MATLAB und Simulink bieten analytische, numerische und praxisorientierte Tools zur Untersuchung und Entwicklung verschiedenster Systeme im Maschinenbau und in der Luft- und Raumfahrttechnik. Ihre praxisorientierten Workflows zur Lösung grundlegender ingenieurwissenschaftlicher Fragestellungen und ihre breite Anwendung in der Industrie ermöglichen es Lehrenden und Forschenden, grundlegende ingenieurwissenschaftliche Problemlösungskompetenzen in praxisnahe Lösungen für komplexe Systeme zu überführen.
Beispiele aus Forschung, Lehre und der Industrie
Erweiterte Lehr- und Lernplattform
MATLAB und Simulink bieten vielfältige Lehr-Workflows, die das Unterrichten grundlegender und fortgeschrittener Lehrveranstaltungen erleichtern.
- Der MATLAB Live Editor stellt eine einheitliche Umgebung zum Erläutern, Programmieren, Analysieren, Berichten und zum Erstellen von Live-Skripten bereit.
- Apps ermöglichen erklärungs- und analysesorientiertes Arbeiten, fokussiert auf spezifische Systeme und Themen.
- MATLAB Online und MATLAB Mobile erweitern den Zugriff und die Reichweite.
- MATLAB Grader bietet automatische Bewertungen und Feedback für Studierende in großem Umfang.
- MATLAB Copilot bringt generative KI-Funktionen für die Code-Entwicklung und Assistenz in die MATLAB Desktop-Umgebung.
Vermittlung grundlegender Konzepte
Mit MATLAB und Simulink können Dozenten sich auf die Vermittlung grundlegender Themen und Konzepte im Maschinenbau konzentrieren. Die Symbolic Math Toolbox unterstützt die Darstellung und Herleitung theoretischer Beschreibungen von Systemen und Phänomenen und fördert so das theoretische Verständnis der Studierenden über einfache kanonische Systeme hinaus. Studierende können eine Vielzahl von Systemen untersuchen und analysieren, indem sie die erweiterten Möglichkeiten von MATLAB für die numerische Analyse und von Simulink für Modellierung und Simulation nutzen.
Ressourcen
Vorbereitung und Praxis für ingenieurtechnische Systeme
MATLAB, Simulink und mehr als 100 Add-on-Produkte bieten eine Plattform zur Analyse komplexer realer Systeme und zur Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen in verschiedenen Branchen. Die Erfahrungen und Expertise der Studierenden lassen sich direkt in die in der Industrie benötigten Qualifikationen und Erfahrungen übertragen.
Ressourcen
- Luftfahrt-, Raumfahrt- und Rüstungsindustrie
- Automobilindustrie
- Energieerzeugung
- Industrieautomatisierung und Maschinenbau
- Erweiterte Ressourcen für die Entwicklung von Elektrofahrzeugen (EVs), unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) und erneuerbaren Energiesystemen
Grundlegende Methoden der physikalischen Modellierung
Maschinenbauingenieure nutzen eine Vielzahl von Modellierungsansätzen, wobei sie Faktoren wie die Abhängigkeit von grundlegenden physikalischen Prinzipien, verfügbare Systemverhaltensdaten und die erforderliche Modelltreue berücksichtigen. Mit MATLAB und Simulink entwickeln sie Modelle auf Basis von wissenschaftlichen Grundprinzipien und nutzen dabei fortschrittliche Solver, die sich für kontinuierliche, diskrete und ereignisgesteuerte Systeme eignen. Diese Produkte bieten zudem erweiterte Möglichkeiten zur Integration von Modellen und Komponenten aus verschiedenen Quellen. Ingenieure können außerdem datengetriebene Methoden für Systemidentifikation, statistische Analysen sowie Anwendungen zum Machine Learning oder Deep Learning einsetzen.
Empfohlene Angebote
Simscape für Maschinenbau-Experten
Mit Simscape können Maschinenbauingenieure Systeme auf Basis physikalischer Komponenten und ihrer physikalischen Verbindungsnetze modellieren. Sie können multiphysikalische Systeme modellieren – mit Blöcken aus verschiedenen Domänen, unter anderem mechanisch (Mehrkörpersysteme, Rotation und Translation), thermisch und fluidisch, elektronisch, mechatronisch sowie per Energiespeicherung (Batterie). Simscape stellt umfassende Bibliotheken mit vorgefertigten Komponenten in verschiedenen Stufen der Modelltreue bereit. Ingenieure können neue Komponenten hinzufügen, deren Verhalten über implizite Gleichungen definiert ist. Von der 3D-Visualisierung von Mehrkörpersystemen bis zum Protokollieren und Plotten von primären und abgeleiteten Variablen unterstützt Simscape ein besseres Verständnis und eine fundierte Analyse physikalischer Systeme für Maschinenbauingenieure.
