传统建模方法范文

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篇1

中图分类号：S423；S127；TP751.1；P208 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2015）09-2097-05

四川地处青藏高原至长江中下游平原的过渡地带，容易受大气环流季节转换的影响。近50年来，四川干旱频繁发生，干旱灾情严重，分布范围广，发生时间长，造成严重的经济损失[1，2]。因此，对干旱进行实时、客观的监测和评估并且掌握干旱的发展变化趋势，能够快速地了解四川干旱灾情的发展，并及时采取防治措施，预防灾害的扩大，减少经济损失。

人们历来重视干旱遥感监测，并研究出了各种干旱监测方法，这些算法具有不同的优缺点[3-5]。针对四川省干旱的特点，研究不同的监测方法，并进行比较，找出适合四川省的干旱监测算法，对于四川省干旱的预测和预防具有十分重要的意义[6，7]。

1 研究方法

本研究利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据进行四川省干旱遥感监测不同方法的比较研究，通过对数据进行预处理，获取指数信息和地表温度信息，然后利用获取的信息来分析与计算各种方法，将计算得到的各种方法的值与实测数据作线性相关分析，得到最适合的干旱监测方法。具体包括以下3个方面：

1）研究遥感干旱监测的各种方法，选出其中的3种方法进行比较研究。

2）利用从MODIS数据中获得的植被指数数据和地表温度数据，分析与计算得到各种方法的数据，然后与实测数据作线性相关分析。

3）3种方法分别与实测数据作线性相关，分析其相关性关系，找出相关性最好的方法，这个方法即为最适合四川干旱监测的方法。

2 干旱监测数据源选择与数据预处理

2.1 数据源选择

数据下载自地理空间数据云的MODIS产品数据集中的MOD11A2、MOD13Q1数据，为2006年1月下旬和7月下旬的地温和植被指数产品，MOD11A2为8 d合成1 km分辨率的L3地温数据产品，通过合成时间内晴空天气的陆地表面温度计算平均值得到，然后利用连续两期8 d合成的地温数据合成出16 d地温产品。MOD13Q1为16 d合成250 m分辨率的L3植被数据产品。实测数据来自四川省各个气象站点。

2.2 数据预处理

数据预处理是为了使用统一标准去处理数据，使产生的数据具有相同的质量，从而保证一段时间合成的数据具有可比性。数据预处理包括：图幅拼接、投影转换、重采样、裁剪和栅格计算。裁剪后得到的图像，归一化植被指数（NDVI）不在-1～1范围内，所得到的温度也不是开氏度。因此将裁剪后的图像进行栅格计算时，NDVI应除以10 000，温度应乘以0.02。

3 干旱监测不同方法的比较研究

3.1 主要的干旱监测算法

干旱的定义没有唯一的标准，但是无论使用什么方法定义，其目的都是和水分、植被有关。土壤水分和植被生长状况就是干旱监测的一种。对于裸地来说，土壤含水量的监测就是干旱遥感监测；对于植被覆盖区域来说，干旱遥感主要监测的是植被指数和地表温度的变化。

干旱遥感监测方法有很多，常用的有热惯量法、蒸散法、植被指数法等。其中，植被指数法包括距平植被指数法、条件植被指数法、植被指数差异法等[8]。同时考虑到温度对干旱的影响，还发展了温度与植被指数相结合的干旱监测方法，主要有温度植旱指数法、植被供水指数法、温差植旱指数法等。

3.2 干旱监测方法的研究

3.2.1 温度植旱指数法 温度植旱指数法（TVDI）是建立在水分对植物蒸腾作用的影响上，水分的多寡限制了蒸腾作用的强度，而蒸腾作用的强度直接影响到植被冠层温度，土壤水分越缺乏，相应地植被冠层温度越高。

研究发现陆地表面温度与植被指数呈负相关关系[9]。Carlson等[10]发现在研究区域内，如果土壤水分和植被覆盖度变化很大时，使用遥感资料得到的温度和植被指数构成的散点图呈三角形。还有人发现散点图呈梯形，这就是NDVI-Ts空间。干湿边的提取就是通过建立NDVI-Ts空间获得的。干湿边方程为：

Tsmin=a1+b1・NDVI （1）

Tsmax=a2+b2・NDVI （2）

式中，Tsmin为在相应NDVI下的最小温度值，Tsmax为最大温度值，b1、b2和a1、a2为线性关系的回归系数。即为Tsmin和Tsmax分别和NDVI构成线性关系的斜率和截距。

再通过干湿边方程建立温度植被指数：

TVDI=■（3）

1）干湿边的提取：

干湿边的提取需要建立NDVI-Ts空间。NDVI-Ts空间的建立，需要使NDVI与Ts一一对应。由于NDVI是一个连续的区间，可以采用等间距方法在一定精度范围内获取不同NDVI取值条件下的Ts对应值，对于NDVI的每一个取值区间，采用区间的中心值作为NDVI值，统计该区间范围内Ts的均值作为对应值。

利用GIS空间分析的分区统计功能，将NDVI分成100类，分类方式为等间距方式，分区统计的统计方法为求取均值，得到与NDVI相对应的Tsmin和Tsmax，在Excel中建立干湿边方程。

2006年1月：

干边拟合方程

Tsmax=-9.73x+311.82，R2=0.575 （4）

湿边拟合方程

Tsmin=12.854x+262.75，R2=0.685 6 （5）

2006年7月：

干边拟合方程

Tsmax=-11.269x+314.991，R2=0.529 4 （6）

湿边拟合方程

Tsmin=18.801x+268.14，R2=0.709 （7）

2）计算结果：

利用拟合得到的干湿边获取即可得到干湿边拟合方程的系数a1、b1、a2、b2。将a1、b1、a2、b2带入到TVDI计算公式之中，即可求得TVDI。结果见图1和图2。

3.2.2 植被供水指数法 植被供水指数法（VSWI）的依据是当作物供水正常时，植被在一定的生长期内，植被指数和温度会在一定的范围内，而当供水不足时，植被指数会下降，而温度反而会升高[7]。而当温度升高时，植被没有足够的水分蒸发，就会关闭一定量的气孔，这样又会造成温度的升高。因此，干旱越严重，温度就会越高，而植被供水指数反而会越低。植被供水指数越低，说明干旱就越严重。其公式为：

VSWI=NDVI/Ts （8）

其中植被供水指数法中地温数据为1 km分辨率的8 d合成L3产品，采用合成期内晴空天气的陆地表面温度的平均值计算得到，植被指数为250 m分辨率的16 d合成产品重采样为1 km分辨率的植被数据。结果见图3和图4。

3.2.3 温差植旱指数法 温差植旱指数法（DTVDI）的依据是当水分一定时，植被覆盖度增加，白天的温度缓慢地升高，晚上的温度缓慢地下降，昼夜温差比较小；而当植被覆盖度一定时，水分增加，白天蒸腾得比较快，温度升高得比较缓慢，晚上植被基本上停止了蒸腾作用，温度缓慢地降低，昼夜温差也比较小。因此当覆盖度一定时，水分减少，昼夜温差就会变大，干旱情况也会变严重，昼夜温差越大，干旱越严重。由昼夜温差Ts代替Ts建立NDVI-ΔTs空间。由NDVI-ΔTs空间提取的干湿边方程为：

ΔTsmin=a1+b1・NDVI （9）

ΔTsmax=a2+b2・NDVI （10）

式中ΔTsmin为在相应NDVI下的最小昼夜温差，ΔTsmax为最大昼夜温差，b1、b2和a1、a2为回归系数，即ΔTsmin、ΔTsmax分别和NDVI构成线性关系的斜率和截距。

由此计算的温差植旱指数

DTVDI=■ （11）

2006年1月：

干边拟合方程

ΔTsmax=-16.172x+33.483，R2=0.475 6 （12）

湿边拟合方程

ΔTsmin=3.199 7x+1.05，R2=0.267 5 （13）

2006年7月：

干边拟合方程

ΔTsmax=-34.335x+274.43，R2=0.665 2（14）

湿边拟合方程

ΔTsmin=19.702x+125.44，R2=0.626 2 （15）

利用拟合得到的干湿边获取即可得到干湿边拟合方程的系数a1、b1、a2、b2，将a1、b1、a2、b2代入到DTVDI计算公式之中，即可求得DTVDI。结果如图5和图6所示。

3.3 干旱监测不同方法的比较

分别将这三个干旱指标与实测土壤含水量进行线性相关分析。三个干旱指标与实测土壤含水量线性相关的结果见图7和图8。

结果表明，由NDVI-Ts空间计算的TVDI与实测土壤含水量的相关性最好，干旱指标的评价最合理；由NDVI-ΔTs空间计算的DTVDI和VSWI与土壤含水量的相关性次之，在干旱监测方面具有一定的价值。造成这种结果的原因可能是四川地形复杂，陆地表面接收辐射的强度不一样，还有可能是研究区范围的大小、气象因素等共同影响的结果。不同地区接收辐射量的不同，夜晚散射的不同，造成昼夜温差大，进而影响了干旱的监测和评估。而植被供水指数法由于其本身的局限性，造成其评估结果不准确。如果研究区域的地形不复杂，气候条件变化也不大，则DTVDI和VSWI可能也可以用于干旱评价。

4 小结与讨论

利用下载的MODIS数据计算植被供水指数、温差植旱指数和温度植旱指数，并利用2006年实测土壤含水量对3种方法的干旱指标进行监测和评价。主要得到下面的结论：

1）由NDVI-Ts和NDVI-ΔTs空间的干湿边提取发现，当NDVI达到某个值后，Ts和ΔTs的最小值开始增加，最大值开始减小。最大值与最小值之间的差值越来越小。

2）植被供水指数法在夏季与土壤湿度的相关性较冬季好，主要原因是植被供水指数法适用于植被蒸腾作用较强的季节。

（3）由NDVI-Ts空间计算的TVDI与实测土壤含水量的相关性最好，干旱指标的评价最合理，由NDVI-ΔTs空间计算的DTVDI与土壤含水量的相关性次之，在干旱监测方面也具有一定的价值。

（4）由植被供水指数法计算得到的VSWI与实测含水量的相关性最差，但是其对于干旱监测还是具有某些价值的。

本研究只选择了3种方法，其他方法还待研究验证。研究的局限性还有以下几个方面：局限于2个季节和3种方法，数据量不够完整，研究范围不够大。因此，在后续工作中需要进行深入的研究。

参考文献：

[1] 张顺谦，卿清涛，侯美亭，等.基于温度植旱指数的四川伏旱遥感监测与影响评估[J].农业工程学报，2007，23（9）：141-146.

[2] 全鼎余，赵坤荣，杨大勇，等.环境监测信息共享与时空表达研究[J].计算机测量与控制，2011，19（3）：539-542.

[3] 卢 远，华 璀，韦燕飞.利用MODIS数据进行旱情动态监测研究[J]. 地理与地理信息科学，2007，23（3）：55-58.

[4] 齐述华，李贵才，王长耀，等.利用MODIS数据产品进行全国干旱监测的研究[J].水科学进展，2005，16（1）：56-61.

[5] 张 芳.基于MODIS的陕西省干旱遥感监测研究[D].西安：陕西师范大学，2008.

