Autor: Firma Maplesoft

Neuste Version von MapleSim macht Modellieren noch einfacher

Neuste Version von MapleSim macht Modellieren noch einfacher

Maplesoft™ hat heute eine wichtige neue Version von MapleSim™ vorgestellt. Dieses fortschrittliche Werkzeug zur Modellierung auf Systemebene, fördert Innovation, reduziert Entwicklungsrisiken und ermöglicht es technischen Organisationen, bessere Produkte in kürzerer Zeit zu entwickeln.

MapleSim ist eine natürliche Umgebung zur Modellierung von Multidomain-Systemen, mit dem sich erste Konzepte schnell erstellen und testen lassen, damit die Ingenieure mehr Ideen in kürzerer Zeit ausprobieren, unerwartete Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Bereichen erkennen und vermeiden und recheneffiziente Modelle erzeugen können. MapleSim wird in einer Vielzahl verschiedener Anwendungsbereiche und Industrien, u.a. zur Erstellung physikbasierter Digitaler Zwillinge, eingesetzt. Da bei den Digitalen Zwillingen in MapleSim keine Testdaten zur Vorhersage ihres Verhaltens erforderlich sind, können sie für die Entwicklung von Konzepten ebenso eingesetzt werden wie für die Überprüfung der Leistung des Produkts, konstruktive Änderungen und die Diagnose. Die neuste Version umfasst neue und verbesserte Werkzeuge zur Modellentwicklung und -analyse. Sie hat einen erweiterten Umfang bei der Modellierung, enthält neue Optionen zur Bereitstellung und eine verbesserte Konnektivität innerhalb der Werkzeugkette.

MapleSim 2017 bietet viele neue eingebaute interaktive Werkzeuge zur Modellanalyse. Die Auswahl der richtigen Ausgangswerte für ein Modell ist eine äußerst wichtige und häufig sehr schwierige Aufgabe. Die neue Initialization Diagnostics App liefert Einblicke zum Initialisierungsprozess, um den Ingenieuren zu zeigen, wie die Ausgangswerte berechnet werden und wie sie angepasst werden müssen. Die neue Modal Analysis App hilft den Entwicklern, die natürlichen Schwingungsmodi ihrer Mechanismen zu erkunden und zu verstehen, damit sie bestimmen können, welche Modi den größten Einfluss auf die Entwicklung haben und wie sie die Schwingungen im Endprodukt reduzieren können. 

Weitere Verbesserungen sind über 100 neue Komponenten, darunter Erweiterungen der Bibliotheken mit elektrischen und magnetischen Komponenten. MapleSim 2017 enthält einen neuen Modelica® Code-Editor, mit dem sich Modelica-basierte kundenspezifische Komponenten leichter erzeugen lassen, sowie neue Optionen zur einfacheren Erstellung kundenspezifischer Analysewerkzeuge und eine verbesserte Unterstützung der Konnektivität zu anderen Modellierungswerkzeugen über den FMI-Export. Neu in der MapleSim-Produktfamilie ist der MapleSim Explorer, eine kosteneffektive Lösung, mit der Organisationen das in den MapleSim-Modellen enthaltene Wissen für mehr Menschen verfügbar machen können.

Außerdem enthält das neue MapleSim 2017 eine weitere neue Bibliothek mit Komponenten. Die MapleSim Heat Transfer Library von CYBERNET ermöglicht umfassende Einblicke in die Auswirkungen der Wärmeübertragung in einem Modell. So können die Ingenieure ihre Entwicklungen optimieren, um die Leistung zu verbessern und Überhitzungen zu vermeiden. Die MapleSim Heat Transfer Library von CYBERNET hilft in allen Fällen, wo die Erzeugung von Wärme ein Problem ist, insbesondere dann, wenn es bewegliche Grenzen zwischen Wärme erzeugenden Komponenten, z.B. Motoren, Batterien, Druckern und Produktionsmaschinen, gibt.

„Maplesoft arbeitet weiter daran, Unternehmen dabei zu helfen, ihr Ingenieurwissen in ein Werkzeug zur Modellierung auf Systemebene zu überführen, damit sie die Vorteile eines solchen Ansatzes umfassend ausschöpfen können“, erklärte hierzu Dr. Laurent Bernardin, Chief Operating Officer und wissenschaftlicher Leiter bei Maplesoft.  „MapleSim hilft Unternehmen, Digitale Zwillinge und andere virtuelle Prototypen einzusetzen, um während des gesamten technischen Entwicklungsprozesses wichtige Einblicke zu gewinnen. Es hilft den Organisationen auch, ihr Ingenieurwissen zu erfassen, zu vertiefen, zu bewahren und gezielt einzusetzen, um häufige Fehler zu vermeiden und ihre Modellierungsprojekte zum Erfolg zu führen.“

MapleSim ist in Englisch, Japanisch und Französisch verfügbar.

Über Maplesoft

Maplesoft bietet den Ingenieuren die Werkzeuge und das Wissen, das sie für einen modellorientierten Innovationsprozess benötigen, der dabei hilft, komplexe Entwicklungen im Griff zu behalten. Mit seinen Fachleuten für die verschiedensten technischen Gebiete, ihrer umfangreichen Erfahrung in der modellbasierten Entwicklung sowie MapleSim und Maple, den überlegenen Werkzeugen zur Modellierung und Analyse auf Systemebene, hilft Maplesoft Entwicklungsrisiken zu reduzieren und hochwertige Produkte schneller auf den Markt zu bringen. Mit Maple bietet Maplesoft außerdem eine vollständige Umgebung vom Konzept bis zur Umsetzung für die fortschrittliche Analyse und die schnelle Entwicklung von technischen Anwendungen und Berechnungswerkzeugen für den Ingenieur. Die Produkte und Dienstleistungen von Maplesoft werden bei der Entwicklung von Maschinen, in der Luft- und Raumfahrt, im Bereich Automotive und auf vielen anderen Gebieten eingesetzt, wo die Ingenieure vor komplexen Herausforderungen stehen. Zu den Kunden gehören Boeing, FLSmidth, Ford, Google, Intel, die NASA und Samsung.

Maplesoft ist ein Unternehmen der Cybernet Systems Group. Weitere Informationen finden Sie unter www.maplesoft.com

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Eine moderne Elektrobus-Flotte: Modellierung auf Systemebene für einen besseren öffentlichen Nahverkehr

Eine moderne Elektrobus-Flotte: Modellierung auf Systemebene für einen besseren öffentlichen Nahverkehr

In den Städten weltweit nehmen die Einwohnerzahl und die Besiedelungsdichte ständig zu, und der öffentliche Nahverkehr hat eine wichtige Rolle dabei, die Städte lebenswert zu machen, indem er die Anzahl der Fahrzeuge im Stadtzentrum reduziert. Ein effektiver öffentlicher Nahverkehr trägt außerdem wesentlich dazu bei, die durch den Personenverkehr erzeugten CO2-Emissionen zu senken. Das verbessert die Luftqualität in der Stadt und sorgt für eine gesunde Umgebung, auch für künftige Generationen.

Um die Vorteile eines besseren öffentlichen Nahverkehrs für Umwelt und Gesellschaft auszuschöpfen, arbeitet das National Research Council of Canada (NRC) daran, die bestehenden Strukturen mit Hilfe neuer Technologien zu optimieren. Ein Teil dieser Forschung konzentriert sich auf die Analyse des Betriebs der Fahrzeugflotte mit Hilfe modellorientierter Ansätze zur Planung der Nahverkehrstechnologie. Durch den Einsatz einer physikbasierten Modellierung als Kern seiner Analysemethoden kann das NRC die Auswirkungen der Einführung neuer Technologien auf der Systemebene genauer vorhersagen. Auf der Suche nach Möglichkeiten zur Verbesserung der Flexibilität und der Konfigurierbarkeit der vorhandenen Werkzeuge suchte man beim NRC nach einer Möglichkeit zur Migration der Modellierungsplattform hin zu den von Maplesoft entwickelten Modellierungs- und Simulationswerkzeugen.

