Maple
Logiciel de mathématiques puissant facile à utiliser
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Que vous travailliez sur des applications matérielles, logicielles ou d'opérateur dans la boucle, il est essentiel que vos modèles aient la fidélité nécessaire pour fournir des résultats précis tout en pouvant fonctionner sur une plateforme en temps réel dans le pas de temps de la simulation.
Avec MapleSim, vous n'avez pas à choisir entre la fidélité du modèle et les performances en temps réel.
Avec MapleSim ou MapleSim avec un module complémentaire de connectivité, les ingénieurs disposent de nombreuses options de génération de code compatibles avec de nombreuses cibles. En savoir plus sur la génération de code optimisée dans MapleSim.
En savoir plus sur la génération de code optimisé dans MapleSim.
Le code de simulation de MapleSim est rapide, libre de droits et efficace sur le plan du calcul, ce qui le rend parfait pour un large éventail d'applications dans le développement de nouveaux produits.
Pour obtenir les temps d'exécution de simulation les plus rapides possibles, MapleSim utilise des techniques de calcul symbolique de nouvelle génération, développées au cours de plus de 30 ans de recherche et de développement, et appliquées selon un processus en deux étapes.
ÉTAPE 1
MapleSim applique une simplification symbolique, notamment la réduction des indices, l'élimination des différentiels, la séparation des systèmes indépendants et l'élimination des systèmes redondants et des complexités qui feraient échouer d'autres outils pendant la simulation numérique. Ces simplifications n'entraînent aucun changement dans la fidélité du modèle.
ÉTAPE 2
MapleSim effectue ensuite une optimisation symbolique, en utilisant la structure interne compacte de ces équations pour générer un code très efficace - en identifiant les expressions et sous-expressions communes et en s'assurant qu'elles ne sont calculées qu'une seule fois.
Cela conduit à des modèles efficaces en termes de calcul et génère un code plus rapide. Cela est particulièrement important pour les applications Hardware-in-the-Loop (HIL), car cela permet à l'ingénieur de développer des modèles de plus haute-fidélité tout en maintenant les performances en temps réel.
Le puissant moteur de modélisation symbolique de MapleSim offre de nombreux avantages que la plupart des autres outils de simulation ne peuvent tout simplement pas égaler, depuis les équations de système générées automatiquement jusqu'aux tests de produits en temps réel pour les systèmes complexes.
Le graphique suivant, qui comprend des données issues de cas d'utilisation dans le secteur automobile, montre des améliorations spectaculaires de l'efficacité des calculs suite aux étapes de simplification et d'optimisation symbolique de MapleSim.
À titre d'exemple, des ingénieurs concepteurs ont utilisé MapleSim pour développer un modèle multicorps complet d'un nouveau véhicule utilitaire sport Chevrolet avec des pneumatiques (22 degrés de liberté et 26 variables d'espace d'état) et exporter le modèle vers un simulateur dSpace (en utilisant des outils tiers). Même un simulateur aux performances modestes (un PowerPC à 1 GHz) a atteint des taux de mise à jour du modèle de 63 µs. C'était au moins 16 fois plus rapide que les outils existants les plus populaires.
La dernière vague de produits et de machines intelligents est conçue pour exploiter de grandes quantités de données de capteurs pendant leur fonctionnement. Lors de la formation des réponses de l'IA, le produit doit être exposé à un grand nombre de scénarios qui prennent beaucoup de temps à gérer.
Les modèles MapleSim peuvent accélérer le test et la formation des réseaux neuronaux en générant efficacement des sous-ensembles de données à utiliser comme entrées lors des tests de produits.
