55、时间信息系统建模方法与目标推理研究

时间信息系统建模与目标推理

时间信息系统建模方法与目标推理研究

在信息系统的开发与管理中,时间信息的建模以及业务目标的实现检查是至关重要的环节。本文将介绍两种相关的方法,一是用于建模时间信息系统的TUML方法,二是基于一阶多排序时态逻辑对业务目标进行表示和推理的方法。

1. TUML方法:建模时间信息系统

TUML方法是一种用于建模时间信息系统的时态面向对象分析与设计方法,它涵盖了从分析到设计再到实现的整个过程。

1.1 核心时态原型

核心时态原型可应用于类、属性或关联UML元素,主要包括以下几种:
| 原型类型 | 描述 |
| — | — |
| < > | 表示应保留数据库中元素的存在时间段,元素可能只有静态和/或事务时间属性。 |
| < > | 表示应保留建模现实中元素的存在时间段,元素可能只有静态和/或有效时间属性。 |
| < > | 表示应同时保留数据库中和建模现实中元素的存在时间段,元素可能有静态、事务时间、有效时间和/或双时态时间属性。 |
| < > | 记录属性在数据库中输入的所有值以及每个值的有效时间段。 |
| < > | 记录属性在建模现实中拥有的所有值以及每个值的有效时间段或时间点。 |
| < > | 记录属性在数据库中输入的和在建模现实中拥有的所有值以及相应的时间段。 |
| < > | 记录关联在数据库中输入的所有实例以及每个实例在数据库中的存在时间段。 |
| < > | 记录关联在建模现实中存在的所有实例以及相应的时间段或时间点。 |
|

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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