В этом вебинаре вы узнаете, как инструменты MathWorks могут быть использованы для моделирования событийных систем, как например логистические (цепи поставок), системы телекоммуникации и связи или системы бизнес процессов и управления. SimEvents дополняет инструменты MATLAB и Simulink для дискретно-событийного моделирования (discrete-event simulation , DES). Данный инструмент расширяет возможности, позволяя оценивать такие параметры систем, как простои и заторы, конфликт ресурсов, задержки в процессах.
The document summarizes a seminar on Presagis software tools. The agenda includes an introduction to Presagis, how VAPS XT supports avionics user interface development according to the ARINC 661 standard, integrating with Simulink, and developing certifiable software. Presagis provides embedded graphics tools and modeling/simulation tools, and has over 1000 customers worldwide in aerospace, defense, and other industries.
The document summarizes a seminar on Presagis software tools. The agenda includes an introduction to Presagis, how VAPS XT supports avionics user interface development according to the ARINC 661 standard, integrating with Simulink, and developing certifiable software. Presagis provides embedded graphics tools and modeling/simulation tools, and has over 1000 customers worldwide in aerospace, defense, and other industries.
Serena requirements management with dimensions rm 07-2015 ruSoftmart
Презентация по новой версии решения для управления требованиями - Dimensions RM. Версия 14.2 также сильно отличается от предыдущей 12.1, как, например, автомобиль из 50х годов и современный кроссовер. Надо сказать, что предложения профессиональных инженерных инструментов в этом сегменте практически не осталось после фактического ухода с арены DOORs. Если кому-то уже очевидно, что управлять требованиями в Excel дальше нельзя, то эта презентация для вас.
Завершающий доклад дня будет посвящён реализации и верификации разработанных алгоритмов обработки сигналов на конечных целевых платформах. Мы продемонстрируем современный подход к решению этой задачи в рамках концепции МОП, подразумевающий активное использование поведенческой модели алгоритма, а также автоматизацию многих этапов разработки и тестирования.
Everyone knows that the whole is much bigger than the sum of individual parts. This applies fully to the AiCare service.
The main purpose of the service is to free the user from configuring and controlling MEP systems, minimize design stage activities, and to ensure the facility operates as smoothly as possible. The AiCare service performs intellectual monitoring of such systems as "Smart House", "Smart Building", "Smart City" by automatically performing activities related to the collection, analysis, classification of information about the facility, including user skills and preferences, and control law adaptations in order to ensure maximum efficiency and create a comfortable environment.
The service is based on methods for the automatic merger of different components under a single control platform:
• techniques for the coordinated automated control of the facility's heterogeneous MEP systems;
• systems for the accumulation and actualization of information on facility user preferences;
• systems for the accumulation and actualization of information on physical properties of facility elements;
• methods for the statistical analysis of incoming information and synthesis of platform control laws;
• mechanisms for the individual adaptation of control laws as information is compiled on the facility and its users.
This approach results in a synergy — a brand-new level of coordinated control efficiency. Control laws created by the service are coordinated with the actual composition of the facility's systems, their behavior and the users' actions over time, and they automatically adapt as changes occur.
The service, provided in the external control mode, complements existing possibilities of the facility and ensures a whole new level of productivity and efficiency of its systems. An innovative approach to big data processing and the use of "cloud computing" for resource-intensive mathematical control models provides a user-friendly, secure, highly productive and resource efficient environment that requires minimum management by the facility's user.
SICenter - презентация по BSM (Business Service Management) - системам монито...Yuriy Eysmont
Управление бизнес-услугами (Business Service Management, BSM) - это стратегия управления ИТ, осуществляемая средствами программного обеспечения с точки зрения перспектив бизнеса. Реализуя BSM, компании могут переориентировать свои ИТ-операции таким образом, чтобы они напрямую поддерживали критичные цели бизнеса. Такая стратегия помогает компаниям быстро распознавать и оптимизировать ключевые процессы на своем предприятии - и это действительно важно, ибо качество базовых бизнес-услуг может серьезно повлиять на успешность бизнеса.
