28、验证工具中形式化方法的模块化复用方法

验证工具中形式化方法的模块化复用方法

1. 方法概述与性能

在验证工具中复用形式化方法的这种途径存在一个不足,它仅能为通用的 GrML 模型生成 API,而无法针对特定的形式化方法生成。因此,我们需要编写 API 生成器,用每种形式化方法中定义的概念来包装 GrML API。目前,正在探索实现这一工作的自动化。解决办法是为每种语言编写一个生成器,以形式化方法作为输入,生成 GrML API 的包装。

这些库的性能通常相当出色,它们能够在合理的内存使用范围内快速加载大型模型。例如,一个由 JAXB 生成的用于 PNML P/T 模型的解析器,在为 Java 虚拟机分配 1 GiB 内存(使用 -Xmx 选项)的情况下,能够在 7.90 秒内加载一个 336 MiB 的 PNML 文件。

2. 在自动机和 Petri 网中的应用

我们利用 FML 和 GrML 的灵活性、组合性以及增量复用特性,为 Petri 网和自动机构建了一个相互关联的形式化方法架构,旨在获得一个能够对这两种基于图的形式化方法进行结构化的架构。

2.1 架构描述

我们的方案如图 2 所示。在这个方案中,形式化方法可以复用现有的形式化方法。例如,参数化定时自动机复用了定时自动机的语法特性。还有一些形式化方法可以被定义为现有形式化方法的受限版本,像线性混合自动机复用了混合自动机的概念,但增加了约束条件。如前文所述,抽象形式化方法旨在为同一族的具体形式化方法提供桥梁,它们以层次化架构进行组织。

在图 2 中,组合和增量复用是从上到下进行的。因此,核心构建块位于图的顶部,每一层中的形式化方法(或抽象形式化方法)都可能成为下一层形式化方

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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