迪捷软件团队研发的国产替代MBSE系统建模仿真软件

迪捷软件团队研发的MBSE解决方案和数字装备解决方案覆盖系统工程全生命周期,提供基于模型的系统工程工具。SkyEye作为全数字实时仿真软件,支持硬件行为级仿真,可运行多种操作系统,通过可视化建模降低沟通成本,加速产品研发。

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近年来,系统工程的概念越来越火热。其中MBSE(基于模型的系统工程)是最受大家推崇的。在复杂系统和安全关键的开发领域,如果你不能说出一些跟MBSE有关的一些词儿,那么你是无法号称自己站在时代前沿的。

与传统的系统工程相比较,基于模型的系统工程(MBSE)充分发挥了模型的优势,提高了系统全周期信息表示的一致性,增强了系统功能性能预验证和多学科协同优化设计的能力。

国外把基于MBSE视为系统工程的“革命”、“系统工程的未来”、“系统工程的转型”等。国内的很多大型组织和团队也已经在开展了相关研究和应用了。其中,包括航空航天、汽车、卫星等复杂的系统设计。

MBSE数字化解决方案

由浙江绍兴的迪捷软件团队设计并开发的系统建模仿真软件工具,实现了系统工程从需求,开发,直至仿真的完整研发过程,并推出了两大解决方案:MBSE解决方案和数字装备解决方案。 MBSE解决方案涵盖了基于模型的系统工程(MBSE)的整个生命周期,从需求,设计,开发直至仿真测试的各个环节,均提供完整的解决方案,旨在提供完整的工具结合和相应的MBSE方法学。数字装备解决方案旨在提供可以运行真实完整的软件系统的全数字实时仿真的数字装备。

全数字实时仿真仿真软件 SkyEye

SkyEye,中文全称天目全数字实时仿真软件,是基于可视化建模的硬件行为级仿真平台,支持用户通过拖拽的方式对硬件进行行为级别的仿真和建模。SkyEye目前支持主流的嵌入式硬件平台,可以运行主流的操作系统,此外还能适配国内自主研发的操作系统天脉。通过利用基于LLVM的动态二进制翻译技术,使虚拟处理器在典型的桌面计算机上运行速度可以达到2000MIPS以上。

### Dijkstra算法的核心原理 Dijkstra算法是一种用于计算加权图中最短路径的经典算法。它的核心思想基于贪心策略,通过逐步扩展已知最短路径的信息来解决问题。具体来说,该算法从起始节点出发,按照距离从小到的顺序依次访问未访问过的节点,并不断更新这些节点与其他节点之间的最短路径长度[^1]。 #### 节点的选择与更新机制 在每一轮迭代中,Dijkstra算法会选择当前尚未被访问的节点集合中具有最小临时距离的那个节点作为新的起点。利用这个新选中的节点,进一步尝试优化其他相邻节点的距离估计值。这种局部最优解的选择方式最终能够保证全局最优解的获得,前提是所有的边权重均为非负数[^2]。 #### 数据结构支持 为了高效实现上述过程,通常会借助两种主要的数据结构: - **优先队列**:用来动态维护待处理节点及其对应的当前最佳估算距离。 - **数组或哈希表**:记录各个节点的状态(如是否已被永久标记)、它们各自的前驱节点以及到达它们所需的总成本。 以下是采用Python语言编写的简单版Dijkstra算法代码示例: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float('inf') for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` 这段程序定义了一个函数`dijkstra`接受参数graph表示输入图为邻接列表形式;start代表初始顶点名称字符串类型。返回字典distances存储着从源头至每一个可达终点间的精确代价数值[^3]。 ### 应用场景及局限性分析 尽管Dijkstra算法非常强,在实际应用中有广泛用途,但它也存在一些固有的限制条件需要特别注意: 1. 不适合含有负权重边的情况; 2. 对规模稀疏网络可能效率较低,因为每次都需要重新扫描整个剩余候选集寻找下一个最近目标点。
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