21、基于UML模型的运行时重新配置需求验证

基于UML模型的运行时重新配置需求验证

1. 重新配置验证工具的现状

在相关研究中,有许多使用UML模型来指定和验证软件系统重新配置的方法。不过,这些方法存在一些缺点:
- 建模语言差异 :它们的建模语言(或UML配置文件)与标准UML不同,需要将软件系统用模型检查器的语言重新建模。
- 特定执行语义 :需要特定于应用程序的执行语义。
- 结构考虑局限 :仅考虑结构(如组件之间连接的变化),而未考虑导致结构变化的调用模式。

此外,调用图生成方法可应用于UML类图和序列图以找出调用模式的变化,但未考虑对象结构。模型检查也用于验证软件系统的实现,但在使用UML模型的面向对象设计阶段,由于模型检查器提供的语义特定于编程语言,而UML建模中大多数实现级细节未知,所以实现级模型检查并不适用。

2. 解决方案:UML模型的模拟
  • 输入与转换 :设计师只需输入UML格式的软件系统设计,无需提供额外模型。使用可视化的基于状态的语言(VSL)来表达符合所需重新配置或应用程序不变量的对象结构和调用模式。开发了一个转换器工具,将VSL中的重新配置规范转换为形式验证规范。同时,将输入的UML模型转换为基于图的模型。
  • 模拟过程 :使用图转换规则对通用执行和重新配置语义进行建模,模拟器对输入的UML模型进行模拟。模拟生成一个状态空间,展示输入UML模型支持的所有可能执行序列。
  • 评估与反馈 <
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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