향상된 교육 플랫폼
MATLAB 및 Simulink는 기초 및 고급 교육과정 강의를 촉진하는 다양한 교육 워크플로를 제공합니다.
- MATLAB 라이브 편집기는 라이브 스크립트를 설명하고 코딩하며 분석하고 보고하며 생성하는 통합된 환경을 제공합니다.
- 앱은 특정 시스템 및 주제에 초점을 맞춘 설명과 분석을 제공합니다.
- MATLAB Online 및 MATLAB Mobile은 접근성과 활용 범위를 확장합니다.
- MATLAB Grader는 확장된 규모로 학생들에게 자동 채점과 피드백을 제공합니다.
- MATLAB Copilot은 MATLAB 데스크탑 환경에서 코드 개발과 지원을 위한 생성형 AI 기능을 제공합니다.
기초 개념 강의
MATLAB 및 Simulink는 교육자가 기계공학의 기본 주제 및 개념의 강의에 집중할 수 있도록 지원합니다. Symbolic Math Toolbox를 통해 시스템과 현상의 이론적 설명을 제시하고 도출하여 학생들은 단순한 표준 시스템을 넘어서는 더 심화된 이론적 이해를 얻을 수 있습니다. 학생은 MATLAB의 수치 해석과 Simulink의 모델링 및 시뮬레이션 확장 기능을 채택하여 다양한 시스템을 연구하고 분석할 수 있습니다.
참고 자료
엔지니어드 시스템의 준비 및 실습
MATLAB, Simulink 및 100개가 넘는 애드온 제품은 복잡한 실제 시스템을 분석하고, 다양한 산업에서 제품과 서비스를 설계하기 위한 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 쌓은 학생들의 숙련도와 전문성은 산업 현장에서 요구되는 자격과 경험으로 직접 연결됩니다.
참고 자료
- 항공우주 및 국방
- 자동차
- 에너지 생산
- 산업 자동화 및 기계
- EV, UAV 및 재생 에너지 시스템 설계 관련 확장 참고 자료
물리 모델링의 기본 방법
기계 엔지니어들은 기본 물리 원리에 대한 의존도, 이용 가능한 시스템 거동 데이터, 요구되는 모델의 정밀도와 같은 요소를 고려하여 폭넓은 종합적인 모델링 접근법을 채택합니다. 그들은 MATLAB 및 Simulink를 사용해 연속, 이산, 이벤트 기반 시스템에 적합한 고급 솔버를 활용해 제1원리에 기반한 모델을 개발합니다. 이러한 제품은 여러 소스에서 가져온 모델과 컴포넌트를 통합할 수 있는 확장 기능도 제공합니다. 엔지니어는 시스템 식별, 통계 분석 및 머신러닝 또는 딥러닝 응용 분야의 데이터 주도 방법론을 활용할 수 있습니다.
주요 참고 자료
기계 엔지니어를 위한 Simscape
Simscape를 활용하여 기계 엔지니어는 물리 컴포넌트 및 그 물리적 연결망에 기반한 시스템을 모델링할 수 있습니다. 기계(다물체, 회전 및 병진), 열 및 유체, 전자, 메카트로닉, 에너지 저장(배터리) 등의 다양한 도메인의 블록을 사용하여 다중물리 시스템을 모델링할 수 있습니다. Simscape는 다양한 정밀도 수준의 사전 구축 컴포넌트가 포함된 포괄적인 라이브러리를 제공합니다. 엔지니어는 컴포넌트의 동작을 정의하는 음함수 방정식을 기반으로 새로운 컴포넌트를 추가할 수 있습니다. 또한, 다물체 시스템의 3차원 시각화부터 주요 변수와 파생 변수의 로깅 및 플로팅에 이르기까지, Simscape는 기계 엔지니어가 물리 시스템에 대한 더 깊은 이해 및 분석을 얻을 수 있도록 지원합니다.
주요 참고 자료
- Simscape를 사용한 물리 시스템 모델링 (57:25)
- Simulink 및 Simscape에서의 단일 및 이중 질량-용수철-댐퍼
- 물리 모델링 예제
- Simscape를 사용한 물리 모델링 시작하기
- Simscape 결과 탐색기
물리학과 데이터의 결합
MATLAB 및 Simulink는 데이터와 물리학을 결합하여 복잡한 물리 시스템을 모델링하기 위한 통합 플랫폼을 제공합니다. 엔지니어는 파라미터 추정을 수행하여 알 수 없는 파라미터를 식별하고 시스템 응답 변수를 조정하여 모델이 물리 시스템의 거동을 정확하게 반영하도록 할 수 있습니다. 엔지니어는 실험 또는 고정밀 시뮬레이션에서 발생하는 대량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 ROM(차수 축소 모델)을 구축하여 시스템 수준 설계를 지원하고 가상 센서를 생성하며 제어 개발 및 테스트 절차를 가속화할 수 있습니다. 엔지니어는 물리정보 신경망과 같은 SciML(과학적 머신러닝) 기법을 사용해 물리 법칙을 데이터 주도 방법에 내장하여 모델의 정확도와 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.
주요 참고 자료
기타 툴 및 환경과 연결
엔지니어는 C/C++, Java®, Python® 및 Fortran® 같은 프로그래밍 언어와 MATLAB을 연동할 수 있습니다. 또한 MATLAB, C/C++, Fortran, Python 코드를 Simulink에 직접 통합할 수도 있습니다. S-Function 및 FMU 인터페이스를 통해 Simulink과 타사 툴과의 연동 시뮬레이션이 가능합니다. 또한 엔지니어는 MATLAB 및 Simulink 애플리케이션을 실행 프로그램, 앱, FMU 및 소프트웨어 컴포넌트 형태로 다른 환경에 배포할 수 있습니다.
주요 참고 자료
하드웨어 통합
MATLAB 및 Simulink에서는 자동 코드 생성을 통해 소프트웨어 모델링, 시뮬레이션 및 테스트 단계에서 하드웨어 통합으로 전환하는 과정을 신뢰성 있고 반복 가능하게 만들 수 있습니다. 기계 엔지니어는 다양한 마이크로컨트롤러, 테스트 보드, 프로그램 가능 칩(FPGA, SoC 및 ASIC), 처리 장치(CPU, GPU), 임베디드 시스템, PLC 및 실시간 타겟 머신 등의 폭넓은 지원을 통해 신속하게 프로토타입을 구축할 수 있습니다. 또한 MIL(Model-in-the-Loop)에서 HIL(Hardware-in-the-Loop) 및 그 변형 환경으로 원활하게 전환하여 검증 및 확인을 수행할 수 있습니다.
하드웨어에서 데이터를 수집하기 위해, 테스트 및 계측 툴박스를 통해 측정 장비와 센서를 연결할 수 있습니다. 다양한 계측 프로토콜(I2C, SPI 및 Bluetooth SPP)과 산업 통신 프로토콜(OPC UA, Modbus 및 MQTT)을 지원합니다.
주요 참고 자료
- 코드 생성 제품
- MATLAB 및 Simulink를 하드웨어에 연결
- MATLAB 및 Simulink의 Arduino® 및 Raspberry Pi® 지원
- HIL(Hardware-in-the-Loop)이란?
