MATLAB 및 Simulink Release 2022b - 새로운 Simscape Battery 및 모델 기반 설계를 간소화 및 자동화하는 업데이트 제공

플랫폼 릴리스에는 종단간 의료 영상 분석 워크플로를 제공하는 새로운 Medical Imaging Toolbox도 포함됩니다.

Natick, Massachusetts, United States - (2022년9월20일)

MathWorks 에서는 오늘 MATLAB® 및 Simulink® 제품군의 Release 2022b(이하 R2022b)를 발표했습니다. R2022b에서는 조직의 제품 혁신과 획기적 발전을 실현할 책임을 진 엔지니어와 연구원들을 위해 모델 기반 설계를 간소화 및 자동화하는 2개의 신제품과 한층 향상된 여러 기능을 선보입니다.

전 세계 배터리 관리 시스템 시장은 2026년까지 134억 달러 규모에 달할 것으로 예상됩니다. Bloomberg New Energy Finance에서는 이러한 성장세가 EV(전기차) 시장의 성장에 상당 부분 기인했을 수 있다는 의견을 전했습니다. 해당 기관의 최신 보고에 따르면 2040년경 전 세계 승용차 매출의 58%는 EV에서 발생할 것으로 보입니다. Simscape Battery™는 R2022b 릴리스에서 소개하는 최고의 혁신 중 하나로서 이러한 유형의 배터리 시스템을 설계하는 기업을 위한 설계 툴과 파라미터화된 모델을 제공합니다. 

엔지니어와 연구원들은 Simscape Battery를 사용해서 디지털 트윈을 생성하고, 배터리 팩 아키텍처의 가상 테스트를 실행하고, 배터리 관리 시스템을 설계하고, 정상 및 결함 상태에서의 배터리 시스템 거동을 평가할 수 있습니다. 또한 이 툴은 원하는 팩 토폴로지와 일치하는 시뮬레이션 모델 생성을 자동화하고 냉각 플레이트 연결을 포함하여 전기 응답과 열 응답을 평가할 수 있습니다.

MathWorks의 전기 시스템 모델링 부서의 Principal Product Manager인 Graham Dudgeon은 “배터리 관리 시스템의 혁신이 최고조에 오른 지금 Simscape Battery를 출시하게 되어 정말 기쁩니다”라고 밝혔습니다. “이 신제품에는 모델 기반 설계를 간소화 및 자동화하도록 고안된 여러 설계 툴이 들어 있으며, 그중에는 엔지니어가 다양한 배터리 팩 아키텍처를 대화형 방식으로 평가할 수 있는 Battery Pack Model Builder도 포함하고 있습니다.”

R2022b는 새로운 Medical Imaging Toolbox도 제공합니다. 이 툴박스는 딥러닝 신경망을 사용하는 진단 및 라디오믹스 알고리즘을 설계, 테스트 및 배포할 수 있는 의료 영상 응용 툴을 제공합니다. 의료 연구원, 과학자, 엔지니어 및 기기 설계자들은 의료 영상에 대한 딥러닝 신경망 훈련을 위한 다중 볼륨 3차원 시각화, 다중 모달 정합, 분할, 자동 실측 데이터 레이블 지정에 Medical Imaging Toolbox를 사용할 수 있습니다.

R2022b에서는 다음과 같이 널리 사용되는 MATLAB 및 Simulink 툴에 대한 업데이트를 선보입니다.  

  • AUTOSAR Blockset: 클라이언트-서버 ARA 방법을 사용하여 서비스 지향 응용 프로그램을 개발하고 임베디드 Linux 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 사용자는 이 툴을 통해 아키텍처 모델의 데이터형과 인터페이스를 정의할 수 있습니다.
  • Fuzzy Logic Toolbox: 업데이트된 퍼지 논리 디자이너 앱을 사용하여 FIS(퍼지 추론 시스템)를 대화형 방식으로 설계, 분석 및 시뮬레이션할 수 있습니다. 또한 엔지니어와 연구원들은 한층 향상된 툴박스로 명령줄 함수나 퍼지 논리 디자이너 앱을 사용하여 제2종 FIS를 설계할 수 있습니다.
  • HDL Coder: HLS(상위 수준 합성)를 위해 MATLAB에서 최적화된 SystemC 코드를 생성하고 프레임으로부터 샘플로의 변환을 통해 모델과 코드를 최적화할 수 있습니다.
  • Model Predictive Control Toolbox: 비선형 모델 예측 제어기에 대해 신경망을 예측 모델로 사용할 수 있습니다. 또한 ISO 26262 및 MISRA C 표준을 충족하는 모델 예측 제어기를 설계할 수 있습니다.
  • System Identification Toolbox: 신경 ODE(상미분 방정식)를 사용하여 딥러닝 기반 비선형 상태공간 모델을 생성할 수 있습니다. 또한 머신러닝 및 딥러닝 기법으로 비선형 ARX 및 Hammerstein-Wiener 모델의 비선형 동역학을 나타낼 수도 있습니다.

신제품에 대한 자세한 정보와 MATLAB 및 Simulink 제품군의 개선 사항 및 버그 수정 사항에 대한 자세한 정보는 https://www.mathworks.com/products/new_products/latest_features.html에서 확인할 수 있습니다.

MathWorks 소개

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