ЦИТМ Экспонента

🔥 В ИМКТ ДВФУ запустили магистратуру «Искусственный интеллект и математическое моделирование в промышленности» совместно с ЦИТМ «Экспонента» Программа готовит специалистов для работы на стыке ИИ, высокопроизводительных вычислений и инженерного моделирования. В центре - применение интеллектуальных технологий при проектировании и создании промышленной продукции с опорой на отечественные решения. 🎓 Студенты работают с реальными задачами индустрии, проходят практику на вычислительном кластере и в центре робототехники, вовлечены в проектно-исследовательскую деятельность вместе с разработчиками и технологическими партнёрами. В программе: механика сплошных сред, цифровые двойники, моделирование физических процессов, машинное обучение, компьютерное зрение, физически информированное ML. Выпускники смогут моделировать и проектировать изделия, прогнозировать условия эксплуатации, разрабатывать и внедрять решения на базе математического моделирования и ИИ. Для нас это развитие системной подготовки инженеров нового поколения. Тех, кто умеет соединять физику, математику и искусственный интеллект в реальных промышленных проектах.

🚩 С наступающим Днём Победы 1 мая 1945 года над Рейхстагом было поднято Знамя Победы — символ завершения одной из самых тяжелых страниц в истории страны. С тех пор этот образ остается одним из главных символов Победы и памяти о ней. К 9 мая мы подготовили в Engee небольшой тематический проект — модель движения полотна под действием ветра. Это простая, но наглядная инженерная задача: колебания полотна, затухание у древка, влияние силы и направления ветра, визуализация движения ткани в 3D-пространстве. В проекте можно: — менять параметры ветра и наблюдать поведение полотна, — посмотреть реализацию модели и анимации, — поэкспериментировать с вычислениями и визуализацией в Engee и Julia. 📎 Проект доступен в Сообществе Engee: «Аэродинамическое моделирование полотна« Нам хотелось сделать не просто праздничную иллюстрацию, а небольшой инженерный проект, связанный с памятью о Победе. С праздником, друзья! С Днём Великой Победы! 🎖

🚢 Как российское судостроение осваивает Engee Engee — это не просто замена Simulink, это гарантия технологического суверенитета в области проектирования встроенных систем. — Специалисты «НПО «Аврора» На Хабре вышел подробный разбор нашего совместного проекта с «НПО «Аврора» про то, как российское судостроение тестирует и внедряет Engee. Если коротко: проверяли, может ли Engee заменить Simulink в реальных задачах модельно-ориентированного проектирования для ПЛИС и микроконтроллеров. Взяли промышленную модель с фиксированной точкой, CIC-фильтрами, дифференцированием и логикой переключения диапазонов. Что сделали: ✔ перенесли модель из Simulink в Engee ✔ провели валидацию на разных режимах и граничных условиях ✔ сравнили поведение моделей и получили полное совпадение ✔ сгенерировали Verilog-код и посмотрели, насколько он пригоден для реальной разработки Что важно: ⭐математическое поведение моделей совпадает 1:1 ⭐кодогенерация работает и может использоваться на практике ⭐переход с MATLAB/Simulink возможен постепенно, без слома текущих процессов ⭐Engee уже сейчас выглядит как реальная альтернатива в задачах импортозамещения 🔗 Подробнее на Хабре

Возможности Engee для моделирования Систем управления 🕙 20 мая |10:00 Перед вами стоит задача разработать систему управления, но вы не знаете с чего начать⁉ На вебинаре покажем основные инструменты разработки систем автоматического управления в Engee. Разберём как в рамках одной среды собрать модель объекта управления и разработать регулятор. План вебинара: – Описание объекта управления кодом и в модели – Подбор параметров по экспериментальным данным – Построение характеристик для анализа системы управления – Синтез последовательного регулятора – Автоматическая настройка коэффициентов ПИД регулятора 👉 Регистрация 👈

