Уважаемые коллеги, руководители государственных компаний, министерств и ведомств, курирующих национальные проекты и ОПК!

Объем государственных инвестиций в НИОКР в рамках национальных проектов и оборонного заказа на ближайшие годы оценивается в 2–5 триллионов рублей ежегодно. Это масштабные ресурсы, направленные на технологический прорыв и укрепление суверенитета страны, которые обладают высоким мультипликативным эффектом на все отрасли экономики. Однако ключевой вопрос, который мы должны задать себе: какая часть этих средств будет потрачена эффективно, а какая — на совершение и исправление ошибок, задержки по срокам и неоптимальные инженерные решения?

Данные ряда международных исследований начиная с 2010 года показывают, что в привычном течении процессов разработки в среднем 37% бюджета НИОКР тратится не результативно — на устранение ошибок, выявляемых на поздних стадиях работ, что приводит к значительным скрытым повторным трудозатратам,  дорогостоящим переделкам аппаратуры и затягивает циклы испытаний-доработок. В масштабах российского госбюджета это от половины до полутора триллионов рублей ежегодных потерь на ошибки, для исключения которых уже есть зарекомендовавшая себя методология.

Решением этой проблемы является системное моделирование — целенаправленная политика обязательного применения «исполняемых системных моделей» на всех этапах жизненного цикла техники: от проверки концепций до формирования технических заданий и планов проектов, и далее в этапах проектирования, испытаний и сопровождения.

Современное инженерное образование требует практической подготовки студентов к работе с реальными техническими системами и технологии моделирования позволяют сделать образовательный процесс заметно эффективнее.

В этой статье на двух примерах покажем, как российские вузы используют отечественные решения для моделирования комплексных технических систем в образовательном процессе.

В русскоязычной части интернета отсутствуют исчерпывающие статьи про формат COMTRADE. Автором данной статьи предпринята попытка структурировать разрозненную информацию про данный формат и собрать её воедино. В данной статье представлена история развития формата COMTRADE, показано содержание актуальной версии стандарта, а также приведён пример использования данных файлов для тестирования релейной защиты с помощью среды вычислений и моделирования Engee. Данный материал может быть полезен как студентам, только начинающим изучать работу со стандартом COMTRADE, так и опытным инженерам для освежения знаний.

Эта статья — подробный разбор того, как мы смоделировали современный стандарт профессиональной цифровой радиосвязи Digital Mobile Radio (DMR) на отечественной инженерной платформе Engee.

Digital Mobile Radio (DMR) — это не просто «цифровая рация». Это международный открытый стандарт, который за счёт использования двухслотового TDMA позволяет удвоить ёмкость канала по сравнению с аналоговыми системами, сохраняя ту же полосу частот (12.5 кГц). DMR поддерживает не только голос, но и передачу данных, текстовых сообщений, GPS и обеспечивает надёжную, энергоэффективную связь для промышленности, служб быстрого реагирования и бизнеса.

Если вы хотите заглянуть «под капот» цифровой радиосвязи и понять, как отечественный инструмент позволяет решать сложные задачи верификации протоколов, добро пожаловать!

Привет, Хабр!

Сегодня говорим про мониторинг жизненно важных показателей (ЖВП) человека. ЖВП — это метрики, по которым можно понять, всё ли в порядке с нашим организмом: температура тела, давление, дыхание, ну и наш сегодняшний герой — пульс.

Когда речь заходит о мониторинге сердечной активности, первое, что приходит в голову — это ЭКГ. Электрокардиография уже давно считается золотым стандартом в медицине. Однако при всех её достоинствах у ЭКГ хватает минусов: запись короткая, провода и датчики сковывают движения, есть риск раздражения и даже заражения при повреждении кожи, да и ощущения от процедуры так себе — в целом комфорт сомнительный.

Точные данные об уровне топлива — ключевой фактор, влияющий на безопасность, планирование маршрутов и эффективность эксплуатации автомобиля. При движении транспортного средства измерение становится особенно сложным: уровень топлива постоянно изменяется из-за крена, наклона дороги, ускорений и торможений. Для получения достоверных данных в этих условиях в современных автомобилях применяются сложные алгоритмы обработки сигналов от нескольких датчиков, установленных в топливном баке.

В рамках совместного проекта ЦИТМ «Экспонента» и ФГУП НАМИ была проведена проверка корректности математических моделей алгоритмов определения уровня топлива, реализованных в среде Engee.