Les données de test générées par MapleSim sont utilisées dans de nombreux secteurs d'activité. En voici quelques exemples :
Chez AISIN AW, la simulation Hardware-in-the-Loop (HIL) est largement utilisée pour accélérer le développement des transmissions automatiques. Les modèles d'usine pour les simulations HIL nécessitent une fidélité suffisamment élevée pour représenter avec précision l'aspect de la dynamique du système important pour les concepteurs. En même temps, ces modèles doivent avoir un faible coût de calcul pour permettre une exécution en temps réel. Après une évaluation formelle des logiciels disponibles, le logiciel de modélisation et de simulation MapleSim et la Driveline Component Library ont été choisis par AISIN AW pour créer des modèles d'usine de trains d'engrenages capables de fonctionner en temps réel pour leurs simulations HIL.
La bibliothèque de composants de transmission MapleSim a fourni un ensemble spécialisé de composants conçus pour aider les fabricants de transmission - ainsi que d'autres développeurs automobiles - à créer facilement des modèles d'usine pour le contrôle et la simulation. Le modèle a été créé pour inclure des embrayages, des freins et divers jeux d'engrenages. Bénéficiant de la puissance du calcul symbolique, MapleSim a généré un code extrêmement rapide, ce qui est essentiel lors de la simulation en temps réel d'un système complexe comportant un grand nombre d'interactions.
Le code c optimisé généré par MapleSim à partir des modèles de d’usine de transmission a permis à AISIN AW d'effectuer des simulations HiL plus détaillées. Dans une étude de cas, il a été démontré que le code de fonction s généré par MapleSim s'exécutait deux fois plus vite que la fonction s générée par un outil similaire. Outre l'utilisation de la bibliothèque de composants intégrée de MapleSim, des composants personnalisés ont également été facilement développés. MapleSim a permis à l'équipe de créer des modèles haute-fidélité en peu de temps et a joué un rôle clé dans la réussite du projet.
L'un des composants les plus importants d'un véhicule hybride-électrique ou entièrement électrique est la batterie. Il est essentiel de disposer d'un bon modèle virtuel de la batterie afin que le comportement de la batterie et l'interaction physique de la batterie avec tous les autres composants soient correctement reflétés dans le modèle.
La recherche menée par le CRSNG/Toyota (avec l'appui de Maplesoft) nécessitait un modèle détaillé du véhicule, y compris la batterie, qui réagirait aux changements de conditions du moteur avec différents terrains et contrôleurs de puissance. Ils ont choisi MapleSim parce que l'approche symbolique de MapleSim permet de créer des modèles de simulation qui ont des vitesses de temps réel rapides pour les tests Hardware-in-the-Loop (HIL) et une très haute-fidélité par rapport aux modèles créés dans les outils de modélisation conventionnels.
MapleSim a également été utilisé pour développer un modèle multi-domaine d'un véhicule hybride-électrique (HEV), y compris un ensemble optimisé d'équations directrices générées automatiquement. Le modèle HEV se compose d'un moteur à combustion interne (ICE) à valeur moyenne, de moteurs à courant continu entraînés par un bloc de batteries NiMH à base chimique, et d'un modèle de véhicule multicorps. Des simulations ont ensuite été utilisées pour démontrer la performance du système HEV développé.
Les résultats de la simulation ont montré que le modèle était viable et, grâce aux techniques symboliques de MapleSim, le nombre d'équations directrices a été considérablement réduit, ce qui a permis d'obtenir un système efficace sur le plan informatique. Ce modèle HEV peut être utilisé pour la conception, le contrôle et la prédiction des performances de conduite des véhicules dans différents scénarios de conduite. Le modèle peut également être utilisé pour l'analyse de sensibilité, la réduction de modèle et les applications en temps réel telles que les simulations HIL.
"Grâce à MapleSim, le temps de développement de ces modèles est considérablement réduit et les représentations des systèmes sont beaucoup plus proches de la physique des systèmes réels ", a déclaré John McPhee, titulaire de la Chaire de recherche industrielle CRSNG/Toyota/Maplesoft en modélisation et conception basées sur les mathématiques.
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Les solutions clés en main de Maplesoft Engineering Solutions offrent un moyen peu coûteux de tester la mise en service virtuelle pour vos propres projets en accélérant la livraison d'un modèle initial - aucune expertise préalable en modélisation n'est requise.