Релиз 26.4 – новое в апреле 1 мая — это не просто праздник, но хороший повод вспомнить, что за любым инженерным результатом стоит системная работа и труд большого числа наших с вами коллег. Мы продолжаем развивать Engee в ежемесячном ритме и представляем новый релиз. В нем вы найдете обновления, которые затрагивают повседневные сценарии работы с моделями, кодом и расчетами. Ниже — ключевые изменения. Самое важное: — Уже более 1500 блоков в библиотеке! — Режим быстрого перезапуска; — Программное управление визуальными свойствами блоков; — Обновление статусов симуляции; — Генерация кода из моделей с блоками Scope и Display; — Поддержка протокола OPC UA; — Функции программного управления для работы с файлами на КПМ РИТМ; А еще: ✔️ Новые блоки и функции в библиотеках Аэрокосмические системы (ГОСТ), Электричество, Навигация, Гидравлика и Механика, ЦОС, РЧ; ✔️ Подписи открепленных модулей; ✔️ Оптимизация экспорта скриптов в PDF; ✔️ C Function: поддержка комплексных чисел; ✔️ Обновление модели при ее открытии; ✔️ Новые статьи в Документации и новые Примеры; ✔️ Расширение поддерживаемых платформ в пакете поддержки Arduino; ✔️ Добавление новых блоков в пакете поддержки STM32 Подробности ищите в документации по ссылке: Что нового 26.4. Попробуйте обновление в своих задачах и посмотрите, как это влияет на ваш рабочий процесс. С наступающим праздником, друзья, и хороших выходных! 📹 Вебинар «Возможности Engee для моделирования Систем управления» 20.05 🎓 Тренинг «Моделирование в Engee» 27.05−28.05

🔥 Учебник года: учебное пособие «Engee. Математические расчеты», подготовленное в БГТУ «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова, победило в престижной номинации «Учебник года» (раздел «Технические науки») Поздравляем авторов, Ольгу Владимировну Арипову и Софию Николаевну Ценеву, с этим важным профессиональным признанием! Это очень интересный опыт, когда изучаешь новое российское программное обеспечение и параллельно записываешь свои размышления. И вдруг оказывается, что получилось учебное пособие для студентов младших курсов. Спасибо ребятам из ЦИТМ «Экспонента» за техническую поддержку и помощь! — Ольга Арипова, канд. техн. наук, доцент кафедры систем управления и компьютерных систем 💼 Пособие, выпущенное в 2025 году, посвящено работе в современной интерактивной среде Engee — платформе математического и динамического моделирования, широко применяемой в инженерных и научных задачах. ✍ Содержание учебного пособия: Содержание охватывает широкий спектр тем: интерфейс и рабочее пространство, работу с массивами и матрицами, системы уравнений, символьные вычисления, дифференцирование и интегрирование, построение графиков и поверхностей, а также программирование с использованием условных операторов и циклов. Особое внимание уделено практической составляющей. В издании представлены примеры решения задач, а также задания для самостоятельного освоения материала. Это делает пособие универсальным инструментом как для студентов различных технических направлений, так и для преподавателей и специалистов. Ставьте реакции, если интересно ознакомиться с работой 👍

23 апреля приняли участие в конференции «Микроэлектроника и информатика-2026» в НИУ МИЭТ 🧑‍💻 Александр Стельмах, руководитель проекта САПР Engee РТС, выступил с докладом «САПР Engee РТС как инструмент системного моделирования в области микроэлектроники и радиотехники». 🧑‍💻 Марат Акмалов, инженер Экспоненты, представил доклад «Имитатор электрокардиосигнала в среде Engee на базе КПМ РИТМ. В докладе рассматривалось полунатурное тестирование биомедицинской аппаратуры для съёма ЭКГ. Подчёркивалась его роль в повышении достоверности проверки, снижении затрат на клинические испытания и обеспечении воспроизводимости тестов за счёт формирования реалистичных сигналов. 🧑‍💻 Алексей Семичастнов, инженер Экспоненты, выступил с докладом «Моделирование радарных откликов от малоразмерных объектов». В работе рассматривалось формирование набора данных и применение нейросетевых алгоритмов для классификации целей. Для этого была разработана системная модель сценария работы РЛС в среде Engee. 🦾 Также был представлен стенд «Имитатор канала распространения сигнала»: Моделировались морская поверхность и полёт противокорабельной ракеты. С использованием КПМ РИТМ имитировался отражённый радиосигнал с учётом рельефа, параметров распространения волн и траектории объекта. Направление развивается при поддержке Минпромторга России. Разработанная модель учитывает сложные условия распространения сигнала, включая многолучевость и затухание, что позволяет проводить полунатурное моделирование радиотехнических систем обнаружения и сопровождения целей. Это особенно важно на этапах разработки и отладки алгоритмов обработки сигналов. Представленные решения также демонстрируют универсальность среды Engee и КПМ РИТМ для задач моделирования в различных областях электроники.