[6] 刘良明.基于EOSMODIS数据的遥感干旱预警模型研究[D].武汉：武汉大学，2004.

[7] 董小曼. 基于MODIS数据的章丘市土壤含水量遥感反演研究[D].济南：山东师范大学，2011.

篇2

中图分类号：G642 文献标识码：B 文章编号：1002-7661（2015）08-003-01

由于通信系统建模与仿真是一门综合性和实践性很强的课程，现行的教学内容、教学模式、教学实践等环节上都存在很大不足，直接影响了课程教学效果和人才培养质量。因此，开展本课程教学内容和教学方法改革研究具有重要的现实意义和实践价值。

一、教学现状与困难

目前本课程的教学现状主要有如下两个特点：

1、传统的内容多，新技术新方法少。在目前的教学中，在通信系统层面上主要侧重于讲授通信系统传统的调制方式（如AM、FM、PM等模拟调制方式和ASK、FSK、PSK等数字调制方式）仿真，而对于CPFSK、TFM+OPFSK、GMSK、BPSK/DSSS、QPSK/DSSS等新的方法和技术的应用涉及很少，容易造成教学和实际运用的脱节；二是理论教学内容多，实践教学内容少。本课程课时总数为40学时，只安排了6个学时进行实验。目前本课程的教学难题主要有三点：

2、通信系统建模与仿真理论发展日新月异，教学内容更新速度跟不上理论发展。尤其是近10年来，数字通信的新概念、新技术和新方法不断涌现，教学没能及时跟上通信系统新理论、新技术的发展。因此，如何实现学生所学知识与未来实际工作的无缝衔接，教学与实际需求紧密结合是本课程的一个教学难题。

3、教学缺乏实际项目背景，过多的理论教学容易陷入说教。完成本科阶段学习的学生，一般只学习过一些编程语言，编写程序的数量和时间很有限，大部分学生缺乏实际的项目开发经历和较正规的开发训练，因而不能理解课程理论知识。如何将教学内容变抽象为具体、变枯燥为生动，从而调动学生积极性与热情，是通信系统建模与仿真课程教学中的一个难题。

4、培养的学生缺乏团队开发意识，难以满足导师对研究生项目研发能力的需求。随着通信系统内部逻辑复杂程度和功能模块数量不断增长，其分析设计或开发都必须以团队形式进行。然而，目前本课程的实验和实践教学环节主要还是以学生个体为主，缺少对学生团队开发能力和职业素养行之有效的训练方式。因此，如何培养学生团队开发能力和系统研发职业素养，缩小教学与导师对研究生系统开发能力需求之间的差距，是通信系统建模与仿真课程教学中的又一难题。

二、教学方法改革与措施

1、构建先进的教学内容体系。结合学院各专业理论需求和通信系统分析开发特点，构建在理论、应用、实践三个层次上的通信系统建模与仿真教学内容体系。理论部分主要讲解通信系统建模与仿真基础理论、主流模拟和数字调制方式建模和仿真实现以及数字调制新技术仿真等内容。应用部分以通信系统仿真统一开发过程和面向对象技术为核心，融入实践教学案例，覆盖Matlab/Simulink通信系统仿真工具和环境，使学生掌握当前先进的通信系统建模与仿真方法与技术。实践部分要求学生以团队的方式协作开发一个具有一定规模的通信系统模型并进行仿真实现，让学生从实践角度学习和运用先进的通信系统建模思想和仿真技术解决通信系统分析和研发过程中遇到的问题。

2、采用多样化的教学手段。（1）激发学习兴趣。通过构建先进的教学内容体系以及课程内容精心组织，突出各知识点之间内在联系，建立通信系统建模与仿真知识体系的系统性和实践性，激发学生学习积极性；通过梳理通信系统建模与仿真的历史发展脉络、揭示隐藏在知识点背后的思想深度，激励学生主动探索、积极实践的学习热情；（2）采用案例式教学。收集国内外经典通信系统建模与仿真教学案例进行消化吸收。将这些案例（包括成功与失败的）提供给学生作为素材，实施案例教学。部分案例由教师在课堂上讲解，部分案例由学生分析、讨论、讲解。这样，既培养了学生的实践能力，又丰富了教学手段；（3）开展双语式教学。在讲课过程中，对易于理解的内容采用全英语讲解，不易掌握的部分用汉语讲解。同时给学生提供英文通信系统建模与仿真课外阅读资料，以使他们及时了解国际上通信系统建模与仿真的最新发展和动态。这样做既能活跃学生思路，开阔学生眼界，同时也能深挖掘学生想象力和创造力。

3、创新实践教学模式。（1）以案例为导向。结合学生专业方向进行了案例设计，案例分析过程引入“Learning by doing”的先进教学理念，引导学生通过分析，提出案例的解决方案；（2）结合兴趣选题。实践项目命题原则是：尽量结合教学、科研的实际课题，从实际出发，确定课题的大小规模和难易程度。要求学生自愿组合开发小组，结合专业需求与兴趣选题；（3）进行分段实施。实践过程按照真实的项目管理和开发模式进行，重点放在需求获取和系统分析设计两个阶段。在这两个阶段安排多次项目方案讨论和小组内部交流，考察方案对需求变更的适应能力，要求开发过程反复、迭代进行，以培养学生“在实践中学习”的意识。

篇3

一、引言

随着世界经济的发展，汽车在人们日常生活中越来越普遍。为解决日益严重的交通问题，车载自组织网络（VANET）及其标准IEEE802.11p应运而生。车载自组织网络是一种特殊的移动自组织网（MANET），在高速移动的环境下，通过车与车，车与路边单元的相互通信构建无线通信网络，用于辅助驾驶，事故避免，提高交通的安全性，有效性。

在车载网络中，车辆通过广播安全业务包来保证交通安全，误包率是影响车载网络有效工作的重要指标。

最早的VANET网络仿真建模中，用一个接收能量门限作为衡量数据包是否被正确接收的指标。仅当数据包未发生碰撞并且其接收能量超过了一个预定的门限值，该数据包才被判定为正确接收，该模型由于精确度过低被淘汰。之后Q.Chen提出一个基于SINR门限的模型[1]，当接收包的SINR超过了预定的门限值（基于经验结果）时，该数据包被判定为正确接收，这种建模被广泛的运用在各种研究以及仿真平台中，成为VANET物理层传统建模。但是，这种建模把物理层高度的抽象化了，整个数据包被抽象成一个传输单元，完全忽略了无线通信信号处理的细节，无法反应信道选择性和数据包长度对传输性能的影响，精确度有待提高。

本文提出一个基于指数有效SINR映射（EESM）的车载网络仿真建模，能够以较低的仿真复杂度得到比传统建模更精确的误包率性能曲线。EESM是一种复杂度低并且精确度高的OFDM链路级仿真和系统级仿真之间的映射方法，它能够将衰落信道中的多个瞬时SINR映射成AWGN（Additive White Gaussian Noise）信道下的单个SINR，将信道的多状态转化为单状态，然后通过查找AWGN信道下该SINR和误包率之间的对应关系，可以得到精确的误包率值，能够很好的解决VANET物理层建模的仿真复杂度和仿真精确度之间的权衡问题。

二、EESM介绍

当OFDM所有子载波采用相同的编码调制方式（MCS）时，EESM可以将k个子载波的SINR集合γk映射成AWGN信道下的单个有效SINR值γeff，然后再用这个有效的SINR值查找到相应误包率的估计值。其基本原理如图1所示：

EESM的映射公式可以由chernoff联合界推导得出：

三、建模介绍

信道建模：VANET的标准IEEE802.11p使用OFDM技术，频段设置在5.9GHz，每个子信道的带宽为10MHz。故其信道为时间-频率双选择性信道，信道建模必须反映出这个特性。本文信道建模包含大尺度衰落和小尺度衰落，大尺度衰落采用Two-Ray Ground，小尺度衰落实现了专门为车载网络设计的高速公路场景下的小尺度衰落[2]。

MAC层：采用IEEE802.11p规定的带冲突避免的载波侦听多址接入技术（CSMA/CS）。

物理层建模：以EESM为基础，将数据包的多个子载波的瞬时SINR映射成单个有效SINR，在利用该有效SINR在AWGN信道下的误包率性能得到需要的误包率值，具体原理请参看第二章。

四、仿真结果

本章将对新建模和传统SINR门限建模[3]的仿真性能作出对比，仿真场景为高速公路，信道忙时设为30%，车辆运行时间60s，广播的安全数据包发送频率为10Hz。

图2为802.11p协议中的三种发送速率下，两种建模的收包率-SINR的性能图（收包率=1-误包率），二者仿真复杂度基本相同。而从图中可以看出，传统建模方法较为粗糙，其包接收率在SINR门限处直接由0跳变至1，即当接收包的SINR值低于门限值时，被判定为接收错误，其SINR大于等于门限值时，判定为正确接收，而基于EESM的建模可以反映出收包率和SINR之间一一对应的关系。不仅如此，对比数据包大小为400bytes和100bytes的仿真图可以发现，EESM建模可以反映出不同数据包大小对传输性能的影响，其包大小为100bytes的曲线相对于400bytes的曲线有大约2dB的增益，传统门限判决建模无法反映出包大小对传输性能的影响。传统门限建模的不足之处可能导致错误仿真的仿真结果，适用性不足。基于EESM的新车载平台建模方法在保持较低仿真复杂度的情况下有更高的仿真精确度，必将取代传统SINR门限建模。

五、总结

误包率是影响车载网络通信性能的重要指标，传统车载网络仿真平台对物理层的建模过于粗糙，无法精确再现链路级误包率性能，本文提出一个基于EESM的新建模，在不提升仿真复杂度的情况下，显著提升了仿真的精确度。该建模可用于VANET拥塞控制，最优发送速率研究，发送功率控制等方面，为车载研究提供了新的思路。

参 考 文 献

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（The Academy of Equipment Command & Technology，Beijing 102206，China）

摘要： 针对装备试验这一复杂大系统中的风险识别问题，引入等级全息建模的分析方法。分析等级全息建模的思想和原则；确定风险的定义与装备试验风险源；建立装备试验风险概念模型；设计装备试验HHM框架并分析其在装备试验风险识别中的应用。

Abstract: Hierarchical holographic modeling as an analytic way is introduced to research the risk identification in complex system of equipment testing. Hierarchical holographic modeling ideas and principles are analyzed. Risk definition and risk source in equipment testing are defined. The concept of risk models in equipment testing is established. HHM framework of equipment testing is designed and its applications in risk identification of equipment testing are analyzed.

