本文作者：于化龍，MathWorks 中國區(qū)航空航天國防行業(yè)銷售總監(jiān)
題目寫的很正式，但還是想從一個簡單問題開始這個話題。
MATLAB在全球最大的用戶是誰？他用 MATLAB 干什么？
答案是：洛克希德馬丁公司，也就是我們經(jīng)常提到的世界級的明星國防企業(yè)“洛馬”。在MATLAB 的用戶中，“洛馬”幾乎一直都是最大的。是不是有些意外，MATLAB，一個數(shù)學(xué)仿真軟件，一個大學(xué)里幾乎人人都會用的軟件，她的最大商業(yè)用戶居然是設(shè)計了 F35 的“洛馬”。是的，MATLAB 在“洛馬”公司有著非常廣泛和深入的應(yīng)用，而且 MATLAB 排在前幾名的商業(yè)用戶幾乎都是航空航天國防企業(yè)，世界排名前十的航空航天國防企業(yè)（如：波音、雷神等）也全都是 MATLAB 的用戶，商業(yè)航天藍(lán)色起源已經(jīng)是 MATLAB 的企業(yè)級用戶。那這樣看來，MATLAB 也許并不是我們通常認(rèn)知的通用數(shù)學(xué)仿真軟件，MATLAB 在航空航天國防領(lǐng)域到底有著怎樣的應(yīng)用，洛克希德馬丁公司又是怎樣將MATLAB應(yīng)用到他的產(chǎn)品設(shè)計中的呢？
總結(jié)一下MATLAB和Simulink在洛克希德馬丁公司的應(yīng)用現(xiàn)狀：
●MATLAB和Simulink已經(jīng)應(yīng)用于“洛馬”公司產(chǎn)品設(shè)計流程的各個階段，從需求分析、系統(tǒng)設(shè)計、代碼生成到分系統(tǒng)測試和最終的系統(tǒng)同集成測試。
●從公開的案例來看，“洛馬”采用MATLAB和Simulink研制開放的系統(tǒng)包括戰(zhàn)斗機飛行控制系統(tǒng)，航天器導(dǎo)航制導(dǎo)與控制系統(tǒng)，衛(wèi)星通信系統(tǒng)，飛船電力系統(tǒng)，預(yù)測性維護系統(tǒng)等等。
●“洛馬”公司采用MATLAB和Simulink工具鏈，構(gòu)建了一套完整的基于模型的設(shè)計體系，包括基于模型的設(shè)計流程，模型設(shè)計規(guī)范及其自動檢查項，高安全代碼生成配置項，專業(yè)算法和對象模型庫等等。
●MATLAB和Simulink已經(jīng)成為“洛馬”公司的基礎(chǔ)研發(fā)平臺，在航空和航天多個領(lǐng)域都有應(yīng)用，也是技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)的必備工具。
無圖無真相，放兩個洛克希德馬丁MATLAB和Simulink的典型應(yīng)用案例：
Lockheed Martin洛克希德馬丁公司建立離散事件模型來預(yù)測F-35機隊性能
Lockheed Martin 洛克希德馬丁公司使用多域電力系統(tǒng)模型仿真獵戶座飛船任務(wù)
進入正題，MATLAB 和 Simulink 在航空航天國防行業(yè)的應(yīng)用。
了解在一個行業(yè)的應(yīng)用，首先要了解MATLAB和Simulink的功能，一張圖說明問題，并牢記三個關(guān)鍵詞：CDA，SPC，LTC。這是MathWorks產(chǎn)品體系的三駕馬車，也是MATLAB和Simulink的三個主業(yè)：控制設(shè)計和自動化，信號處理和通信，計算技術(shù)的語言（大數(shù)據(jù)和人工智能）。
●國防行業(yè)中，做控制的（不管啥控制），做雷達(dá)的，做圖像識別的，做無人機的，做預(yù)測性維護的，做啥啥啥的，總之都用的到吧！— 編者
●千萬別忽視MATLAB 本身就是編程語言的特性，靜靜想想什么仿真軟件還自帶開發(fā)語言的？基于 M 語言，工程師完全可以開發(fā)出自己的工業(yè)APP！（留個伏筆，待續(xù)：）— 編者
下面這個關(guān)鍵詞就更加的重要，MBD（Model based Design），基于模型的設(shè)計是航空航天國防行業(yè)廣泛采用的設(shè)計模式，這里只做簡要說明，四句話了解MBD 的核心思想。
●可執(zhí)行的需求描述。
●通過仿真進行迭代設(shè)計。
●自動代碼生成。
●持續(xù)的測試與驗證。
MBD的核心是模型，這里所講的自然不是三維結(jié)構(gòu)模型，也不是有限元模型，而是Simulink模型。這里Simulink模型是SystemComposer+Simulink+Stateflow+SimEvent+SimScape這五種模型的統(tǒng)稱，分別代表了系統(tǒng)設(shè)計中的架構(gòu)模型，動態(tài)模型，邏輯模型，離散模型和物理模型。在統(tǒng)一的模型設(shè)計環(huán)境下，可以實現(xiàn)從系統(tǒng)架構(gòu)模型到系統(tǒng)實現(xiàn)模型的傳遞，并涵蓋的系統(tǒng)描述的各個層面，實現(xiàn)多域模型的設(shè)計和集成仿真。
