2024年英国MATLAB EXPO

在汽车行业，它被称为“软件定义的汽车”。但在航空航天、工业系统、医疗设备和其他行业，也正在向软件定义的产品发展。到目前为止，产品中的大多数客户可见功能都是作为机械和电子子系统实现的，某些关键操作功能是使用嵌入式软件实现的。因此，许多功能都是在生产中设置的。展望未来，代表品牌属性和客户感知价值的功能将通过软件定义，从而在系统的整个生命周期中产生新的价值。这种向“软件定义”的转变需要开发过程的改变、团队之间的新协同作用以及利用MATLAB等产品的新方法^®和Simulink^®。在本次演讲中，探索获取价值的关键方法，同时降低与破坏性变化相关的风险。

JLR的Reimagine战略是创建一个可持续的电子第一现代豪华企业。了解JLR如何使用虚拟世界、多域仿真和基于模型的设计来开发其世界领先的车辆。见证捷豹路虎如何将数千名工程师的工作汇集在一起，使所有人都成为“现代奢华的骄傲创造者”。

Urenco在高环境、社会责任和公司治理标准的框架内，为发电提供安全、经济高效和可靠的铀浓缩服务和燃料循环产品。

确保遗产废物在受控环境中的安全中期储存面临着几个独特的挑战。这些措施包括减少暴露在危险的工作环境中，并将与计划外手动检查和维修相关的成本降至最低。预测存储容器的预期故障时间或等效的剩余使用寿命（RUL）需要数据驱动的建模和仿真方法，充分利用检查数据，这些数据通常耗时且收集成本高昂。

了解Urenco如何应用统计建模、蒙特卡罗模拟和预测维护算法，对安全存储设施中的集装箱RUL进行建模。

创新是戴森公司产品的核心。在幕后，产品的开发过程依赖于多个设计迭代，每个迭代都在不断成熟。这使我们能够提供一致的改进，并进一步了解我们的产品和系统。在过去，此开发遵循基于文档的方法，也称为以文档为中心的工作流。 

采用基于模型的设计工作流对于开发更复杂、更智能的产品至关重要。此工作流允许我们的工程和设计团队更快地迭代，并在开发过程的早期接受用户反馈，同时交付我们的开创性技术。 

基于模型的设计和仿真是加快我们开发速度的促成因素。通过此工作流，文档被一组相互关联的模型所取代。这些模型封装了需求和设计，以及用于覆盖和验证的测试和报告。

及时有效地维护风力涡轮机对维护电网安全至关重要。自动化目视检查和预测性维护有助于及早检测故障和异常，从而减少关键设备的停机时间，提高运营效率。

然而，开发故障检测算法可能需要分析大量数据，这对传统的图像处理和计算机视觉技术提出了重大挑战。可以利用深度学习和机器学习的最新发展来加速和自动化风力涡轮机的故障检测，从而解决这些挑战。

在各种工业应用中都使用目视检查进行故障检测。来自图像处理和计算机视觉的经典技术经常得到很好的应用，但深度学习在图像分析应用中的重要性迅速增加。深度学习提供了复杂的图像处理能力，用于开发更智能的方法来识别和分类图像和视频中的缺陷。

在本次演讲中，您将看到一个端到端的工作流，用于开发自动故障检测算法，以识别风力涡轮机叶片上的缺陷。了解前端深度学习技术（例如用于异常检测的自动编码器）如何应用于自动化视觉检测算法，以补充图像处理和计算机视觉的经典技术。

应对气候影响需要大量新技术。使用传统方法，这些技术不会产生应有的影响，因为产品成本太高，时间太晚。从电动汽车到氢系统，现在整个产品生命周期的概念、认证和操作都依赖于建模。 

本演讲旨在介绍简化推进系统的开发，重点是建立可追溯性、提高自动化程度以及Simulink中的最新仿真能力^®.

本次会议汇集了一组高级女性技术领导者，分享她们在各种STEM学科领域的见解和职业历程。讨论的重点是领导风格、应对复杂挑战的方法、把握职业机会以及指导的重要性。欢迎所有MATLAB EXPO与会者参加。

在2009年MATLAB EXPO的主题演讲中，MathWorks指出了“一切都是软件”的大趋势。15年后，这一趋势肯定已经成为现实。事实上，行业正在超越这一点，转向以软件为中心的产品，客户从产品中获得的大部分价值都依赖于软件。这些变化增加了复杂性。该小组将介绍他们管理这种复杂性的经验，并将围绕物理产品构建的组织转变为软件优先的时代。

讨论内容包括：

• 创建软件工厂，以完全不同的方式进行开发、测试和交付，并管理现场不断更新的需求。
• 内部软件开发与外包软件开发的比较，包括整合全球团队的挑战。
• 采用敏捷方法，研究它们如何与物理产品典型的较长生命周期共存，以及基于模型的设计如何适用于这些不同的开发时间线。

随着电动交通的兴起，电池系统是实现未来交通运输的核心组成部分。了解电池在其整个寿命期内的行为，从单个电池到电池组级别，对设计安全高效的飞行器至关重要。

了解垂直航天工程师如何使用MATLAB^®和Simulink^®产品的电池系统开发。这首先需要简单快速地获取原始实验数据，以便工程师能够了解细胞在其一生中的行为和年龄。这条实验数据管道能够有效地参数化电池单元模型，用于模拟，以探索各种场景中的动力学和性能。验证良好的单元模型使垂直航空航天的各个团队能够扩大这些单个单元仿真模型的规模，以实现系统级动力传动系统和完整的飞机分析。

使用MATLAB听取创新创业公司的意见^®和Simulink^®加快他们的开发，并了解更多有关MathWorks启动程序的信息。

云技术的使用对工程师和科学家来说越来越重要，提高了效率和可伸缩性。这一趋势超越了软件开发，因为各个行业的工程师都在采用这项技术。MathWorks提供了一系列可以与云环境集成的解决方案，允许用户利用云的存储和计算能力。这反过来又提高了开发过程的质量和速度。

在本节课中，我们将探讨云如何转换MATLAB^®和Simulink^®不同用户配置文件的工作流。无论您是已经熟悉云计算还是希望将其集成到您的工作中，本课程都将提供关于增强您的发展战略的观点。

本节课涵盖的主要主题包括：

• 使用MATLAB和Simulink的远程数据
• 在云中运行MATLAB和Simulink
• 通过DevOps实践加强项目协作和自动化
• 更有效地共享代码和模型
• 利用基于云的高性能计算

专注于安全的工程师需要检查故障的影响，以评估其系统的稳健性。综合安全分析，尤其是行业标准故障模式和影响分析（FMEA），是设计安全系统的必要活动。在本次讲座中，学习MATLAB中的高级故障模拟功能^®和Simulink^®这有助于工程师更快地执行这些分析，并获得有关其系统的更详细见解。

探索展示了如何在不需要对初始设计进行任何更改的情况下将故障注入系统模型。此技术适用于各种建模环境，特别适合处理由系统行为定时或有条件触发的故障。

您还将学习在系统故障、相关危险以及故障检测和缓解逻辑之间建立明确和正式连接的策略。这些策略对于创建可集成到整个系统设计过程中的全面安全分析框架至关重要。