Как подключить модель Engee к промышленной системе автоматизации? Самый технологичный вариант – по протоколу OPC UA. В публикации Сообщества показан рабочий сценарий интеграции: модель Engee подключается к имитационному серверу Prosys OPC UA и обменивается данными по двум направлениям. Из сервера читается тестовая переменная Triangle с NodeId ns=3;i=1006, а из Engee на сервер записывается MyVar с NodeId ns=3;i=2. Что сделано в модели: ✅ добавлен блок OPCUA Client из раздела “Оборудование” библиотеки блоков Engee; ✅ в блоке определены считываемые и записываемые переменные; ✅ обмен организован через пользовательские шины OPCOutputBus и OPCInputBus; ✅ на запись в сервер подается тестовый сигнал, а считанное из сервера значение тестового сигнала извлекается через BusSelector; Для связи модели с внешним OPC UA-сервером используется подсистема Engee.Интеграции: она позволяет соединить браузерную среду Engee с клиентской программой на компьютере пользователя, которая уже работает с внешними интерфейсами и протоколами. Именно через неё блок OPCUA Client получает доступ к внешнему серверу на каждом шаге моделирования. На стороне подключения заданы: адрес сервера, данные аутентификации клиента, nodeID переменных для приема/передачи. Таким образом, мы получаем готовый шаблон подключения, который можно взять и адаптировать под свой OPC UA-сервер и набор переменных. Такой сценарий обмена данными полезен, когда нужно: ⭐нужно отладить логику ПЛК исходя из поведения объекта управления - котельной, печи или конвейера; ⭐отладить чтение и запись тегов до выхода на стенд; ⭐подготовить основу для интеграции с ПЛК, SCADA или другими промышленными системами. 📎 Полный пример доступен в каталоге Сообщества Engee. 📹 Вебинар "Возможности Engee для моделирования Систем управления" 20.05 🎓 Тренинг "Моделирование в Engee" 27.05-28.05

🚀 Потоковая обработка сигналов в скриптах: системные объекты Engee! Когда вы моделируете алгоритмы ЦОС в виде кода (например, в скриптах с массивами), вы работаете со всем сигналом целиком. Это удобно для анализа, но абсолютно не подходит для: ➖Реального времени — нужно обрабатывать отсчёты по мере их поступления, а не ждать окончания всего сигнала; ➖Динамических систем — параметры цифрового фильтра или частота сигнала могут меняться на лету; ➖Эффективности памяти — хранение длинных записей сигнала может быть критично для встраиваемых систем. Переход к обработке отсчет за отсчетом через явные циклы возможен, но резко увеличивает объем кода и риск ошибок. Строить же алгоритм блоками, действительно, не всегда удобно. ➡ Что предлагает Engee? В Engee есть мощный механизм — системные объекты из собственных библиотек EngeeDSP, EngeePhased, EngeComms и EngeeRadar. Это готовые классы, которые: ✅ работают в потоковом режиме, ✅ хранят внутренние состояния между вызовами, ✅ позволяют строить скриптовые модели, которые по гибкости не уступают диаграммам из блоков. 📌 Проект «Системные объекты EngeeDSP для потоковой обработки» — это живой пример, как использовать подобные объекты: ➡ Что реализовано в виде кода? 1⃣ Генератор сигнала с переменной частотой Используется SineWaveDSP — системный объект, который выдаёт отчёты синусоиды. Внутри цикла можно менять его частоту «на ходу», создавая линейно-частотную модуляцию (ЛЧМ). 2⃣ КИХ-фильтр нижних частот (ФНЧ) Объект DiscreteFIRFilter инициализируется коэффициентами, рассчитанными под нужную частоту среза ФНЧ. Каждый шаг цикла он принимает новый вектор отсчётов сигнала и возвращает результат — дополнительной буферизации не требуется. 3⃣ Спектральный анализ в скользящем окне Объект EngeeFFT вычисляет БПФ кадра сигнала с оконной функцией на входе. Комплексный вектор на выходе алгоритма БПФ затем берется по модулю и переводится из значений амплитуды в децибелы объектом dBConversion. 4⃣ Анимация Средствами редактора кода Engee реализована анимация спектра сигнала в процессе вычислений. ⭐ Бонус проекта Проект также включает эталонную модель reference_FFT.engee, реализованную на параметризуемых блоках. Это позволяет сопоставить два подхода (скриптовый и блочный) и верифицировать результаты. 📎 Переходите по ссылке, смотрите код, экспериментируйте: Системные объекты EngeeDSP для потоковой обработки 📹 Вебинар "Возможности Engee для моделирования Систем управления" 20.05 🎓 Тренинг "Моделирование в Engee" 27.05-28.05