关键词： 等级全息建模 装备试验 风险 风险识别

Key words: HHM；equipment testing；risk；risk identification

中图分类号：E139文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）26-0309-02

0引言

装备试验时间、空间跨度大，参与部门和人员众多，风险源构成复杂，装备试验风险识别属于复杂大系统建模与分析[1]。传统的数学建模是对实际系统做出简化假设，从某个单一方面出发进行研究。但简化假设会直接影响模型的可信度，另外，单一方面研究难以研究多变量、多目标决策问题，这导致传统的数学建模在复杂大系统建模与分析方面存在困难。

相对于传统数学建模，等级全息建模（hierarchical holographic modeling，HHM）是一种全面的思想和方法论，其目的在于通过众多方面、视角、观点、维度和层次来研究一个系统内在的本质和外在的特征。HHM同传统的数学建模技术的差异在于：数学建模只能刻画真实系统的少量因素，而HHM通过全方位的视角去研究整个系统。在分析装备试验风险识别这类大规模系统时应采用HHM全面的思想和方法论。

1等级全息建模

近三十年来，在系统工程领域对复杂大系统建模方法的研究取得了很多进展。例如，从单目标建模到多目标建模和优化（MOP）、分级重叠协调（HOC）、分级多目标优化（HMO）、等级全息建模（HHM）和多目标风险评价（MRA）等[2]。

1.1 等级全息建模思想美国学者Haimes认为，一个精确的模型只能是它所描绘的真实系统的某个方面和有限的反映。一个系统不仅包含多元素、多目标和多约束，而且还包括各种各样社会人文方面因素（职能、时间、地理、经济、政治、法律、环境、部门、制度等），因此用单模型分析和阐明整个系统是困难的。为解决这个问题，Haimes提出一种分级全息建模策略。在分级全息建模策略中，系统的不同方面由不同模型来表达，每个模型都是一个全息子模型。基于以上观点，Haimes提出了HHM，发展了传统的分级多目标优化HMO（Hierarchical multi-objective optimization）。

HMO主要解决问题分解，而HHM通过共享设计变量和设计指标来完成对子系统的协调，不同领域活动之间的协调是通过调整协调参数对目标函数的敏感度来实现的。HHM的分析方法已经广泛应用于大系统的建模、控制、分析等各个方面。

1.2 等级全息建模原则HHM建立在大规模系统和复杂系统哲学基础之上，是大系统理论的一部分。HHM把系统用一种以上的分解方法来进行分析研究，可以把一个大系统分解成只有一级的子系统，HHM能够确定大部分风险和不确定性。HHM的层次分析过程是内在分级的，并实现了自组织。

不同研究者对同一个系统的研究可能采用不同的模型。为了理解和分析大规模系统，Blauberg从理论的角度上定义了HHM全体（描述系统整体）和分级（描述系统的内在结构）的基本原则：为了获得对一个系统的充分认识，必须把系统描述分成确定的分级，每一个分级只能包括系统的某个方面和层次。事实上，这个原则来源于对系统描绘的基本相关性。为了得到系统的所需要的合适的信息，可以将系统从多个不同的角度、不同方面进行分类。

考虑到分级全息建模方法的多面性，HHM方法适合于复杂问题的解决。Thomas提出了将HHM应用到系统整体规划中的策略：按照层次结构，最上一层为主标题，下一层为副标题，依次向下规划。

2装备试验风险

2.1 风险的定义Kaplan和Garrick（1981）建立了风险定义的三组集，风险R可表示为：R={}

其中，Si表示第i个风险情景，Li表示这种风险情景发生的可能，Xi表示损害向量或引起的结果。关于如何量化Li、Xi以及其含义，早期的成果已经解决了这些问题（Kaplan 1993，1996）。

Kaplan（1991，1993）在三组集的定义基础上对风险R进行了新的定义：R={}c下标c表示风险情景集{Si}是完备的，包含所有可能的情景，或至少是所有重要的情景。

Kaplan（1991，1993）描述了“成功”或“按计划进行”由S0表示，风险情景Si通过S0变化而来。Kaplan指出，不同领域使用的不同风险分析方法开始融合，这种融合思想可以作为对Si确定和分类的系统方法。

2.2 装备试验风险源装备试验存在诸多风险源，不考虑试验品自身的隐含风险，即假定试验品是合格、安全的，在此假定前提下，重要的风险源主要有：①试验计划风险。试验计划的制定存在疏忽和漏洞，导致装备试验计划风险。②试验管理风险。试验管理者由于管理程序不规范、信息沟通不及时等原因导致试验不能达到预期目标，产生试验管理风险。③试验技术风险。试验方案与技术途径精选评估不够、试验技术指标制定不合理等原因则产生试验技术风险。④试验保障风险。在试验过程中，因组织领导保障、试验技术保障、试验物资器材保障、试验安全保障、试验外协保障及试验勤务保障组织不力，则会产生试验保障风险。⑤试验环境风险。试验环境风险是指装备试验因气象、地理等自然环境因素导致试验不能达到预期目标[3]。

2.3 装备试验风险概念模型装备试验风险的概念模型如图1所示，其要素包括三个方面：风险源、系统弱点、安全措施。装备试验风险概念模型可简单表述为：装备试验系统中存在诸多系统弱点，针对系统弱点，装备试验设置了诸多风险干预措施。试验技术风险、试验管理风险、试验技术风险、试验保障风险、试验环境风险等风险源经过风险干预后，仍有可能作用于系统弱点，形成风险。

3HHM在装备试验风险识别中的应用

HHM是一种全面的思想和方法论，它目的在于从多个方面、视角和维度展现一个系统的内在特征和本质。HHM方法的核心是一个特殊的图表框架。

3.1 装备试验风险识别装备试验风险辨识，也称为装备试验风险的识别，即对存在于装备试验中的各种风险根源或是不确定性因素按其产生的背景原因、表现特点和预期后果进行定义、识别，对所有的风险因素进行科学的分类。采取不同的分析方法进行评估，并依此制定出对应的风险管理计划方案和措施，付诸实施。

风险识别是风险分析的第一步，被广泛认为是整个风险管理过程中最难完成的一项任务。只有准确地掌握风险的类别、成因及影响，才能对风险评估和风险控制等管理行为确定方向，才能制定出经济有效的管理方案。装备试验风险识别就是运用各种方法，系统地认识装备试验所面临的各种风险种类以及分析引发风险的各种潜在因素，并进行定义，分析风险的状态及对装备试验造成的威胁和影响，对风险进行科学的分类，为风险的进一步管理与防范提供依据。识别的主要步骤如下[4]：

①收集和分析历史数据。对装备试验风险进行识别前，首先应收集与装备试验活动有关的业务资料，如已有的试验报告、已有的风险时间表等，为风险的辨识提供依据。②通过研讨会、专家调查等方法进行风险的全面了解，建立HHM框架。分析装备试验计划中的风险点，识别潜在的风险因素。③风险识别分析。采用HMM理论和模型，基于HHM框架进行风险识别分析。④结合有关专家评审和分析会，确定可能面临的风险以及形成这些风险的因素，描述风险症状，为下一步的风险分析及防范奠定基础。

3.2 装备试验HHM框架的设计装备试验风险识别涉及管理、技术、环境、人员多方面因素，规模庞大，结构复杂，多层次互相关联，带有随机性和不确定性，因而装备试验风险识别是复杂大系统建模与分析。本文提出的HHM框架从计划、管理、技术、保障、环境五个不同的方面来刻画装备试验风险分析。其中，每一个主体代表了一类风险场景，并且可向下细分构成树状结构，以便于更加精确、详细的描述系统[5]。图2是装备试验系统的HHM框架。

计划风险从计划这个角度描述装备试验的风险，计划风险来自三个方面：计划制定、计划审查、计划执行。在计划制定中存在两类风险，人为疏忽导致的风险和概率出错产生的风险，其中概率出错是最难以排查的风险；管理风险主要来自三个方面：协调出错、管理疏忽、管理水平；技术风险包括方案错误和采取了不适宜的技术途径，例如，多个技术途径之间不匹配，技术途径超越现实条件，实现起来不切实际；保障风险来自三个方面：人员保障、设备保障、资金保障；环境风险指气象、地理等因素产生的风险，例如地理条件、强风、降水、沙尘暴、空间天气等。

3.3 HHM框架在风险识别中的应用HHM框架采用一个反复迭代的方法来确定所有系统风险的结构，如果HHM当前框架不能确定一个风险来源，可以增加新的视角，用一个新的分解来扩展该框架。迭代是一个持续的过程，每一次迭代都进一步完善HHM框架的合理性，最终HHM框架能捕获所有的风险场景[6]。

装备试验系统中的风险大部分为多因素交互产生，为了识别多因素交互产生的风险，可以将HHM框架分解为图3所示的HHM子模型。假设计划风险主要有三类风险：计划制定、计划审查、计划执行，现在要识别计划审查风险与“技术风险”、“环境风险”的关系。“技术风险”和“环境风险”的不同组合有10种情形，在每一种情形下计划审查存在不同的风险场景。比如，在强风的气象条件下，技术途径存在不匹配的问题，这就加大了计划审查出错的风险。识别风险时可采用许多如图3所示的HHM子模型，将各种情形都要考虑在内，保证风险识别质量。

4结论

装备试验风险识别属于复杂系统建模与分析，利用传统数学建模方法进行装备试验风险识别存在不足。HHM建立在大规模系统和复杂系统哲学基础之上，实现了复杂大系统的完全分解。HHM为装备试验复杂大系统中的风险识别提供了整体、全面的分析方法，克服了传统数学建模的不足。

参考文献：

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关键词：专业学位研究生；教学改革；职业教育；案例教学

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）21-0114-02

一、专业学位研究生“系统建模与计算机仿真”课程改革的必要性

“系统建模与计算机仿真”课程是电子信息类专业学位研究生一门学科选修专业课，是面向工程实际的应用型课程，主要内容包括：实验数据分析与图形可视化、最优化技术建模与仿真、信号建模分析与仿真、现代建模方法及仿真等。

该课程在教学方式与课程内容方面，存在如下问题：

1.课程内容抽象与学生灵活运用能力低。该课程涉及内容广泛，教学内容较多但教学学时较少，概念、模型、算法抽象严谨。在前面教学过程中发现，一部分学生感到该课程枯燥无味，难于理解，因此学不进去；另外一部分同学数学基础较好，对概念、模型、算法能学懂，但是遇到具体问题，不能灵活运用。

2.课程目标定位不够清晰，内容与实际联系较弱。该课程基本或完全运用学术学位研究生的课程教学，不能体现专业性研究生课程的“实践”内容，缺失“专业性”的职业教育。

3.课堂教学效果有待加强，尤其要改进教学方式方法。教学方式枯燥、单一，“满堂灌”的教学方式弱化了研究生的学习兴趣；以课堂为中心，以教师为中心，以理论为中心的传统教学模式，教学效果不理想。

4.专业性研究生教育的实践教学部分比重不大。课程内容重理论轻实践，不利于专业研究生实现科研创新及今后在职业生涯中的发展。

5.教学内容创新意识不强，课程内容陈旧，不能与最新科研发展同步。

二、课程教学内容改革

1.将MATLAB仿真软件引入课题教学。MATLAB是美国MathWorks公司出品的数学软件，是Matrix Laboratory两个词的组合，即矩阵实验室，主要是面对科学计算，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言，它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，同时提供多个专业领域功能强大的工具箱与模块集，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。将MATLAB语言与系统建模理论相结合，使抽象的理论模型可视化、直观化，便于学生理解掌握，同时熟悉了MATLAB软件的使用方法。在系统建模与分析中，需要绘制较多仿真曲线，对于大型复杂系统的建模，如果采用人工绘图，不仅浪费时间且仿真曲线不精确，利用MATLAB较强的计算与可视化功能，可较容易地绘制仿真曲线，且能动态地仿真数学模型。由于本课程学时较少，因此要求专硕研究生课下自学MATLAB基本函数和语法。在课堂上讲解系统建模的相关理论与分析方法，简要介绍MATLAB工具箱中相关函数使用方法，课后作业分为两部分，一部分系统建模理论知识分析，二是要求使用MATLAB进行求解与仿真。

