ANSYS 2019 R3 - Новые возможности для инженерного моделирования беспилотных транспортных средств

ansys r3 С приближением полностью беспилотных транспортных средств к практическому использованию на земле и в воздухе вопросы операционной безопасности становятся критическими. Беспилотные ТС требуют тщательных испытаний при различных условиях в сложной окружающей среде. Физические испытания потребовали бы миллиардов миль пробега или полета, что практически невозможно с точки зрения временных и финансовых затрат. Поэтому использование компьютерных симуляций для виртуального тестирования является единственным практически реализуемым сценарием проверки безопасности систем и ускорения разработки беспилотных ТС.

Продолжая расширять возможности применения инженерного моделирования для беспилотных ТС, в релизе 2019 R3 компания ANSYS представляет инновационный программный продукт ANSYS Scade Vision. Он позволяет производить проверку на безопасность встроенных средств восприятия и обеспечивать отсутствие у датчиков беспилотного ТС проблем с обнаружением объектов.

Упомянутое выше нововведение дополняет решение для беспилотных ТС, ANSYS Autonomy, позволяющее производить полный цикл симуляций. ANSYS Autonomy позволяет проводить симуляции систем с замкнутым контуром управления, разрабатывать встроенное ПО, проводить анализ на функциональную и информационную безопасность, а также моделировать датчики и человеко-машинные интерфейсы.

Помимо множества прочих усовершенствований, ANSYS 2019 R3 также включает библиотеку SPEOS Road Library для моделирования датчиков - обширную базу данных ретрорефлективных материалов, а также обновление ANSYS HFSS SBR+, повышающее точность предсказания эффективного поперечника рассеяния крупных объектов, имеющих значительную кривизну поверхностей, при обнаружении радаром.

Более подробно ознакомиться с нововведениями ANSYS 2019 R3 по различным дисциплинам вы можете в этом разделе

ГК «ПЛМ Урал» – российская IT-компания в области САПР.
г. Екатеринбург, ул. Металлургов, д. 16Б620131 Екатеринбург
info@plm-ural.ru, info@plm-ural.ru