MBD的價值是從模型設(shè)計到代碼實現(xiàn)的自動化，有效提高產(chǎn)品開放的效率。以及持續(xù)的測試驗證，特別是模型的早期驗證，可以大大提高產(chǎn)品設(shè)計的質(zhì)量。
“基于模型的設(shè)計使我們對系統(tǒng)的功能設(shè)計有了更高的可見度。我們還比以前更早地完成了需求驗證，并仿真了多個同時發(fā)生的組件故障，因此我們知道會發(fā)生什么，并對控制邏輯有信心來處理異常。“—Christopher Slack,Airbus
再次進入正題，MATLAB和Simulink在航空航天國防行業(yè)的應(yīng)用。
我想從三角度探討這個話題，MATLAB和Simulink應(yīng)用領(lǐng)域的視角，具體客戶技術(shù)專業(yè)的視角，國防細(xì)分行業(yè)的視角。
MATLAB和Simulink在航空航天國防行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域（重點來了：-）
上面已經(jīng)提到，世界上很多航空航天國防公司都在使用MATLAB和Simulink，從原型設(shè)計到最重要的高安全和任務(wù)關(guān)鍵系統(tǒng)，幾乎覆蓋了所有的航空航天國防產(chǎn)品及其技術(shù)開發(fā)流程。MATLAB和Simulink被用于航空航天國防各個領(lǐng)域的重點項目，如F-35聯(lián)合攻擊戰(zhàn)斗機和火星探測車等，并且在很多新技術(shù)領(lǐng)域幫助企業(yè)加速研究和開發(fā)的效率，自主系統(tǒng)，高超聲速飛行器，先進無線系統(tǒng)，以及混合動力和電動飛機等領(lǐng)域。
數(shù)字化工程采用基于模型的設(shè)計，可以在性能、時序和系統(tǒng)集成等多個層面通過早期模型設(shè)計仿真和自動代碼生成來減少項目實施的風(fēng)險。Simulink中的系統(tǒng)工程應(yīng)用可以在統(tǒng)一的環(huán)境中建立數(shù)據(jù)流，提供需求、架構(gòu)、設(shè)計、自動生成的代碼和測試之間的可跟蹤性。這確保了設(shè)計的完整性，并且簡化了復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計中的變更管理，最終要的是所有這些工作都是在相同的開發(fā)環(huán)境中進行的。
在人工智能領(lǐng)域，科學(xué)家和工程師可以使用MATLAB和Simulink開發(fā)人工智能解決方案，進行早期預(yù)測系統(tǒng)和決策系統(tǒng)的研發(fā)。開發(fā)團隊可以使用MATLAB和Simulink整合各種數(shù)據(jù)源，并加快機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)算法的實現(xiàn)，甚至可以將其人工智能的應(yīng)用程序部署到硬件或云中。
MATLAB的應(yīng)用領(lǐng)域為什么這么廣泛？仔細(xì)思考下當(dāng)今最流行的高科技，比如全電飛機，自動駕駛，人工智能，無線通信，圖像識別等等，這些科技的基礎(chǔ)都來源于數(shù)學(xué)（是不是有些后悔大學(xué)里沒有學(xué)好數(shù)學(xué)）。那就不難理解了，MATLAB作為“MatrixLaboratory”的代言人，既是先進的仿真軟件，又是數(shù)學(xué)編程語言，在加上基于MATLAB的眾多工業(yè)應(yīng)用APP的加持（比如大家熟知的控制算法優(yōu)化APP，六自由度飛機航空APP等），廣泛應(yīng)用于航空航天國防這個高科技的Leading領(lǐng)域也就順理成章了?！幷?/span>
MATLAB和Simulink已經(jīng)不再是傳統(tǒng)意義上的仿真軟件，而是建立在MATLAB和Simulink基礎(chǔ)框架之下的工業(yè)應(yīng)用平臺，各種專業(yè)的工業(yè)應(yīng)用APP集成在統(tǒng)一的框架下，真正站在工程師的角度解決工程師的具體問題，這才是MATLAB和Simulink工業(yè)應(yīng)用APP的價值所在。
既然說了這里是本文的重點，那就在下一期中對MATLAB和Simulink工業(yè)應(yīng)用平臺在航空航天國防的幾大應(yīng)用領(lǐng)域再做一點展開。
系統(tǒng)工程
飛行和發(fā)動機控制
無人機設(shè)計
無線系統(tǒng)
人工智能
...
且聽下回分解！
