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事情互联网(物联网)

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在一个聪明,连接的一切,Altair授权您利用事物互联网(物联网)的力量来加速创新和解锁业务价值。利用我们的动态工具集可以部署边缘计算集群,列车和执行机器学习模型,实现复杂的应用程序业务逻辑,执行数据转换,可视化实时数据等。我们为您提供数字转换的构建块,以快速移动,快速缩放,并随着时间的推移继续提高。

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设备管理

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开箱即用,Altair的设备管理有助于您从可靠,安全,双向设备通信到简单,高效的设备组织和建模,帮助您克服IOT开发的基本障碍。牵牛星的设备管理为连接数千个设备、创建这些设备的虚拟表示,然后将它们组织到逻辑组提供优化的工作流程。在繁忙的工作上花更少的时间——相反,加快你的配置过程,这样你就可以专注于为你的客户提供最好的体验。

边缘编排

边缘编排

边缘应用程序编排可以是一个复杂的细微差别 - 边缘计算负载遇到从非幂化设备的功能范围,对需要特定构建的专业目标硬件,以使关键应用程序耗尽硬件资源。bob电竞官方Edge Orchestration提供强大的平台用于管理这些细微差别,以便您可以构建自动化并执行靠近设备的逻辑,而无需往返云。对于您而言,这意味着减少延迟,节省数据传输成本,以及最需要的新功能,强大的智能。

数据存储

数据存储

设备创建了大量数据 - 一分钟只需几次报告的万设备可以每月创建数据的数量。Altair的数据存储解决方案为您提供了一套有效、适当和安全地管理设备数据的工具,以便您可以从它们中提取正确的见解和行动。存储转换后的数据,以实时访问,存储原始数据,以长期参考,并使用我们的分析服务直观地查询,以便您可以挖掘趋势或训练机器学习模型。Altair的数据存储解决方案确保您可以在正确的时间获得正确的信息量。

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流处理

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来自机器的原始数据可能会令人惊讶地无益。有时缺席,很少在哪里需要,并且来自一个网络的数据几乎永远不会格式化相同。此外,尽可能最糟糕的是,数据并没有提供关于自己含义的任何结论。牵牛星的流处理解决方案使用拖放界面和尽可能少的代码帮助您解决这些问题。通过流处理,您可以转换和连接数据流,添加计算列,执行机器学习模型,发送警报,转换值,并连接到数十个不同的源或目的地,所有的实时流数据。为了从您的资产数据中获得价值,您几乎肯定需要进行一些数据处理——Altair的流处理解决方案可以帮助您轻松且可伸缩地完成这一任务。

数据准备和机器学习

数据准备和机器学习

Altair是数据准备机器学习工具使您能够在无代码、安全的环境中从实时和历史数据源提取可操作的信息。我们的可扩展平台支持自动数据发现、数据转换、机器学习和可视化。使用这些工具来优化运营,并对业务中可能出现的所有突发事件做出准确的反应。准确预测部件寿命、更换要求、能源使用、维护、利用率和其他直接影响质量、销售、客户接受度和效率的因素。精简操作或提高产品性能从来没有像现在这样容易。

实时仪表板

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真正的实时可视化是很难实现的。许多仪表盘工具宣称具有实时功能,但在测试时却失败了:只有一个组件是实时的,或者每分钟更新一次,或者查询可以按需运行,但不能自动更新。牛郎星的实时仪表盘是不同的。我们提供下至秒,自动更新图表与异常检测和用户反馈功能。我们打造的这个产品是真正的实时和可嵌入的,这意味着你可以以你想要的方式、在你想要的地方看到数据,并足够快地采取行动。牵牛星的实时仪表板是最强大,最简单的方法,让IoT数据完全在所需的位置。

嵌入式开发环境

嵌入式开发环境

物联网的嵌入式开发有许多独特的考虑因素。外围编程、独特的通信协议、电池寿命感知、无线(OTA)更新和严格的安全性都是物联网嵌入式开发中的常见要求。Altair®Embed®.解决这些问题中的每一个 - 它使您可以通过仿真或硬件循环(HIL)构建和验证可靠的嵌入式系统。嵌入式支持易于支持,便于云或设备通信,电池充电状态(SOC)和健康状态(SOH)跟踪,电池充电优化,安全OTA固件更新和加密数据传输。它可以帮助您快速迭代代码,提高系统效率,降低嵌入式系统攻击表面。通过嵌入,您可以确信您的嵌入式系统就绪。

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Altair SmartWorks IoT:概述

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切换IQ将Web应用程序,移动应用程序,硬件,分析和边缘计算组合以创建一个类型的智能构建数据和设备管理系统。这种智能照明制造商希望开发一个新的,连接的照明和建筑管理解决方案,以帮助客户节省资金,提高舒适度,并遵守新的法规。它们使用Altair®Martworks™IoT构建完整的前端,后端和边缘计算架构。有了这个,切换的客户现在可以管理用户,板载设备,管理网关产品中的计算工作负载,开发楼宇自动化,并优化能源使用情况。今天就试试SmartWorks物联网吧,免费-点击这里开始试用

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数字揭穿:你的声音真的能震碎玻璃吗?

设置舞台

歌剧歌手击中了一个高音,嘎嘎作着观众的耳朵鼓,并在客厅里爆炸葡萄酒玻璃。你可能已经在电影中看到过这一点,但这真的可以用声音独自吗?是一种从人类的声音攻击足够强大的攻击玻璃?

