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The Modeling Conference

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6. Juni 2024

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Infineon

Infineon: Model-Based Design (MBD) and Automated Code Generation

Model-Based Design (MBD) and automated code generation for power conversion applications in automotive and aviation field is widely used. AURIX™ Hardware Support Package (AHSP) from MathWorks enhances the usage existing powerful features of AURIX™ with less implementation effort and a short development time. In this presentation, MBD approach used to develop embedded software for a power conversion application using AHSP is presented. Modeling approach that facilitates the execution of  development cycle and validation steps such as Model-in-the-Loop (MiL), Software-in-the-Loop (SiL) and Processor-in-the-Loop (PiL) from a single model and targeting multicore homogenous and heterogenous architectures of AURIX™ System-on-Chip (SoC) are presented.

Radovan Vuletić received the M.Sc. degree in electrical engineering from the University of Novi Sad, Novi Sad, Serbia, in 1996. After completing his studies, he started working in the electrical motors industry and then as a product development engineer with Qimonda AG. Since October 2010 he has been working on concept, simulation and design of demonstrators of electrical systems at Infineon Automotive. Today Radovan is the senior principal engineer for drives and system simulations within Infineon’s Automotive System Application Engineering. He has expertise in power electronic components and electrical power converters, with focus on Model-Based Design, analog/thermal simulations, and development of control algorithms including their implementation, by automated code generation, on Infineon’s AURIX™ System-on-Chip.

Nagendra Badiger received the M.Sc. degree in Power engineering from the Technical University of Munich in 2017. After completing his studies with specialization in power electronics and control systems, he started working in the automotive industry as an application software development engineer with AVL SET. Since October 2022 he has been working on embedded software development of electrical systems and development of real time models of power converters (HiL) at Infineon Automotive. Today Nagendra is a senior staff engineer for power conversion applications and HiL simulations within Infineon’s Automotive System Application Engineering. He has expertise in the field power electronics, electrical power converters, E-motor emulation, motor control and multicore SW architectures for Infineon’s AURIX™, with focus on Model-Based Design for HDL and embedded C code generation.

Marco Bimbi, MathWorks

MathWorks: System Architecture Modeling of an Electric Vehicle with MathWorks Toolchain

In this talk, I will present the Requirements-Functional-Logical-Physical (RFLP) System Engineering workflow to demonstrate the construction of a large, integrated system, in this case, an electric vehicle.

The process starts with requirement definition, moves to architecture modeling, conducts an analysis to size the battery based on a roll-up analysis in System Composer, then implements and tests the design of the battery charging system and fully integrated architecture.

Marco Bimbi, MathWorksMarco Bimbi is a Senior Application Engineer focusing on Model Based Systems Engineering workflows for safety critical applications. Marco joined MathWorks in 2022. Before joining The MathWorks, he has worked for 10+ years in aerospace as well as rails industries such as Rolls-Royce and Deutsche Bahn focusing on Systems Engineering workflows for safety critical applications. During his career he held various roles such as Control Systems Architect, Model Based Systems Engineering Specialist and Requirements Manager. At MathWorks Marco helps customers to leverage MathWorks toolchain, including System Composer, for their Systems Engineering workflow. Moreover, Marco provides industry insight to the MathWorks development team to drive future product capabilities.

SodiusWillert: Guided System Modeling mit Rhapsody und der Übergang in die Software und E/E Domäne

Führende Automobilhersteller vollziehen den Wandel zum Software-definierten Fahrzeug (SDV) und nutzen dabei modellbasierte Entwicklungsansätze. Diese ermöglichen es, den Digitalen Faden zu spinnen und die Effizienz signifikant zu erhöhen. Modellbasiertes Engineering fördert eine effiziente Entwicklung, indem es Entwürfe direkt mit den Anforderungen von Stakeholdern und Systemen verknüpft, lückenlose Trace-Ketten schafft und durch ein gemeinsames Systemmodell eine Brücke zwischen Stakeholdern und verschiedenen Domänen bildet. Die schnelle Iteration wird durch standardisierte Automatisierungsprozesse erreicht.

In unserer Präsentation enthüllen wir ein innovatives Framework für modellbasiertes Systems Engineering, das auf der OMG SysML v1 aufbaut. Die HarmonyMBE-Methode zeichnet sich durch eine anpassungsfähige Sammlung von Perspektiven aus, die mit automatisierten Übergängen versehen sind. Das Framework umfasst standardmäßig Ebenen wie die funktionale Systemanalyse, basierend auf Stakeholder-Anforderungen, sowie die logische und physische Architektur. Wir demonstrieren den Übergang von der physischen Architekturebene zum domänenspezifischen Engineering und illustrieren, wie die elektrischen Komponenten des Systemdesigns in die E/E-Architektur des Capital Systems Architect integriert werden und wie die Software-Komponenten in die Software-Architektur überführt werden.

Von den Anforderungen bis zur Applikation: Die modellbasierte Entwicklung eines smarten Heizkörperthermostates für eingebettete Systeme mit Matlab

Die Produktentwicklung wird immer kürzer und komplexer, wodurch effiziente Methoden zur Entwicklung von eingebetteten Systemen immer wichtiger werden. Bei der Entwicklung von physikalischen Systemen können durch Modellierung und Simulation Herausforderungen frühzeitig erkannt und gelöst werden.

Ein wichtiger Aspekt bei der Entwicklung ist die Nachverfolgbarkeit von den Anforderungen zum Softwaredesign und Test bis hin zur Testabdeckung. Matlab unterstützt hier eine effiziente und strukturierte Vorgehensweise mit nahtloser Integration der Schritte, welche am Beispiel eines smarten Heizkörperthermostates vorgestellt wird.

Durch die Kombination von Modellierung, Simulation, KI und einer durchgängigen Nachverfolgbarkeit können hochwertige und zuverlässige Produkte entwickelt werden.

Lisa Schäfer hat einen Masterabschluss in Mathematik von der Julius Maximilians Universität in Würzburg und einen Bachelor in Mathematischer Physik. Seit 2019 arbeitet sie als Softwareentwicklerin für eingebettete Systeme bei der Firma Marquardt GmbH. In ihrer Rolle ist sie verantwortlich für die Modellierung von Algorithmen zur Sensorauswertung mit Matlab.

oose: Game Changer SysML v2 und AI

Die Veröffentlichung der SysML Version 2 markiert einen Wendepunkt im modellbasierten Systems Engineering (MBSE). Die SysML v2  hat sich schon lange ankündigt und doch wird ihr Erscheinen revolutionär. Schon lange existent und dennoch überraschend, ist letztes Jahr mit ChatGPT AI auf der Bildfläche erschienen.

Die Symbiose dieser Technologien birgt das Versprechen, die Landschaft des MBSE grundlegend zu transformieren – jedoch nur, wenn die Komplexität dieser Werkzeuge gemeistert wird und deren Integration in bestehende Systeme zeitnah gelingt.

Wir erörtern den Einfluss, den SysML v2 und AI auf  MBSE haben und beleuchten, unter welchen spezifischen Bedingungen und in welchen Zeithorizonten Organisationen beginnen sollten, diese Technologien zu adaptieren und zu implementieren. Du erhältst nicht nur einen Ausblick auf die Möglichkeiten, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen, wie SysML v2 und AI effektiv in deine Projekte und Prozesse integrieren werden können.