14、系统-of-系统成本估算:主系统集成商工程活动分析

系统-of-系统成本估算:主系统集成商工程活动分析

1. 引言

在当今的行业和政府机构中,存在一种日益增长的趋势,即通过将遗留系统、商用现货(COTS)产品和新系统集成到一个系统-of-系统(SoS)中,来快速纳入新技术并扩展遗留系统的功能。这种发展方法旨在共享相关系统的信息,并创造现有孤立系统无法实现的新的涌现能力。随着这种“系统-of-系统”开发方法的出现,出现了新的活动,同时也催生了一个新的角色——主系统集成商(LSI)。

目前,南加州大学(USC)系统与软件工程中心(CSSE)正在努力开发一个成本模型,即建设性系统-of-系统集成成本模型(COSOSIMO),以估算与LSI活动相关的工作量。此前该领域的研究更多地关注SoS的技术特征,但USC CSSE行业合作伙伴的反馈表明,SoS架构的极端复杂性以及参与组织之间的政治问题对LSI工作有重大影响。当前研究的重点是进一步调查“非常大型”SoS项目的工作量和进度问题,确定SoS开发中的关键活动以及对项目整体成功和生产力有重大影响的组织特征。

2. COSOSIMO的背景

行业和政府机构热衷于将各种系统集成到SoS中,以实现信息共享和创造新能力。这种开发方法带来了新的活动,如定义新架构、确定组件供应或开发来源以及集成和测试高级组件。LSI这一角色应运而生,负责执行这些活动。

空军的一项研究表明,与LSI活动相关的SoS工程(SoSE)工作和重点与更传统的系统开发项目有很大不同。LSI活动在系统架构设计(特别是系统互操作性和系统“ilities”领域)、采购和管理以及需求预测等方面比传统系统工程更复杂。

开发COSOSIMO成本模型的关键在于理解“系统-of-系统”的

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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