MATLAB et Simulink offrent des outils analytiques, numériques et appliqués pour l'étude et le design de divers systèmes dans le domaine du génie mécanique et aérospatial. Leurs workflows pratiques pour la résolution de problèmes fondamentaux d’ingénierie, ainsi que leur adoption généralisée dans l’industrie, permettent aux universitaires de transposer leurs compétences en résolution de problèmes d’ingénierie fondamentaux en solutions d'ingénierie appliquées pour les systèmes complexes.
Exemples académiques et industriels
Plateforme éducative améliorée
MATLAB et Simulink proposent divers workflows éducatifs visant à faciliter l'enseignement des cours fondamentaux et avancés.
- MATLAB Live Editor offre un environnement unifié pour l'explication, le codage, l'analyse, le reporting et la création de live scripts.
- Les applications proposent des explications et des analyses axées sur des systèmes et des sujets spécifiques.
- MATLAB Online et MATLAB Mobile permettent d'étendre l'accès et la portée.
- MATLAB Grader propose automatiquement aux étudiants des commentaires et des notations sur une échelle définie.
- MATLAB Copilot s'appuie sur des capacités d'IA générative pour le développement et l'assistance au codage dans l'environnement MATLAB Desktop.
Enseignement des concepts fondamentaux
MATLAB et Simulink permettent aux enseignants de se concentrer sur l'enseignement des notions et concepts fondamentaux du génie mécanique. Symbolic Math Toolbox permet la présentation et la dérivation des descriptions théoriques des systèmes et phénomènes, facilitant ainsi la compréhension théorique des étudiants au-delà des systèmes canoniques simples. Les étudiants peuvent étudier et analyser divers systèmes en s'appuyant sur les capacités étendues de MATLAB pour l’analyse numérique et de Simulink pour la modélisation et la simulation.
Ressources
Préparation et pratique pour les systèmes d’ingénierie
MATLAB, Simulink et plus de 100 produits complémentaires offrent une plateforme pour l'analyse de systèmes réels complexes et le design de produits et services dans différents domaines. Grâce à leurs connaissances et à leur expertise, les étudiants acquièrent directement les qualifications et l'expérience requises dans l'industrie.
Ressources
- Aérospatiale et défense
- Automobile
- Production d'énergie
- Automatisation et machines industrielles
- Ressources complémentaires pour le design de véhicules électriques, de drones et de systèmes d'énergie renouvelable
Méthodes fondamentales pour la modélisation physique
Les ingénieurs en mécanique utilisent un large éventail d'approches de modélisation, en tenant compte de facteurs tels que le recours aux principes physiques fondamentaux, les données disponibles sur le comportement des systèmes et la fidélité requise des modèles. Ils utilisent MATLAB et Simulink pour développer des modèles basés sur les principes fondamentaux, en exploitant des solveurs avancés adaptés aux systèmes continus, discrets et événementiels. Ces produits offrent également des fonctionnalités étendues pour intégrer des modèles et des composants provenant de sources multiples. Les ingénieurs peuvent utiliser des méthodologies basées sur les données pour l’identification des systèmes, l’analyse statistique et le Machine Learning, ou encore les applications de Deep Learning.
Ressources proposées
Simscape pour les ingénieurs en mécanique
Simscape permet aux ingénieurs en mécanique de modéliser des systèmes à partir des composants physiques et de leur réseau physique de connexions. Ils peuvent modéliser des systèmes multiphysiques à l'aide de blocs dans différents domaines, notamment en mécanique (systèmes multicorps, rotationnels et translationnels), thermique et fluides, électronique, mécatronique et en stockage d'énergie (batterie). Simscape propose des bibliothèques complètes avec des composants prédéfinis à différents niveaux de fidélité. Les ingénieurs peuvent ajouter de nouveaux composants basés sur des équations implicites définissant leur comportement. De la visualisation 3D de systèmes multicorps à l'enregistrement ou au traçage de variables principales et dérivées, Simscape facilite la compréhension et l'analyse des systèmes physiques pour les ingénieurs en mécanique.