2.教学中引入工程案例。应用型高层次人才是专业学位研究生培养的目标，他们毕业后，可以独立负责某项技术及其科学研究，这也是专业学位研究生与高职职业性的区别。因此专业学位研究生的案例教学有别于本科的案例教学，不仅要考虑学生的兴趣，更要注重案例内容的理论层次性与创新性。根据电子信息类专业学位研究生的特点，案例教学分为四模块：实验数据分析与图形可视化、现代建模方法及仿真、信号建模分析与仿真、最优化技术建模与仿真。实验数据分析与图形可视化：研究生阶段，每位研究生都会做很多实验得出较多数据并进行处理，为了更直观地表达数据与分析数据，需要使用数学软件Matlab进行仿真，因此在授课时，针对典型二维图像、三维图形等进行了案例教学，同时，由于课堂时间的限制，课后也为同学们布置了多个典型数据可视化习题进行练习，为后续课题的深入研究与仿真奠定了坚实基础。现代建模方法及仿真：针对电子信息类专业学位研究生，本部分在课堂上安排了以下案例：形似及演绎推理建模案例、系统辨识案例、基于模糊集建模案例、基于神经网络建模案例和基于智能技术建模案例。在各类模型理论知识讲解的基础上，利用Matlab语言进行仿真，从而深入理解掌握各种建模方法。信号建模分析与仿真：列举了信号在时域、频域、空间域中信号分析与处理的相关案例，同时讲解了其在声音信号（一维信号）与图像信号（二维信号）中的应用；学生能系统深入理解信号处理的原理，同时仿真结果由工具软件Matlab形象表现。

三、课程教学方式改革

专业学位研究生教育属于研究生教育层次，因此其教育是职业教育与学术教育的综合，“职业性和学术性，两者兼备”，即需对学生开展学术与职业型教育。

1.以案例教学为主，重视运用团队学习、案例分析、模拟训练等方法，案例作为一个主要载体来实现整个教学过程，完成专业学位研究生的理论学术性教育学习，同时充分调动学生学习的主动性，组建学习团队，课外时间对教师所留题目进行模拟训练，同时使用Matlab软件对实践题目进行仿真，有条件的同学，可以将其运用于实习单位课题上面，实现职业性教育学习。

2.跟踪学科前沿，拓展教学内容，课堂授课时，将科研课题相关模块制作为案例，将最新进展引入课堂，使得课堂教学内容及时更新，从而突破教材的束缚，完成研究生教学与科研相结合，使教学内容更富有活力。

3.改革教学方法，倡导自主学习，在上述教学过程中实施开放式教学，转变教师与研究生在教学活动中的角色，教师不再是知识的传输者而是指导者，研究生不再是知识的被动接受者，而是成为知识的主动建构者，以研究生的“学”为主，教师的“教”为辅，充分挖掘研究生潜能，使其积极主动地参与到学习中去。

四、考评方式

为了更好地评价研究生学习效果，同时也为了鼓励后续研究生的学习，对此课程的评价体系也进行了改革，其评价标准综合考虑了对知识的理解、运用能力和综合素质，

为了更好地衡量对知识的理解、运用能力和综合素质，引入项目设计环节，增加理论与实践应用相结合的方式，项目设计在考核成绩中所占比重为50%，研究生可将其创新性思维在项目设计中得体体现并加以验证，平时成绩和课堂表现占总成绩的20%，期末试卷占总成绩的30%，因此，这种考核方式充分体现了“职业”教育参与其中。

参考文献：

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[4]生龙，马晓雨，郭云w，等.研究生《人工智能》课程教学方法改革浅析[J].教育教学论坛，2016，（6）：98-99.

[5]刘春生，张绍杰，王晶.“最优控制理论”研究生课程教学的探索与实践[J].电气电子教学学报，2015，37（3）：30-32.

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1.引言

高等数学是一门高等院校最重要的公共基础课，也是聋人教学中难度偏大的一门课程。一方面，聋人教师要双语教学，而且要写板书、画复杂的几何图型，授课不仅费时费力且效果较差；另一方面，受聋生自身听力障碍的影响，以教师的教为主的教学很难发挥学生的积极主动性［1］，学生处在比较被动的状态，不利于培养学生的创造精神。互联网和计算机技术的发展，使得通过网络来进行聋人高等数学教学成为可能。

在软件开发过程中，传统的“瀑布（waterfall）”模型有很多缺点，开发过程被分割开来，必须按分析（analysis）、设计（design）、编码（coding）和部署(deployment)四个阶段一个接一个按顺序进行，使分析、设计和开发三组成员在一起共享重要信息的机会减少［2］。而面向对象技术中的统一建模语言（UML）弥补了传统方法的不足，本文采用UML为系统建立了静、动态模型。

2.统一建模语言概述

面向对象技术是软件工程领域中的重要技术，统一建模语言UML则是近几年国际上比较流行的面向对象的标准建模语言。UML(Unified Modeling Language)是在Grady Booch的Booch方法、Jim Rum.Baugh的OMT方法以及Ivar Jacobson的OOSE方法的基础上演化而来的，是基于面向对象技术的标准建模语言。它统一了面向对象建模的基本概念、术语和图示符号，融入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术。UML适用于对具有静态结构和动态行为的系统进行建模。

UML建模的步骤分为三步［3］：第一步是进行系统需求分析，确定系统的功能要求，画出系统用例图，建立系统的功能模型；第二步是在用例分析的基础上，抽象出系统中的类，画出类图，建立系统的结构模型；第三步是在前两步的基础上，绘制活动图、顺序图和协作图，建立系统的行为和交互模型。其中前两步属于系统的静态建模，第三步属于系统的动态建模。

3.系统需求分析

系统需求分析是确定系统将要做什么，要完成什么功能，这可用UML的用例图来描述。用例图能说明系统的参与者、用例，以及它们之间的关系。在本教学系统中参与者有两种：一是学生，二是教师。学生和教师共同参与的用例有数学手语学习、论坛、聊天和注册，此外教师还可参与试题管理、系统维护、用户管理、资料和教案修改，学生可参与基本知识点学习、视频学习、教学动画学习、电子教案和在线考试。由此可得系统的用例图如图1所示［4］。

4.系统总体设计

系统的总体设计是要建立系统的静态和动态模型，静态模型描述系统的对象之间的静态关系，用UML的类图、包图和对象图进行描述；动态模型主要用顺序图、协作图、活动图来描述。

4.1用类图对系统结构建模

一个类是一类或者一组具有类似属性和共同行为的事物。类图描述的是一种静态结构，它不仅定义系统中的类，表示类之间的联系，如关联、依赖、聚合等，也包括类的内部结构（类的属性和操作）。类图是定义其它图的基础，在类图的基础上活动图、协作图才能进一步描述系统其它方面的特性。图2是本系统中主要的类：学生和教师的类图［5］。它们分为三个部分，上部是类的名称学生和教师；中间是这两个类的属性，学生和教师的共有属性有姓名、性别、籍贯和年龄，此外学生有班级属性，教师有职称属性；下部是类的操作，学生的操作是课程学习、手语学习、聊天、论坛和在线考试，教师的操作有系统维护、用户管理、试题管理、资料和教案修改。

4.2 用活动图绘制系统的行为模型

活动图被设计用于简化描述一个过程或者操作的工作步骤。它是状态图的一种扩展形式。活动图的技术思想主要来源于Jim Odell 的事件图、SDL状态建模技术和Petri网技术。活动图本质上就是流程图，它描述系统的活动，判断点和分支等。图3是系统中用户管理的活动图，它反映了教师进行用户管理的整个过程，首先进入用户管理的界面，选择添加或删除用户，如果是添加用户，则直接输入用户的姓名，然后选择添加；如果删除用户，则选择已有用户再选择删除。在添加和删除下面是另一个选择，如果想继续管理，则回到用户管理界面重新操作；否则就会退出用户管理。

4.3用协作图绘制系统的交互模型

协作图用于描述相互协作的对象间的交互关系和链接关系。虽然顺序图和合作图都用来描述对象间的交互关系，但侧重点不一样。顺序图着重体现交互的时间顺序，协作图则着重体现交互对象间的静态链接关系。图4是学生考试的协作图［5］，由图可看出学生首先进行功能选择，进入到考试登录表单后发送登录信息，若信息错误则提示信息出错，若信息正确则进入章节选择，选择要考试的章节后就进入试卷表单，然后答题、提交试卷，系统会自动阅卷并显示成绩，最后退出系统。

5.总结

聋人高等数学远程教学系统利用了网络优势，发挥了聋人学习的自主性，提高了教学效率。使用统一建模语言UML为系统建模，增进了分析、设计和开发三类人员的交流，提高了软件开发的质量和效率。

参考文献：

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［2］［美］Joseph Schmuller著. 李虎，王美英译.UML基础、案例与应用.北京：人民邮电出版社，2002，6.

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中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)31-0000-00

Model-Based Systems Engineering And Systems Modeling Language

SUN Yu, MA Li

(91872th Unit, Beijing 102442, China)

Abstract: As the system size and complexity continues to increase, the traditional document-based systems engineering will produce more and more sorts of different documents, find information, understanding and change is hard. Model places it is intuitive, unambiguous, modular, reusable etc. rapid coverage of software, electronics and other engineering fields. In order to support model-based systems engineering MBSE, and INCOSE International Systems Engineering in the Object Management Group OMG Unified Modeling Language (UML) software engineering for reuse and expansion, based on the introduction of a standard system modeling language SysML, eliminating the different models language expressions and the different terminology, standardized symbols and semantics. SysML will improve a wide range of applications between systems engineering and other disciplines as well as effective communication system will greatly promote the development of engineering theory and practice. In this paper, systems engineering methods, model based system engineering and systems modeling language SysML provides a brief analyses.

