建立与Simulink和SimEvents舰队的离散事件模型，使用MATLAB并行服务器加速成金宝app千上万的模拟，并用内插深度学习工具箱结果
“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，项目工程师在洛克希德·马丁公司。“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。”
模拟F-35机队的表现是非常具有挑战性的，由于飞机的复杂性，并支持它所需的全球物流系统。金宝app洛克希德·马丁公司最初试图生成使用现有工具的预测，但他们证明的复杂性增加的问题。
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。
他们建造使用SimEvents创建实体模型的核心，并使用用MATLAB属性功能模块来实现系统逻辑®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。
他们证实使用测试用例和国防部验证，确认和认证准则模型。
工程师跑了Monte Carlo模拟成千上万的试验版本根据实验设计都随机事件和参数的变化。为了产生更快的结果，研究小组利用并行计算工具箱™和Matlab并行服务器并行256工人集群上运行多个模拟。
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”。
发展努力减轻。“金宝appSimulink和SimEvents极大地扩展了我们的车队性能预测能力，同时最大限度地减少开发工作量，”比尔斯说。
仿真时间削减个月。“通过在集群上，而不是我们的12核台式计算机上运行我们的模拟并行，我们完成了他们快20倍以上，”比尔斯说。“另外，我们与深学习工具箱进行插值大大降低，我们需要执行，节省了额外的CPU时间的模拟次数。”
您还可以选择从下面的列表中的网站：