Tutorials und Videos
So verwenden Sie MATLAB und Simulink für Studierendenprojekte.
Luft- und Raumfahrt
Erfahren Sie, wie Sie MATLAB und Simulink zur Entwicklung von Flugzeugen, unbemannten Luftfahrzeugen und anderen Raumfahrzeugen für studentische Projekte einsetzen können. Experten und Anwender von MathWorks tauschen Erkenntnisse darüber aus, wie man technische Konstruktionsberechnungen durchführt, Simulationsmodelle entwickelt und Code auf Hardware-Zielen einsetzt.
Randbedingungsanalyse für die Entwicklung von Luftfahrzeugen
Erfahren Sie, wie der Constraint Analysis Live Task Luftfahrzeugentwickler dabei unterstützt, Entwicklungsanforderungen in realisierbare Lösungen zu überführen sowie die erste Größenauslegung des Flügels und die erforderlichen Leistungsdaten des Antriebssystems zu berechnen.
Sensitivitätsanalyse mit MATLAB für Hochschulwettbewerbe
Erfahren Sie, wie Sie die empfindlichsten Entwicklungsvariablen identifizieren und den Code für geeignete Entwicklungsentscheidungen modifizieren können, um die Wettbewerbsergebnisse der Studierenden zu maximieren.
Entwicklungsoptimierung von Luftfahrzeugmodellen mit MATLAB
Optimieren Sie den Entwurf Ihres Modellluftfahrzeugs mit MATLAB. Richten Sie ein Optimierungsproblem ein und definieren Sie Ihre Zielfunktion und Entwicklungsvariablen. Verwenden Sie das Fixed-Wing-Objekt, um Stabilitätsableitungen zu berechnen, und nutzen Sie diese als Optimierungsrandbedingungen.
Erstellung grafischer Entwicklungswerkzeuge für Luftfahrzeuge
Entwickeln Sie interaktive Entwurfstools, um die Entwicklungszeit zu verkürzen. Zachary Leitzau von der Embry-Riddle Aeronautical University demonstriert die Verwendung einer selbst entwickelten App, die bei der Konstruktion eines Modellluftfahrzeugs hilft.
Optimierung von Luftfahrzeugzellen mit MATLAB
Folgen Sie Joshua Williams von Cornell University Unmanned Air Systems (CUAir), der die Verwendung eines genetischen Algorithmus zur Optimierung der Größenbestimmung von Luftfahrzeugzellen für Flugmodelle demonstriert.
Simulation von Quadcopter-Missionen mit Simulink und ROS
Simulationen sind eine hervorragende Möglichkeit, um Regelungsalgorithmen für Quadcopter zu testen und zu optimieren. Julien Cassette spricht über die Verwendung von Simulink, Robotics Operating System (ROS) und Gazebo zur Simulation von Quadcopter-Missionen aus Hochschulwettbewerben.
Entwicklung von Autopiloten mithilfe von Simulink
Claudio Conti vom Sapienza Flight Team der Universität La Sapienza in Rom spricht mit Connell D’Souza über den Einsatz von Model-Based Design und Echtzeitsimulation zur Entwicklung eines individuell angepassten Autopiloten.
Schätzung der Luftfahrzeugleistung mit MATLAB
Erfahren Sie, wie Sie die Leistung von Luftfahrzeugen mit dem Aircraft Performance Analyzer Live Task in MATLAB abschätzen können.
Codegenerierung
Lernen Sie, wie Sie aus MATLAB-Funktionen und Simulink-Modellen lesbaren, eigenständigen C/C++ Code generieren können. Navigieren Sie durch den generierten Code und passen Sie ihn individuell an, bevor Sie ihn direkt auf den Zielhardware-Boards bereitstellen. Verwenden Sie Simulink als Integrationsumgebung und generieren Sie Code für Multirate-Systeme.
Übersicht
Training
Erlernen Sie, wie Sie mithilfe des MATLAB Coder aus MATLAB Programmcode individuell anpassbaren Code generieren können.
Vorbereiten und individuelles Anpassen von generiertem Code für MATLAB
Erlernen Sie, wie Sie MATLAB Programmcode für die Codegenerierung vorbereiten und optimieren.
Erlernen Sie, wie Sie mithilfe von Simulink Coder aus Simulink-Modellen individuell anpassbaren Code generieren können.
Individuelles Anpassen von generiertem Code mit Simulink
Erlernen Sie, wie Sie den aus Simulink-Modellen generierten Code individuell anpassen können, um verschiedene Entwicklungsaspekte optimal aufeinander abzustimmen.