Key words: SysML; systems modeling language; systems engineering; MBSE

所谓系统，是指由相互关联、相互制约、相互作用的一些部分所组成的具有某种功能的有机整体。系统工程是以系统理论为依据，以整个系统为研究对象，从全局统一考虑，运用运筹学、概率学与统计学、控制论、信息论、管理学、经济学及计算机科学等科学理论与方法去权衡解决问题，实现系统整体性价比最优的一门学科[1]。

在系统工程初期阶段，系统产生的信息均是以文档的形式来描述和记录。但是随着系统的规模和复杂程度的不断提高，这种基于文档的系统工程面临的困难越来越突出，如信息表示不准确，容易产生歧义、难以从海量文档中查找所需信息、无法与其他工程领域的设计相衔接(如软件、机械、电子等)。为了解决这些问题，基于模型的系统工程MBSE (Model Based Systems Engineering) [2]便产生了，这也正是未来系统工程发展的必然趋势。

为了支持基于模型的系统工程MBSE，国际系统工程学会INCOSE以及对象管理组织OMG在对统一模型语言UML进行重用和扩展的基础上，推出一种标准的系统建模语言SysML（Systems Modeling Language），消除了不同模型语言在表达法及术语上的不同，规范了符号和语义。同统一模型语言(unified modeling language，UML)主导了软件工程设计一样，SysML也将是统一系统工程的建模语言。

1 系统工程概述

《方法论》(Discours de la méthode)是法国著名哲学家、科学家和数学家勒内・笛卡儿在1637年出版的著名论著。笛卡儿在方法论中提出了一套研究问题的方法，其中最典型的观点就是把要研究的复杂问题，分解成比较简单的小问题，再把小问题从简单到复杂排列，先解决容易的问题。如果每一个小问题都解决好了，再组合起来的大问题自然就解决好了。

笛卡儿的理论和观点对西方人的思维方式，行为模式以及科学研究方法产生了极大的影响。在十九世纪六十年代以前，西方科学研究的方法，基本都是按照笛卡儿的方法论进行的。《方法论》对西方近代科学文化的飞速发展，起了极大的促进作用。一直到美国阿波罗号登月工程的出现，科学家们才发现，有的复杂问题根本无法分解，即使分解了，各个小问题之间也有关联和冲突，必须以复杂的、整体的方法来解决，因此系统工程方法出现了，方法论的方法才被综合性的系统工程方法所取代。

简单地讲，系统工程就是开发解决问题的系统的思想方法，按照这样的方法和步骤就可以帮助人们了解一个系统，对于复杂的系统就不会使人感到无从下手。

2 基于模型的系统工程

基于模型的系统工程MBSE(Model-Based Systems Engineering)就是采用模型的表达方法来描述系统的整个生命周期过程中需求、设计、分析、验证和确认等活动。

随着系统的规模和复杂程度的提高，传统的基于文档的系统工程将产生大量的各种不同的文档，它面临的困难越来越明显：

1）信息的完整性和一致性以及信息之间的关系难于评估和确定，因为它们散布于各种不同的数量巨大的文档中。

2）难于描述各种活动。活动是动态的，有交互的，仅用文字描述对于相对简单，参与方不多的活动还能胜任，但对于复杂活动就很难描述清楚了。

3）更改的难度很大。由于文档的数量巨大，要确保所有需要更改的内容都得到更改，将是个很难很大的工程。

基于模型的系统工程MBSE的出现就是为了解决基于文档的系统工程方法的困难，相对于基于文档的系统工程方法，它主要在以下几个方面有所改进：

1）知识表示的无二义性。文字的描述经常会因为个人理解的差异而产生不同的解释，而模型是一种高度图形化的表示方法，具有直观、无歧义、模块化、可重用等优点，建立系统模型可以准确统一地描述系统的各个方面，如功能、详细规范与设计等，对整个系统内部的各个细节形成统一的理解，尤其是可以提高设计人员和开发人员之间的理解的一致性。

2）沟通交流的效率提高。随着系统的规模和复杂程度的提高，各种文档越来越多，相对于厚厚的技术文档，阅读图形化的模型显然更加便利直观、无歧义，使得不同人对同一模型具有统一一致的理解，有利于提高系统内各个需要协调工作部门之间的沟通与交流的效率，如顾客、管理人员、系统工程师、软硬件开发人员、测试人员等。

3）系统设计的一体化。由于系统模型的建立是涵盖系统的整个生命周期过程的，包括系统的需求、设计、分析、验证和确认等活动，是一个统一整体的过程，可以提供一个完整的、一致的并可追溯的系统设计，从而可以保证系统设计的一体化，避免各组成部分间的设计冲突，降低风险。

4）系统内容的可重用性。系统设计最基本的要求就是满足系统的需求并且把需求分配到各个组成部分，因此建立系统的设计模型必然会对系统的各个功能进行分析并分解到各个模块去实现，从而对于功能类型相同的模块就不必重复开发了。

5）增强知识的获取和再利用。系统生命周期中包含着许多信息的传递和转换过程，如设计人员需要提取需求分析人员产生的需求信息进行系统的设计。由于模型具有的模块化特点，使得信息的获取、转换以及再利用都更加方便和有效。

6）可以通过模型多角度的分析系统，分析更改的影响，并支持在早期进行系统的验证和确认，从而可以降低风险，降低设计更改的周期时间和费用。

同其他工程学科（软件、电子等）一样，系统工程正在进行进化：从基于文档的方法到基于模型的方法，而这也正是系统工程发展的必然趋势。如图1所示。

图1系统工程表示方法的转变

3 系统建模语言SysML

在SysML推出以前，系统工程使用的建模语言工具和种类很多，如IDEF0、行为图、N2图等。这些建模语言使用的符号和语义各不相同，各自为政，彼此之间互不支持，无法互操作和重用。系统工程缺乏一种强大的“标准的”建模语言，严重限制了系统工程和其他学科之间的有效沟通，影响了系统工程的质量和效率。

为了支持基于模型的系统工程MBSE，是国际系统工程学会(International Couneil of Systems Systems Engineering，INCOSE)和对象管理组织(Object Management Group，OMG)联合提出的一种通用的针对系统工程应用的“标准系统建模语言”SysML (Systems Modeling Language)[3]，它可以支持系统工程应用的多领域系统包含硬件、软件、信息等系统的需求分析、系统设计、功能描述、系统验证等。

系统工程经过多年的发展，逐渐在各个层次的理论研究和工程实践中提出了许多标准，如图2所示为系统工程的标准框架。一般从方法学上来讲，系统工程的实施可以分为5个层次，从顶层设计到具体实施分别是过程标准、体系结构框架、建模方法、建模与仿真标准、数据交换标准，以及最底层的数据库。SysML正是建模与仿真层的“标准建模仿真语言”。

图2 系统工程的标准框架

SysML作为系统工程领域一种新的系统建模语言，主要是以软件工程领域事实上的标准--统一模型语言UML (unified modeling language) 为基础，集成了面向对象和面向过程的可视化设计语言的优势，修改扩充了活动图及需求图，并将配置图集成到装配图中，是系统工程领域推广的标准系统建模语言。

SysML的设计目的是要解决系统工程中面临的建模问题，为系统设计师提供一种简单易学、功能强大的建模语言。SysML对于系统设计分析中系统的需求分析、结构分析、行为描述、参数分配和属性约束等描述特别有效，它支持结构化和面向对象的多种方法和多种过程。SysML在重用UML2．1的基础上，对其进行了特定的扩充和修改。SysML与UML的关系图如图3所示。重叠部分表示SysML重用UML的部分，可见SysML在UML的基础上还有特定的扩充和修改， UML中还有很多要素是不为SysML所用的要素。

图3 SysML与UML关系图

如图4所示是SysML图形分类，SysML一共定义了三类共9种图形来描述模型的各个方面特征。分别是需求图、结构图和行为图。结构图包括方框图、内部块图、包图和参数图，其中参数图是SysML新增的图形，方框图、内部块图是在UML的基础上扩展和修改的，包图是重用UML的图形；行为图包括活动图、顺序图、状态机图和用例图，其中只有活动图是在UML的基础上扩展和修改的，其它都是重用UML的图形。为了加强需求的分析设计，需求图也是SysML新增的图形。

图4 SysML图形分类

4 SysML在系统建模中的应用

限于篇幅，本文仅以汽车的刹车系统ABS系统为例，运用SysML系统模型语言简单描述一下该系统的结构、活动、参数和需求等。

第一步，描述需求。为了加强对系统需求的分析设计，SysML新增了需求图。需求是指系统必须满足的能力或条件，一个需求能够分解成多个子需求。需求图能够描述系统的详细需求以及分系统的需求、各需求之间以及需求和其他建模元素之间的关系。SysML用requirements说明需求，需求图有点类似于类图，有两个属性：text和id。text是需求的文本描述，id是需求的标识符。如图5所示为刹车系统的需求，详细的需求描述又分为两项，一项为制动距离，具体为在干燥平整的了路面上车辆应在150英尺范围内完成从60公里/小时到停止的制动。另一项是反锁死行为的需求描述，具体即在所有的刹车条件下，刹车系统都应该阻止轮胎锁死。

图5 刹车需求图

第二步，描述系统的结构。如图6所示是用SysML的包图描述ABS系统的结构。ABS系统主要是由电子设备中心处理器、反锁死控制器、电子液压阀门、牵引力探测器和刹车调节器组成。牵引力探测器和刹车调节器是反锁死控制器的组成部分，代号为d1和m1，同时可以看出牵引力探测器有信息传给电子设备中心处理器，刹车调节器控制电子液压阀门。通过这个图，可以看出ABS系统的组成结构以及各部分相互之间的关联。

图6 ABS系统结构图

如图7所示是用SysML的内部块图描述反锁死控制器的内部关系。可见反锁死控制器有两个子单元，即牵引力探测器和刹车调节器。牵引力探测器输出一个控制信号c2到刹车调节器的输入端。

图7 反锁死控制器内部块图

第三步，描述系统的行为，即活动。SysML的行为图有四个图形：顺序图、活动图、状态机图和用例图。由于这个系统较小，行为比较简单，我们只用活动图就可以描述清楚系统的行为。如图8所示是用SysML的活动图描述反锁死控制的活动行为。可见反锁死控制活动相关的有两个子单元（两个泳道），即牵引力探测器和刹车调节器。当牵引力探测器发现牵引力丢失后就发送控制信号c2给刹车调节器控制刹车的力度。

图8 反锁死控制活动图

第四步，通过参数图分析各系统参数之间的关系。参数图也是SysML新增的图形，参数关系没有方向，只是说明了一个属性值的变化对其他的属性值有影响。参数约束关系可以描述系统的各属性之间的相互关系，可以是基本的数学操作符，也可以是相互关系的数学表达式。如图9所示为直线行车的动力参数图，其中e1是刹车力度等式；e2是加速度等式；e3是速度等式；e4是距离等式。分别可见f=(tf*bf)*(1-tl)；f=m*a；a=dv/dt；v=dx/dt。

图9 直线行车的动力参数图

系统中经常重复利用的各种参数、变量或者某个模块都应该在包图中定义出来，图9中的各个变量（tf、bf、m、a、t、v、tl等）就应在包图中定义，如图10所示。

图10 直线行车的动力分析包图

限于篇幅，本文举的这个例子是对简单小系统的描述过程，建模和分析过程比较简单。对于复杂大系统通常也是这个过程，即从系统的需求分析开始，只不过系统需要逐级分解描述各个分系统的需求、结构、行为以及各个分系统之间的关系。需要说明的是，SysML是标准建模语言，而不是标准过程或方法。不同的系统工程应用领域要求不同的过程，SysML独立于任何一种系统工程过程和方法，但支持任何过程和方法。

5 结论

本文简要介绍了基于模型的系统工程和SysML模型语言并以汽车的ABS系统为例建立了基于SysML的系统模型。限于篇幅SysML的其他图形以及图形的混合用法没有介绍。

SysML是是国际系统工程学会(International Couneil of Systems Systems Engineering，INCOSE)和对象管理组织(Object Management Group，OMG)联合提出的一种通用的针对系统工程应用的“标准系统建模语言”，能对系统工程的各种问题建模。消除了不同模型语言在表达法及术语上的不同，规范了符号和语义。目前系统工程领域的各工具开发商都在致力于SysML建模与仿真环境的开发，市场上也已经有不少相关产品，相信同统一模型语言(unified modeling language，UML)主导了软件工程设计一样，SysML也将统一系统工程的建模语言。SysML的广泛应用必将提高系统工程之间以及和其他学科之间的有效沟通，将有力地推动系统工程理论和实践的发展。