Als erster Schritt zu einer Migration der Fähigkeiten hat das Modellierungsteam beim NRC mit dem Team von Maplesoft Engineering Solutions zusammengearbeitet, um ein hochpräzises Modell der Dynamik batteriebetriebener Elektrobusse unter Berücksichtigung einer Vielzahl verschiedener Faktoren, die sich auf die operativen Entscheidungen auswirken, zu erstellen. Diese Faktoren sind dazu erforderlich, eine Reihe von Fragestellungen der Verkehrsbetriebe bei der Umstellung auf ein Nahverkehrssystem eines neuen Typs zu berücksichtigen. So müssen die Verkehrsunternehmen z.B. die zeitliche Verfügbarkeit eines Elektrobusses im Vergleich zu einem Dieselbus kennen, um die Fahrpläne zu erstellen und den Betrieb zu optimieren.  Das erfordert sowohl ein detailliertes Verständnis des Ladevorgangs der Batterien der Busse als auch eine realistische Bestimmung des Energieverbrauchs, wenn der Bus eine bestimmte Linie befährt. Weitere Punkte, die die Unternehmen bei ihren betrieblichen Erwägungen interessieren, sind die mit batterieelektrischen Bussen erreichbaren Einsparungen an CO2-Emissionen, die äquivalenten Einsparungen beim Dieselverbrauch und die Kosten für das Laden der Busse in einem typischen Einsatz. Das vom NRC und Maplesoft entwickelte Modell auf Systemebene hilft dabei, diese Informationen zu ermitteln, um die damit zusammenhängenden Fragen bereits früh im Beschaffungsprozess der Fahrzeuge anzugehen.

Das Modell des batterieelektrischen Busses besteht auf einer Vielzahl von Untersystemen, die zur Simulation und Entwicklung in einem gemeinsamen System zusammengefasst werden. Dieses Modell wurde mit MapleSim, dem Werkzeug von Maplesoft zur Modellierung und Simulation auf Systemebene, erstellt. Es berücksichtigt die Wechselwirkungen verschiedener Teile des Elektrobussystems, z.B. die Dynamik des Fahrzeugaufbaus, die Leistung des Elektromotors, detaillierte Batteriemodelle und Einzelheiten zur Anzahl und dem Gewicht der Fahrgäste, wenn der Bus eine bestimmte Linie befährt. Dieses Modell wurde mit physikalischen Standardkomponenten aus MapleSim und kundenspezifischen Komponenten erstellt, mit denen sich die genauen Merkmale von Fahrzeug und Strecke einbringen ließen. Mit dem so vervollständigten Modell kann das NRC nun das gesamte Fahrzeugsystem simulieren. Es liefert Informationen zum Verhalten des Systems bei allen Punkten, die die Ingenieure untersuchen wollen.

Mit dem fertigen Modell des batterieelektrischen Busses haben NRC und Maplesoft anschließend zusammengearbeitet, um zusätzliche Werkzeuge für den einfachen Import einer Vielzahl von Linien sowie Werkzeuge zu erstellen, um schnell und einfach Einblicke in die Leistung der verschiedenen Linien und Buskonfigurationen zu erhalten. Die Genauigkeit der mit diesen Analysen erhaltenen Ergebnisse liegt weit über denen, die mit anderweitig eingesetzten Techniken erzielt werden und gewöhnlich nur Leistungsberechnungen auf der Grundlage durchschnittlicher Fahrgeschwindigkeiten und des durchschnittlichen Energieverbrauchs auf einer bestimmten Entfernung liefern. MapleSim, die fortschrittliche Software zur Modellierung auf Systemebene von Maplesoft, erzeugt Modelle auf Systemebene in einer symbolischen, parametrierten Umgebung, sodass leicht Änderungen eingebracht werden können, um den Bus zu modifizieren oder bestimmte Parameter für eine gewünschte Leistungscharakteristik zu optimieren. Tyson McWha, der technische Leiter des Programms beim NRC, dem das Team zur Flottenoptimierung untersteht, schätzt besonders die Flexibilität, die das Busmodell für die Evaluierungsprozesse bietet: „Hauptvorteil einer fortschrittlichen Simulationsplattform für die Bewertung des Einsatzes batterieelektrischer Busse ist, dass wir nun spezifische Parameter des Fahrzeugs oder der Infrastruktur ändern und sehr schnell ermitteln können, wie sie sich auf das gesamte System auswirken.“

Mit dem modellorientierten Ansatz verfügt das NRC nun über die Fähigkeit, eine bestimmte Linie und einen Elektrobus vorzugeben und mit den Simulations- und Analysewerkzeugen automatisch alle wichtigen Informationen zu bestimmen, die Verkehrsbetriebe und andere Entscheidungsträger benötigen. Sie erhalten so genaue Angaben zum Bedarf des Fahrzeugs an gespeicherter Energie für bestimmte Buslinien. Das hilft dabei, die korrekte Mischung von Technologien für die spezifischen Anforderungen der jeweiligen Linie auszuwählen.

Das NRC arbeitet ständig an der Verfeinerung seines Modells eines batterieelektrischen Busses und der Verbesserung seiner Fähigkeiten. Hierzu bringt es Leistungsdaten aus dem praktischen Betrieb und andere Umgebungsvariablen wie Wetter- und Verkehrsverhältnisse in die Simulation ein. Die physikbasierte Modellierungsplattform MapleSim hat ihnen ein intuitives Werkzeug an die Hand gegeben, das von ihren Fachleuten für Nahverkehrstechnologien effektiv eingesetzt werden kann. Zu den Möglichkeiten, das Busmodell weiter zu verbessern, erklärte McWha, wie die Modellierung auf Systemebene beim Team zur Optimierung der Flotte eingesetzt wird: „Die Migration unserer Modellierung auf die MapleSim-Plattform gibt unseren Forschern mehr Möglichkeiten, ihr individuelles Fachwissen in alle Aspekte der Modelle von Fahrzeug und Infrastruktur einzubringen.  Im Ergebnis erhalten wir ein benutzerfreundlicheres Werkzeug, das mehr Flexibilität und eine höhere Genauigkeit bietet.“

Das NRC forscht weiter zur idealen Konfiguration batterieelektrischer Busse in Städten aller Regionen Kanadas und setzt moderne Entwicklungsmethoden dazu ein, Fragen mit höherer Genauigkeit als je zuvor zu beantworten, damit die Verkehrsbetriebe fundierte Entscheidungen treffen können. Mit dem Einsatz eines modellbasierten Ansatzes für die technische Entwicklung hilft das NRC dabei, für Kanada einen emissionsfreien öffentlichen Nahverkehr zu schaffen, der an die Bedürfnisse jeder einzelnen Kommune angepasst ist.

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Maplesoft veranstaltet User Summits in London und Turin mit dem Hauptthema Online-Ausbildung

Maplesoft veranstaltet User Summits in London und Turin mit dem Hauptthema Online-Ausbildung

Maplesoft hat eine International Summit Serie zum Thema Online-Ausbildung angekündigt. Zwei dieser Summits finden in europäischen Städten statt. Die Reihe von fünf User Summits zu Maple T.A. und Möbius umfasst Stationen in London (7. bis 8. September 2017) und Turin (12. Oktober). Es geht dabei vorrangig um neuste Entwicklungen in der Online-Ausbildung. Dozenten, langjährige Kunden und Anwender treffen sich für Gespräche zu aktuellen Trends und Technologien in der Online-Ausbildung, Präsentationen zu den letzten Neuigkeiten und Features der Online-MINT-Lehrsoftware-Plattform Möbius von Maplesoft sowie Maple T.A., dem beliebten Werkzeug für Prüfung und Benotung.

Die Teilnehmer besprechen die Gegenwart und Zukunft der Online-Ausbildung und einige der Möglichkeiten, Technologie für eine effektive und interessante Online-Lernerfahrung in den MINT-Fächern in einer Weise einzusetzen, von der sowohl Studierende als auch Dozenten profitieren. Außerdem erhalten sie die Gelegenheit, sich mit anderen Dozenten aus der ganzen Welt auszutauschen, zu entdecken, wie Lösungen zum Online-Lernen implementiert werden, und neue Werkzeuge kennenzulernen, um die Möglichkeiten zum e-Learning weiter auszubauen. Bei den Summits gibt es aktuelle Informationen zu Maplesoft-Produkten, Präsentationen von Anwendern und Entwicklern und Schulungen zum optimalen Einsatz dieser Lösungen in der Online-Ausbildung.