Systemintegration mit Simulink
Erlernen Sie, wie Simulink als Integrationsplattform für die Entwicklung, Simulation und Codegenerierung mehrerer Softwarekomponenten eingesetzt werden kann.
Hardware-Bereitstellung mit Simulink
Lernen Sie, wie Sie Code direkt aus Simulink-Modellen generieren und auf eingebetteten Computersystemen bereitstellen können.
Hybridelektrofahrzeuge
Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von MATLAB und Simulink Systeme für Hybridelektrofahrzeuge (HEV) entwickeln können. Befassen Sie sich mit der Entwicklung von Motorregelungen und der Verwendung von Ersatzschaltungen zur Darstellung des dynamischen Verhaltens von Batteriezellen. Entdecken Sie die elektrothermische Modellierung von Batteriepacks und die Entwicklung von Wärmemanagementsystemen für Batterien. Erlernen Sie die Modellierung und Simulation von HEV-Systemen, die Erstellung von Anlagenmodellen, die Entwicklung von Regelungssystemen und die Optimierung Ihrer Modelle.
Entwurf von Motorsteuerungen mit MATLAB und Simulink
Identifizieren Sie die zentralen Bestandteile einer feldorientierten Regelung in einem Simulink-Modell und erfahren Sie, wie die Verstärkungsfaktoren von PI-Reglern automatisch optimiert werden können. Unterscheiden Sie außerdem zwischen dynamischen Entkopplungsreglern und Feldschwächungsreglern.
Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Simscape Battery ein Batteriepack erstellen und in mehreren gleichzeitigen Charakterisierungsexperimenten die Charakterisierung von Batteriezellen durchführen können.
Gründe für die Modellierung und Simulation von HEVs
Erkennen Sie die Herausforderungen, die mit dem Entwurf von HEVs und der Auswahl der richtigen Architektur verbunden sind. Zudem werden Sie den Energieverbrauch und die geschätzte Leistung über verschiedene Fahrzyklen hinweg verstehen lernen und die Auswirkungen der Komponentenauswahl ermitteln.
Erstellen von HEV-Anlagenmodellen
Erfahren Sie mehr über verschiedene Methoden zum Erstellen von HEV-Komponentenmodellen. Sehen Sie, wie Powertrain Blockset- und Simscape-Tools für die HEV-Modellierung verwendet werden können, und lernen Sie bewährte Praktiken zum Erstellen neuer Regelstreckenmodelle kennen.
Entwicklung von HEV-Regelungssystemen
Verschaffen Sie sich einen Überblick über HEV-Regelungssysteme und das Energiemanagementkonzept. Lernen Sie die Implementierung von Regelalgorithmen in Simulink und Stateflow kennen, testen Sie Ihren Regler und erfahren Sie mehr über bewährte Praktiken.
Hier erhalten Sie eine Einführung in die Optimierung und lernen die passenden Optimierungstools von MATLAB und Simulink kennen. Darüber hinaus optimieren Sie gleichzeitig Steuerungs- und Komponentenparameter und finden einen gemeinsamen Satz von Steuerungsparametern für verschiedene Fahrbedingungen.
Batteriezellenausgleich und Schätzung des Ladezustands (State-of-Charge, SoC)
Hier erfahren Sie mehr über die verschiedenen Aspekte eines Batteriemanagementsystems. Ebenso wird erläutert, wie man mit Simulink eine physikalische Anlage und den Regler für einen Batteriesatz modellieren kann. Ferner wird demonstriert, wie ein nichtlinearer Observer-Block aus der Steuerungsbibliothek den Ladezustand einer Zelle überwachen kann.
Entwicklung von Wärmemanagementsystemen
Entdecken Sie die Komponenten eines Wärmemanagementsystems für Batterien in einem kleinen Elektrofahrzeug für vier Passagiere. Untersuchen Sie ein Simscape-Modell für dieses System und verwenden Sie das Modell, um ein Problem mit dem Regelungsalgorithmus zu diagnostizieren und zu beheben sowie den Energieverbrauch zu untersuchen.
So können Fahrzeuge und Roboter sehen
Lernen Sie die grundlegenden Techniken des computergestützten Sehens kennen, die es Ihren Fahrzeugen und Robotern ermöglichen, ihre Umgebung zu erkennen. Sehen Sie sich diese Tutorials an und lernen Sie praktische Ansätze für die Arbeit mit Wahrnehmungsalgorithmen zur Entwicklung Ihrer autonomen Systeme kennen.
Grundlegende Elemente bei der Verarbeitung von Bildern
Erfahren Sie, wie Sie in MATLAB mit Bildern arbeiten können.
Segmentierung und Analyse von Bildern
Entdecken Sie, wie Sie eine farbbasierte Segmentierung durchführen, Bildmasken verfeinern und Regionen mithilfe interaktiver Apps analysieren können.