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篇8

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）07-0004-03

一、引言

“中国制造2025”的提出，制定了我国迈入世界制造业强国的时间表，为我国制造业的智能化、信息化等提出了新的要求。围绕实现制造强国的战略目标，《中国制造2025》设计了“一二三四五五十”的总体结构。其中“二”指的是工业化与信息化融合，第一个“五”就是五条方针，即“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化和人才为本”。这里面的“二”和“五”与工业工程专业的目标完全一致。工业工程专业基于系统工程思想，以运筹学等数学方法为理论基础，以信息技术为工具，采用定性与定量结合方法对包括制造业、服务业在内的由人、物料、设备、能源、信息等多种因素所组成的各种复杂企业或组织系统中的实际问题进行系统的分析、设计与优化，从而实现系统的最大效率和效益。因此，工业工程在“中国制造2025”战略中扮演举足轻重的地位。

生产系统建模与仿真课程是工业工程专业的一门专业基础课，该课程以系统理论、随机过程与统计学理论和优化理论为基础，以仿真系统软件为工具，通过对系统的分析，建立系统模型和仿真模型，对现实系统或未来系统进行动态实验研究。随着市场竞争的日趋激烈，企业生产系统日趋向柔性化、数字化、智能化、集成化方向发展，对系统的规划设计和运行管理也变得越来越复杂。利用系统建模c仿真技术，可以在计算机上快速再现一个复杂生产系统的状态，模拟其动态行为，分析该生产系统配置是否合理，系统功能能否满足要求，进而为生产系统的设计、改善及优化提供决策支持。学术界和企业界均高度重视对系统建模与仿真技术的研究与应用。《中国制造2025》总体结构中的“十”指高档数控机床和机器人、航空航天装备、先进轨道交通装备等十个重点领域，这些领域都离不开系统建模与仿真。因此，建模与仿真能力是今后制造领域人才的必备技能。通过这门课程的学习，希望学生掌握建模与仿真的理论和方法。

二、教学中存在问题分析

目前生产系统建模与仿真课程，一般都分为理论讲授和仿真实践两部分。其中理论部分又分为建模理论和仿真理论两部分。笔者所在学校，该课程总共48学时，其中理论34学时，上机实验14学时。理论内容包括系统建模的原理、系统建模方法（排队论、库存论、层次分析法等）、仿真的理论基础（随机数发生器、仿真程序调度策略、时钟推进机制等），具体内容和学时数如表1所示。通过多年的教学，发现现有的教学内容和实验方法存在以下问题：

1.部分知识陈旧，不需要在课程中占用大量篇幅介绍。课程中的随机数发生器、仿真程序调度策略、仿真时钟推进机制等，这些内容对于工业工程专业学生来说，太过抽象，不容易理解，而且里面的内容比较陈旧，现在的计算机仿真软件都已不再使用这些技术。这些内容可以让学生了解，但是可以减少篇幅。

2.课程内容设置不合理，排队论和库存论内容一般在运筹学课程中已经讲授过，在本课程中可以再深入一步，但可以不作为重点内容讲解。而目前在企业中广泛应用的问题，如车间调度问题、下料问题、布局问题等，课程没有涉及。同时，神经网络、遗传算法等智能建模技术也在企业中逐渐普及，也需要给学生介绍。

3.生产系统建模与仿真的理论部分表现得较为概念化、抽象化、数学公式化，学生在学习中容易迷失方向，无法将理论学习与实践应用联系起来，从而失去了学习本课程的兴趣。

三、改革方法

针对上述问题，结合“中国制造2025”对人才培养提出的要求，强调教学内容的系统化、智能化、实践性，主要做出了以下的教学改革：

1.删减原教学中陈旧、不和适宜的内容。主要将仿真理论部分的内容进行学时压缩，大量的仿真理论是计算机软件理论，对学生来说理解困难。仿真部分强调应用，学生需要掌握仿真软件的应用，而非开发仿真软件。因此，笔者主要介绍目前主流仿真软件所应用的一些技术，让学生了解即可。总体上，仿真理论部分学时从以前的16学时，压缩到目前的10学时，如表1所示。

2.增加企业实际中经常遇到的问题模型和智能化建模技术。在压缩仿真理论内容的同时，增加建模部分的内容。将排队论和库存论学时压缩以后（从以前的8学时，压缩至2学时），增加神经网络、遗传算法、Agent等智能建模技术，让学生了解这些方法的原理和应用领域。同时，增加常用系统模型一章，介绍在企业中经常遇到的各类模型，如车间调度模型、车间布局模型等，具体内容如表1所示。

3.应用问题导向学习法（Problem Based Learning，简称为PBL），设计“生产系统建模与仿真”课程实验。针对课程理论抽象，学生缺乏工程背景知识、不会理论联系实际解决企业实际问题、难以对各课程内容融会贯通、被动学习等主要问题，以巩固学生理论知识、培养学生工程实践能力、提高学生实际应用和创新能力为目标，应用PBL法设计了三个实验环节（如下表2所示），克服了传统主题导向法仅强调理论、知识点分割、学生被动接受讲课内容等种种弊端。每个环节实验背景一致、衔接紧密，内容高度连贯统一，学生通过不断解决每一环节老师提出的问题，层层深入，完成整个实验。调动了学生学习的主动性和创造性，对提高教学质量，提升学生工程实践能力，培养学生思考、创造、应用等综合素质，有显著作用。在PBL模式下学生学到的知识印象深刻，在未来的工作中遇到类似问题，学生也可以模仿该方法解决实际问题，使得知识能迅速转化为实际应用。

四、总结与展望

本课程的教学改革借势于“中国制造2025”的国家战略，以学生为中心，加强理论与实践结合、强调知识的系统性、智能性和实践性，以培养学生解决问题的能力、独立思考的能力和自主创新的能力为目标。从实施一年的情况看，学生的学习积极性显著增强，综合能力得到提高。基于课程实验，指导学生参加学科竞赛，获得国家级一等奖1项，二等奖1项，省部级奖励2项。但是实施过程中也反映出一些问题，如何与其他课程内容融会贯通是一个问题，学生无法将所学理论结合在一起解决一个实际问题。这需要和相关课程一起，做一个总体的课程实验设计，有待进一步探索和研究。

参考文献：

[1]刘云，龚小军，田斌，王亚民.工业工程专业《生产系统建模与仿真》课程实验教学探究[J].教育教学论坛，2013，（35）：237-238.

[2]查靓，杜轩，赵美云.“生产系统建模与仿真”课程教学改革探索[J].科教文汇，2015，（313）：77-78.

[3]张顺堂，张代芹.国内外工业工程本科人才培养课程体系比较[J].山东工商学院学报，2012，26（5）：115-119.

篇9

0 引言

随着计算机技术的飞速发展，计算机控制技术被广泛应用于工业生产、电子通讯、机械设备等各个领域。因此，许多高等院校都开设了《计算机控制技术》这门课程，它是以自动控制原理为基础，以计算机控制技术为核心，综合测控技术、可编程控制技术、计算机网络技术等的综合性学科，致力于培养企业生产技术的精密化、生产设备的信息化、生产过程的自动化的专业人才。计算机控制技术本身的特点决定了可以利用软件来实现控制算法，通过强大的的运算功能和逻辑判断功能来实现最优控制、自适应控制等连续控制系统难以胜任的复杂规律[1]。鉴于《计算机控制技术》课程的重要性，对课程教学的研究、探索和实践是十分必要的。

近年来，随着互联网、物联网、云计算的迅猛发展，由“人、机、物”三元世界在网络空间（Cyberspace）中交互、融合所产生的数据多元化将当今的信息社会推向了“大数据”时代[5]，大数据的涌现正逐步改变人们的生活和工作方式、企业的运营模式，IBM公司提出了“智慧地球”的理念，德国提出了步向“工业4.0”的目标，今年总理在政府工作报告上也提出了“互联网+”的概念。同时，大数据也吸引了不少学术界的广泛关注，2008年，英国《自然》杂志推出大数据专列，专门探讨“P8时代的科学”以及科研形态的变化，指出：“数据为准绳的理念指导，以及强大的计算能力支撑，正在驱动一次科学科学方法的革命”。美国《科学》杂志也在2011年推出专刊“Dealing with Data”，围绕“数据洪流”展开讨论，将大数据深度分析作为未来研究的重要突破点[2]。所以顺应时代的潮流，将“大数据”的思想融入到《计算机控制技术》的教育改革，既是一项严峻的挑战也是一个宝贵的机遇。

1 课程教学中的普遍问题

《计算机控制技术》课程所涉及内容丰富，大体可以分为控制系统和计算机系统两大方向。具体的内容主要包括如下几个方面：①以控制理论为主体，阐明离散系统和连续系统在建模、推理、结论上的区别；②将计算机系统与控制系统进行融合；③传统控制论优化算法及其仿真模拟；④智能算法、模糊识别的应用；⑤微型计算机的嵌入式开发，如ARM、PLC、等；⑥计算机系统的软件开发等[3]。

目前，多数院校对于《计算机控制技术》这么课程，主要采用“以课堂为主，实验为辅”的教学模式，加上该课程是一门专业性和综合性较强的学科，涵盖的内容较多，所以学生在学习过程中普遍感到吃力[4]。此外，课程教材和参考书种类众多，但内容并不统一，基本分为偏重理论教学和实际工程应用两大类。然而，真正能运用到当今主流的大数据、云计算相关技术的并不多。所以，基于上述问题，对目前《计算机控制技术》教学中存在的不足总结如下：

（1）数据的概念不强

目前，许多院校对于《计算机控制技术》这门课程的重心停留在理论授课上，即使开设的实验课程还是以演示性为主，如A/D转换实验。学生没有系统的将所学知识转化为实践，更谈不上对实验数据的信息进行有效的存储，并结合所学习的理论知识对其进行分析和验证。此外，对于当今主流的数据挖掘算法，提供相应的实践机会较少。

（2）传统建模思维的束缚

传统控制理论过于依赖模型的建立，为了保证所建立模型的精确性，模型的阶次有时会变得很高，基于高阶系统模型的控制器设计、稳定性分析等问题就会变得很复杂。事实上，数据只是为了辅助算法，实现对模型进行较好的评估和预测等功能。

（3）数据挖掘算法的普及不深

利用计算机技术对大数据进行挖掘分析，发现蕴含的知识，研究运行的规律和发展的趋势是挖掘网络大数据的深层价值和实现社会行为可计算的主要途径[5]。然而，许多院校在《计算机控制技术》这门课程中，并没有在数据驱动这个方向上进行改革和突破。

值得注意的是，很多院校对《计算机控制技术》教学的思维方式还停留在工业时代，即以控制系统相关学科作为理论基础，再通过科学实验来强化学生在计算机软硬件方面的学习。但是随着信息技术的快速发展，“物联网、云计算、大数据”的提出，迅速取代了人们对于传统行业的认知。所以，有必要借助“大数据”的思维方式来思考《计算机控制技术》的课程改革。