Als Referenten treten Mitarbeiter von Bildungseinrichtungen aus ganz Europa auf, z.B. der Universität Birmingham, der Universität Manchester, der Universität Turin, der Chalmers University und der Universität Göteborg in Schweden, der TU Wien und der Universität Delft in den Niederlanden.  Sie setzen Lösungen von Maplesoft ein, um ihren Studierenden Kurse und Lehrmaterial auf neue Weise anzubieten, und berichten von ihren Erfahrungen.

Maplesoft entwickelt seit 30 Jahren Werkzeuge und Lösungen, um die Ausbildung und die Methoden zu deren Vermittlung zu verbessern und Dozenten und Studierenden eine neue Erfahrung zu bieten. Jim Cooper, Präsident und CEO von Maplesoft, erläutert die Vision des Unternehmens für die Online-Ausbildung und wie neue Lösungen und Technologien die Ausbildung weltweit zugänglicher machen. Unterstützt wird er durch Präsentationen von Anwendern aus der ganzen Welt, z.B. Großbritannien, Italien, Schweden, Österreich, den Vereinigten Staaten und Kanada, um den weltweiten Einfluss zu unterstreichen, den die Technologie von Maplesoft bei führenden Universitäten hat.

„Angesichts der steigenden Anforderungen an die Online-Ausbildung müssen sich die Online-Lösungen ständig weiterentwickeln und an die steigenden Ansprüche zur Zugänglichkeit anpassen und benutzerfreundlicher werden. Das gilt besonders für die MINT-Ausbildung“, erklärte Cooper hierzu. „Maplesoft verfolgt weiterhin das Ziel, den Institutionen die besten Werkzeuge und Lösungen zur Verfügung zu stellen, um den Bildungseinrichtungen eine hochwertige MINT-Ausbildung zu ermöglichen, die Studierende auf der ganzen Welt begeistert. Wir arbeiten mit unseren Kunden eng zusammen, um ihre Bedürfnisse zu ermitteln und ihnen die richtigen Werkzeuge und Lösungen an die Hand zu geben, damit sie eine hochwertige Online-Ausbildung anbieten können.“

Das vollständige Programm, das Anmeldeformular und weitere Einzelheiten zur Veranstaltung finden Sie hier: www.maplesoft.com/taconference/.

Über Maplesoft

Maplesoft liefert seit über 25 Jahren mathematikbasierte Softwarelösungen für Dozenten und Forscher in Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik (MINT). Maple, das Spitzenprodukt von Maplesoft, verbindet die weltweit leistungsfähigste Rechen-Engine mit einer Bedienerschnittstelle, die es äußerst einfach macht, mathematische Probleme zu analysieren, zu erkunden, zu visualisieren und zu lösen. Auf der Grundlage dieser Technologie liefert Maplesoft außerdem speziell für die MINT-Fächer entwickelte Lösungen zur Online-Benotung, Modellierung und Simulation sowie Online-Lehrmaterial als moderne Lösungen für die besonderen Bedürfnisse der Ausbildung und Forschung im MINT-Bereich. Die Produkte und Dienstleistungen von Maplesoft werden von über 8000 Ausbildungs- und Forschungseinrichtungen sowie Unternehmen in über 90 Ländern eingesetzt.

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Ingenieur in Frankreich entwickelt Motorrad-Rennsimulator mit MapleSim

Ingenieur in Frankreich entwickelt Motorrad-Rennsimulator mit MapleSim

Viele innovative Ideen und technologische Fortschritte werden aus einer Leidenschaft geboren, und der von Frédéric Nicolo entwickelte Motorrad-Rennsimulator ist keine Ausnahme. Nicolo ist Ingenieur für numerische und wissenschaftliche Berechnungen. Seine Liebe zu Motorrädern hat ihn dazu angeregt, sein eigenes Projekt zu starten, nachdem er feststellen musste, dass es keine Motorrad-Simulatoren gab, die das gleiche Niveau erreichen, wie Fahrsimulatoren für Autos. Mit MapleSim, dem Modellierungs- und Simulationswerkzeug von Maplesoft, ist es ihm gelungen, einen solchen Simulator zu entwickeln, der die besonderen Eigenschaften von Motorrädern berücksichtigt. „Motorradrennen haben ein wesentlich kleineres Publikum, es gibt nur wenige Motorradhersteller, und die Investitionen in Forschung und Entwicklung sind im Vergleich zur Automobilindustrie gering“, sagte er. „Physikalische Phänomene bei Motorradrennen lassen sich in einem Simulator schwieriger nachbilden. Sie umfassen ein größeres Spektrum als bei Autos – beispielsweise Nick- und Rollbewegungen – und nur sehr wenige dieser Faktoren kann man ungestraft vernachlässigen oder einfach nur über den Daumen ermitteln.“

Der Motorradfahrer benötigt eine Vielzahl von Informationen, um sein Motorrad unter optimalen Bedingungen zu bewegen. Die richtige Abstimmung zwischen Fahrer, Motorrad und Umgebung ist nur schwer zu simulieren. Nicolo machte sich daran, einen Motor-Rennsimulator zu entwickeln, um die physikalischen Phänomene bei Motorradrennen besser zu simulieren und sie für den Fahrer optimal im Simulator umzusetzen.

Um die vielen physikalischen Phänomene für dieses Projekt zu simulieren brauchte er ein geeignetes Werkzeug zu ihrer Modellierung. Für die verschiedenen Teilgebiete, die bei der Entwicklung eines Rennsimulators berücksichtigt werden müssen, wird ein effektives Werkzeug benötigt, das schnelle, leicht skalierbare Multidomain-Modelle unterstützt. Bisher hatte Nicolo ein von ihm programmiertes Modell in C++ für die Motorradsimulationen eingesetzt. Das Erstellen eines Modells der Dynamik des Motorrads von Grund auf war für ihn eine sehr bereichernde Erfahrung. Es hatte jedoch, besonders bei der erreichbaren Genauigkeit und der Skalierbarkeit des Modells, seine Grenzen. „Einige Zeit danach habe ich MapleSim kennengelernt, und ich fand heraus, dass es bei der physikalischen Modellierung die Leistung bietet, die für derartige Experimente erforderlich ist“, erklärte Nicolo. „Ich erhielt Zugang zu einer Demoversion von MapleSim und während dieser Testphase gewann ich die Gewissheit, dass MapleSim – aus der Sicht der physikalischen Modellierung, der Leistung und der Interoperabilität des erzeugten Codes – die Lösung für meine vielen Anforderungen sein würde. Der aus einem MapleSim-Modell erzeugte Code ist ohne Lizenzgebühren einsetzbar, es gibt keine proprietären Bibliotheken, und der Anwender kann digitale Modelle entwickeln, die sich nahtlos in viele Echtzeitumgebungen einbinden lassen.“

Ein großer Teil der Arbeit am Simulator gilt der Berechnung der Dynamik des Motorrads, um eine solide und realistische Grundlage für die Simulation seines Verhaltens zu schaffen. Das Projekt umfasst die folgenden Elemente:

  • Erfassung der Interaktionen zwischen Fahrer und Motorrad
  • Physikalische Modellierung und Simulation des Fahrers, des Motorrads und seiner Umgebung
  • Einsatz der Ergebnisse der Modellierung, um für den Fahrer im Simulator eine realistische Erfahrung zu erzeugen
  • Beschreibung und 3D-Visualisierung der virtuellen Umgebung, in der Fahrer und Motorrad unterwegs sind
  • Einbindung eines Audiosystems in die virtuelle Welt

Nicolo hatte schon Erfahrung mit der Modelliersprache Modelica, und die Tatsache, dass MapleSim Modelica verwendet, hat die Entwicklung eines Modells für die Dynamik des Motorrads, das diese Elemente beinhaltet, wesentlich erleichtert. Seine Modelle bestehen aus Elementen, die mit den MapleSim Multibody- und 1D-Mechanik-Bibliotheken entwickelt worden sind, Elementen, die in C++ entwickelt worden waren und in MapleSim eingebunden wurden, und einer in MapleSim entwickelten Servomotorsteuerung. Er testete die Integration einer Reihe schon früher in C++ erstellter Module und optimierte mit einigen Anpassungen den erzeugten Code, um effiziente und skalierbare ausführbare Dateien zu erhalten. „Das Modell für die Dynamik des Motorrads ließ sich in Echtzeit mit festen Schritten von 200 µs auf einer handelsüblichen Rechnerkonfiguration mittlerer Leistung erfolgreich ausführen“, fügte er hinzu.

