MATLAB および Simulink には、機械工学や航空宇宙工学のさまざまなシステムを研究および設計するための分析ツール、数値ツール、応用ツールが用意されています。基本的なエンジニアリング課題を解決するための実践的なワークフローと、産業界での広範な活用実績により、学術研究者は基礎的な問題解決スキルを複雑なシステムに対応する応用エンジニアリング ソリューションへと発展させることができます。
充実した教育プラットフォーム
MATLAB および Simulink は、基礎コースから上級コースまでの授業を支援する多様な教育向けワークフローを提供します。
- MATLAB ライブエディターは、説明、コーディング、解析、レポート作成、およびライブスクリプトの作成を統合的に行える環境を提供します。
- アプリを利用することで、特定のシステムやトピックに焦点を当てた説明や解析が可能です。
- MATLAB Online および MATLAB Mobile により、場所や端末を問わず利用できます。
- MATLAB Grader は、スケーラブルな自動採点とフィードバック機能を学生に提供します。
- MATLAB Copilot は、MATLAB デスクトップ環境でのコード開発と支援を目的とした生成 AI 機能を搭載しています。
基本的な概念の授業
MATLAB と Simulink により、教員は機械工学の基礎的なトピックや概念の教育に集中できます。Symbolic Math Toolbox を使用することで、システムや現象の理論的な説明や導出を明確に提示でき、単純で標準的なシステムを超えて学生の理論理解を深めることが可能です。学生は、MATLAB の拡張機能を数値解析に、Simulink をモデル化とシミュレーションに活用し、さまざまなシステムを研究および解析できます。
リソース
エンジニアリング システムの準備と実践
MATLAB、Simulink、および 100 を超えるアドオン製品は、複雑な現実世界のシステムを解析し、さまざまな産業分野の製品やサービスを設計するためのプラットフォームを提供します。学生が身につけた知識と専門性は、産業界で求められる資格や実務経験に直結します。
リソース
- 航空宇宙、防衛
- 自動車
- エネルギー生産
- 産業オートメーション、機械
- EV、UAV、および再生可能エネルギーシステムの設計を支援する充実したリソース
物理モデリングの基礎的手法
機械エンジニアは、基本的な物理原理への依存度、利用可能なシステム動作データ、モデルに求められる忠実度などの要素を考慮しながら、多様なモデリング手法を活用します。MATLAB および Simulink を使用することで、連続システム、離散システム、イベント駆動型システムに対応した高度なソルバーを利用し、第一原理に基づくモデルを開発できます。これらの製品には、複数のソースからモデルやコンポーネントを統合するための拡張機能も備わっています。エンジニアは、システム同定、統計解析、および機械学習やディープラーニングの応用に、データ駆動型の手法を活用できます。
注目のコンテンツ
機械エンジニアのための Simscape
Simscape を使用すると、機械エンジニアは物理コンポーネントおよびその物理的な接続ネットワークに基づいてシステムをモデル化できます。機械 (マルチボディ、回転、および並進)、熱および流体、電子、メカトロニクス、およびエネルギー貯蔵システム (バッテリー) など、さまざまなドメインのブロックを使用してマルチフィジックス システムをモデル化できます。Simscape には、さまざまな忠実度レベルの事前構築済みコンポーネントを収めた包括的なライブラリが用意されています。エンジニアは、動作を定義する陰的方程式に基づいて新しいコンポーネントを追加できます。Simscape は、マルチボディシステムの 3D 可視化から、主要変数や派生変数のロギングやプロットまでをサポートし、機械エンジニアによる物理システムの理解と解析を促進します。
注目のコンテンツ
- Simscape による物理システムのモデル化 (57:25)
- Simulink と Simscape によるシングルおよびダブル バネ-マス-ダンパー
- 物理モデリングの例
- Simscape を使用した物理モデリング入門
- Simscape 結果エクスプローラー
物理法則とデータの組み合わせ
MATLAB と Simulink は、データと物理法則を組み合わせて複雑な物理システムをモデル化するための統合プラットフォームを提供します。エンジニアはパラメーター推定を実行し、未知のパラメーターを用いてシステム応答を調整し、実際の物理システムの動作と一致させることができます。低次元化モデル (ROM) を構築することで、システムレベル設計における実験データや高忠実度シミュレーションの大量データ処理を効率化し、バーチャルセンサーの作成や制御、テスト手順の高速化を実現できます。物理法則に基づくニューラル ネットワークなどの科学的機械学習 (SciML) 手法を活用することで、エンジニアは物理法則をデータ駆動型手法に組み込み、モデルの精度と汎化性能を高めることができます。
注目のコンテンツ
包括的なエンジニアリング設計と実装
MATLAB および Simulink は、モデルベースデザインとモデルベース システムズ エンジニアリング (MBSE) を通じて、製品やサービスのエンジニアリング設計および実装のさまざまなステップを支援します。デジタルスレッドにより、設計ライフサイクル全体が統一されます。これには、ステークホルダーの要件の把握、システム アーキテクチャ、サブシステム、およびコンポーネントの設計が含まれます。また、ハードウェアとソフトウェアの実装に加え、テストによる検証および妥当性確認も含まれます。
注目のコンテンツ
他のツールや環境との連携
エンジニアは、インターフェイスを介して MATLAB と C/C++、Java®、Python®、Fortran® などのプログラミング言語を連携させることができます。また、MATLAB、C/C++、Fortran、Python のコードを Simulink に直接取り込むこともできます。S-Function および FMU インターフェイスを使用して、Simulink とサードパーティツールのコシミュレーションを実行できます。エンジニアは MATLAB および Simulink アプリケーションを実行可能プログラム、アプリ、FMU、ソフトウェア コンポーネントとして他の環境に展開できます。
注目のコンテンツ
ハードウェア統合
MATLAB および Simulink では、自動コード生成により、ソフトウェアのモデリング、シミュレーション、テストからハードウェア統合への移行を、信頼性と再現性をもって確実に行うことができます。機械エンジニアは、幅広いマイクロコントローラー、テストボード、プログラム可能なチップ (FPGA、SoC、ASIC)、処理装置 (CPU、GPU)、組み込みシステム、PLC、リアルタイム ターゲット マシンのサポートを活用し、迅速にプロトタイプを構築できます。検証および妥当性確認のために、モデルインザループ (MIL) からハードウェアインザループ (HIL) およびその派生手法へとスムーズに移行できます。
ハードウェアからデータを取得するために、テストと計測向けのツールボックスを使用して、測定機器およびセンサーに接続できます。複数の計測プロトコル (I2C、SPI、Bluetooth SPP) および産業用通信プロトコル (OPC UA、Modbus、MQTT) がサポートされています。
注目のコンテンツ
- コード生成向け製品
- MATLAB と Simulink をハードウェアに接続
- MATLAB および Simulink による Arduino® と Raspberry Pi® のサポート
- ハードウェアインザループ (HIL) とは
