Modellbasierte Engineering (MBE) Werkzeuge & Methoden
Integration rechnergestützter Modelle mit physischen Tests zur Beschleunigung der Entwicklung und Einführung missionskritischer Verteidigungsplattformen.
Frühere, schnellere und besser vorhersehbare Tests
Modell-basiertes Engineering—die Verwendung rechnergestützter Modelle als primäre Engineering-Werkzeuge und -Artefakte während des gesamten Entwicklungsprozesses—verspricht, die Art und Weise zu transformieren und zu beschleunigen, wie missions-kritische Verteidigungsplattformen entworfen, validiert und eingesetzt werden. Aufbauend auf jahrzehntelanger Pionierarbeit in den Bereichen Bauingenieurwesen, Automobilindustrie und Luft- und Raumfahrt hat MTS ein umfangreiches Portfolio bewährter modell-basierter Werkzeuge entwickelt, die darauf ausgelegt sind, schnellere, besser vorhersehbare und realitätsgetreuere Tests und Simulationen zu ermöglichen—und das früher im Entwicklungsprozess.
MTS Modellbasierte Engineering (MBE) Toolset
- Hybride Simulation: rechnergestützte (modellierte) Testobjekte und -umgebungen werden mit physischen Tests realer Komponenten integriert, um Echtzeit- oder iterative Bewertungen vollständiger Fahrzeuge, Strukturen, Teilstrukturen, Subsysteme und Komponenten bereits früher im Entwicklungsprozess durchzuführen.
- Modellgestützte Kompensation (MAC): reduzierte Ordnungsmodelle von Proben sowie rechnergestützte (modellierte) Prüfstände laufen synchron mit einem physischen Testsystem, um Regelungsfehler zu minimieren, sodass komplexe, dynamische Tests großer Teilstrukturen schneller durchgeführt werden können.
- Virtuelle Tests: rechnergestützte (modellierte) Prüfstände und Testobjekte simulieren physische Tests und liefern eine Fülle prädiktiver Daten zur Optimierung der Vorbereitung, Einrichtung und Inbetriebnahme hochkomplexer Fahrzeug- und Strukturtests.
- Fortschrittliche neuronale Netzwerke (ANN): präzise, schnell lernende Ersatzmodelle, die aus Testdaten abgeleitet werden, treiben digitale Zwillinge in Echtzeit an, verfeinern die MAC-Leistung und verbessern hybride Simulationen. Das Ergebnis: schnellere Tests, höhere Genauigkeit und größere Gesamtstabilität.