Die Modelle umfassen eine Reihe verschiedener Domains. Dazu gehören Kommunikationselemente wie Ethernet-Module, und Komponenten wie eine Treiberkarte, die benötigt wird, damit der Code auf der Simulationsplattform für das Motorrad ausgeführt werden kann“, erläuterte Nicolo. „Ziel war es, ein MapleSim-Modell zu entwickeln, das sich nach dem Kompilieren direkt auf dem Simulator ausführen lässt.“ „MapleSim bietet als Plattform zur Modellintegration – der Kombination von Modellen aus einer Reihe verschiedener technischer Bereiche – reale Vorteile, da MapleSim Modelica unterstützt und externer C-Code in die MapleSim-Modelle eingebaut werden kann.“

Der Einsatz der MapleSim-Anwendung zur Codeerzeugung war für Nicolo ein wichtiger Schritt, denn so kann er ausführbaren Code erzeugen, um das gesamte Motorrad neu zu konfigurieren, ohne dass er dazu das Modell in MapleSim neu erzeugen muss. Das Analysefenster von MapleSim kombiniert bei der Bearbeitung simulierter Daten zwei komplementäre Ansätze. Dazu gehört ein erster qualitativer Ansatz, der schnell ausgeführt werden kann, indem die Ergebnisse als 3D-Video dargestellt werden. „Mit dieser Funktion kann man die Informationen schnell verarbeiten und entweder entscheiden, das Testszenario und die Modellierung nochmals zu überarbeiten oder mit einem detaillierteren Ansatz und der Analyse der Simulationsergebnisse fortzufahren“, so Nicolo. „Auch hier wird der quantitative Ansatz durch die in MapleSim verfügbaren Werkzeuge wesentlich vereinfacht. Auch der Vergleich der Ergebnisse verschiedener Simulationen ist eine sehr interessante Funktion. Die Nachbearbeitung der berechneten Daten und die Entwicklung der Modelle werden durch diese Werkzeuge wesentlich erleichtert.“

Nicolo schätzt besonders, dass sein Projekt weiterhin von MapleSim profitieren kann, wenn sein Motorradsimulator komplexer wird und genauere Modelle enthält. Für die Zukunft plant er, MapleSim für noch mehr Funktionen in seinem Simulatorprojekt einzusetzen. Dazu gehören die Datenerfassung und Verarbeitung, die Bemessung der mechanischen Komponenten und der Aktuatoren an der Simulationsplattform und die Entwicklung der Regelschleifen für die Aktuatoren des Simulators.

„In dem Maß, wie sich der Simulator weiterentwickelt, wird er noch mehr Funktionen mit noch größerer Genauigkeit ausführen können. Die Lösung mit MapleSim bietet effektive Werkzeuge, um die Systemleistung des Motorradsimulators weiter voranzubringen“, sagte Nicolo. „Der Erfolg dieses Projekt ist erst mit den zahlreichen Werkzeugen und Fähigkeiten von MapleSim möglich geworden.“

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Forscher der University of Waterloo setzen MapleSim für einen neuen Ansatz bei der Modellierung von Reifen ein

Forscher der University of Waterloo setzen MapleSim für einen neuen Ansatz bei der Modellierung von Reifen ein

Reifen sind bei der Entwicklung von Fahrzeugen eine kritische Komponente. Um Zeit und Geld zu sparen, setzen die Hersteller bei der Entwicklung neuer Fahrzeuge typischerweise Modelle ein, um die Dynamik zwischen Reifen und Fahrbahnoberfläche zu simulieren. Idealerweise simuliert das Reifenmodell exakt die Dynamik des Systems und erlaubt es den Entwicklern so, die Parameter zu variieren. Außerdem müssen diese Simulationen schnell ausgeführt werden können.

Bestehende Reifenmodelle haben systembedingte Nachteile. Einige Reifenmodelle, wie z.B. die „Magic Formula“ von Pacejka, basieren ausschließlich auf empirischen Daten. Bei anderen Modellen, beispielsweise denen nach der Finite-Elemente-Methode, ist der Ressourcenaufwand sehr hoch, oder der Reifen wird durch andere physikalische Objekte, z.B. eine Schnur oder eine Bürste, dargestellt. Keines dieser Modelle erreicht eine optimale Balance zwischen Genauigkeit und Effizienz. Forscher an der University of Waterloo haben nun einen neuen Ansatz bei der Modellierung von Reifen entwickelt, mit dem Ziel diese optimale Balance zu erreichen.

Das Forscherteam um Dr. John McPhee, Professor für Systems Design Engineering, und  Dr. Joydeep Banerjee, Forschungsleiter, haben MapleSim – das Werkzeug von Maplesoft zur Modellierung auf Systemebene – eingesetzt, um ein volumetrisches Reifenmodell zu entwickeln und zu testen. „Das in MapleSim entwickelte volumetrische Reifenmodell hat zwei klare Vorteile gegenüber den bestehenden Modellen“, erklärte Dr. Banerjee. „Da die Momente nur aus den kinematischen Daten berechnet werden, lässt sich die numerische Simulation des Modells einfach programmieren. Zusätzlich werden die Widerstandsmomente als Funktion der Normallast und der Winkelgeschwindigkeit des Rads berechnet.“

Mit Hilfe von Maple, der fortschrittlichen Rechenengine von Maplesoft, sind die symbolischen Ausdrücke für die Normalkraft und den Rollwiderstand als Funktion der Position und Orientierung des Reifens hergeleitet worden. Die verteilten Reibungskräfte wurden symbolisch über die Kontaktfläche des Reifens integriert, um die Zugkräfte und Selbstausrichtungsmomente zu berechnen. Die Forscher setzten dann die mit Maple entwickelten Gleichungen als benutzerdefinierte Komponente in MapleSim ein, um das Modell zu entwickeln.

Um die Genauigkeit des volumetrischen Reifenmodells zu testen, wurde es in einem simulierten Fallversuch eingesetzt. Beim realen Fallversuch wurde ein mit 2,3 bar aufgepumpter MICHELIN® 195/65 R15 Sommerreifen verwendet. Das Reifenmodell wurde so aufgebaut, dass es die gleichen Bewegungen wie beim realen Fallversuch durchlief. Mit MapleSim wurden dann Fall und Rückprall simuliert. Auch andere kommerziell verfügbare Reifenmodelle aus der umfangreichen MapleSim-Reifenbibliothek kamen zum Einsatz, und die Ergebnisse wurden verglichen. Beim Vergleich der beiden Modelle lieferte das volumetrische MapleSim-Reifenmodell eine etwas genauere Schätzung für die Position des Rads.

Die ersten Ergebnisse des volumetrischen MapleSim-Reifenmodels sind vielversprechend, und dies nicht nur bei Automobilreifen, sondern auch bei Reifen mit höherem Sturz, wie Fahrrad- und Motorradreifen. Um die Genauigkeit des Systems weiter zu erhöhen, planen die Forscher, das volumetrische Reifenmodell mit Daten aus einem Fahrzeugmesssystem (VMS) weiter zu untersuchen. Das VMS liefert Informationen zur Position und Orientierung der Reifen sowie den Lasten, die während einer realen Testfahrt auf den Reifen eingewirkt haben.

„Auch wenn die ersten Ergebnisse des Modells vielversprechend aussehen, können die Daten eines VMS dazu herangezogen werden, die Parameter des Modells besser abzustimmen“, sagte Dr. McPhee. „Mit MapleSim können wir die Analyse noch einen Schritt weiter führen, in dem wir das Reifenmodell einfach in ein detailliertes Fahrzeugmodell integrieren und das Fahrzeugsystem als Ganzes simulieren.“

* Zum Zeitpunkt dieses Forschungsprojekts war Dr. Joydeep Banerjee Mitglied des Forschungsteams von Dr. McPhee an der University of Waterloo. Er arbeitet heute als Anwendungsingenieur bei Maplesoft.

