解。我们还提前完成了需求验证，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，并有信心控制逻辑将对其进行管理。”
克里斯托弗休闲，空中客车
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- 将您现有的开发过程迁移到基于模型的设计
系统工程
系统工程在管理多个域的复杂要求，架构和集成方面发挥着越来越重要的作用，以确保提供具有卓越性能和安全的系统。金宝appSimulink提供易于使用的架构建模和分析环境，允许您将要求与基于模型的设计完全同步。
Matlab和Simu金宝applink金宝app通过允许用户提供数字工程工作流：
- 通过a捕获，查看，分析和管理要求数字线程提供双向可追溯性在需求，架构，设计和实施之间，支持覆盖和改变影响分析金宝app
- 开发和检查系统架构模型从任何要求，现有的Simulink模型，ICD和外部创建的架构金宝app
- 进行数据驱动的贸易研究比较、分析或优化系统架构
- 自动生成报告用于覆盖，测试用例，ICD和错误报告
- 模拟系统组成以验证系统级行为
- 满足行业安全标准像DO-178C.那做- 254， 和ARP-4754
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客户成功
了解更多
- 基于模型的航空航天和防御设计概况（53:22）
- 什么是Simul金宝appink要求？（1:56）
- 验证和验证跨越模型到代码
- 用Simulink自动验证和验证金宝app
- MathWorks愿景，用于系统验证和验证（16:11）
- DO-178C软件工作流程，具有合格的代码生成（15:25）
飞行控制和发动机控制
在自动生成将其集成到物理平台中的代码之前，通过仿真设计和测试安全关键控制系统。通过使不同的场景和平台配置更容易地设计开发周期，使用硬件循环测试，以及限定安全标准的限定控制逻辑DO-178C.-都在同一个环境中。
MATLAB和Simu金宝applink允许控制工程师:
- 开始和构建植物模型更快，多重例子飞行控制，6-DOF，环境模型和车型等NASA HL-20
- 整车模型和它的子系统
- 使用预构建工具自动调整多变量控制器并利用先进的控制策略，如模型预测控制和强大的控制
- 设计和故障排除故障检测、隔离和恢复逻辑
- 自动生成优化代码到微处理器和FPGA.
- 履行验证和验证， 和证明安全标准
无人驾驶飞行器设计
无人驾驶飞行器（UAV）工程师和科学家使用MATLAB和Simulink设计和调整控制系统和平台 - 不可知的智能，监控和侦察（ISR）任务金宝app算法，模型现实世界系统，然后自动生成并验证代码 - 全部来自一个软件环境。
Matlab和Simu金宝applink使工程师能够：
- 连接和控制无人机及其组件来自MATLAB和Simulink金宝app
- 使用该平台沟通机器人操作系统（ROS）
- 模拟普通无人机传感器如GPS，IMU，INS和高度计
- 共同模拟您的UAV应用程序通过直接连接模拟器，比如凉亭
- 开发与硬件无关的控制算法并执行3D同步本地化和映射（SLAM），路径规划和轨迹生成凭借本机四元度支持金宝app
- 消除手工编码自动生成嵌入式代码对于微控制器，FPGA，PLC和GPU以多种语言
- 连接到常见的UAV自动驾驶仪， 如PX4.和低成本的硬件，如Raspberry PI™，使用预补硬件支持包金宝app
- 合作遗产代码并与现有系统集成
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- 无人机仿真与控制视频系列
- 基于MATLAB的传感器融合与跟踪（39:15）
- 使用Simulink编程无人机金宝app（33:49）
- 用Simulink和ROS模拟四轴飞行器任务金宝app（18:22）
- 使用Matlab和Simulink模拟无人机（UAV）金宝app（3:37）
- 使用UAV指导模型块近似高保真UAV模型
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- 深度学习信号处理
- 转移学习
- 预测维护
- 介绍Matlab预测性维护
- 机器学习:特征选择与分类（4:01）
- 强化学习，第5部分：克服加强学习的实际挑战（16:07）
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