2 基于“大数据思维”的《计算机控制技术》课程教学改革

在传统建模仿真研究中，数据不是模型的本体，它只是为模型的仿真运行提供基础条件。然而，随着大数据的迅速发展，由“人、机、物”三元世界的互相交融将数据的来源也变得多元化，通过仪器采集、网络存储、仿真模拟生成等方式来获取数据，所以数据对建模的作用也愈发重要，并开始逐渐成为主导地位。只要数据足够大，只靠数据就可以完成科学发现，因此不再需要数学模型。这就是所谓的“数据优先”模式[2]，一种由数据驱动的新模式、新思维。正如《连线》主编Chris Anderson所断言：“数据的洪流是传统科学方法变得过时，相互关系已经足够，没有了具有一致性的模型、统一的理论和任何机械式的说明，科学也可以进步”。换句话说，传统建模方法对于科学而言并不是必须的，大数据建模方法将会是一种新的科研范式。

2.1 将“数据驱动建模方法”作为思考问题的出发点

数据驱动的概念最早来自计算机科学领域，在设计过程中以数据库中的数据为导向，利用受控系统大量的在线、离线数据，实现对系统的评价、诊断、决策、调度及监控等功能[6]，探索背后的科学规律。近年来，随着人工智能技术的发展，特别是机器学习领域，迅速丰富了经验建模方法。通过获得系统的各过程变量（输入、输出和中间变量）描述表达式，这种方法称为“数据驱动”建模方法。

基于实际工业生产系统的数学模型复杂、测控信号精度差且不完整、易受随机扰动的影响、状态维数高等特点，传统的建模方法，为了保证模型的精确性，模型的阶次会变得很高，这样研究系统的控制方法和动态特性会变得复杂，而利用“数据驱动”建模方法，将已知的输入、输出数据在线或离线学习计算与当前状态相匹配的控制量，再将模式识别、人工智能方法作为补充，从而满足系统的静态和动态性能要求。目前，利用“数据驱动”的思想建立研究对象的预测和控制模型是主流的趋势，而已经形成系统的建模方法主要有：线性/非线性自回归模型、神经元网络模型、基因算法模型、模糊人工智能模型、贝叶斯分析网络模型以及支持向量机模型等。

2.2 基于“数据驱动建模”的教学方法

一般来说，数据驱动建模流程可分为：数据初始化、变量的统计分析、算法模拟和模型的在线校正等过程。

（1）数据初始化

通常，数据的初始化大致可以分为数据的采集、选择、预处理。具体的步骤如下：①通过采集的数据，对数据结构有一定的认识，同时对数据辨识可能产生的问题及建模的复杂程度有所估计，从而决定适宜的训练模型。②对数据模型评估之后，即可以对数据进行选择，一般选取70%的比例作为算法数据，其余的30%数据作为测试数据；③选择好训练数据以及测试数据之后，为了能够获得较好地训练效果，必须对数据进行预处理，使其满足所选辨识方法的要求。例如归一化处理，填补缺失值，异常值检验等。

（2）变量的统计分析

通常，在完成第一步的基础上，需要结合统计理论方法对输入、输出变量进行相关性分析、主元分析等，以研究二者间的关联关系，从而对模型进行预估判断。此外，为了更好地定性分析，需要适当地增加与主导变量有关的辅助变量，通过机理、经验构造辅助变量与主导变量的数学关系，从而更好地对主导变量进行估计。

（3）算法模拟

在经过统计方法的分析之后，利用模糊识别、人工智能算法对训练数据进行回归分析，例如神经网络、支持向量机、贝叶斯网络等工具实现线性或非线性的预测逼近能力。然后再利用测试数据在预测模型上进行测试，得到的输出结果和目标数据进行比对，根据预先制定的统一规则进行评判。通过不断训练学习的办法获取输入、输出之间的函数逼近关系式，得到合适的模型。

（4）模型的在线校正

在线校正是数据驱动建模应用中不可缺少的一部分，尽管已有不少离线校正的方法，但在线校正的方法十分有限。因此，开发更多实用方法，以适应复杂工业过程控制的需要。判断预测模型的某个关键参数是否最优，其本质上就是如何对参数值进行调优，使预测模型的错报率最小化[7]。目前，解决参数寻优问题的研究成果主要有两种：①定期进行非训练样本与固定参数值得的错误率敏感性分析，依据敏感性分析曲线优化关键参数值，如交叉性验证技术、留一交叉验证法等；②根据知识经验或统计分析确定机器学习方法错误率的上界，并不断优化错误率的上界，使边界差距尽可能小，从而实现参数校正目的[8]。

3 结语

本文围绕“数据洪流”展开讨论，尝试对《计算机控制技术》进行教学改革，提倡培养“大数据”的思维对系统进行建模。通过调整教学内容，结合各种交互式教学方法，提出了一种基于“数据驱动建模”的教学方法，致力于培养学生的学术理论的融合贯通能力，技术创新思维和动手实践能力。

【参考文献】

[1]李元春.计算机控制系统[M].北京：高等教育出版社，2005.

[2]胡晓峰，贺筱媛，徐旭林.大数据时代对建模仿真的挑战与思考―中国科协第81期新观点新学说学术沙龙综述[J].中国科学：信息科学，2014，44（5）：676-692.

[3]邢航，张铁民.“计算机控制技术”教学改革探索与实践[J].实验室研究与探索， 2007，26（12）：370-371.

[4]周欣欣，宋人杰，牛斗.《计算机控制技术》课程教学改革初探[J].东北电力大学学报，2008，28（3）：29-31.

[5]王元卓，靳小龙，程学旗.网络大数据：现状与展望[J].计算机学报，2013，36（6）： 1125-1138.

篇10

中图分类号： TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）03-0000-00

1、引言

随着现代软件工程的复杂程度不断提高，而软件项目也产生了越来越多的问题，像软件项目的花费以及维护费用越来越高，以及软件开发的周期也越来越长等，而一个优秀的模型系统的建立成为必要。UML已经成为通用建模语言的工业标准，而工业在竞争激烈的市场中生存发展，则就需要基于UML的适用于需求分析、概要设计和结构优化的软件开发支持环境。而与传统的软件开发环境不同的是，它能广泛覆盖软件开发的各方面，同时其支持环境提供了全面的软件建模支持以及良好的体系结构，从而为软件开发者提供最好的服务。

2、基于UML的软件开发方法

在对基于UML的软件开发方法探索时，则传统的软件开发方法必然有其不足之处。其一，很难准确的理解以及表达系统需求。毕竟准确、透彻的理解系统需求是软件开发的首要任务。其二，很难处理系统需求的变化。当前，软件系统更新较快，这就要求研发的周期要尽可能的短，同时在开发过程中要调整需求。其三，风险大以及软件复用率低。传统的开发方法，开发中大多是一段程序或者是模块的复用，软件复用的利用率和效果都不是很好。其四，软件的可维护性较差。这是由于传统的软件开发方法中，需求分析、设计和编码以及测试之间存在着鸿沟所造成的。

由于传统的软件开发方法存在着诸多的弊端，而无法适应当今复杂并具有人性化的软件系统。则在众多开发中基于UML的软件开发方法成为首选。UML是一种建模语言，并不是一种面向对象的建模方法。当前也有RUP、OPEN以及OOSP等较为流行的开发过程，但通过比较RUP最为完善，与UML形成了最好的结合，是UML推荐使用的软件开发过程。

首先，RUP建模框架模型。从软件工程过程的角度看，RUP是一个软件开发过程，是一个将用户需求转化成软件系统的一组有序的步骤。RUP是一种二维结构的软件开发过程。在RUP的二维开发模型中，则包括阶段与迭代内容。阶段是软件开发过程随着时间的动态组织。RUP把一个开发周期分成四个连续的阶段，有初始阶段、细化阶段、构造阶段和移交阶段。而迭代是一个完整的开发循环，它的结果是可执行产品的一个版本，是正在开发的最终产品的一个子集。当然，在上述的内容中可见，RUP建模框架模型中也存在这不足。则基于领域分析的RUP改进模型框架出现，它是一种三维模型，包括领域维、生命周期维和阶段维。基于领域分析的RUP改进模型动态建模技术主要有两个部分组成，领域建模方法和基于领域分析的RUP改进模型的动态建模方法。开发系统的最终目的是建立一个可执行的系统，在软件开发过程中，RUP为需求、分析、设计、实现以及测试提供了很好的指导。

3、基于UML的软件开发支撑环境

基于UML的软件开发支撑环境方面，国际上已经进行了一些研究和实际开发工作。特别是Rational公司的Rational Rose是目前国际上应用最广泛以及功能最强大的UML支撑环境。而国内对于UML支撑环境的研制开发工作尚处于起步阶段，而比较典型的有UML_Designer。而其按照功能划分包括建模和模型管理子系统，模型检查和代码生成子系统以及逆向变换和构件支持子系统以及工程管理和支持子系统。其中Rational Rose提供了UML的所有建模元素的可视化编辑环境，基于组件的开发以及对软件开发全过程的支持，其中, Rational Rose目前在面向对象分析、建模以及设计工具市场上都起着主导作用。

基于UML的软件开发支撑环境主要包括UML建模环境、UML模拟环境以及自动代码生成环境和逆向变换环境等。而这些环境均是基于UML的语法规则和语义定义。在UML建模环境中主要实施的是对UML各种图形的可视化支持，除了完成最基本的图形编辑功能外，还要能进行语法检查和一致性检查，从而保证系统模型的完整性。其结构体系主要包括对象管理系统、图形支持库以及结构化图形编辑器生成工具等。自动代码生成，就是把为系统建立的各级分析以及设计模型转换成特定语言的代码，自动代码生成是以信息中心库为基础的。当用户对生成的代码进行修改后，逆向变换机制将用户的修改转换到模型上，保证模型和代码的一致性。代码的生成主要是通过五个步骤后生成，有检查系统模型，生成组件并将类赋予组件，设置代码生成属性，选择生成对象，生成代码。UML模拟环境支持UML的动态模型的模拟以及系统功能和用户界面的模拟和系统性能的模拟。作为一个良好的建模和开发支持工具，以支持对系统体系结构的建模，即在不同系统配置和功能分配的情况下，对系统性能进行模拟。

4、结语

建模是开发优秀软件的所有活动中的关键部分，其目的是为了更好的理解、分析以及设计和实现所构造的系统。而统一建模语言UML的出现是软件工程领域的重大突破，在对基于UML的软件开发方法以及软件支撑环境的研究中，虽然开发设计的探讨中，对全局性的框架部分有着理论以及相关实践的支持，特别是国内开发的UML_Designer开发支持环境，虽然并不是很完善，但也有着更大的发展前景。诸多不完善的地方主要有以下方面，对于UML的应用仍需要更多的实践对其进行评价，同时基于UML的动态建模技术和基于构件的开发技术还需要进一步结合等。对于这些方面的不足，有的需要进一步探讨研究，有的需要更多的实践应用及反复测试得到更多的数据作为依据。

参考文献

[1]潘家志.基于UML的面向对象开发模型UBDM的研究[D],重庆:西南农业大学,2005.

[2]徐宝存.基于UML的动态建模和过程模式在企业信息系统中的应用[D].江苏南京：南京理工大学,2006.

