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.
Представлен цифровой фильтр без использования явной аппаратной или программной операции умножения, выполненный на основе двоичных сдвигов. Имеет дискретный ряд АЧХ, ФЧХ, при этом, эффективно реализуется на простейших контроллерах.
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!
Историю можно начать с 1994 года, в котором Мартин Уорд (Martin Ward) на основании исследования больших проектов предложил парадигму языково-ориентированного программирования, когда процесс разработки программного обеспечения разбивается на стадии создания предметно-ориентированных языков и описания решения задачи с их использованием. Цель языково-ориентированного программирования — разделить сложности разработки: машиноориентированная часть кода (низкоуровневая функциональность) и человеко-ориентированная (решение прикладной задачи) разрабатываются независимо друг от друга.
Далее в 2003 году Эрик Эванс (Eric Evans) ввел понятие предметно-ориентированного проектирования (Domain-Driven Design, DDD) для набора программных и организационных практик, позволяющих разрабатывать сложные масштабируемые системы. Этот подход до сих пор активно используется, например, в микросервисной архитектуре и в информационной безопасности (см. Secure by Design). В этом подходе вводятся понятия: «модель», «проектирование по модели» (Model-Driven Design), «изоляция предметной области» и «изолированный контекст» (Bounded Context). Особенно интересно, что Эванс упоминает о предметно-ориентированных языках, как идеальном средстве описания модели конкретной предметной области, которая должна быть изолирована в своём контексте.
Но как обстоят дела с имитационным математическим моделированием? До сих пор мы применяем инструменты, разработанные по большей части на базе концепций из середины прошлого века. В то время, как за последнюю пару десятилетий теория и технологии развивались достаточно динамично. Возможно, в этом нет ничего страшного (об этом позже). Но вот что интересно: можно ли объединить понятия разработки математических моделей и программного обеспечения на базе представленных выше концепций?
Вот мы и добрались до моделирования в широком смысле. Далее речь пойдёт о подходе, который может быть применён, как для имитационного математического моделирования, так и для разработки сложного программного обеспечения. Начнём с имитационного моделирования, поскольку в этой области есть наиболее интересные результаты, но перспективы нового подхода в разработке сложных программных систем постараюсь тоже затронуть.
Вместе со студентами направления "Мехатроника и робототехника" сделал математическую модель системы векторного управления синхронным двигателем с постоянными магнитами СДПМ. Симуляция осуществляется в среде Ansys Twin Builder. Выбор в пользу данного программного продукта был сделан в связи с возможностью использования в качестве модели двигателя не только модели с сосредоточенными параметрами (как в этом проекте), но и моделей с распределенными параметрами, расчет которых ведется методом конечных элементов. В любом случае, среда симуляции - это всего лишь инструмент и результат получился бы идентичным и в Simulink и на Python и в других средах - математика везде одинаковая.
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:
Что если я скажу, что можно создать прошивку для ПЛИС на языке Verilog (VHDL), не написав ни одной строчки кода?
В данной работе мы представляем технологию пассивного радиопеленгования беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). В её основе лежит многопозиционный подход, позволяющий точно определять координаты радиоизлучающего объекта, преимущественно БПЛА, без применения активных радиолокационных средств.
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.
Продолжаем применять теорию автоматического управления к процессам в ядерных реакторах. На этот раз рассмотрим процессе в контуре с теплоносителями и ядреными реакциями.
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.
Данный текст является незапланировнным продолжением к статье для школьников о моделировании погони, которая внезапно превратилась в задачу перехвата артиллерийского снаряда зенитной ракетой. Сейчас мы опять обратимся к модели зайца и посмотрим на эту задачку с точки зрения теории эволюции, опять в таки изложении для школьников.
Подробное описание создания модели в первой части статьи
Продолжение статьи, созданной в процессе решения задачи о погоне, для школьников. Очков Валерий Федорович, предложил мне решить методом структурного моделирования задачу погони волка за зайцем. И в первой части именно эта задача подробно и разобрана. Многие читатели справедливо спрашивали, а причем здесь евреи и ракеты? В этой части я покажу, как можно связать школьную задачу про бегающего по кругу зайца с израильской противоракетной системой купол.
Этот текст – дополнение ко второй части лекции про особые линейные системы.
Сравниваем расчет многослойной стенки в сеточной модели и расчет по формуле ТАУ.