Serena requirements management with dimensions rm 07-2015 ruSoftmart
Презентация по новой версии решения для управления требованиями - Dimensions RM. Версия 14.2 также сильно отличается от предыдущей 12.1, как, например, автомобиль из 50х годов и современный кроссовер. Надо сказать, что предложения профессиональных инженерных инструментов в этом сегменте практически не осталось после фактического ухода с арены DOORs. Если кому-то уже очевидно, что управлять требованиями в Excel дальше нельзя, то эта презентация для вас.
Завершающий доклад дня будет посвящён реализации и верификации разработанных алгоритмов обработки сигналов на конечных целевых платформах. Мы продемонстрируем современный подход к решению этой задачи в рамках концепции МОП, подразумевающий активное использование поведенческой модели алгоритма, а также автоматизацию многих этапов разработки и тестирования.
Everyone knows that the whole is much bigger than the sum of individual parts. This applies fully to the AiCare service.
The main purpose of the service is to free the user from configuring and controlling MEP systems, minimize design stage activities, and to ensure the facility operates as smoothly as possible. The AiCare service performs intellectual monitoring of such systems as "Smart House", "Smart Building", "Smart City" by automatically performing activities related to the collection, analysis, classification of information about the facility, including user skills and preferences, and control law adaptations in order to ensure maximum efficiency and create a comfortable environment.
The service is based on methods for the automatic merger of different components under a single control platform:
• techniques for the coordinated automated control of the facility's heterogeneous MEP systems;
• systems for the accumulation and actualization of information on facility user preferences;
• systems for the accumulation and actualization of information on physical properties of facility elements;
• methods for the statistical analysis of incoming information and synthesis of platform control laws;
• mechanisms for the individual adaptation of control laws as information is compiled on the facility and its users.
This approach results in a synergy — a brand-new level of coordinated control efficiency. Control laws created by the service are coordinated with the actual composition of the facility's systems, their behavior and the users' actions over time, and they automatically adapt as changes occur.
The service, provided in the external control mode, complements existing possibilities of the facility and ensures a whole new level of productivity and efficiency of its systems. An innovative approach to big data processing and the use of "cloud computing" for resource-intensive mathematical control models provides a user-friendly, secure, highly productive and resource efficient environment that requires minimum management by the facility's user.
SICenter - презентация по BSM (Business Service Management) - системам монито...Yuriy Eysmont
Управление бизнес-услугами (Business Service Management, BSM) - это стратегия управления ИТ, осуществляемая средствами программного обеспечения с точки зрения перспектив бизнеса. Реализуя BSM, компании могут переориентировать свои ИТ-операции таким образом, чтобы они напрямую поддерживали критичные цели бизнеса. Такая стратегия помогает компаниям быстро распознавать и оптимизировать ключевые процессы на своем предприятии - и это действительно важно, ибо качество базовых бизнес-услуг может серьезно повлиять на успешность бизнеса.
Доклад посвящен различным способам построения математического описания ОУ с точностью достаточной для разработки алгоритмов управления. Мы продемонстрируем как построить модель, имея математическое описание и данные экспериментов, снятые с объекта. Покажем как совместить имеющиеся модели и эксперименты для повышения точности.
На данном докладе мы познакомимся с новейшими методами проектирования сложных междисциплинарных систем (на примере РЛС), и посмотрим, как Модельно-Ориентированное Проектирование (МОП) помогает создавать подобные системы с меньшими трудозатратами.
В рамках этого доклада мы продемонстрируем преимущества сквозного моделирования систем связи, рассмотрим методики повышения точности описания компонентов модели, а также познакомимся с платформами программно-определяемого радио (SDR).