Идентификация объектов управления в Engee: кейс АО “МТЗ ТРАНСМАШ им. А.А. Егоренкова” В задачах управления часто нет точной математической модели объекта, зато есть экспериментальные данные. В этом кейсе совместно с АО «МТЗ ТРАНСМАШ им. А.А. Егоренкова» мы показали, как по таким данным можно восстановить динамику реального поезда и получить модель, пригодную для дальнейшего использования в управлении. В Engee прошли весь стандартный процесс идентификации: ✔Обработка экспериментальных данных ✔Выбор структуры модели (пространство состояний) ✔Идентификация модели ✔Валидация на независимом наборе данных 🏅Результат Полученная модель показала совпадение около 97% и корректно воспроизводит динамику поезда и на обучающих, и на тестовых данных. Модель можно напрямую использовать в Engee, например, для анализа и синтеза систем управления. 🔗 Подробнее на Хабре

🎓 Экспонента расширяет сотрудничество с РТУ МИРЭА Подписано соглашение с Фрязинским филиалом университета. Со стороны вуза документ подписал проректор по учебной работе Андрей Всеволодович Тимошенко, со стороны компании Денис Картавцев, коммерческий директор ЦИТМ «Экспонента». Ключевой фокус соглашения это внедрение инженерной платформы Engee в образовательный процесс. Студенты смогут работать с современными инструментами и решать практико ориентированные задачи уже во время обучения 🗯 Людмила Александровна Макарова, директор филиала РТУ МИРЭА во Фрязино: Подписание договора о сотрудничестве с Центром инженерных технологий и моделирования «Экспонента» стало значимым этапом в развитии филиала РТУ МИРЭА в г. Фрязино. Центр специализируется на модельно-ориентированном проектировании и инженерном анализе данных — направлениях, критически важных для подготовки современных инженерных кадров. На сегодняшний день взаимодействие уже активно развивается: в рамках утверждённой дорожной карты реализуются совместные мероприятия. Совместно с партнёрами мы привлекаем профильных специалистов к преподаванию, организуем для студентов практики и экскурсии. Особую ценность представляет возможность для обучающихся познакомиться с современным оборудованием и передовыми инженерными решениями, которые предоставляет ЦИТМ «Экспонента», что позволяет реализовывать практико-ориентированный подход в обучении, обеспечивать получение актуальных профессиональных навыков ещё в период обучения и формировать прочную основу для дальнейшей карьеры студентов в высокотехнологичных отраслях. Ранее мы начали сотрудничество с ПИШ, а теперь выходим на уровень филиалов. Такой поэтапный подход позволяет выстраивать устойчивую и рабочую модель взаимодействия. В перспективе это станет основой для масштабирования на весь университет.

Создаем модель алгоритма для надежных измерений В жизни мы постоянно сталкиваемся с измерениями — например, надо измерять температуру помещения для управления отоплением. Но правильно ли мы это делаем? Если мы ошибемся с измерением температуры в комнате, то ничего страшного не произойдет. А если мы измеряем угол тангажа самолета? Тут ошибки должны быть минимизированы! Поэтому во многих системах датчики дублируются или тренируются, и применяются специальные алгоритмы обработки их показаний. В новом проекте разобрано, как обеспечить надежные измерения. ➡ Как это работает? Смоделировали алгоритм объединения показаний нескольких датчиков с проверками исправности и отбрасыванием выбросов. Алгоритм назначает каждому датчику вес, который характеризует степень доверия к датчику — чем ниже вес, тем меньше мы доверяем датчику. Эти веса учитываются при объединении показаний, и если вес какого-то датчика меньше порогового значения, мы просто не работаем с его показаниями. А еще не забыли сначала применить фильтр на входе алгоритма для сглаживания сигнала. ➡ Как это смоделировать? Обработка показаний датчиков начинается с фильтрации. Изучили спектр измеряемого сигнала и синтезировали БИХ-фильтр нижних частот с помощью приложения Редактор Цифровых Фильтров. Для алгоритмов контроля исправности датчиков и исключения выбросов будем применять блоки из библиотеки Обработка сигналов. Сам наш алгоритм реализован в коде и работает внутри Engee Function. Мы не делаем ветки модели для каждого датчика, так как все блоки Engee умеют работать с векторными сигналами, и достаточно мультиплексировать показания датчиков перед работой алгоритма. ➡ Проверяем работу Мы смоделировали реальные показания датчиков, зашумив их значения, и добавили имитацию отказа датчика. В результате тестов получили стабильные измерения, которые работают даже во время отказа одного из датчиков. 🔥 Польза Получили алгоритм согласования показаний датчиков, который будет применяться в наших последующих проектах. Алгоритм работает с произвольным количеством датчиков. 📹 Вебинар "Возможности Engee для моделирования Систем управления" 20.05 🎓 Тренинг "Моделирование в Engee" 27.05-28.05