Ressources proposées
- Modélisation de systèmes physiques avec Simscape (57:25)
- Systèmes masse-ressort-amortisseur simples et doubles dans Simulink et Simscape
- Exemples de modélisation physique
- Démarrer avec la modélisation physique sur Simscape
- Simscape Results Explorer
Combiner physique et données
MATLAB et Simulink offrent une plateforme unifiée permettant de combiner données et physique pour modéliser des systèmes physiques complexes. Les ingénieurs peuvent effectuer une estimation des paramètres afin d'ajuster la réponse de leur système comportant des paramètres inconnus pour qu'elle corresponde au comportement physique du système. Ils peuvent créer des modèles d'ordre réduit pour faciliter le traitement de grandes quantités de données issues d'expériences ou de simulations haute-fidélité dans le cadre du design au niveau du système, créer des capteurs virtuels ou accélérer les procédures de contrôle et de test. Grâce à des méthodes de Machine Learning scientifique (SciML), telles que les réseaux de neurones informés par la physique, les ingénieurs peuvent intégrer les lois physiques dans des méthodes basées sur les données, améliorant ainsi la précision et la généralisation des modèles.
Ressources proposées
Du design à l’implémentation en ingénierie
MATLAB et Simulink supportent différentes étapes du design technique et des implémentations de produits et services via l'approche Model-Based Design et le Model-Based Systems Engineering (MBSE). Une chaîne numérique unifie le cycle de vie du design. Elle englobe la capture des exigences des parties prenantes, ainsi que le design de l'architecture du système, des sous-systèmes et des composants. En outre, elle implique l'implémentation de hardware et de software, ainsi que leur vérification et leur validation via des tests.
Ressources proposées
Optimisation pour obtenir de meilleurs designs
MATLAB et Simulink offrent un ensemble complet de fonctionnalités pour résoudre des systèmes différentiels et algébriques, ainsi que des méthodes d'optimisation classiques et avancées. Les ingénieurs peuvent également utiliser différents outils pour le plan d'expériences et le calcul parallèle afin de faciliter le design de systèmes complexes.
Ressources proposées
Connexion avec d’autres outils et environnements
Les ingénieurs peuvent interfacer MATLAB avec des langages de programmation tels que C/C++, Java®, Python® et Fortran®. Il est également possible d’intégrer directement du code MATLAB, C/C++, Fortran, et Python dans Simulink. La cosimulation entre Simulink et des outils tiers est disponible via les interfaces S-Function et FMU. Les ingénieurs peuvent déployer leurs applications MATLAB et Simulink dans d’autres environnements sous forme de programmes exécutables, d’applications, de FMU ou de composants logiciels.
Ressources proposées
Intégration hardware
Dans MATLAB et Simulink, la génération automatique de code garantit une transition fiable et reproductible entre la modélisation logicielle, la simulation, les tests et l’intégration hardware. Les ingénieurs en mécanique peuvent rapidement créer des prototypes grâce au support d’un large éventail de microcontrôleurs, de cartes de test, de puces programmables (FPGA, SoC et ASIC), d’unités de traitement (CPU, GPU), de systèmes embarqués, de PLC et de machines cibles temps réel. Ils peuvent passer sans problème du modèle Model-in-the-Loop (MIL) au modèle Hardware-in-the-Loop (HIL) et à ses variantes pour les phases de vérification et de validation.
Pour capturer des données provenant du hardware, les toolboxes de test et mesures permettent la connexion avec des équipements de mesure et des capteurs. De nombreux protocoles d’instrumentation (I2C, SPI et Bluetooth SPP) ainsi que des protocoles de communication industrielle (OPC UA, Modbus et MQTT) sont supportés.
Ressources proposées
- Produits pour la génération de code
- Connecter MATLAB et Simulink à du hardware
- Support Arduino® et Raspberry Pi® par MATLAB et Simulink
- Hardware-in-the-Loop (HIL)
