Друзья,

🖥 А вы знаете, что освоить азы Engee может любой инженер? Сделать это можно быстро, удаленно и, что особенно важно, – бесплатно! Для этого у нас есть все необходимые инструменты, и мы хотим вам о них помнить:

1️⃣Мы регулярно проводим ОНЛАЙН-ТРЕНИНГ ENGEE. Ближайший поток стартует уже 25 ноября. Места еще есть, скорее регистрируйтесь!
2️⃣В Engee встроено уже 15 онлайн-курсов и недавно появился новый – Моделирование электрических цепей. Приглашаем пройти его всех заинтересованных специалистов.
3️⃣Мы готовим для вас новые тренинги. Следить за расписанием можно будет в этом разделе сайта.

А еще Экспонента недавно опубликовала новую статью на Хабре о нас. Прочитать можно тут. Очень интересно, приглашаем ознакомиться и вас!

До скорой встречи! 💼

📡 Технология радаров является одним из направлений, обеспечивающих развитие систем помощи водителю (ADAS) и высокоавтоматизированного вождения (HAD) в автомобильной отрасли.

В данный момент автомобильные радары по-прежнему основаны на классическом принципе частотно-модулированного непрерывного волнового радара (FMCW). Вы можете ознакомиться с моделями радаров такого типа у нас в Сообществе:
🙂Радар для нескольких целей
🙂Радар для одной цели

Но, ожидается, что современные автомобильные радары будут более гибкими, а также способными к адаптивному выбору параметров формы сигнала и динамическому использованию каналов передачи и приема. Помогут с этим перспективная концепция MIMO (множество входов — множество выходов) радара, а также наша платформа Engee.

MIMO технология предоставит автомобильным системам возможность пространственной фильтрации для достижения необходимого пространственного разрешения для оценки направления прибытия сигнала, а Engee предоставит средства для создания такого радара!

Приходите 27 ноября на наш мастер-класс, и мы научим Вас, как смоделировать в российской среде Engee перспективный радар:
🙂Рассмотрим процесс подавления активной узкополосной помехи;
🙂Построим модель в Engee по измерению дальности, скорости и азимута в одномерном MIMO радаре;
🙂Реализуем метод двумерной пеленгации.

Об этом и других интересных моментах из тематики РЛС вы сможете узнать на нашем мастер-классе.

🙂Регистрация тут🙂

Ждем вас! 💼

ДПТ и LQR ⚙️

Друзья,

А вы когда-нибудь пробовали реализовать с помощью кода модель двигателя постоянного тока (ДПТ) с возмущающим моментом от нагрузки? А алгоритм управления с помощью линейно-квадратичного регулятора (LQR)? Мы сделали это за вас и в одном (!) скрипте реализовали и то, и другое. Найти этот проект в Сообществе можно ТУТ📌.

✔️ Основой демо-проекта стала модель объекта управления – ДПТ. У этой модели есть особенность – наличие возмущающего момента от нагрузки. То есть модель двигателя имеет несколько входных сигналов. Описание такой системы позволяет выполнить библиотека RobustAndOptimalControl.jl. Сначала мы создали объекты блоков схемы управления с входными и выходными сигналами функцией named_ss, затем установили связь между выходом одного блока и входом другого, задали внешние входные сигналы и выходной сигнал системы. Объединили все объекты с помощью функции connect и получили описание системы с двумя входами и одним выходом в виде пространства состояний.

✔️ Второй задачей проекта стало управление описанной моделью. Мы исследовали три способа, среди которых управление с помощью линейно-квадратичного регулятора (LQR). Задавая матрицы весов Q и R, мы синтезировали контроллер, используя библиотеку ControlSystems.jl. Затем подключили LQR к модели двигателя и перешли к замкнутой системе управления, чтобы построить выходной сигнал и анализировать эффективность данного способа управления.

Расчетная среда Engee – очень современный и гибкий инструмент, который позволяет реализовывать самые разнообразные инженерные задачи любой сложности.

Приглашаем попробовать и вас! Активируйте бесплатную лицензию Engee и делитесь своими идеями здесь или в Сообществе. А мы вам обязательно поможем. ⚡️

До скорой связи! 💼

❗️Вниманию учащихся❗️

Уже более 30 ВУЗов приобрели безлимитный доступ к Engee, но многие студенты все еще пользуются бесплатными лицензиями с ежемесячно обновляемым количеством часов. Что делать, если часы закончились, а расчет для лабораторной или курсача еще не завершен?

Круто, когда увлекает наука! Именно поэтому наша техподдержка готова оперативно выдать дополнительные бесплатные часы или подключить вас к университетской безлимитной лицензии.

Чтобы получить часы уже сегодня, просто напишите в поддержку, расскажите, для какой учебной задачи они нужны, и двигайте науку дальше с помощью Engee!

🚀 Почему мы это делаем? Потому что нам важно видеть, как Engee приносит пользу для науки и помогает вам добиваться результатов!

А еще мы будем очень рады, если вы опубликуете свои работы в Сообществе Engee — это вдохновляет нас и других пользователей!

Друзья,

📄 На Дне Engee мы заметили, как много вашего внимания и вопросов посвящено генерации кода для различных микроконтроллеров, в частности, MIK32 «Амур». Конечно, ведь без эффективного генератора кода невозможна разработка в рамках парадигмы модельно-ориентированного проектирования.

Инженеры Экспоненты со своей стороны тоже не могли оставить этот факт без внимания и подготовили для вас новую интересную статью, посвященную разработке встраиваемого кода для МК.

Итак, представляем вашему вниманию полноценный туториал по модельно-ориентированному проектированию в Engee для микроконтроллера MIK32 «Амур». В этой статье вы сможете пошагово пройти по процессу разработки в итерациях наращивания модели – от единственного блока передачи дискретных сигналов до генератора зашифрованных сообщений, «обёрнутого» в кодовые блоки периферии микроконтроллера. Из статьи вы узнаете:

⚫️как выстроить эффективный автоматизированный рабочий процесс разработки моделей для встраиваемого программирования,
⚫️как подготовить в Engee максимально переносимый код на языке Си для среды VSCode и PlatformIO,
⚫️какие детали, особенности и фишки модельной разработки стоит учитывать при работе с генератором кода.

➡️ Скорее читайте статью в блоге Экспоненты на Хабре, смотрите примеры и регистрируйтесь на вебинар по кодогенерации!

Увидимся в Engee! 💼

Друзья,

Как вы думаете, какой вид будет иметь набор точек, если случайным равномерно распределённым образом выбрать полярные угол и радиус?

⤵️ Предлагаем вам сперва пройти викторину в опросе ниже!

Но если вы ответили неправильно, то не стоит расстраиваться, ведь в нашем сообществе есть пример, посвященный важности выбора закона распределения случайной величины, в котором мы расскажем:
➖ как устроена генерация случайных чисел в Engee;
➖ как использовать различные распределения (например, одномерные);
➖ почему равномерное распределение в полярных координатах имеет такой вид;
➖ как, используя красоту математики и Julia, всего два символа могут решить нашу проблему;

Если же вы ответили правильно, то всё равно предлагаем ознакомиться со статьей, ведь в ней также показано:
➖ как итерироваться по матрицам и векторам, используя функции eachrow и zip;
➖ как задать общие настройки для всех графиков в скрипте;

Да и в целом, "Повторение - мать учения! ". Поэтому посмотрите, как работает функция repeat.

🎉 Если же у вас есть идеи, как доработать материал, то это отличный повод опубликовать свою статью и поучаствовать в конкурсе!

Увидимся в Engee! 💼