12、利用UML进行环境建模与BART测试场景验证

最新推荐文章于 2025-11-04 10:23:30 发布
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分类专栏： 形式化方法驾驭复杂系统 文章标签： UML OCL USE
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利用UML进行环境建模与BART测试场景验证

1. 环境建模与系统安全性证明

在对系统进行建模时，我们会遇到诸如列车运行安全这类问题。以列车系统为例，我们计算列车在接收到第一个新速度指令时最多能移动的距离，并发现这个距离小于两列列车之间的间距。由于这个速度指令与下一个指令之间的所有状态消息都是安全的，所以下一个速度指令出现的情况与当前指令类似，即都有一个处于安全状态的近期状态消息。通过归纳证明的方式，这个证明大纲在PVS中转化为约200个引理，从而证明了系统的安全性。

采用5步方法对BART案例进行研究，重点对AATC系统的环境进行建模。在这个过程中，我们发现了非正式需求文档中存在的不一致、不完整和不准确之处。通过对照正式图表重新阅读非正式文档，发现了5个需要解决的问题，这些问题可被视为非正式文档中的遗漏。同时，在检查图表含义的过程中，还发现了电机控制器驱动状态方面的一个额外问题。虽然这些问题都不危及生命，但它们充分说明了编写一份真正准确的非正式需求文档是多么困难，而仔细且有条理的形式化处理有助于改进文档质量。

在为创建的环境模型设计控制器时，该控制器在其假设条件下（这些假设往往是对系统的简化，且并非总是现实的）被证明是正确的。这表明5步方法所生成的图表在软件生命周期的需求工程阶段之外也具有实用价值。

2. UML与OCL简介

统一建模语言（UML）如今被视为软件开发的重要标准，它源于Booch、OMT和OOSE等主要前身方法。UML是一种图形化建模语言，通过提供满足不同阶段特殊需求的图表和语言特性，支持软件开发周期的多个阶段。目前有许多商业UML工具可供使用。