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Maplesoft öffnet mit dem neuen MapleMBSE noch mehr Ingenieuren die Tür zur modellbasierten Systementwicklung

Maplesoft öffnet mit dem neuen MapleMBSE noch mehr Ingenieuren die Tür zur modellbasierten Systementwicklung

Maplesoft™ hat heute MapleMBSE vorgestellt, ein neues Produkt, mit dem Unternehmen Entwicklungsvorgaben im Rahmen einer modellbasierten Systementwicklung (MBSE) verwalten können, ohne dass jeder einzelne am Projekt beteiligte Ingenieur ein Fachmann für komplexe MBSE-Werkzeuge sein muss. Mit seiner Excel®-basierten Schnittstelle macht MapleMBSE für alle Beteiligten – nicht nur die MBSE-Spezialisten – die Zusammenarbeit bei den Entwicklungsvorgaben leichter. Zudem enthält es übersichtliche Schnittstellen für alle Aufgaben im Rahmen des MBSE-Projekts. Dieser Ansatz gewährleistet eine systemweite Zusammenarbeit beim Projekt und vermeidet den Zeitverlust und die Fehler, die gewöhnlich beim Einsatz eines MBSE-Standardwerkzeugs auftreten.

Das neue MapleMBSE bietet eine Reihe von Vorteilen, z.B.:

  • Intuitive Excel®-basierte Schnittstelle zur einfachen Eingabe der Systemdefinitionen ohne den Umweg über ein komplexes MBSE-Werkzeug
  • Automatische Übernahme der Informationen in das MBSE-Werkzeug, Umsetzen der Eingaben der Ingenieure in Systemstrukturen, Verhalten, Anforderungen und Einschränkungen
  • Integration in SysML-basierte MBSE-Standardplattformen wie IBM® Rational® Rhapsody® oder No Magic™ MagicDraw®
  • Schnelle Analyse der Auswirkungen bei Änderungen, um sich widersprechende Anforderungen zu erkennen – alles direkt in der intuitiven MapleMBSE-Umgebung
  • Optimierte Werkzeugansichten für häufige MBSE-Aufgaben, z.B. Entwicklungsvorgaben, Fehler-Möglichkeits- und -einflussanalyse, Kompromissstudien und Strukturanalyse
  • Einfache Schnittstellen, die häufige Fehler vermeiden, wie sie bei der direkten Eingabe in MBSE-Werkzeuge oft auftreten
  • Kundenspezifische Implementierungen durch die Experten von Maplesoft Engineering Solutions, um zu gewährleisten, dass MapleMBSE exakt an die Prozesse der jeweiligen Organisation angepasst wird

„MapleMBSE spart ohne Zweifel wertvolle Zeit“, erklärte hierzu Masaaki Kubo, Geschäftsführer der Nissan Motor Company. „Wir haben MapleMBSE mit einem anderen MBSE-Werkzeug verglichen und die Zeit für häufig vorkommende Operationen gemessen. Mit MapleMBSE konnten unsere Ingenieure diese Aufgaben viermal schneller als mit dem anderen Werkzeug erledigen.  MapleMBSE hat eine benutzerfreundliche und effiziente Bedienerschnittstelle. Sie kann von Nissan-Ingenieuren der unterschiedlichsten Fachbereiche – Mechanik, Elektronik, Elektrotechnik usw. – rasch erlernt werden, und alle Aufgaben lassen sich sehr leicht ausführen.“

„MBSE-Werkzeuge helfen Organisationen ganz enorm dabei, die Anforderungen und Vorgaben in jeder Phase des Projekts genau im Auge zu behalten. Sie sind aber auch dafür bekannt, dass der Umgang mit ihnen nicht besonders einfach ist“, sagte Dr. Laurent Bernardin, Chief Operating Officer und wissenschaftlicher Leiter bei Maplesoft. „Während der Entwicklung von MapleMBSE veröffentlichte Untersuchungen zeigen, dass sich mit dem Einsatz von MapleMBSE die Fehlerraten im Vergleich zu einem MBSE-Standardwerkzeug auf ein Viertel reduzieren lassen und komplexe, schwierig zu behebende Fehler völlig vermieden werden. Es ist ein praktisches, leicht zu erlernendes Werkzeug, das die Systementwicklung einfacher macht.“

Weitere Informationen zu MapleMBSE finden Sie unter hier.

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Maplesoft bietet den Ingenieuren die Werkzeuge und das Wissen, das sie für einen modellorientierten Innovationsprozess benötigen, der dabei hilft, komplexe Entwicklungen im Griff zu behalten. Mit seinen Fachleuten für die verschiedensten technischen Gebiete, ihrer umfangreichen Erfahrung in der modellbasierten Entwicklung sowie MapleSim und Maple, den überlegenen Werkzeugen zur Modellierung und Analyse auf Systemebene, hilft Maplesoft Entwicklungsrisiken zu reduzieren und hochwertige Produkte schneller auf den Markt zu bringen. Mit Maple bietet Maplesoft außerdem eine vollständige Umgebung vom Konzept bis zur Umsetzung für die fortschrittliche Analyse und die schnelle Entwicklung von technischen Anwendungen und Berechnungswerkzeugen für den Ingenieur. Die Produkte und Dienstleistungen von Maplesoft werden bei der Entwicklung von Maschinen, in der Luft- und Raumfahrt, im Bereich Automotive und auf vielen anderen Gebieten eingesetzt, wo die Ingenieure vor komplexen Herausforderungen stehen. Zu den Kunden gehören Boeing, FLSmidth, Ford, Google, Intel, die NASA und Samsung.

Maplesoft ist ein Unternehmen der Cybernet Systems Group. Weitere Informationen finden Sie unter www.maplesoft.com

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Maplesoft und ETAS eröffnen neue Möglichkeiten bei Test und Kalibrierung von Batteriemanagementsystemen

Maplesoft und ETAS eröffnen neue Möglichkeiten bei Test und Kalibrierung von Batteriemanagementsystemen

ETAS Inc. und Maplesoft™ haben heute ein Batteriezellen-Simulatorpaket für Hardware-in-the-Loop-Tests (HIL) vorgestellt, das bei Test und Kalibrierung von Batteriemanagementsystemen höchste Ansprüche erfüllt. Diese Lösung baut auf Maplesofts effizientem, hochdetaillierten MapleSim-Batteriemodell und dem hochpräzisen Batteriezellen-Simulator (BCS) BCS-LABCAR von ETAS auf.

Anbieter von Batteriemanagementsystemen (BMS) stehen bei Test, Validierung und Kalibrierung vor einer Reihe von Herausforderungen. Die Entwicklungszyklen werden immer kürzer und die Budgets für reale Prototypen sind beschränkt. Hochdetaillierte Batteriemodelle sind rechenaufwendig und daher nur schwer in Echtzeit auszuführen. Die Parametrierung verlangt viel Zeit und ein umfassendes Verständnis der Batteriezellen. Neben diesen Herausforderungen bietet die Hardware des Testsystems oft nicht die erforderliche Genauigkeit bei der Signalmessung, den Strombereich zum Lastausgleich oder die Dynamik zur Emulation der Zellen, um die Ergebnisse des hochdetaillierten Batteriemodells genau zu reproduzieren. Die Kombination aus ETAS-Hardware und Maplesoft Anlagenmodell geht diese Probleme an.

Der ETAS Batteriezellen-Simulator (BCS-LABCAR) ist ein Hardware-in-the-Loop-System, speziell für Test, Validierung und Kalibrierung von Batteriemanagementsystemen (BMS) auf der Signalebene. BCS-LABCAR ist ein hochpräziser Batteriezellen-Simulator, mit dem sich das Verhalten einzelner Zellen und ganzer Batteriepacks unter einer Vielzahl schwieriger Betriebsbedingungen, z.B. Ladungsausgleich, Überladung, Tiefentladung oder Impulsbetrieb, emulieren lässt. Das System ist hochmodular und daher skalierbar, um einzelne Zellen und Batteriepacks mit bis zu 200 Zellen zu emulieren. Das System umfasst außerdem ein Echtzeit-Simulationstarget (ETAS LABCAR-RTPC), mit dem sich Batteriemodelle von Drittanbietern – z.B. das MapleSim-Batteriemodell – leicht integrieren und in Echtzeit ausführen lassen.

