Klasifikační algoritmus založený na AI jako součást modelu systému vytvořeného v prostředí Simulink. Knihovny bloků pro inferenci naučených modelů postavených na deep learningu / machine learningu umožní společné testování algoritmů umělé inteligence s ostatními algoritmy (řídicí systémy, zpracování signálu a obrazu, …) a simulačními modely dynamických soustav.
Interaktivní konfigurační nástroj umožňuje snadné a rychlé nastavení ADAS senzorů a následnou vizualizaci v 3D scenérie. Grafika je generována Unreal enginem pro co nejvěrnější zpracování scény.
Tento příklad se zabývá tzv. „Multibody Dynamics“ analýzou pohybu ve FEM software COMSOL Multiphysics. Simulace počítá pohyb kuliček za působení magnetických i třecích sil.
Detekce abnormálního stavu systému pomocí autoencoderu, který je naučen pouze s daty z „normálního“ provozu bez dopředu známých údajů z poruchových stavů.
Tento příklad představuje model vodíkového elektrolyzéru s PEM membránou vytvořený s pomocí nástroje Simscape. Model obsahuje blok simulujucí MEA (membrane electrode assembly) napsaný v jazyce Simscape a systémy, které zahrnují zásobníky, úpravu a distribuci plynů.
Ukážka rozdelenia modelu pre programovateľnú logiku (FPGA) a procesor (ARM). Využitie nástroja HDL Workflow Advisor pre zjednodušenie pracovného postupu a konfiguráciu rozhraní.
Spojení virtuální reality s prostředím MATLAB / Simulink nabízí mnoho aplikačních možností, od vizualizace dynamických systémů až po učení neuronových sítí. Předvedeme vám několik ukázek využití virtuální reality.
Stanovenie tiažového zrýchlenia (g) pomocou kyvadla. Využijeme snímače mobilného telefónu a real-time spracovanie signálu. K slovu sa dostane MATLAB Mobile a FFT (fast Fourier transform).