Annons

Mathworks landar 2019b-versioner av MATLAB och Simulink med AI och vässad 3D-simulering

De brukar sorteras in på CAE-området eller Simulering & Analys, amerikanska mjukvaruutvecklaren MathWorks’ produkter MATLAB och Simulink. Men oavsett etiketten så är MathWorks en av de ledande utvecklarna av matematisk datorprogramvara. MATLAB är i detta en programmeringsmiljö för algoritmutveckling, dataanalys, visualisering och numerisk beräkning. Medan Simulink kan beskrivas som en ”miljö” för simulering och modellbaserad design av multidisciplinära- och inbäddade ingenjörssystem.
Lite av en mindre omskriven doldis inom PLM-området så är bolagets lösningar icke desto mindre synnerligen viktiga verktyg för världens ingenjörer och forskare. Inom allt från fordons, flyg- och elektronikdesign till finans, bioteknik, akademi och andra segment spelar lösningarna en viktig roll.
När bolaget idag lanserar version version 2019b finns en rad nya funktioner i MATLAB och Simulink med. Bl a utbyggt stöd för artificiell intelligens, djupinlärning och dessutom introduceras nya produkter som har stöd för robotik, nya utbildningsresurser för event-baserad modellering.

Vi ska titta igenom de viktigaste uppdateringarna produktfamiljerna MATLAB och Simulink. Dels allmänt och dels relaterat till nyheter inom specifika industrisegment.

MATLAB – fokus på uppgiften istället för hantering av komplex kod
I 2019b introduceras Live Editor Tasks, som gör det möjligt för användare att interaktivt utforska parametrar, förbearbeta data och generera MATLAB-kod som blir en del av live-skriptet.
MATLAB-användare kan nu fokusera på uppgiften istället för på syntax eller komplex kod, och automatiskt köra genererad kod för att snabbt iterera på parametrar genom visualisering.

Simulink – upptäck funktioner när de behövs
En nyhet för Simulink i version 2019b är den nya Simulink Toolstrip, som hjälper användare att komma åt och upptäcka funktioner när de behövs.
I Simulink Toolstrip är flikarna ordnade i enlighet med arbetsflödet och sorterade efter användningsfrekvens, vilket gör navigering snabbare och sparar söktid.

Artificiell intelligens och djupinlärning
I version 2019b bygger Deep Learning Toolbox på de flexibla träningsloopar och nätverk som introducerades tidigare i år. Nya funktioner gör det möjligt för användare att träna avancerade nätverksarkitekturer med hjälp av anpassade träningsloopar, automatisk differentiering, delade vikter och anpassade förlustfunktioner.
Dessutom kan användare nu bygga generative adversarial networks (GAN), siamesiska nätverk, variationella autokodare och uppmärksamhetsnätverk. Deep Learning Toolbox kan nu även exportera till nätverk i ONNX-format som kombinerar CNN- och LSTM-lager och nätverk som innehåller 3D-CNN-lager.

FORDONSINDUSTRI – verfiering av köralgoritmer i 3D-miljö
Med version 2019b introduceras också betydande funktioner för att stödja fordonsindustrin inom flera produkter, bland annat:

  • Automated Driving Toolbox: Stöd för 3D-simulering som omfattar möjligheten att utveckla, testa och verifiera köralgoritmer i en 3D-miljö, och ett block som gör det möjligt för användare att generera hastighetsprofilen för en körsträcka där hänsyn tas till kinematiska begränsningar.
  • Powertrain Blockset: Möjliggör generering av en SI-motormodell med djupinlärning för utformning av algoritmer samt prestanda, bränsleekonomi och utsläppsanalys. Referensapplikationerna HEV P0, P1, P3 och P4 är också nya, kompletta modeller för HIL-testning, trade-off analys och optimering av reglerparametrar för hybridfordon.
  • Sensor Fusion och Tracking Toolbox: Möjliggör spår-till-spår-fusion och arkitektdecentraliserade spårningssystem.
  • Polyspace Bug Finder: ökat stöd för kodningsstandarder för AUTOSAR C++14 för att söka efter felaktig användning av lambda-uttryck, potentiella problem med enumerationer och andra problem.

    ROBOTIK – två nya produkter
    Utöver nya funktioner i Robotics System Toolbox introduceras två nya produkter i version 2019b:
  • Navigation Toolbox (ny) för att utveckla, simulera och implementera algoritmer för planering och navigering. Det omfattar algoritmer och verktyg för att utveckla och simulera system som kartlägger, lokaliserar, planerar och rör sig inom fysiska eller virtuella miljöer.
  • ROS Toolbox (ny) för att utveckla, simulera och implementera ROS-baserade applikationer. Toolboxen ger ett gränssnitt mellan MATLAB och Simulink och robotoperativsystemet (ROS och ROS2) som gör det möjligt för användare att sätta samman ett nätverk av noder, modellera och simulera ROS-nätverket och generera inbyggd mjukvara för ROS-noder.

    Utbildning i Stateflow – interaktiv tutorial
    Med version 2019b erbjuds Stateflow Onramp, en interaktiv tutorial som hjälper användare att lära sig grunderna i hur man skapar, redigerar och simulerar Stateflow-modeller. Precis som för befintliga Onramps för MATLAB, Simulink och djupinlärning omfattar denna inlärningskurs videohandledning och praktiska övningar med automatiserade utvärderingar och feedback. Användarna kan följa utbildningen i sin egen takt.

    Version 2019b är tillgänglig nu, i hela världen.
Print Friendly, PDF & Email

Success Stories

Success Stories

Industriellt

Intressant på PLM TV News

PLM TV News

PLM TV News

PLM TV News

PLM TV News

PLM TV News

Aktuell ANALYS

Aktuell Analys

Aktuell Analys

3D-printing

Block title