Продолжаем публикацию лекций по предмету "Управление в Технических устройствах" Автор Олег Степанович Козлов. Кафедра "Ядерные энергетические установки" МГТУ им. Н.Э. Баумана. Это вторая лекция, гда теория автоматеского управления применяется непосредственно к таким устройствам как ядерные реакторы.
В предыдущих сериях:
1. Введение в теорию автоматического управления.
2. Математическое описание систем автоматического управления 2.1 — 2.3, 2.3 — 2.8, 2.9 — 2.13.
3. ЧАСТОТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЗВЕНЬЕВ И СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ. 3.1 Амплитудно-фазовая частотная характеристика: годограф, АФЧХ, ЛАХ, ФЧХ. 3.2 Типовые звенья систем автоматического управления регулирования. Классификация типовых звеньев. Простейшие типовые звенья. 3.3 Апериодическое звено 1–го порядка инерционное звено. На примере входной камеры ядерного реактора. 3.4 Апериодическое звено 2-го порядка. 3.5 Колебательное звено. 3.6 Инерционно-дифференцирующее звено. 3.7 Форсирующее звено. 3.8 Инерционно-интегрирующее звено (интегрирующее звено с замедлением). 3.9 Изодромное звено (изодром). 3.10 Минимально-фазовые и не минимально-фазовые звенья. 3.11 Математическая модель кинетики нейтронов в «точечном» реакторе «нулевой» мощности.
4. Структурные преобразования систем автоматического регулирования.
5. Передаточные функции и уравнения динамики замкнутых систем автоматического регулирования (САР).
6. Устойчивость систем автоматического регулирования. 6.1 Понятие об устойчивости САР. Теорема Ляпунова. 6.2 Необходимые условия устойчивости линейных и линеаризованных САР. 6.3 Алгебраический критерий устойчивости Гурвица. 6.4 Частотный критерий устойчивости Михайлова. 6.5 Критерий Найквиста.
7. Точность систем автоматического управления. Часть 1 и Часть 2
8. Качество переходного процесса. Часть 1 и Часть 2
9. Синтез и коррекция систем автоматического регулирования (САР).
10. Особые линейные системы. Часть 1
В этой статье я хочу поделиться результатом своих исследований в области моделирования систем управления двигателями переменного тока. В качестве объекта управления был выбран синхронный двигатель с постоянными магнитами PMSM (Permanent Magnet Synchronous Machine) как наиболее распространенная машина в современных транспортных средствах. Основное внимание будет уделено построению математической модели системы, объекта управления, и алгоритмов для симуляции. Для реализации модели я выбрал open source решения: Python control, Scilab. Мне было интересно, возможно ли использование свободных средств моделирования для построения более-менее сложных и реальных систем. Далее я поделюсь своими впечатлениями. В первой части статьи приводится теоретический материал, где описываются основные уравнения двигателя и элементы теории управления. Для теоретической части необходимы базовые понимания электротехники, ниже приложу ссылки, где можно обновить знания. Я постарался проработать разные источники литературы, чтобы взять необходимый минимум, с которым самому пришлось столкнуться для понимания сути процессов управления двигателем. Читатель вправе пропустить матчасть и перейти сразу к описанию реализации, и при необходимости вернуться к некоторым теоретическим аспектам в этом материале, или других источниках. Реализация алгоритмов управления построена по классическому принципу с помощью диаграммы потоков.
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
В тексте на школьном примере демонстрируется вся красота структурного моделирования технических систем. Рассматривается задача погони волка за зайцем которая на самом деле является задачей перехвата любых целей в многомерном пространстве. Объясняем на пальцах, для самых маленьких, как работает система противоракетной обороны Израиля. Мне кажется, что у меня получилось объяснить способы решения системы алгебраический и дифференциальных уравнений маленькому человеку, которые еще не знает что такое производная или большему человеку кторый уже забыл об этом, да и не знал никогда. Один знакомый финансист прочитав этот текст, бросил дебет с кредитом и банковские счета и попросился работать инженером, потому что ему вдруг стало понятно о чем ему говорили на уроках математики.
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.
Статья инженера, работающего в авиации о проблемах импортозамещения. Практический опыт использования отечественного ПО для решения практических задач. Что очень ценно, поскольку все задачи реальные. Да это частное мнение одного инженера, поэтому он просил не упоминать его фамилии, и это не официальная позиция организации, но тем это интереснее узнать о чем думают практики.