Der BCS-LABCAR-Controller ermöglicht die aktive Kompensation beliebiger Temperaturschwankungen und steuert die Spannung am elektrischen Anschlusspunkt des BMS mit einer Genauigkeit von +/‑ 500 µV in einem Bereich von 0,01 bis 8,01 V pro Zelle. So ist die gleiche Präzision im gesamten Temperaturbereich gewährleistet – eine Grundbedingung für realistische und reproduzierbare Tests.

Das MapleSim-Batteriemodell kann mit Hilfe der MapleSim Batterie-Bibliothek aus einer Vielzahl verschiedener Zellenkonfigurationen und Technologien erzeugt werden. Die Komponenten der Bibliothek sind nach einer einzigartigen Methode zur rigorosen Diskretisierung entwickelt worden. Sie bilden die elektrochemischen Reaktionen in der Zelle nach, um zahlreiche Einzelheiten zu erfassen, die in anderen Modellen – gewöhnlich auf der Grundlage einer Ersatzschaltung – nicht verfügbar sind. Alle wichtigen Technologien (Li-Ionen- und NiMH-Varianten) werden abgedeckt und lassen sich anhand der Testdaten direkt kalibrieren, wobei das mitgelieferte Werkzeug zur Parameterabschätzung für eine noch höhere Genauigkeit sorgt. Dynamische Einflüsse, einschließlich Ladungserholung, Spannungsprofil und Ladezustand, werden mit höchstmöglicher Genauigkeit erfasst, wobei die Ausführungsgeschwindigkeit den Einsatz in Echtzeit erlaubt. Für thermische Studien berechnet das Modell außerdem den Energieverlust während der Lade/Entladezyklen. Dieser Verlust kann in das übrige System übernommen werden.

Nach der Konfigurierung in MapleSim kann das Zellen- oder Batteriemodell als optimierter Code exportiert und für HIL-Tests direkt in die Echtzeitplattform integriert werden. In diesem Beispiel wurde der Code nach dem neusten FMI-Standard (Functional Mockup Interface) erstellt, der jetzt auch von der LABCAR-RTPC-Plattform unterstützt wird.

„Unser übergreifendes Ziel bei der MapleSim Batterie-Bibliothek ist es, unseren Kunden die benötigte dynamische Genauigkeit zu bieten und gleichzeitig die Ausführung in Echtzeit zu ermöglichen“, erklärte hierzu Paul Goossens, VP Engineering Solutions bei Maplesoft. „Hierzu mussten die Modelle mit einem geeigneten Maß an Abstraktion zwischen einfachen Ersatzschaltungsmodellen und rechenintensiven CFD-basierten Modellen, bei denen keine Chance zur Ausführung in Echtzeit besteht, entwickelt werden. Unsere Modelle bauen auf jahrzehntelanger Forschung, führenden Techniken und unseren leistungsfähigen Technologien zur symbolischen Lösung von Problemen auf, um das richtige Verhältnis von Genauigkeit und Geschwindigkeit zu erreichen, wie wir es für die Arbeit mit ETAS benötigen.“

„Unser Ziel ist es, die Effizienz bei der Entwicklungsarbeit unserer Kunden immer weiter zu steigern. Dazu bieten wir ihnen Lösungen nach dem neusten Stand der Wissenschaft“, sagte Dr. Tobias Kreuzinger, Senior Manager bei ETAS Inc. „Die Kombination aus der hochpräzisen BCS-LABCAR-Umgebung und den äußerst schnellen und detaillierten MapleSim-Batteriemodellen eröffnet völlig neue und nie dagewesene Möglichkeiten bei Test und Kalibrierung von Batteriemanagementsystemen.“

Weitere Informationen über LABCAR finden Sie unter www.etas.com/labcar.

Weitere Informationen über MapleSim finden Sie unter www.maplesoft.com/maplesim.

Über ETAS

ETAS bietet innovative Lösungen für die Entwicklung von Embedded-Systemen zum Einsatz in der Automobilindustrie und anderen Bereichen der Embedded-Industrie. Als Systemanbieter liefert ETAS ein umfangreiches Portfolio von integrierten Werkzeugen und Werkzeuglösungen bis zu Ingenieurleistungen, Consulting, Schulung und Support. Das ETAS-Tochterunternehmen ESCRYPT liefert Sicherheitslösungen im Bereich der Embedded-Systeme. Die 1994 gegründete ETAS GmbH ist eine 100%ige Tochter der Bosch Gruppe, mit internationalen Niederlassungen und Vertriebsbüros in 13 Ländern in Europa, Nord- und Südamerika und Asien. Weitere Informationen finden Sie unter www.etas.com.

Über Maplesoft

Maplesoft bietet den Ingenieuren die Werkzeuge und das Wissen, das sie für einen modellorientierten Innovationsprozess benötigen, der dabei hilft, komplexe Entwicklungen im Griff zu behalten. Mit seinen Fachleuten für die verschiedensten technischen Gebiete, ihrer umfangreichen Erfahrung in der modellbasierten Entwicklung sowie MapleSim und Maple, den überlegenen Werkzeugen zur Modellierung und Analyse auf Systemebene, hilft Maplesoft Entwicklungsrisiken zu reduzieren und hochwertige Produkte schneller auf den Markt zu bringen. Mit Maple bietet Maplesoft außerdem eine vollständige Umgebung vom Konzept bis zur Umsetzung für die fortschrittliche Analyse und die schnelle Entwicklung von technischen Anwendungen und Berechnungswerkzeugen für den Ingenieur. Die Produkte und Dienstleistungen von Maplesoft werden bei der Entwicklung von Maschinen, in der Luft- und Raumfahrt, im Bereich Automotive und auf vielen anderen Gebieten eingesetzt, wo die Ingenieure vor komplexen Herausforderungen stehen. Zu den Kunden gehören Boeing, FLSmidth, Ford, Google, Intel, die NASA und Samsung.

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Maple 2017 bietet mehr Leistung für die Mathematik, bessere Visualisierungen und flexible Optionen zur Bereitstellung

Maple 2017 bietet mehr Leistung für die Mathematik, bessere Visualisierungen und flexible Optionen zur Bereitstellung

Maplesoft™ hat heute eine wichtige neue Version seines Spitzenprodukts Maple™ vorgestellt, der Mathematiksoftware, mit der sich mathematische Probleme besonders einfach analysieren, untersuchen, visualisieren und lösen lassen.  Maple, das Ergebnis über 30jähriger Entwicklungsarbeit, deckt bereits große Bereiche der Mathematik ab und bietet viele benutzerfreundliche Features. Als Ergebnis einer ständigen Weiterentwicklung enthält die neue Version eine große Zahl praktischer Verbesserungen, die den bisherigen Anwendern die Arbeit erleichtern werden.

Wie immer ist die Mathematikengine weiter verbessert worden, es sind neue Algorithmen hinzugekommen und die vorhandenen Algorithmen sind flexibler und effizienter geworden.  Mit der neuen Version können die Anwender exakte Lösungen für mehr partielle Differentialgleichungen mit Grenzbedingungen sowie neue Grenzwerte finden, mehr Integrale lösen, neue Berechnungen zur Graphentheorie durchführen, Daten auf neue Weise analysieren und vieles mehr.

Außerdem können die Kunden mit Maple 2017:

  • Die Leistungsfähigkeit durch Anwenderpakete erweitern. Mit direktem, nahtlosem Zugriff auf eine reiche Auswahl von Paketen, die von Anwendern erstellt und über die MapleCloud geteilt werden.
  • Noch komplexere Plots einfach konstruieren. Ein überarbeiteter Plot Builder macht es jetzt noch einfacher, eine Vielzahl verschiedener Plots zu erstellen und anzupassen, ohne dass Sie dazu einen einzigen Plot-Befehl kennen müssen.
  • Maple-Dokumente mit Passwörtern schützen, ohne den Zugang zu den darin enthaltenen Prozeduren einzuschränken, damit Anwender ihre Arbeit teilen können, ohne ihr geistiges Eigentum aufzugeben.
  • Die Sicht auf die Welt erweitern mit neuen Werkzeugen zur Visualisierung in Landkarten und eine geografische Datenbank, um die Daten dieser Welt mit visueller Hilfe zu erforschen und zu verstehen.