Empfohlene Angebote
- Modellieren physischer Systeme mit Simscape (57:25)
- Ein- und Zwei-Masse-Federdämpfsystem in Simulink und Simscape
- Beispiele zur physikalischen Modellierung
- Erste Schritte in der physikalischen Modellierung mithilfe von Simscape
- Simscape Results Explorer
Wenn Physik auf Daten trifft
MATLAB und Simulink bieten eine einheitliche Plattform, um Daten und physikalische Modelle zu kombinieren und komplexe physikalische Systeme abzubilden. Ingenieure können eine Parameterschätzung durchführen, um die Systemantwort mit unbekannten Parametern so abzustimmen, dass sie dem Verhalten realer physikalischer Systeme entspricht. Sie können Reduced-Order-Modelle (ROM) erstellen, um große Datenmengen aus Experimenten oder hochaufgelösten Simulationen in den Systementwurf zu integrieren, virtuelle Sensoren zu entwickeln oder Regelungs- und Testverfahren zu beschleunigen. Mithilfe von Scientific Machine Learning (SciML)-Methoden, wie etwa physikinformierten neuronalen Netzen, können Ingenieurinnen und Ingenieure physikalische Gesetzmäßigkeiten in datengetriebene Verfahren einbetten und so die Modellgenauigkeit und Generalisierbarkeit verbessern.
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Umfassende ingenieurtechnische Entwicklungen und Implementierung
MATLAB und Simulink unterstützen verschiedene Phasen von ingenieurtechnischen Entwicklungen sowie die Implementierung von Produkten und Dienstleistungen durch Model-Based Design und Model-Based Systems Engineering (MBSE). Ein digitaler Thread vereinheitlicht den Entwicklungslebenzyklus. Er umfasst die Erfassung von Stakeholder-Anforderungen sowie die Auslegung der Systemarchitektur, der Subsysteme und der Komponenten. Darüber hinaus umfasst er die Implementierung von Hard- und Software sowie deren Verifikation und Validierung durch Tests.
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Optimierungsmöglichkeiten für bessere Entwicklungen
MATLAB und Simulink bieten einen umfassenden Funktionsumfang zur Lösung differentieller und algebraischer Systeme sowie klassische und fortgeschrittene Optimierungsverfahren. Ingenieure können außerdem verschiedene Tools für die statistische Versuchsplanung und das Parallel Computing nutzen, um die Entwicklung komplexer Systeme zu unterstützen.
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Verbindung mit anderen Tools und Umgebungen
Ingenieure können MATLAB mit Programmiersprachen wie C/C++, Java®, Python® und Fortran® verbinden. Man kann darüber hinaus auch Codes aus MATLAB, C/C++, Fortran und Python direkt in Simulink einbinden. Die Co-Simulation von Simulink und Tools von Drittanbietern ist über S-Funktions- und FMU-Schnittstellen möglich. Ingenieure können Anwendungen von MATLAB und Simulink als ausführbare Programme, Apps, FMU und Softwarekomponenten in anderen Umgebungen bereitstellen.
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Hardware-Integration
In MATLAB und Simulink gewährleistet die automatische Codegenerierung einen zuverlässigen und wiederholbaren Übergang von der Software-Modellierung, -Simulation und -Testung zur Hardware-Integration. Maschinenbauingenieure können in kürzester Zeit neue Prototypen erstellen, die eine Vielzahl von Mikrocontrollern, Testplatinen, programmierbaren Chips (FPGA, SoC und ASIC), Verarbeitungseinheiten (CPU, Grafikkarten), eingebetteten Systemen, SPSen und Echtzeit-Zielmaschinen unterstützen. Sie können reibungslos von Model-in-the-Loop (MIL) zu Hardware-in-the-Loop (HIL) und dessen Varianten für die Verifikation und Validierung übergehen.
Um Daten von Hardware zu erfassen, ermöglichen die Toolboxen für Tests und Messungen die Verbindung mit Messgeräten und Sensoren. Es werden mehrere Instrumentierungsprotokolle (I2C, SPI und Bluetooth SPP) und industrielle Kommunikationsprotokolle (OPC UA, Modbus und MQTT) unterstützt.
Empfohlene Angebote
- Produkte zur Codegenerierung
- Verbindung von MATLAB und Simulink mit Hardware
- Unterstützung für Arduino® und Raspberry Pi® durch MATLAB und Simulink
- Was bedeutet Hardware-in-the-Loop (HIL)?