Merkmalsabgleich und -Tracking
Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Merkmalsabgleich und Punkt-Tracker Objekte in einem Video verfolgen können.
Grundlagen der Punktwolkenverarbeitung
Erfahren Sie, was eine Punktwolke ist, und erlernen Sie die Grundlagen der Punktwolkenverarbeitung, einschließlich Vorverarbeitung und Segmentierung.
Erfahren Sie, wie Sie mit großen Mengen von Bilddaten arbeiten und neuronale Netze zur Bildklassifizierung erstellen können.
MATLAB and Simulink Racing Lounge
Die MATLAB and Simulink Racing Lounge bietet eine Videoserie zu Themen, die für studentische Teams aus dem Automobilbereich relevant sind. Von den Grundlagen von MATLAB und Simulink bis hin zu detaillierten Informationen zur Verbesserung Ihrer Rennwagenentwicklung wird alles behandelt. Auch Teams von Studierenden aus dem Automobilbereich teilen ihre Erfolgsrezepte mithilfe von konkreten Beispielen.
MATLAB und Simulink Robotik-Arena
Erfahren Sie, wie Sie mit MATLAB und Simulink Algorithmen entwickeln, Simulationen erstellen und die Entwicklung von Projekten für Studierende in Luft- und Raumfahrt, Robotik und hybriden Elektrofahrzeugen beschleunigen.
Mobile Robotik
Erfahren Sie, wie Sie gängige Algorithmen, wie beispielsweise offene und geschlossene Regelschleifen, in MATLAB und Simulink entwerfen und simulieren können, damit Ihr Roboter Aufgaben wie Koppelnavigation, Linienverfolgung und Hinderniserkennung ausführen kann. Verwenden Sie benutzerdefinierte Simulationstools, um Algorithmen in Simulink zu testen, bevor Sie sie auf einem tatsächlichen Roboter einsetzen.
Übersicht
Training
Lernen Sie, wie Sie einen Roboter so steuern, dass er sich mithilfe von Koppelnavigation autonom auf seinen Rädern fortbewegt.
Lernen Sie, wie Sie einen PID-Regler entwerfen und abstimmen, um Navigationsaufgaben wie die Positionsbestimmung durch Koppelnavigation durchzuführen.
Entwicklung von Algorithmen zur Linienverfolgung
Lernen Sie, wie Sie Algorithmen zur Linienverfolgung für einen mobilen Roboter entwickeln.
Entwicklung von Algorithmen zur Hinderniserkennung
Lernen Sie, wie Sie Algorithmen zur Hinderniserkennung für einen mobilen Roboter entwickeln.
Ausführen einer Abfolge von Pfadnavigationsaufgaben
Lernen Sie, wie Sie eine überwachende Logik entwickeln, die einen Roboter durch einen vordefinierten Pfad navigiert.
Simscape-Grundlagen für Studierende der Automobiltechnik
Lernen Sie mithilfe von Simscape die Grundlagen der Fahrzeugentwicklung kennen und nutzen Sie diese für Hochschulwettbewerbe wie Formula Student. Erstellen Sie ein einfaches Fahrzeugmodell mit Bremsen und simulieren Sie dessen Verhalten an Steigungen. Tauchen Sie ein in die Modellierung elektrischer Antriebsstränge mit einem vereinfachten Batteriemodell. Erstellen Sie ein Motorkühlungsmodell für Hochschulwettbewerbe im Automobilbereich.
Längsbewegung von Fahrzeugen: Simscape-Grundlagen für Studierende der Automobiltechnik
In diesem Video erhalten Studierende eine Anleitung zur Erstellen eines einfachen Modells mit Simscape, bei dem ein Fahrzeug im freien Fall bremst, um beim Bergabfahren anzuhalten.
Elektrischer Antriebsstrang: Simscape-Grundlagen für Studierende der Automobiltechnik
Dieses Video zeigt Studierenden, wie sie mit der Modellierung elektrischer Antriebsstränge, einschließlich Batterie, Motor und Differenzialgetriebe, in Simscape beginnen können.
Motorkühlsystem: Simscape-Grundlagen für Studierende der Automobiltechnik
Das Video führt Studierende in der Automobiltechnik in den Bau von Motorkühlsystemen mit Simscape für Hochschulwettbewerbe in der Automobiltechnik, wie Formula Student, ein.
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Student Lounge-Blog
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Dutzende Videos mit schrittweisen Anleitungen zu spannenden Projekten unter Einsatz neuer Funktionen. Die Themen reichen von der Monte-Carlo-Analyse bis zur Beschleunigung von MATLAB Programmcode.
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