篇11

中图分类号摘要：TP3文献标识码摘要：A文章编号摘要：1671－7597(2008)0910034－01

一、引言

面向对象方法学也称为面向对象的开发方法，它属于软件工程的范畴。面向对象方法学的出发点和基本原则是尽可能模拟人类习惯的思维方式，使开发软件的方法和过程接近人类熟悉世界解决新问题的方法和过程。也就是说，面向对象方法是一种崭新的思维方法，它是把程序看作是相互协作而又彼此独立的对象的集合。由于对象的独立封装，模块的可构造性、可扩充性、可重用性也大大加强，从而面向对象的软件工程能够胜任当今大规模复杂、易变软件系统开发应用的要求。

面向对象的软件工程要求首先对系统建立模型是对现实的简化，它提供了系统的蓝图。一个好的模型只需抓住影响事物发展的主要矛盾，而忽略那些次要矛盾。每个系统可以从不同方面用不同的模型来描述。因而每个模型都是在语义上闭合的系统抽象。通过建模可以按照实际情况对系统进行可视化模型具体地说明了系统结构或行为，指导我们构造系统模板

二、面向对象建模方法

建模是构造软件系统最基本的步骤，在软件工程学科中提供了多种多样的建模方法和高效的工具，其目的是为了在软件开发过程的早期就发现设计中可能隐含的缺陷和错误，对于今日的大型软件系统，采用一种合适的建模方法，建立一个良好的模型是成功的关键。在市场上已有一些公司，如Rationa1，Cayenne，Platinum等开始提供商品化的建模工具，即通常所谓的CASE工具，使得建模过程实现了一定的自动化的标准化，并逐步走向实用，而这些工具的后面，便是具有不同特色的建模方法。

下面分析比较Booch，OMT，OOSE，UML等几种主要的面向对象的建模方法摘要：

（一）Booch方法

Booch方法是由GradyBooch提出的，是一种主要面向设计的方法，它通过二维图形来建立面向对象的分析和设计模型，强调设计过程的不断反复知道满足要求为止。Booch方法非凡注重对系统内对象之间相互行为的描述，注重可交流性和图示表达。但在方法学上并不注重严格的过程，既不推荐软件设计人员该做什么，只是指出了其可做的工作。Booch方法把几类不同的图表有机地结合起来，以反映系统的各个方面是如何可相互联系而又相互影响的。这些图贯穿于逻辑设计到物理实现的开发过程中，包括类图、状态图、对象图、交互图、模块图和进程图。

（二）OMT方法

OMT(ObjectModelingTechnology对象建模技术)是由JamesRumbaugh

等人提出的。OMT方法包含了一整套的面向对象的概念和独立于语言的图示符号。它可用于分析新问题需求，设计新问题的解法以及用程序设计语言或数据库来实现这个解法。OMT方法用一致的概念和图示贯穿于软件开发的全过程，这样软件开发人员不必在每一开发阶段便换新的表示方法。

OMT方法从对象模型、动态模型、功能模型3个不同但又相关的角度来进行系统建模。这3个角度各自用不同的观点抓住了系统的实质，全面地反映了系统的需求。其中，对象模型表示了静态的、结构化的系统数据性质，动态模型表示了瞬时的、行为化的系统的控制性质，功能模型则表示了变化的系统的功能性质。在软件开发的周期中，这3种模型都在逐渐发展摘要：在分析阶段，构造出不考虑最终设计的应用域模型；在设计阶段，求解域的结构被加入到模型中；在实现阶段，应用域及求解域的结构被编码。

（三）OOSE方法

OOSE(Object_OrientedSoftwareEngineering面向对象软件工程)是由IvarJacobson提出的。它可较好的描述系统和其用户之间的信息交换机制，即用于向软件系统提出需求后，软件系统完成这项需求的过程。OOSE方法遵循瀑布式的软件开发过程，首先是描述和系统交互有关的用户视图，然后建立分析模型，最后的构造过程则完成交互设计、实现和测试。OOSE开发过程可在规定的顺序步骤指导下完成，其间答应少量的阶段反复。

（四）UML方法

UML即标准建模语言，是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用的建模语言。它溶入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术它的功能域不限于支持面向对象的分析和设计，还支持从需求分析开始的软件开发的全过程，UML的定义包括UML语义和UML表示法两个部分。

1．UML语义摘要：描述基于UML的精确元模型定义。元模型为UML的所有元素在语法和语义上提供了简单、一致、通用的定义性说明，使开发者能在语义上取得一致，消除了因人而异的最佳表达方法所造成的影响。此外UML还支持对元模型的扩展定义。

2．UML表示法摘要：定义UML符号的表示法，为开发者或开发工具使用这些图形符号和文本语法为系统建模提供了标准这些图形符号和文字所表达的是应用级的模型，在语义上它是UML元模型的实例。

三、UML进行系统软件建模的过程

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中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）33-8042-02

1　概述

把面向对象的思想用于软件的分析和设计，从而产生了崭新的面向对象的开发方法。当今，国际上对于面向对象开发的方法很多，而对象建模技术（OMT）是目前最为成熟和实用的面向对象建模的方法之一，利用OMT方法有利于开发出更加实用、更易维护的软件系统。

2　OMT技术概述

2.1　OMT概念

OMT　即面向对象的建模和设计方法，是一种软件工程方法学，该方法对真实世界的对象建模，并利用这个模型来构造一种围绕对象而独立于语言的设计。OMT　采用对象模型、动态模型和功能模型来描述一个系统，再对这三种模型进行细化，并优化以构成设计[1]。

2.2　OMT　的三种模型

1）对象模型

对象模型描述系统中的对象和它们之间的联系，体现了系统的静态结构。系统建模围绕对象来构造系统而不是围绕功能来构造系统，对象模型更接近实际应用。对象模型使用了直观的对象图工具来刻化系统中对象的结构、属性和操作，从而有利于系统模型的修改和完善[2]。它是分析阶段三个模型的核心，是其他两个模型的框架。

2）动态模型

动态模型描述系统对象间的相互行为，体现了系统的控制结构。它表示了瞬时的、行为化的系统控制性质。它使用状态图作为描述工具，主要刻画的是系统的控制，操作的执行顺序等。

3）功能模型

功能模型描述系统内的值是如何计算的。它采用数据流图表示功能的依赖关系，其中的处理对应于状态图的活动或动作，其中的数据流对应于对象图中的对象或属性。

2.3　OMT的主要特点

1）有利于开发出更实用、更易维护的软件系统

OMT的开发工作是奠基在真实世界的对象建模之上，并利用这个模型围绕这些对象来构造独立于语言的设计，该方法特别强调面向对象的构造是真实事物的模型，而不是一种程序设计技术，很大程度上促进了软件开发者对需求的理解。

2）为大多数应用领域的软件开发提供了一种实际的、高效的保证

OMT吸收了面向对象技术的基本的直观映象，其可视性更强，从而解决了传统方法面临的抽象性问题。该方法支持整个软件生存周期，并说明了如何在软件开发的整个生命周期中贯穿运用面向对象的概念、方法及技术、分析、设计和实现。同时，通过一整套的符号表示和相应的方法学来系统地反映现实世界的客体。该方法还给出了设计的示例准则以区分好或坏的设计，用来帮助软件开发者避免出现错误[3]。

3　OMT软件开发设计与建模过程

OMT　软件开发与建模过程包含系统分析、系统设计、对象设计和实现等步骤。

3.1　系统分析

OMT技术的第一步是系统分析，其目的是对客观世界的系统进行建模。为了构造出反映客观世界问题的准确、严密的分析模型，就必须调查所有需求，分析所有需求的实质含义，并重新严格定义。系统分析的过程如图1所示。

其中，对象模型=对象模型图+数据词典。动态模型=状态图+全局事件流图。功能模型=数据流图+约束。最后得到：分析文档=问题陈述+对象模型+动态模型+功能模型。

3.2　系统设计

系统设计要决定整体结构及风格，设计阶段先从高层入手，然后细化。主要包括系统分解、确定并发性、处理器及任务分配、数据存储管理、全局资源的处理、选择软件控制机制、边界条件的处理等步骤。

系统结构的一般框架有批变换、连续变换、交互式接口、动态模拟、实时系统和事务管理。

3.3　对象设计

对象设计要确定类、关联的完整定义以及接口的形式，实现操作方法的算法，实现必需的内部对象，并对数据结构和算法进行优化。一般步骤包括：将三种模型结合、算法设计、优化设计、控制的实现、调整继承、关联的设计。

4　结束语

总之，OMT技术是经典的面向对象建模方法。该方法发挥了面向对象技术的优势，充分体现了面向对象软件开发中以模型驱动的基本思想，实现了各开发阶段的无缝链接，较好地提高了软件系统设计与实现的效率。

参考文献：

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2以系统建模

教师以系统的教学设计思想和初学者一起建模，能更好地将学习的内容组织成相互关联的系统，知识内部要素之间的相互关系，从而让初学者形成一种整体的世界观。下面是室内设计专业课程的一个系统图。计算机基础室内设计制图素描色彩构成设计室内装饰设计室内装饰施工技术室内装饰监理室内景观设计装饰图案计算机辅助设计室内设计建筑设计基础家具设计装饰工程项目管理室内效果图表现法室内装饰材料3DMAX及图像处理室内照明与配电室内装饰概预算特色课程和实践环节毕业综合实训系统具有内在的复杂性和动态特征，系统性的理解方法更便于学生记忆。教师在使用传统的方法教授教学内容时，学生学到的都是死板的知识，用系统建构模型进行系统表征能够得到的最重要结果，是可以产生系统的思维方式。让学生系统的理解室内设计专业的整个知识结构，理解每门课程之间的复杂互相影响。然后通过典型案例教学有助于学生对问题意识的培养和实际解决问题能力的提高。让初学者感到接近于真实生活，有助于学生对知识的理解和记忆。

3以项目建模

在学校的教学中，教师与师生共同实施一个完整的室内设计的建模，进行教学活动的设计，以仿真的模拟环境项目为基础，以工作任务为依托，以学习者为中心，建构内部心理表征的过程，强调学习过程中要充分发挥学习的主动性，初学习者之间相互交流和合作，教师重视教学过程对情境的创设的建模。在艺术领域的创作中，进行先建模，强调“意在笔先”。室内设计从两个角度进行，一个是图面作业程序的建模和室内设计的项目实施程序的建模。室内设计的思维建构一般经过概念设计、方案设计和施工图设计，通过以项目建模让初学者，头脑中先有一个基本的构思，有一个基本的模型。教师利用虚拟现实技术在初学者的头脑中进行建模。明确任务，激发学生的实践兴趣，提高学生的参与度。提高学生的动力能力。在情景模拟中，以项目建模，让初学者在角色演练中体会到某些角色或岗位的地位、作用、处境、工作要领，模拟事件的发生，室内设计的每个环节，发现自己的创新潜能，找出自己能力上的不足，以项目建模增强对实际问题的预测与处理能力。

4以实践建模

室内设计是一门实践性很强的一个专业，学生最终将所学的知识，用到实践中，只有在实践中，在面对不同的用户时，根据用户不同的需求，学生设计出不同的风格。需要学生在实践中不断地总结经验，不断地在自己的脑子中建模，构建不同的设计风格。