对象约束语言（OCL）是标准UML的一部分，但大多数商

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提示工程架构师：关键技能决定你的高度
AI大模型应用之禅
09-03 611
在AI大模型主导的技术革命中，提示工程架构师（Prompt Engineering Architect）成为连接业务需求与AI能力的关键角色。他们不仅需要设计精准的提示（Prompt）引导模型输出，更需要构建一套可扩展、可优化的提示架构，将业务目标、上下文信息、伦理约束与AI模型无缝整合。本文从概念基础理论框架架构设计实现机制实际应用高级考量六大维度，系统拆解提示工程架构师的核心技能体系，结合数学推导、代码示例、案例研究与思想实验，为从业者提供从入门到卓越的清晰路径。
软件测试顺序图写测试用例,基于UML顺序图的场景测试用例生成方法
weixin_32566515的博客
07-29 584
引言本文提出了一个基于UML模型图来测试场景的方法，它以顺序图为主要测试模型，结合类图和状态图导出所有的场景，并将与场景相关的环境条件与方法序列、输入、输出合理组合作为覆盖该场景的测试用例。我们的工作具有两方面的优点：测试方法完全基于UML模型，以便已经使用UML的软件系统能方便地采用，另一方面生成的测试用例数量少，减少工作量。1、实例本文以DHCP[2]作为一个实例，使用UML的类图、状态图和顺...
13、利用UML对象约束语言检查BART测试场景
emacs5lisp的博客
11-02 23
本文探讨了如何利用UML和对象约束语言（OCL）对简化版的湾区快速交通（BART）系统进行建模与验证。通过构建详细的类图与OCL约束，结合USE工具对列车控制算法在多种测试场景下的行为进行模拟与检查，确保系统满足安全性要求，如速度限制、防撞和避障等。文章详细分析了四个测试场景，并展示了使用ASSL过程模拟列车移动与控制的机制，最终通过流程图总结了完整的验证流程，为轨道交通系统的安全设计提供了有效的方法支持。
15、行为建模与验证：以BART系统为例的深入剖析
emacs5lisp的博客
11-04 18
本文深入剖析了基于数据决策图（DDD）的行为建模与验证方法，以BART铁路系统为例，详细介绍了从UML架构设计到LfP图转换、状态编码、同态定义及可达状态空间计算的全过程。通过类层次结构与C++运算符重载实现高效的DDD操作，结合哈希表与缓存机制提升计算性能。研究涵盖了组件交互规范、系统关键属性验证以及公平性处理策略，并通过实验评估了不同参数对状态空间的影响。文章还对比了DDD与其他建模技术的优劣，提出了实际应用建议，展示了该方法在复杂分布式系统中的有效性与扩展潜力。
2、可靠软件的形式化需求建模：从基础到目标导向方法
docker7nomad的博客
06-30 61
本文探讨了可靠软件形式化需求建模的重要性及现状，分析了现有需求工程方法的局限性，并提出了目标导向的需求工程方法作为解决方案。重点介绍了需求工程的核心问题、建模技术、异常行为生成、需求冲突管理以及目标导向方法的优势。通过 KAOS 方法的实例分析，展示了如何系统化地进行需求获取、细化和责任分配，从而提高需求工程的质量和效率。
BUAAOO-Final-Summary
weixin_30302609的博客
06-20 93
目录 总结本单元两次作业的架构设计 总结自己在四个单元中架构设计及OO方法理解的演进 总结自己在四个单元中测试理解与实践的演进 总结自己的课程收获 立足于自己的体会给课程提三个具体改进建议 两次架构设计 核心架构 public class UmlTreeNode { private UmlElement elm; private ElementType type; ...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
搭建OpenStack云平台[源码]
11-24
本文详细介绍了如何使用Kolla工具部署Stein版本的OpenStack云平台。内容涵盖了从实验环境准备、系统配置、Docker服务安装、Kolla和Kolla-Ansible的获取与安装，到OpenStack的部署和验证全过程。作者采用all-in-one模式进行部署，适合初学者快速上手。文章还提供了具体的命令和配置文件修改示例，帮助读者避免常见错误。最后，作者鼓励读者在实际操作中保持细心和耐心，并预告了后续关于OpenStack基本使用方法和创建测试云主机的内容。
基于CMSIS-NN的微控制器深度学习模型部署指南
11-24
针对Cortex-M4与Cortex-M7处理器架构，CMSIS神经网络函数库提供了名为arm_nnexample_cifar10的参考实现。该参考工程已适配uVision仿真环境及STM32F407 DISCOVERY开发平台，其脚本目录内预设了图像数据宏定义结构，同时集成基于Python语言的Jupyter交互式笔记本工具，支持用户通过自定义图像样本生成适配的输入数据集合。 工程构建说明需注意：微控制器项目需通过Windows平台下的Keil MDK-ARM开发环境进行编译。开发环境部署指南及相关安装资源可通过官方文档获取。具体技术规范与操作流程请查阅项目附带的说明文档。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
FFmpeg与OpenCV对比[项目源码]
11-24
FFmpeg和OpenCV是多媒体处理领域的两大开源工具库，但定位截然不同。FFmpeg专注于音视频的编解码、格式转换和流传输，擅长处理数据流层面的操作，如转码、压缩、推流等。OpenCV则专注于计算机视觉，致力于图像和视频内容的分析与理解，提供丰富的图像处理算法、目标检测、特征提取等功能。两者在视频处理流程中常协同工作，FFmpeg负责编解码和传输，OpenCV负责内容分析。选择工具时，若涉及音视频数据处理选FFmpeg，若需图像内容分析则选OpenCV，复杂场景可结合两者优势。
Qualtrics平台的BART测试实现与JavaScript编程
列名的学者都与评估风险承担行为的BART测试的研究工作相关联。具体提到的文章是发表在《实验心理学杂志：应用》上的一篇研究论文，详细描述了BART测试的开发和应用过程。 7. **实验心理学杂志：应用**：提及的期刊...
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