Weitere Verbesserungen sind neue Visualisierungen, zusätzliche Werkzeuge zur Unterstützung von Algorithmen und zur Entwicklung von Anwendungen, Werkzeuge für bessere technische Berechnungen, umfassendere Einbeziehung vom Anwender vorgegebener Annahmen zu mathematischen Problemen, die von Maple bei der Suche nach Lösungen berücksichtigt werden, und eine Beschleunigung der Grundroutinen zur Berechnung.

„Maple 2017 enthält eine Vielzahl von Verbesserungen, die unseren Anwendern in den unterschiedlichsten Bereichen sicher gefallen werden“, erklärte hierzu Dr. Laurent Bernardin, Chief Operating Officer und wissenschaftlicher Leiter bei Maplesoft. „Einige werden sich über die Möglichkeit freuen, leichter auf Anwenderpakete zuzugreifen und ihre eigenen Pakete zu teilen. Andere werden den neuen Plot Builder zu schätzen wissen, um ihre Plots zu erstellen und anzupassen, ohne sich Gedanken um Befehle und Syntax machen zu müssen. Wieder andere werden die zusätzlichen Informationen und praktischen Beispiele aus dem Portal für Ingenieure begrüßen.  Viele werden ihren Spaß damit haben, die Projektionen der Weltkarte auszuprobieren. Alle werden von den Verbesserungen bei Leistung und Geschwindigkeit profitieren, die wir bei den Grundfunktionen vorgenommen haben.  Auch wenn nicht alle neuen Features für alle Kunden interessant sind, haben wir dafür gesorgt, dass für jeden etwas dabei ist“.

Maple ist in verschiedenen Sprachen, z.B. Französisch, vereinfachtem Chinesisch und brasilianischem Portugiesisch verfügbar. Eine japanische Version von Maple 2017 folgt in einigen Wochen.

Weitere Informationen zu den neuen Features von Maple 2017 finden Sie unter www.maplesoft.com/products/maple/new_features

Um mehr über die erhöhten Vorteile von einfach zu bedienenden Mathematik-Software zu erfahren, lesen Sie bitte dieses Whitepaper.

Über Maplesoft

Maplesoft liefert seit über 25 Jahren mathematikbasierte Softwarelösungen für Dozenten, Ingenieure und Forscher in Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik (MINT). Maple, das Spitzenprodukt von Maplesoft, verbindet die weltweit leistungsfähigste Rechen-Engine mit einer Bedienerschnittstelle, die es äußerst einfach macht, mathematische Probleme zu analysieren, zu erkunden, zu visualisieren und zu lösen. Aufbauend auf dieser Technologie enthält das Produktsortiment Lösungen zur Online-Benotung, Modellierung und Simulation auf Systemebene und Online-Unterrichtsmaterial für die MINT-Fächer. Die Maplesoft-Produkte liefern moderne, interaktive Lösungen für die heutigen Herausforderungen, von der Erkundung mathematischer Konzepte auf einem Smartphone bis zu einem modellorientierten Ansatz zur Innovation, der Unternehmen dabei hilft, Risiken zu reduzieren und hochwertige Produkte schneller auf den Markt zu bringen. Die Produkte und Dienstleistungen von Maplesoft werden von über 8000 Ausbildungs- und Forschungseinrichtungen sowie Unternehmen in über 90 Ländern eingesetzt.

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Online-MINT-Lernsoftwareumgebung Möbius nun weithin verfügbar

Online-MINT-Lernsoftwareumgebung Möbius nun weithin verfügbar

Maplesoft™ hat heute die Veröffentlichung von Möbius, der Online-Lernsoftwareumgebung für die Ausbildung in den Bereichen Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik, angekündigt. Nach monatelangen Pilotversuchen an ausgewählten führenden akademischen Einrichtungen auf der ganzen Welt steht Möbius nun allen Bildungseinrichtungen für deren Online-Ausbildung zur Verfügung. Die Kunden werden außerdem bald die Möglichkeit erhalten, von der University of Waterloo – einer führenden Institution im Bereich der MINT-Ausbildung – entwickeltes Kursmaterial für Möbius zu übernehmen.        

Mit Möbius können Dozenten und Bildungseinrichtungen eine Online-Lernerfahrung anbieten, die die Studierenden aktiv für das Material begeistert und ihnen ständiges Feedback liefert, um ihr Verständnis zu vertiefen.  Während der gesamten Lektion gibt Möbius den Studierenden die Möglichkeit, wichtige Konzepte anhand interaktiver Anwendungen zu erkunden, Probleme und Lösungen zu visualisieren und ihr Verständnis durch die Beantwortung von Fragen zu testen, wobei die Benotung sofort erfolgt.

Während der Pilotphase ist Möbius von zahlreichen Bildungseinrichtungen auf der ganzen Welt in vielen verschiedenen Projekten eingesetzt worden, z.B. zur Vorbereitung von Studienanfängern in Mathematik und den Ingenieurfächern und zur Entwicklung kompletter Onlinekurse.  Über einhunderttausend Studierende haben bereits mit Möbius gearbeitet, und die Erfahrungen dieser Studierenden und ihrer Dozenten sind in die weitere Entwicklung der ersten öffentlichen Version eingeflossen.

„Möbius ist eine Online-Lernsoftwareumgebung, bei der die Studierenden sehr schnell lernen können“, erklärte hierzu Dr. Tim Jackson, von der Universität Birmingham. „Wir sind sehr zufrieden damit, wie die Studierenden Grundkonzepte ihres Fachs entdecken und ein tieferes Verständnis des Lehrstoffs entwickeln können.“

„Im Unterschied zu anderen Online-Lehrwerkzeugen unterstützt Möbius mathematische Inhalte sehr gut“, sagte Dr. Kelly Foyle vom Perimeter Institute for Theoretical Physics. „Ich kann die mathematischen Themen, die wir abdecken, weiter ausbauen und in einer größeren Vielfalt von Fragentypen anbieten. Für die Studierenden entsteht so eine interaktivere und dynamischere Lernumgebung, die das Erlernen neuer Konzepte erleichtert und zudem noch Spaß macht.“

Von der University of Waterloo entwickeltes Kursmaterial wird bald optional über die Möbius-Plattform zur Verfügung gestellt und das Angebot reicht vom letzten Jahr der Sekundarstufe bis zum Studienabschluss. „Die University of Waterloo engagiert sich seit jeher ganz besonders in der MINT-Ausbildung“, sagte Stephen Watt, Dekan der mathematischen Fakultät an der University of Waterloo. „Der Ansatz des ‚Learning by Doing‘ ist entscheidend für den Erfolg in den MINT-Kursen, und wir freuen uns, Kursinhalte auf der Grundlage von Möbius unseren eigenen Studierenden anzubieten und zu sehen, dass unser Kursmaterial auch Anderen zugänglich gemacht wird.“

Möbius enthält auch eine gut ausgestattete Authoring-Umgebung zum Erstellen von Lektionen mit interaktiven Erkundungen, aufschlussreichen Visualisierungen, sinnvollen Bewertungsfragen und geführten aktiven Slideshows mit Erläuterungen, Erkundungen und Elementen zur Selbstbewertung.  Mit dem Einsatz von Möbius zur Entwicklung und Bereitstellung ihrer Onlineangebote behalten die Dozenten und Institutionen die Kontrolle über ihre Inhalte und die Lernerfahrung. Außerdem enthält Möbius alles, was gebraucht wird, um den Studierenden die Inhalte bereitzustellen, einschließlich einer Sammlung von Ergebnisdaten zur Verfolgung des Lernfortschritts der Studierenden, eines Live-Chat-Tools, das die mathematische Notation unterstützt, und der Integration in Kursmanagementsysteme wie Blackboard®, Canvas, Brightspace™ und Moodle™.

