15、计算机辅助生成保证案例

计算机辅助生成保证案例

1. 背景
  • 保证案例(AC) :保证案例是一种论证,旨在通过分层步骤来证明系统在其运行环境中满足要求,这些步骤通过策略和中间声明将声明映射到证据。AC 常使用结构化语言或图形符号(如目标结构符号 GSN 和声明 - 论证 - 证据 CAE 符号)来描述,可表示为有向无环图,将系统规范(顶层声明)从根节点映射到表示证据的叶节点。但现有的一些软件工具(如 AdvoCATE 和 DS - Bench)存在语义元素定义不明确、论证步骤缺乏严谨性等问题,可能导致确认偏差。
  • 假设 - 保证(A/G)合同 :A/G 合同提供了一种模块化分析系统需求的有效机制。合同 C 表示为一对逻辑公式 (φA, φG),其中 φA(假设)指定声明成立的上下文,φG(保证)指定在 φA 上下文中声明的承诺。可以通过细化关系来判断一个合同(或声明)是否可被另一个合同替代,若 C2 的假设更弱且保证更强,则 C2 细化 C1(C2 ⪯C1),此时可将 C1 替换为 C2。合同还可以组合(如 C1 ⊗C2)以从简单声明构建更复杂的论证。
2. AC 生成框架

该框架能根据模式库中的顶层目标、证据数据库和系统规范自动生成并验证 AC。合成和验证过程统称为生成,验证过程协调逻辑和概率推理,以选择有效的 AC 候选方案并评估其置信水平。
- AC 模式 :是可重用的 AC 模板,通过系统特定信息实例化来构建更大的 AC,以通用论证步骤的形式捕获实现特定目标所需证据的领域知识。采用分层合同网络(HCN)来形式化 AC 模式

【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置与程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测与故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测与早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析与数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度与可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证与系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理与损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机与地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配与协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解与优化,旨在提升多平台系统的协作效率与任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度与深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法与实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制与路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程与参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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