Разработку и перенос модели из Simulink в Engee выполнили совместно с командой «Экспоненты», а специалисты НАМИ обеспечили независимую верификацию и анализ результатов.

Кажется, никому из читателей Хабра не нужно объяснять, насколько сложным процессом является разработка авиационной техники и комплектующих. Мы часто читаем об этом. Понятно что, длительность процессов разработки, высокие требования к безопасности, строгие формальные процедуры, сложность конструкции и многодисциплинарность научных подходов – вот причины, по которым средний цикл разработки воздушных судов (ВС) составляет 5-10 лет и не всегда заканчивается успешно.

Привет, Хабр! В предыдущей части мы рассматривали базовые методы цифровой обработки изображений для задачи сегментации спутникового снимка.

В этой статье рассмотрим ещё парочку методов решения этой задачи, всё ещё «классических», то есть без применения машинного обучения или нейросетей. Помогут нам во всём разобраться, как и в прошлый раз, язык программирования Julia и среда технических расчётов Engee!

Многие из тех, кто подходил к нашему стенду на ЦИПРе в этом году, пытались угадать – «О, это Microsoft Flight Simulator?» или – «Вы что, игры разрабатываете?». Возможно, порой стоило согласиться – для непосвящённых наши демонстрации визуально больше похожи на игры. Но представьте себе игру, которая учитывает каждый параметр движения самолёта – от трения элеронов о воздух до запаздываний при передаче данных в системе управления. Игру, которая работает в режиме жёсткого реального времени и по мультиплексному каналу информационного обмена (МКИО) взаимодействует с бортовым оборудованием. Это уже не просто описание физики полёта, система управления или игра для PC. Это всё и сразу! Как так получается, мы с вами разберём по порядку:

Привет, Хабр!

При разработке технических систем часто приходится описывать управляющую логику, зависящую от множества факторов: времени, событий, текущего состояния устройства и действий пользователя. Например, кофемашина может переключаться между режимами ожидания, приготовления напитка и очистки, а квадрокоптер – переходить в режим посадки при низком уровне заряда или в аварийный при неисправности.

Со временем логика системы начинает разрастаться: появляются дополнительные режимы работы, усложняются условия переходов между ними, возникает необходимость корректно реагировать на ошибки. В какой-то момент код превращается в клубок из вложенных if-else, флагов, и переменных, описывающих состояние системы, что не только затрудняет её поддержку и расширение, но и снижает надёжность.

Одним из решений этой проблемы может стать подход на основе конечных автоматов. В этой статье я покажу, как можно разработать управляющую логику фитнес-браслета с использованием удобного инструмента визуального проектирования и при этом не дать ей выйти из-под контроля.

Что такое цифровая обработка изображений? Зачем нам вообще знать про алгоритмы обработки, когда есть фотошоп и фильтры в телефоне? Или всё можно отдать нейросети и получить крутой результат? И при чём тут Julia, наконец? Будем разбираться!

Мы запускаем серию статей про обработку изображений с использованием языка Julia и вычислительной среды Engee. Задача – ответить на часто встречающиеся вопросы вроде актуальности этого направления компьютерной науки, задач, решаемых методами обработки изображений, применения и реализации стандартных и «умных» алгоритмов. 

В первой части ознакомимся с основами на примере сегментации спутникового снимка.

Статья-шпаргалка о типах данных в Julia: от примитивных, до параметрических абстрактных. Рассказывается, почему range умеет работать как массив, почему Vector{Int64} не является подтипом Vector{Real}, но является подтипом Vector{<:Real}, чем отличается неизменяемая структура от изменяемой структуры с неизменяемыми полями

Как загрузить GPU инженерными вычислениями? Давайте я расскажу, как с помощью Julia наконец смог втащить высокопроизводительные вычисления в свою немудрёную инженерную работу. Это был долгий путь, но мне кажется, что Julia стала моим лучшим другом в мире GPU/HPC.

В 2024 году в продаже появился первый российский микроконтроллер с RISC-V архитектурой – МИК32 Амур (К1948ВК018). Наша команда не могла пройти мимо такой новинки, учитывая интерес профессиональной общественности к RISC-V. Мы поучаствовали и в программе раннего доступа к RISC-V на отладочной плате MIK32 Nuke, и в техническом тренинге от АО «Микрон», чтобы в контакте с производителем наладить программирование контроллера кодом, сгенерированным из среды модельно-ориентированного проектирования Engee.