„Die Online-Ausbildung wird immer mehr als eine Notwendigkeit erkannt, ist jedoch wegen der besonderen Anforderungen der Fächer mit Mathematikbezug im MINT-Bereich nicht immer einfach zu realisieren. Darüber hinaus müssen die Studierenden, um in diesen Fächern erfolgreich zu sein, aktiv mit den Konzepten, die sie beherrschen wollen, interagieren können“, erläuterte Jim Cooper, Präsident und CEO von Maplesoft. „Möbius bietet eine praktische Lernumgebung, die die Bedürfnisse der MINT-Ausbildung unterstützt und sogar weit über das hinausgeht, was im herkömmlichen Unterricht möglich ist. Wie die Teilnehmer unserer Pilotversuche bereits herausgefunden haben, können Dozenten und Institutionen mit Möbius ihre Online-Vision mit einer Kombination aus einer hocheffektiven technologischen Infrastruktur und hochwertigen Inhalten zum Leben erwecken.“

Möbius kann Inhalte in beliebigen Sprachen darstellen. Möbius ist in englischer Sprache verfügbar; dazu gibt es Sprachpakete für eine Reihe von Sprachen wie Französisch, Spanisch, Deutsch, Japanisch, vereinfachtes und traditionelles Chinesisch sowie brasilianisches Portugiesisch.

Um mehr über Möbius und seine vielen Features zu erfahren, bitte dieses Whitepaper ansehen.

Über Maplesoft

Maplesoft liefert seit über 25 Jahren mathematikbasierte Softwarelösungen für Dozenten und Forscher in Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik (MINT). Maple, das Spitzenprodukt von Maplesoft, verbindet die weltweit leistungsfähigste Rechen-Engine mit einer Bedienerschnittstelle, die es äußerst einfach macht, mathematische Probleme zu analysieren, zu erkunden, zu visualisieren und zu lösen. Auf der Grundlage dieser Technologie liefert Maplesoft außerdem speziell für die MINT-Fächer entwickelte Lösungen zur Online-Benotung, Modellierung und Simulation sowie Online-Lehrmaterial als moderne Lösungen für die besonderen Bedürfnisse der Ausbildung und Forschung im MINT-Bereich. Die Produkte und Dienstleistungen von Maplesoft werden von über 8000 Ausbildungs- und Forschungseinrichtungen sowie Unternehmen in über 90 Ländern eingesetzt.

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Neuer Connector von Maplesoft und Phoenix Integration für bessere Einblicke und höhere Effizienz

Neuer Connector von Maplesoft und Phoenix Integration für bessere Einblicke und höhere Effizienz

Maplesoft und Phoenix Integration haben heute ein neues Plugin angekündigt, mit dem Ingenieure die Maplesoft-Softwareprodukte Maple und MapleSim in ModelCenter, die Plattform zur Workflow-Integration und Automatisierung von Phoenix Integration, einbinden können.  Mit diesem Plugin eröffnen sich Ihnen alle Vorteile der Entwicklungswerkzeuge von Maplesoft, wie das geringere Risiko, die höhere Projektqualität und die kürzeren Entwicklungszeiten. Hinzu kommen die Effizienzgewinne durch den Einsatz einer Plattform zur Prozessintegration.

MapleSim, ein fortschrittliches Werkzeug zur Modellierung und Simulation auf der Systemebene, arbeitet mit modernsten Techniken zur Modellierung und Simulation.  Maple ist eine leistungsfähige Mathematiksoftware für Berechnungen und Forschungsarbeit.  ModelCenter ist ein anbieterneutrales Software-Framework zur Erstellung und Automatisierung von Workflows aus mehreren verschiedenen Werkzeugen, zur Optimierung der Produktentwicklung und zum Teilen von Entwicklungsdaten und Wissen. Es wird von führenden Organisationen auf der ganzen Welt eingesetzt, um Entwicklungskosten zu senken, die Effizienz bei der Entwicklung zu verbessern, die Innovation zu fördern und Produkte zu schaffen, die im Wettbewerb den entscheidenden Vorsprung haben. Mit dem neuen Connector wird es besonders einfach, Maple und MapleSim in ModelCenter einzubinden, sodass sie nahtlos in den Entwicklungs-Workflow von ModelCenter integriert werden.

Eine der leistungsfähigen Anwendungen dieses Connectors ist die Funktionsprüfung von Systemen durch automatische Tests von MapleSim-Modellen anhand der Entwicklungsvorgaben aus Werkzeugen zur modellbasierten Systementwicklung (MBSE), z.B. IBM® Rational® Rhapsody® oder No Magic™ MagicDraw®.  Die Ingenieure können die parametrischen konstruktiven Einschränkungen aus dem MBSE-Werkzeug direkt in die multidisziplinären Systemsimulationen von MapleSim übernehmen.  Bei Änderungen an den Systemparametern ruft ModelCenter MapleSim auf, um eine Simulation mit den neuen Parametern auszuführen. ModelCenter vergleicht anschließend die simulierten Ergebnisse mit den vorgegebenen Einschränkungen und erzeugt einen Bericht zu den Ergebnissen dieses Vergleichs. Eventuelle Abweichungen werden markiert, sodass das Entwicklungsteam die erforderlichen Änderungen schon sehr früh im Prozess vornehmen kann.

Weitere Anwendungen sind der Einsatz von MapleSim und Maple zur Erforschung des Entwurfsraums, zur Optimierung sowie für Entwicklungsprojekte auf der Grundlage ausführbarer Anforderungen, und all dies in ModelCenter.

„Dank der Einbindung von Maple und MapleSim in ModelCenter mit diesem neuen Plugin können unsere Kunden nun den manuellen Aufwand verringern und die Effizienz vieler Aspekte ihres Entwicklungs-Workflows verbessern“, erklärte hierzu Paul Goossens, Vice President, Engineering Solutions bei Maplesoft.

„Maple und MapleSim sind hervorragende Ergänzungen zu den bereits vorhandenen Entwicklungswerkzeugen, die sich in ModelCenter integrieren lassen“, sagte Scott Ragon, Director, Technical Business Development, Phoenix Integration. „Sie eröffnen große Vorteile beim Management der Modellierung, Simulation, Analyse und Berechnung, die die Kunden nun innerhalb ihres normalen ModelCenter-Workflows nutzen können.“

Dieser Connector steht auf der Website von Maplesoft zum kostenlosen Download zur Verfügung.

Maplesoft-Produkte lassen sich auch in andere Plattformen zur Prozessintegration, z.B. Optimus® von Noesis Solutions, einbinden. Für weitere Einzelheiten wenden Sie sich bitte an Maplesoft.

Über Phoenix Integration

ModelCenter® von Phoenix Integration ist eine Umgebung zur modellbasierten Entwicklung. ModelCenter® ist ein anbieterneutrales Software-Framework zur Erstellung und Automatisierung von Workflows aus mehreren verschiedenen Werkzeugen, zur Optimierung der Produktentwicklung und zum Teilen von Entwicklungsdaten und Wissen. Führende Organisationen auf der ganzen Welt setzen es ein, um Entwicklungskosten zu senken, die Effizienz bei der Entwicklung zu verbessern, die Innovation zu fördern und Produkte zu schaffen, die im Wettbewerb den entscheidenden Vorsprung haben. Es wird in vielen verschiedenen Branchen, z.B. Luft- und Raumfahrt, Automotive, Rüstung, Elektronik, Energie, Schwerindustrie und Schiffbau, erfolgreich eingesetzt. Weitere Informationen finden Sie unter www.phoenix-int.com.

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Maplesoft bietet den Ingenieuren die Werkzeuge und das Wissen, das sie für einen modellorientierten Innovationsprozess benötigen, der dabei hilft, komplexe Entwicklungen im Griff zu behalten. Mit seinen Fachleuten für die verschiedensten technischen Gebiete, ihrer umfangreichen Erfahrung in der modellbasierten Entwicklung sowie MapleSim und Maple, den überlegenen Werkzeugen zur Modellierung und Analyse auf Systemebene, hilft Maplesoft Entwicklungsrisiken zu reduzieren und hochwertige Produkte schneller auf den Markt zu bringen. Mit Maple bietet Maplesoft außerdem eine vollständige Umgebung vom Konzept bis zur Umsetzung für die fortschrittliche Analyse und die schnelle Entwicklung von technischen Anwendungen und Berechnungswerkzeugen für den Ingenieur. Die Produkte und Dienstleistungen von Maplesoft werden bei der Entwicklung von Maschinen, in der Luft- und Raumfahrt, im Bereich Automotive und auf vielen anderen Gebieten eingesetzt, wo die Ingenieure vor komplexen Herausforderungen stehen. Zu den Kunden gehören Boeing, FLSmidth, Ford, Google, Intel, die NASA und Samsung.

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