16、计算机辅助生成保证案例与RACK数据管理系统

计算机辅助生成保证案例与RACK数据管理系统

1. 计算机辅助生成保证案例概述

在保证案例生成方面,相关框架展现出了高效的能力。例如,能够在约2100秒内从91个模式的库中生成1024个保证案例(AC)候选方案。在配备32GB RAM的英特尔酷睿i3 CPU上,该生成框架能在不到100分钟的时间内生成超过6×10⁵个AC候选方案,并推荐具有最高置信度值和完成指标的方案。

保证案例被形式化为分层合同网络,这使得论证的高效、模块化合成和验证成为可能。通过实证结果可知,该框架能够以可扩展的方式为具有代表性的现实世界系统高效生成AC候选方案。

2. RACK系统简介

2.1 背景与需求

现代国防部(DoD)平台是由多个供应商提供的系统集合,每个供应商提供的证据格式和粒度各不相同。认证是技术从开发到在平台上用于任务目的的关键环节,通常需要制定计划、遵循相关标准并产生相应的工件,这些工件成为符合计划的证据。而构建保证案例是证明合规性的一种方式,需要整合系统的设计工件以及测试或验证数据,即保证案例证据。

然而,当前保证软件安全的实践无法适应现代DoD系统中证据的数量和多样性。2018年DoD发布了数字工程战略,强调模型管理,但数据管理同样重要。手动管理证据不仅费力且成本高昂,还会导致软件修复延迟等不良行为。

2.2 RACK系统的提出

为解决上述问题,提出了Rapid Assurance Curation Kit(RACK)平台。它是一个开源系统,旨在实现经济高效、可扩展的认证证据管理。RACK可以管理各种证据,如测试用例和测试结果、相关要求和标准,还能管理元数据,包括来源、推导、强

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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