Aerospazio e difesa

MATLAB e Simulink per aerospazio e difesa

Progettare, simulare, testare e distribuire sistemi essenziali per missioni e sicurezza

Le società aerospaziali e della difesa di tutto il mondo si affidano a MATLAB^® e a Simulink^® per progetti di qualsiasi livello di maturità tecnologica, dai prototipi fino ai sistemi essenziali per missioni e sicurezza più importanti. MATLAB e Simulink vengono utilizzati nei programmi principali in tutti i domini, come il Joint Strike Fighter F-35 e il Mars Exploration Rover, oltre che per accelerare il processo di ricerca e sviluppo in aree quali i sistemi autonomi, il regime ipersonico, i sistemi wireless avanzati e l’ibridazione e l’elettrificazione degli aeromobili.

L’ingegneria digitale, insieme alla progettazione Model-Based, aiuta a ridurre i rischi legati ai programmi (come le performance, la programmazione e l’integrazione) attraverso la simulazione anticipata dei progetti e la generazione di codice. Simulink per l’ingegneria dei sistemi stabilisce anche un thread digitale, ai fini della tracciabilità tra requisiti, architettura, progettazione, codice generato automaticamente e artefatti di prova. Ciò garantisce una progettazione completa e facilita il processo di gestione delle modifiche dei sistemi complessi, il tutto all’interno dello stesso ambiente.

Durante la “terza ondata” di intelligenza artificiale, gli esperti del settore stanno usando MATLAB e Simulink anche per sviluppare soluzioni di IA per fare previsioni ancora più anticipate e migliorare il processo decisionale. MATLAB e Simulink consentono ai team di incorporare svariate fonti di dati e di accelerare l’implementazione di algoritmi di machine learning, deep learning e data science nelle loro applicazioni, successivamente distribuibili su hardware o nel cloud.

“La progettazione Model-Based ci ha fornito un quadro approfondito del design funzionale del sistema. Inoltre, siamo stati in grado di completare la convalida dei requisiti in anticipo rispetto al passato e di simulare una serie di guasti simultanei ai componenti, quindi sappiamo cosa succederà e siamo fiduciosi che la logica di controllo sarà in grado di gestire i problemi.”
Christopher Slack, Airbus

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4 punti fondamentali per realizzare la trasformazione digitale nei settori Aerospazio e Difesa (28:31)

Ingegneria dei sistemi

L’ingegneria dei sistemi gioca un ruolo sempre più cruciale nella gestione di architetture e requisiti complessi, nonché nell’integrazione di più domini per garantire la realizzazione di sistemi altamente performanti e sicuri. Simulink offre un ambiente di modellazione e analisi dell’architettura facile da usare che consentirà di sincronizzare perfettamente i requisiti alla propria progettazione Model-Based.

MATLAB e Simulink supportano i flussi di lavoro dell’ingegneria digitale consentendo agli utenti di:

Acquisire, visualizzare, analizzare e gestire i requisiti tramite un thread digitale (33:33) che garantisce una tracciabilità bidirezionale tra requisiti, architettura, progettazione e implementazione, oltre a supportare l’analisi di copertura e di impatto delle modifiche
Sviluppare ed esaminare i modelli di architettura dei sistemi a partire da qualsiasi tipo di combinazione di requisiti, modelli Simulink esistenti, ICD e architetture create esternamente
Condurre indagini commerciali basate sui dati per confrontare, analizzare, oppure ottimizzare l’architettura di sistema
Generare automaticamente dei report relativi a copertura, test case, ICD e bug
Simulare la composizione di un sistema per verificarne il comportamento
Soddisfare gli standard di sicurezza del settore, come DO-178C, DO-254 e ARP-4754

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Sistemi di controllo di volo e controllo motori

Progetta e verifica sistemi di controllo essenziali per la sicurezza grazie alla simulazione, prima di generare automaticamente il codice che verrà poi integrato nella piattaforma fisica. Accelera il ciclo di sviluppo semplificando la progettazione in vari scenari e configurazioni di piattaforme diverse, effettua dei test hardware-in-the loop, poi qualifica la logica di controllo in base agli standard di sicurezza, come DO-178C, il tutto in un unico ambiente.