Первый доклад дня будет посвящён современным методам создания алгоритмов ЦОС, решению типовых задач обработки, а также преодолению таких трудностей, как обработка и визуализация потоковых данных, генерация специализированных сигналов, связь с контрольно-измерительным оборудованием.
· Различные подходы построения модели
· Новые возможности импорта, обработки и визуализации данных
· Работа с облаком ThingSpeak для интернета вещей
· Создание графических приложений с App Designer
Мы постараемся показать, как любой технический специалист может использовать различные методы машинного обучения в своей повседневной работе. Продемонстрируем специализированные инструменты Classification Learner и Regression Learner для быстрого обучения классификаторов и сравнения точности распознавания. Особе внимание уделим созданию и обучению сверточных нейронных сетей (CNN)
Мы покажем, как можно перенести разработанные алгоритмы для работы с Big Data с минимальными изменениями исходных программ. Рассмотрим возможности по распараллеливанию счета на многоядерных процессорах (вычислительных кластерах) и графических процессорах, поддерживающих CUDA.
2. 2
План
Что такое дискретно-событийное моделирование (DES)?
Примеры DES в SimEvents
– Видеопоток в канале с ограниченной пропускной способностью
– Серийный производственный процесс
Практика в SimEvents
Что еще можно с SimEvents
– Пример очереди клиентов
– Изменение параметров
– Оптимизация
Выводы, итоги
3. 3
Что вы узнаете:
SimEvents полезен для моделирования недетерминированных
дискретно-событийных систем
SimEvents можно использовать для анализа систем, например:
– Конфликт ресурсов
– Скопление / узкие места / задержки в обработке
– Производительность системы
– Планирование и маршрутизация
SimEvents может использовать возможности MATLAB и Simulink для
расширения возможностей моделирования и анализа.
4. 4
TriVector верифицировала временные
задержки для ракеты Ares I
ЗАДАЧА
Анализ задержки времени получения информации
о состоянии систем ракеты NASA Ares I
РЕШЕНИЕ
Использовать Simulink иSimEvents to
моделирования коммуникаций на уровне передачи
пакетов, запуск дискретно-событийных симуляций
и оценка задержек на обоих концах канала
РЕЗУЛЬТАТ
Требования проверены на год раньше
Раскрыты проблемы требований ко времени
передачи
Визуальный анализ временных задержек
Ракета NASA’s
Ares I “Наша модель SimEvents для Ares I
Содержала более чем 45,000 блоков и
отслеживала время доставки для
примерно 20,000 пакетов в секунду по
многочисленным шинам данных. Такой
уровень детализации позволил нам
проверить требования и обнаружить
проблемы с требованиями к
синхронизации по времени до
реализации алгоритмов на
оборудовании.”
Кери Александер
TriVector Services
6. 6
Время против Событийного моделирования
Моделирование от времени– Скачущий мяч
200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
Position vs Time of Bouncing Ball
Time
Position
Детерминированность
→SIMULINK
Состояние системы зависит от
времени и физических
параметров, как то:
• Начальная высота мяча
• Начальная скорость
• Гравитация
7. 7
Время против Событийного моделирования
Событийное моделирование – Парикмахерская
Состояние системы не
меняется пока не произойдет
событие
• Придёт клиент
• Клиент Встанет в очередь
• Клиент покинет
Не детерминировано
→SIMEVENTS
8. 8
Примеры применения моделей дискретно-событийных
систем (DES)
Цепи поставок и логистика
Планирование
Пакетная передача данных, связь
Модели операционных систем реального времени
Бизнес процессы и процессы управления
Производственные процессы
Планирование работ и сервисов
…
9. 9
Пример: Поток видео
Симуляция телекоммуникационного канала с
ограниченной пропускной способностью
Анализ результатов симуляции дает
представление о влиянии воздействий канала на
качество видео
10. 10
Пример: Процесс серийного производства
Имитация использования общих ресурсов в
серийном процессе производства
Анализ результатов моделирования дает
представление о том, как мы можем изменить
профиль ресурсов, чтобы повысить
производительность системы.