如果你让街上的人来做这个实验,他们可能会做两件事:尽可能大声地唱歌,用尽可能高的音调唱歌。结果呢?附近所有的狗都会开始吠叫,但玻璃很可能完好无损。一个人可以把自己的脸喊得青一块紫一块,但如果声音的音调不对,他或她声音中的大部分力量都会反射出来,而不会伤害玻璃。

要想用声音打碎玻璃,需要力量和精确度,有一个秘诀;每个物体都有独特的魔法色调。一个自由振动的物体倾向于以一个特定的频率振动,称为其自然频率或共振频率。这个频率取决于物体的大小、形状和组成。当一个物体受到其共振频率的振动时,它会剧烈振动,几乎没有衰减。相反,它反映了自然共振范围以外的大部分力。当你敲击水晶玻璃时,发出的纯声音就是玻璃的共振频率,从理论上讲,如果一个歌手将音调与足够的音量匹配起来,这种力量就会强大而集中,足以震碎玻璃。

在幕后

为了证明这一理论,我们建立了一个模拟,看看水晶酒杯是否会在可能的人类声音的可能体积和范围内突破。训练有素的歌剧歌手可以在100分贝上或略高于100分贝(DB)的情况下,几乎是Jackhammer的体积。我们还需要确定是否可以在歌手的潜在间距范围内达到谐振频率。平均语音通常在100至220赫兹(HZ)的频率之间,并且专业的Soprano的频率范围从250到1,500 Hz。

最重要的确定是玻璃本身的精确谐振频率。如果刺激频率声音的葡萄酒玻璃,玻璃上的振动将比任何其他频率更强烈。如果它们很激烈,玻璃会破裂。

扬声器和玻璃显示椭圆形模式

打破玻璃的秘诀之一是谐振频率略微变化,因为玻璃振动较大的位移。当您点击玻璃听到谐振频率时,略高(超过几Hz)比频率要打破玻璃。

准备表演时间:设置模拟

这种经典的共振演示使用激烈的声波,其频率被调整以匹配葡萄酒玻璃的固有频率。该玻璃具有高铅含量,可产生该演示所需的高质量因子Q.通过注意敲击后的戒指有多长时间,可以听到玻璃的“质量”。在演示之前仔细测量使用的葡萄酒玻璃的固有频率在〜0.1Hz内。当由放大器和扬声器驱动时,沿着酒杯的圆周激励的驻波大约需要大约一秒钟,以构建到最大振幅并打破酒杯。它应该强调频率匹配至关重要,并且没有匹配的音频信号的幅度足以打破酒杯。

为了模拟这种现象,最初我们需要创建一个酒杯的有限型号,并获得谐振频率及其模式形状。模式是各种方式,其中能量可以动态地存储在系统中,动力学和潜在能量之间的振荡。在模拟世界中,我们能够在结构的每个谐振频率下看到这些模式形状,并且在这里我们有以下模式形状的快照Altair OptiStruct.TM正常模式分析。

共振频率392.2赫兹确定其模态形状能够充分扭曲酒杯碗的形状,以及酒杯的杯柄和杯脚。这个频率完全在人声的可能范围之内。然后我们在玻璃周围建立了一个声域,用这个高负荷来激发它。

葡萄酒玻璃振动

主要事件:运行模拟

声内辐射问题一般是基于线性压力密度关系的无粘流动来求解的。无限单元通常用于模拟外部辐射问题。声学模型,在有限和半无限域,是必不可少的预测数量,如外部噪声和辐射噪声振动声学问题。无限元素是这些领域建模的一种流行方法。本文采用声无限单元模拟接收机的外部声压。

该有限元模型在流体球体的中心具有声压源。在球体内,葡萄酒玻璃从声源收到的激励振动。无限元素是元件法线指向接收器的球体的皮肤。这是在这里建模的,以监控110 dB至140 dB的声压,在人声的可持续体积的上限中。

在声学结果中,我们观察到酒杯以392.2 Hz的频率振动,酒杯周长产生了非常高的位移,而在酒杆和底部是可以抵消的。而在接收板上,我们观察到一个非常高的声压,超过140分贝。观测到的最大位移在120-140 dB之间。

渐强:玻璃碎了吗?

当我们在位移值为120-140 dB的有限元求解器中打开失效预测时,我们观察到玻璃破碎在1k-10k正弦曲线范围内(0.00243秒/周期)。这相当于在一个歌手能够维持一个音符的范围内,总共不到20秒。在下面的模拟图像中,你可以看到从碗的顶部开始初始化的裂缝。

适用于Altair OptiStruct的玻璃的形状

模拟支持我们的初始假设。在玻璃的谐振频率下持续20秒的注释为碗产生了足够的位移以打破。有趣的是,焦点部分随着玻璃渣打地打破。玻璃对于这种共振现象来说是一个很好的测试,因为它是如此脆弱。玻璃中没有许多能量吸收机制,因此所有能量都延长了裂缝的长度,这会迅速发生,并以突然和戏剧性的方式粉碎酒杯。

在这个模拟中,我们看到了我们周围看不见的力量的强大表现,以及机械振动的传播如何物理地影响物体。这对我们来说是好事。