📤 Мы участвуем в форуме ИТОПК-2024 в Архангельске на NORD EXPO. Приглашаем вас на наш стенд №6.20. В 16:15–16:30 в секции 7 состоится наш доклад.
Приходите!

🔍 Приглашаем на вебинар «Системы связи в Engee» 12 ноября в 10:00 (по московскому времени).

На вебинаре хотим показать вам применение Engee для разработки систем связи с опорой на методологию модельно-ориентированного проектирования.

Будут разобраны следующие возможности Engee:

➖ применение блоков и функций для обработки сигналов, как заранее записанных, так и сгенерированных в процессе моделирования;
➖ методы, фильтрации и инструменты среды, упрощающие процесс разработки систем связи;
➖ процесс генерации кода из моделей;
➖ процесс интеграции кода в модели и командное управление из командной строки и скриптов Engee.

Кроме того, детально разберём один из популярных протоколов цифровой радиосвязи, построим в Engee модель его физического уровня и подготовим её под генерацию кода.

Не пропустите!
👉 Зарегистрируйтесь на вебинар, чтобы увидеть сравнения MATLAB и Engee.

💼 Друзья, у нас отличные новости! Совместно с командой Engee мы проведем Engee Day 2024 в нашем новом офисе!

📅 14.11 10:00, Москва

Подробности в посте на канале Engee!

За что мы так ценим КПМ РИТМ?

Вы, наверное, заметили, что мы часто хвалим комплекс полунатурного моделирования КПМ РИТМ. С нами соглашаются и наши заказчики, которым мы помогаем с внедрением КПМ РИТМ в технологические, научно-исследовательские и учебные процессы.

Мы решили обобщить ту системную пользу, которую приносит инженерам стенд КПМ РИТМ, в отдельной статье на Хабре👈

В этой статье вы узнаете,
💠 почему намного выгоднее и удобнее проводить испытания механизмов и систем на стендах, а не на реальном оборудовании;
💠 чем быстрое прототипирование отличается от полунатурного моделирования;
💠 в чем преимущества стенда КПМ РИТМ.

Читайте статью на Хабре, ждём комментариев!

💬 @exponenta_ru

🚀 Приглашаем на форум МАНФ-2024!

ЦИТМ Экспонента примет участие в форуме МАНФ-2024, который пройдет 16-17 октября. На мероприятии мы представим доклад на тему «Применение среды 1D моделирования МОП Engee и развитие компетенций для разработки инновационных транспортных средств».

В докладе будут рассмотрены следующие вопросы:

✨ Применение среды 1D моделирования МОП Engee для проектирования и анализа транспортных средств;
✨ Развитие компетенций инженеров и конструкторов для работы с современными технологиями и инструментами;
✨ Разработка инновационных транспортных средств, отвечающих требованиям безопасности, экологичности и эффективности.

Приглашаем всех заинтересованных специалистов! Конференция МАНФ-2024 — это отличная возможность обменяться опытом, узнать о новых тенденциях и перспективах развития отрасли.

👆Не упустите шанс стать частью этого важного события! Следите за нашими новостями и присоединяйтесь к нам на конференции МАНФ-2024!

💬 @exponenta_ru

🐬 Возможности моделирования ГТД+САУ в контуре, демо-день на МФД-2024

24 октября Экспонента показывает на Демо-дне ИЦК «Двигателестроение» системную цифровую модель газотурбинного двигателя (ГТД) и несколько приемов применения в моделях технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

И модель ГТД, и модель его системы автоматического управления (САУ) созданы в российской среде модельно-ориентированного проектирования Engee. Это позволяет использовать комплексты РИТМ для испытаний электронного блока управления ГТД в полунатурном режиме – в реальном времени.

Традиционно в ОДК инженеры разрабатывали управление ГТД в программном комплексе Simulink. Наиболее близкой по качеству и удобству заменой Simulink сегодня является отечественная среда Engee. Помимо замены базовых возможностей Simulink, среда Engee позволяет бесшовно использовать возможности открытых языков программирования c большим количеством готовых алгоритмов ИИ.

Что касается доработки моделей с помощью ИИ, инженеры Экспоненты опробовали несколько сценариев, когда реальные проблемы решаются при помощи машинного обучения:

🔷датчики для косвенных измерений, предсказывающие наработку на отказ;
🔷суррогатные модели, позволяющие в расчетном комплексе заменить тяжелые модели на легковесные нейросети;
🔷цифровые двойники – прогнозные модели, которые настраиваются по экспериментальным данным.

За помощью в реализации этих технологий обращайтесь в Экспоненту!
Публичная версия модели будет опубликована в образовательном сообществе Engee.

💬 @exponenta_ru