11. 11
SimEvents: Базовая модель вычислений
• Сущности
Абстракция чего либо в моделировании (например, пакета данных, людей,
транспортных средств)
Перемещаются по очередям, серверам, коммутаторы и шлюзы
Атрибуты
Численные данные, передаваемые сущностями (т.е. видео кадры, длина, адрес
доставки)
Добавление неограниченного количества пар имя-значение для сущностей
Сущность с атрибутами
Например:
ServiceTime = 0.5
Destination = 2
SimEvents Model
- Очереди
- Роутеры, маршрутизаторы
- Сервера
- Шлюзы
- прочие
Сущность
Аттрибут
12. 12
Другие примеры систем на базе SimEvents
Применение Сущности Моделирование
Процессор Инструкции
Прерывания
Процессы
Время обработки
Загрузка процессора
Пропускная способность
Задержка
Канал связи Кадры данных
Пакеты данных
Компоненты протоколов
Загрузка канала
Перегрузка канала
Потери данных
Задержки
Бизнес процессы и
управление
Физическая информация
Сообщения
Люди
Задержка
Конфликт ресурсов
Возможный выпуск
Цепочки поставок и
логистика
Оборудование
Машины
Продукты
Среднее время ожидания
Пропускная способность и
загруженность
Последствия неисправности
14. 14
Учебный пример SimEvents
SimEvents добавляет дискретно-событийный движок в Simulink
Библиотека часто используемых блоков
Создание моделей Drag and drop
Сущности с пользовательскими атрибутами
Детерминированное или не детерминированное моделирование
Статистика событий
Визуализация данных
15. 15
Вернемся к нашему примеру «Видео поток»
Симуляция телекоммуникационного канала с
ограниченной пропускной способностью
Анализ результатов симуляции дает
представление о влиянии воздействий канала на
качество видео
16. 16
SimEvents что еще можно?
SimEvents полностью интегрировано с MATLAB иSimulink.
Можно расширить возможности MATLAB и Simulink для усиления и
расширения возможностей моделирования, например:
– Комбинировать блоки Simulink и SimEvents для гибридного моделирования во
времени и в дискретно-событийном формате
– Управлять симуляцией при помощи скриптов MATLAB, что бы задавать
параметры, Монте-Карло, проводить анализ на чувствительность параметров
– Подключать дополнительные инструменты (toolboxes), например:
Оптимизация и статистический анализ
Распараллеливание
17. 17
Интеграция с MATLAB и Simulink
примеры
1. MATLAB Function block из Simulink Library
– Соединяем код MATLAB и модель
2. MATLAB скрипт
– Управляем заданием параметров модели
3. Optimisation Toolbox
– Добавляем оптимизацию
18. 18
Интеграция с MATLAB и Simulink
MATLAB Function Block
Используйте MATLAB code для управления пути следования клиентов
в зависимости от текущего состояния очереди
Клиенты заполняют наименьшую очередь
19. 19
Интеграция с MATLAB и Simulink
MATLAB Scripting
Управляйте симуляцией при помощи скрипта MATLAB
Считывайте и записывайте в страницы EXCEL
20. 20
Интеграция с MATLAB иSimulink
Optimisation
Модель производственного процесса
Управляем запуском модели через MATLAB script
Определяем задачу оптимизации
– Определить оптимальное количество ресурсов при заданной целевой функции
21. 22
Выводы, итоги
Моделирование ценный инструмент для понимания поведения
системы
SimEvents расширяет возможности Simulink, добавляя дискретно -
событийное моделирование.
SimEvents позволяет анализировать
– Задержки, узкие места в процессе
– Пропускную способность
– Маршрутизацию и распределение
22. 23
Контактная информация департамента Mathworks
matlab.ru
http://www.youtube.com/user/MATLABinRussia
matlab.exponenta.ru
The Mathworks:www.mathworks.com
E-mail: matlab@sl-matlab.ru