Kılavuzlu Gezinme ve Kontrol (GNC)
MATLAB ve Simulink kullanarak, kontrol mühendisleri uygulamadan önce kontrol algoritmalarını sistem modelleri ile test edebilir, böylece pahalı prototipler kullanmadan karmaşık tasarımlar elde edebilirler. Bir uydu tasarımının ortak veri yolu mimarisi gibi çoklu fiziksel konfigürasyonlar için tasarım yapabilirler. Tek bir ortamda mühendisler aşağıdakiler üzerinde çalışır:
- GNC modelleri oluşturma ve paylaşma
- Kontrollerin ve mekanik tasarım değişikliklerinin sistem düzeyinde etkilerini entegre etme ve simüle etme
- Otomatik olarak oluşturulan uçuş kodunu ve test senaryolarını yeniden kullanma
- Yeni tasarımları eski tasarımlar ve araçlarla entegre etme
Güç Sistemleri
Güç sistemleri mühendisleri, görev gücü profili analizi için simülasyonları çalıştırmak, pil yaşlanmasının sistem üzerindeki etkilerini tahmin etmek ve DC-DC dönüştürücüler gibi elektrikli bileşenlerin ayrıntılı tasarımını yapmak gibi görevler için MATLAB ve Simulink’i kullanır.
Kablosuz Sistemler
Yeni nesil kablosuz haberleşme, radar ve elektronik savaş sistemleri için gelişmiş algoritmalar, çok işlevli RF sistemleri ve anten dizileri tasarlayın, prototipini oluşturun ve test edin . MATLAB ve Simulink ile araştırma mühendisleri, yeni teknoloji konseptlerinin uygulanabilirliğini hızla kanıtlayabilir, tasarım sorunlarını geliştirme döngüsünün başlarında ortadan kaldırabilir ve tasarım doğrulamasını kolaylaştırabilir. MATLAB ve Simulink araçlarıyla mühendisler şunları yapabilir:
- Yoğun spektrum ortamlarında karmaşık iletişim ve radar senaryolarını modelleyin ve görselleştirin
- Ana bant, RF ve anten bileşenleri dahil uçtan uca iletişim bağlantılarını simüle edin
- Standartlara dayalı (5G, LTE, WLAN) ve özel dalga formları oluşturun ve analiz edin
Havacılık ve Savunma için Yapay Zeka
MATLAB ve Simulink, kestirimci bakımdan çok modlu hedef tanımlama gibi karmaşık görevlere kadar AI zorluklarını çözmek için kapsamlı bir platform sağlar. MATLAB, sınırlı AI deneyimine sahip olsalar bile mühendisleri güçlendirir. Ekiplerin daha iyi AI veri kümelerine, entegrasyon zorluklarının üstesinden gelmesine, riski azaltmasına ve modelleri sistem çapında bir bağlamda sürekli test etmesine yardımcı olur.
- Kestirimci bakım ve kullanma filosunun optimize hizmeti dijital ikiz yetenekleri, algoritmaları geliştirmek algılamak ve hataları ve hataları tahmin , ve tahmin kalan yararlı ömrünü
- Radar dalga formu ve hedef sınıflandırma algoritmaları gibi uygulamalar için simülasyon tabanlı eğitim ve test verileri oluşturun ve takviye öğrenme ile karmaşık kontrol sistemleri oluşturun .
- İstihdam derin öğrenmeyi ve öğrenme algoritmaları makinesini çeşitli veri türleri doğru modeller oluşturmak uygulamalar ve görselleştirme araçları kullanarak farklı mimarileri ile ve deney
- Modelleri gömülü GPU’lar ve CPU’lar, kurumsal sistemler veya bulut dahil her yerde devreye alın
