技术展示

新产品和本地化

本示例将展示MATLAB，Simulink以及Polyspace在最近的几个版本中的新功能与新特性。

在MATLAB中应用大语言模型

本示例将展示如何在MATLAB中使用DeepSeek、Qwen等大于语言的API，以及如何调用本地DeepSeek模型。同时演示MATLAB如何将本地知识库和大语言模型结合使用，完成一个个性化的问答和MATLAB编程agent。

Tiny Machine Learning在电机FOC控制中的应用

传统的PID控制难以快速适应参考速度的快速变化，显著偏差和较长的稳定时间影响了电机控制的精度和稳定性。通过引入Tiny Neural Network（微型神经网络），补偿PID控制器的偏差，使得PID控制表现出更少的超调和偏差。本示例永磁同步电机（PMSMs）的磁场定向控制（FOC）为例，展示了将训练神经网络模型与Simulink进行联合仿真以及部署。

基于故障仿真的BMS测试

演示中通过以下工具实现：

Simscape Battery：用于构建电池系统高精度模型，模拟电芯、模块及电池包行为

Stateflow：设计BMS控制逻辑的状态机，实现故障检测与容错机制

Simulink Fault Analyzer：系统性注入并分析单点故障，验证系统安全冗余设计

案例重点展示了如何通过模型化方法验证BMS在过压、欠压、过温等典型故障场景下的安全防护能力，确保符合行业标准对电动汽车高压安全的严苛要求。

Simscape 的工程机械的建模，仿真与优化

本实例展示了使用 Simscape 进行轮式装载机设计。
如何基于仿真来 设计动力分流式液压机械、 CVT（无级变速器）、测试传动系统设计以及确定连杆执行器的要求。并使用优化算法探索设计权衡。
核心功能包括：1.早期物理设计支持，2.智能设计优化。3. 系统集成验证。4. 环境建模工具。

提高eVTOL开发效率的DO-178C验证工作流

在验证高完整性嵌入式软件时，测试工程师的工作量通常占项目成本的一半以上，软件的复杂度正在推动测试自动化的转变。在飞控等Level A 的应用中，DO-178C和DO-331指导文件要求对模型和代码进行一系列测试活动，需要投入大量精力，使用Process Advisor可以自定制测试工作流并自动运行相关测试活动并生成用于认证的系列报告，我们将提供流程简化的信息，用于展示如何降低开发成本、加速认证过程将产品快速推向市场。

UCIe 从算法到IBIS-AMI模型

本示例将展示展示UCIe算法设计，IBIS-AMI生成，信号完整性分析的全流程。

使用 5G 波形实现通感一体

本示例演示了如何使用5G 波形实现集成传感和通信（ISAC）的功能。通过5G NR链路的物理下行链路共享信道（PDSCH）的数据帧传输，展示了如何处理从接收到的帧中获取信道矩阵估计，并捕获关于传输波形时间延迟和多普勒频移的信息。通过类似于标准雷达数据技术的方式处理这些信息，转化为相应散射体的位置和速度，从而形成雷达检测。

图像算法的FPGA快速原型

本示例演示：1.MATLAB基于帧的图像处理算法设计；2.从帧算法生成HDL像素流代码；3.部署到FPGA实现快速原型验证。

预测能量管理系统算法设计与仿真平台

本示例将展示如何基于智能网联的地图和交通信息，实现预测能量管理系统的智能算法设计。针对实车测试效率低、调试复杂等痛点，本示例将基于RoadRunner、Automated Driving Toolbox、Vehicle Dynamics Blockset等工具箱，实现交通流与地图引擎的快速闭环，缩短系统定义、算法优化的周期。

利用AI与Simscape优化车辆设计

本案例展示通过车辆多体模型生成训练数据，构建AI代理模型的完整流程。所得AI模型可用于设计空间探索及最优设计参数寻优。

‌核心功能亮点‌:

1. 通过构建降阶模型，快速评估底盘硬点位置，支持物理原型设计前期的可行性分析
2. 支持并行化批量仿真，量化分析设计参数对性能指标（如操纵稳定性、NVH等）的影响权重
3. 采用实验设计法（DoE）生成AI训练数据，确保全面覆盖多维设计空间
4. 融合机器学习与深度学习技术，自动构建高精度替代模型，并通过数据交叉验证确保可靠性
5. 应用优化算法求解Pareto前沿，智能平衡动力性、经济性、舒适性等指标的冲突关系

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