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【建模仿真实现】基于AI的降阶模型加速Simulink中的系统分析和设计
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关注[MATLAB] 官方微信,订阅话题 #MATLABEXPO2023 演讲者:马文辉, MathWorks 中国 通过基于模型的设计,你可使用虚拟模型来设计、实现和交付复杂的系统。创建高保真的虚拟模型,准确地捕捉硬件行为是很困难的,而且可能很耗时。然而,这些高保真模型并不适合于开发过程的所有阶段。例如,对详细部件设计有用的计算流体力学模型,如果包含在系统级模拟中以验证你的控制系统或进行需要多次模拟运行的系统分析,就会太慢。一个用于分析氮氧化物排放的高保真模型,在你的嵌入式系统中实时运行也会很慢。这是否意味着你必须从头开始创建更快的高保真模型?此时需要减序建模(ROM)来帮助你。ROM是一套自动化的计算技术,可以帮助你重新使用你的高保真模型来创建运行更快的低保真近似值。 在本次演讲中,我们将了解不同的ROM技术和基于人工智能的方法、线性参数变化(LPV)建模,以及将大规模稀疏状态空间矩阵从有限元分析工具引入MATLAB® 和Simulink® 的策略,用于柔性体建模和控制等应用。本次演讲的重点将是基于人工智能的ROM。看看你如何进行彻底的实验设计,并使用所得到的数据来训练使用LSTM、神经ODE和非线性ARX算法的AI模型。了解如何将这些人工智能模型集成到你的Simulink仿真中,无论是硬件在环测试还是部署到嵌入式系统的虚拟传感器应用。了解不同ROM方法的优点和缺点,便于你为下一个项目选择最适合的工具。 查看演讲 PPT,及更多客户演讲:https://www.matlabexpo.com/cn/2023/proceedings.html ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- © 2023 The MathWorks, Inc. MATLAB and Simulink are registered trademarks of The MathWorks, Inc.
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