MATLAB e Simulink consentonoo agli ingegneri di controllo di:

Muovere i primi passi e costruire modelli di impianti più rapidamente con svariati esempi di sistemi di controllo di volo, 6-DoF, modelli ambientali e modelli di veicolo come l’HL-20 della NASA
Modellare l’intero veicolo e i relativi sottosistemi
Usare strumenti predefiniti per regolare in modo automatico i controllori multivariabile (4:56) e sfruttare strategie di controllo avanzate, come il controllo predittivo dei modelli e il controllo solido
Progettare e risolvere problemi legati a rilevamento guasti, isolamento e recupero
Generare automaticamente codice ottimizzato per microprocessori e FPGA
Eseguire attività di verifica e convalida, oltre che di certificazione rispetto agli standard di sicurezza

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Progettazione di aeromobili a pilotaggio remoto

I ricercatori e gli ingegneri che operano nel campo degli aeromobili a pilotaggio remoto (APR) utilizzano MATLAB e Simulink per progettare e ottimizzare sistemi di controllo e algoritmi per missioni ISR (Intelligence, Surveillance e Reconnaissance) indipendenti dalla piattaforma, modellare sistemi reali e generare e verificare automaticamente il codice, il tutto in un unico ambiente software.

MATLAB e Simulink consentono agli ingegneri di:

Connettere e controllare gli APR e i relativi componenti da MATLAB e Simulink
Comunicare con la piattaforma usando il Robot Operating System (ROS) e MAVLink
Simulare dei comuni sensori di APR, come GPS, IMU, INS e Altimeter
Co-simulare le proprie applicazioni di APR connettendosi direttamente a simulatori come Gazebo e Unreal Engine
Sviluppare algoritmi di controllo indipendenti dall’hardware e condurre attività di mappatura e localizzazione simultanea 3D (SLAM), pianificare percorsi e generare traiettorie con con il supporto dei quaternioni nativi
Eliminare la codifica manuale generando automaticamente codice embedded per microcontrollori, FPGA, PLC e GPU in molti linguaggi
Connettersi agli autopiloti di APR comuni, come PX4, e a hardware a basso costo, come Raspberry Pi™, usando pacchetti di supporto hardware predefiniti
Lavorare con codice preesistente e integrare sistemi esistenti

Simulare e verificare algoritmi autonomi con Robotics System Toolbox, ROS Toolbox e Gazebo

Condurre attività di Simultaneous Localization and Mapping 3D (SLAM) con nuvole di punti LIDAR usando Navigation Toolbox

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Link di comunicazione e copertura dei trasmettitori proiettati sulla Terra.

Sistemi wireless

Progetta, prototipa e testa algoritmi avanzati, sistemi RF multifunzione e array di antenne per la generazione futura di sistemi di comunicazione wireless (27:30), radar e di guerra elettronica (35:28). Con MATLAB e Simulink, i tecnici addetti alla fase di ricerca sono in grado di testare rapidamente l’efficacia dei nuovi concept tecnologici, eliminare problemi di progettazione all’inizio del ciclo di sviluppo e semplificare la verifica del progetto. Grazie agli strumenti MATLAB e Simulink, gli ingegneri saranno in grado di:

Modellare e visualizzare scenari radar e di comunicazione complessi in un ambiente a spettro denso
Simulare link di comunicazione end-to-end, inclusi i componenti di baseband, RF e antenna
Generare e analizzare forme d’onda personalizzate e basate su standard (5G, LTE, WLAN)
Modellare array di antenne e architetture di beamforming con Antenna Toolbox™
Modellare la dinamica di sistemi radar a terra, in cielo o in mare con target mobili e piattaforme radar
Progettare e simulare sistemi di posizionamento e tracciamento multisensore
Creare modelli di riferimento riutilizzabili per la verifica iterativa di implementazioni, prototipi e implementazioni wireless
Prototipare e testare progetti di algoritmi su hardware di radio definite dal comuni come USRP e PlutoSDR

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L’intelligenza artificiale per il settore aerospazio e difesa

MATLAB e Simulink offrono una piattaforma globale per risolvere sfide tramite IA, dalla manutenzione predittiva ad attività più complesse come il riconoscimento multimodale dei target. MATLAB rende gli ingegneri più autonomi, anche quelli che hanno poca esperienza nel campo dell’intelligenza artificiale. Aiuta a migliorare l’assemblamento di set di dati di IA, ad affrontare i problemi di integrazione, a ridurre i rischi e a verificare continuamente modelli in un contesto a livello di sistema.

Ottimizza gli interventi di assistenza per la flotta grazie alla manutenzione predittiva e alle funzionalità del gemello digitale (8:28), sviluppa algoritmi per rilevare e prevedere guasti e malfunzionamenti e stima la vita utile residua (9:34)
Genera dati di test e addestramento basati su simulazioni per applicazioni come gli algoritmi di classificazione di target e forme d’onda radar, poi crea sistemi di controllo (22:32) complessi con il reinforcement learning
Usa algoritmi di deep learning e machine learning per creare dei modelli precisi a partire da vari tipi di dati, poi testa architetture diverse usando le app e gli strumenti di visualizzazione
Distribuisci modelli su qualsiasi sistema, tra cui GPU e CPU embedded, sistemi aziendali o il cloud