12、Polyspace在AUTOSAR软件开发中的应用指南

Polyspace在AUTOSAR软件开发中的应用指南

1. 结果上传与查看

如果在远程服务器上运行验证,可以指定在验证后将所有结果上传到Polyspace Access,也可以稍后上传。具体操作步骤如下:
1. 上传结果 :将所有结果上传到Polyspace Access,上传时要确保所有结果使用相同的项目名称和版本号。
2. 查看结果摘要 :在Polyspace Access中,点击项目资源管理器中的项目名称,即可查看结果摘要。

此外,也可以向供应商索取代码分析报告,这些报告是为每个软件组件单独生成的。

2. 评估规范编辑的影响

此检查仅在基于组件的分析中受支持。假设作为原始设备制造商(OEM)的一员,想要添加或编辑提供给一级供应商的规范。在进行编辑之前,需要测试这些更改对现有代码实现的潜在影响。具体步骤如下:
1. 使用原始规范运行Polyspace :运行Polyspace以获取使用原始规范的分析结果。
2. 上传结果 :将软件组件的结果上传到Polyspace Access。
3. 使用更新后的规范重新运行Polyspace :获取使用更新后规范的分析结果。
4. 上传新结果 :将新的结果上传到Polyspace Access。
5. 比较结果 :查看红色、灰色或橙色检查的数量是否增加。

3.
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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