Rational Edge: 在降低风险的情况下更快地交付系统:RUP 的宏观迭代维度

本文探讨了如何通过增加宏观迭代维度来扩展IBM Rational Unified Process (RUP) 的能力,以此减少项目风险并加速产品的上市时间。这种方法支持敏捷原则,通过在RUP生命周期中的多次迭代来实现系统的逐步完善。
组织可以通过向迭代的原始概念中添加宏观的维度来扩展 RUP 的能力。引用 O'Neill 的话,“使用演进 —— 多重的,重叠地通过 RUP 生命周期 —— 可以减少风险,大大加快投放市场的时间,并且改进资源分配”。O'Neill 还提出了描述这个宏观迭代维度的实例。
IBM® Rational Unified Process® 或 RUP® 中内嵌的开发方法是沿着微观和宏观的维度迭代的。本文着重于宏观的迭代维度,介绍演进的概念,表现出多重,重叠地通过 RUP 生命周期。这种处理 RUP 的方法支持尽早且频繁地向生产交付系统的敏捷原则。就像每个迭代都减轻项目风险一样,每个向生产的演进版本都减少组织的风险。

扩展迭代开发的概念

迭代开发是基于 Barry Boehm 1 在 80 年代末开发的螺旋模型。这些年来,图 1 中显示的 RUP 生命周期图已经成为表现 Boehm 的模型的 RUP 解释的传统方法。它显示出四个阶段 —— 初始(Inception)、精化(Elaboration)、构建(Construction)和产品化(Transition)—— 每一个阶段都由一至多个迭代组成。每个迭代 —— 和后续的每个阶段 —— 都包含构建和测试一些东西,不论它是商业过程模拟、架构上的原型、操作代码,或产品发布。迭代包含达到阶段里程碑所需的所有规程和活动 2 ,定义了一个有时间限制的框架,在该框架中实现向该里程碑的增量前进。

本文转自:IBM developerWorks 中国

请点击此处查看全文http://ibm.youkuaiyun.com/ISN_J.aspx?action=JMP&pointid=2497

 

 
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
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