Меня зовут Алексей Евсеев, я инженер Экспоненты, и я хочу поделиться с вами опытом разработки моделей в Engee для МИК32, показать наш типовой workflow, а также осветить некоторые фишки и особенности работы с генератором кода Engee. Надеюсь, материал будет интересен и разработчикам встраиваемого ПО, и специалистам в моделировании.

Привет, Хабр! По своей профессиональной деятельности я занимаюсь моделированием и разработкой цифровых алгоритмов в области радиолокации. Однако универ закончил по специальности «Биотехнические и медицинские аппараты и системы», поэтому всегда хотел совместить эти два направления. И для этого как нельзя лучше подходит область биорадиолокации.

Биорадиолокация – набирающий популярность бесконтактный метод измерения жизненно важных показателей (ЖВП) человека, таких, как сердцебиение и дыхание. В отличие от контактных систем радары не нуждаются в прикреплении каких-либо датчиков на поверхность тела пациента. 

В статье разберём построение относительно простой, но в то же время полезной модели биорадара. Модель разбита на две части. Первая часть посвящена моделированию перемещения грудной клетки человека. Вторая часть модели – про разработку FMCW-радара с последующим анализом его эффективности и применимости для обнаружения ЖВП. Итак, начнем…

Современные реалии рынка инженерного ПО в России бросают вызов техническим специалистам любого уровня, так как перед ними встает задача найти отечественную альтернативу привычным CAE-системам для технических вычислений и модельно-ориентированного проектирования, таким как MATLAB, Simulink, Amesim. Это непросто, поскольку предприятиям нужно максимально сохранить привычный рабочий процесс и имеющиеся наработки, в том числе многолетние, и при этом безболезненно внедрить новую систему на рабочие места и обучить сотрудников.

Мы можем с уверенностью заявить, что соответствующая таким требованиям альтернатива MATLAB, Simulink, Amesim найдена, и это среда Engee.

Системный подход к полунатурному моделированию и быстрому прототипированию с использованием КПМ РИТМ

В современной практике отдельные части сложных инженерных систем разрабатывают распределенные команды, которые могут быть не очень хорошо скоординированы между собой. У разрозненных групп инженеров может не быть в наличии оборудования, которое нужно испытывать по отдельности и во взаимодействии с другими частями системы.

Сложность самой системы и проблемы кооперации неизбежно вносят ошибки в процесс разработки. При этом сроки разработки никто не отменяет, как и тот факт, что механизм должен работать как единое целое. Решить эту проблему помогает полунатурное моделирование на комплексах реального времени.

Привет, Хабр! Всем известно, на чём программисты пишут код, — большинство из вас хоть раз слышали о Python, Java или C++. Но задумывались ли вы когда-нибудь, какими инструментами разработки пользуются инженеры-электроэнергетики? Ведь их задача — не просто написать код, а смоделировать целую энергосистему и внедрить в нее новый алгоритм без катастрофических последствий. Сегодня мы хотим погрузить вас в мир электроэнергетики и рассказать про то, какой российский софт пришел на смену зарубежному.

В этом году Экспонента вместе со средой разработки Engee стали информационными партнерами бесплатной Летней школы Julia. Это уникальное событие для России, ведь еще никто не проводил онлайн-курсы по этому современному и очень перспективному языку программирования. Мы уверены, что в современных политических и экономических реалиях за этим языком видится большое будущее, особенно в научной и инженерной средах, и приглашаем всех желающих принять участие в этом важном событии.

А чтобы подогреть ваш интерес, мы подготовили небольшую статью (опирались на этот материал, спасибо авторам, и добавили много тезисов на основе нашего опыта с Julia) с описанием основных причин, почему вы должны срочно заинтересоваться Julia и подать заявку на Летнюю школу. Приятного чтения!

Привет, Хабр! Представим, что перед нами такой сложный объект для управления, как электроэнергетическая система России. Чтобы рассматривать ее в виде единого целого, нужны высокоточные измерения из различных точек энергосистемы, зачастую географически удаленных друг от друга. Для решения этой задачи был создан стандарт IEEE C37.118. Он описывает так называемые синхрофазоры, или синхронизированные векторные измерения (СВИ).

В этой статье мы обсудим что такое СВИ и зачем они нужны, подробно разберем типы и форматы сообщений, рассмотрим, как передаются сообщения внутри стека TCP/IP, а также смоделируем пакеты С37.118 с помощью КПМ РИТМ и PMU Connection Tester.