[图解]SysML和EA建模住宅安全系统-活动作为块

news2024/9/23 13:26:48

1
00:00:00,210 --> 00:00:04,360
下一个步骤是识别潜在的失效

2
00:00:06,850 --> 00:00:11,150
这里它是用一个块定义图来表达的

3
00:00:12,150 --> 00:00:16,790
图17.21,失效模式识别和因果依赖

4
00:00:19,110 --> 00:00:22,400
但是这个块定义图跟之前的块定义图

5
00:00:24,270 --> 00:00:26,710
它有一个地方不一样

6
00:00:26,720 --> 00:00:28,620
你看,它上面这里是

7
00:00:29,060 --> 00:00:31,010
你看,构造型是activity

8
00:00:33,060 --> 00:00:36,690
而且这个我们之前画活动图的时候

9
00:00:37,290 --> 00:00:39,710
出现过的,监控入侵者

10
00:00:40,640 --> 00:00:42,380
还有激活系统

11
00:00:47,060 --> 00:00:50,870
还有两个约束的构造型的

12
00:00:53,960 --> 00:00:55,590
这个可以看作是一个约束块

13
00:00:57,250 --> 00:01:02,500
而约束块本身又有进一步的构造型

14
00:01:02,790 --> 00:01:04,020
失效模式

15
00:01:06,240 --> 00:01:08,170
那么,activity

16
00:01:08,720 --> 00:01:11,140
出现在BDD上面

17
00:01:11,270 --> 00:01:12,300
这可以是

18
00:01:12,860 --> 00:01:15,130
SysML里面的一个用法

19
00:01:15,950 --> 00:01:17,040
activities as

20
00:01:17,050 --> 00:01:19,570
blocks 

21
00:01:19,830 --> 00:01:22,910
活动作为块

22
00:01:22,920 --> 00:01:23,990
把活动搬到这上面来

23
00:01:24,000 --> 00:01:29,070
然后看它们之间的各种各样的依赖关系

24
00:01:29,790 --> 00:01:33,280
或者活动和块之间的关系等等

25
00:01:34,340 --> 00:01:35,740
这是一种用法

26
00:01:36,320 --> 00:01:39,910
那么在SysML的规范上面

27
00:01:41,550 --> 00:01:45,760
第11章这里,感兴趣的,更多细节可以去看

28
00:01:49,060 --> 00:01:54,300
然后这里面活动、约束

29
00:01:54,310 --> 00:01:55,900
还有block之间

30
00:01:56,470 --> 00:01:59,170
它有依赖关系

31
00:01:59,300 --> 00:02:02,160
依赖关系给它加了一些构造型

32
00:02:02,520 --> 00:02:03,990
Allocate我们前面见到过了

33
00:02:05,630 --> 00:02:08,040
还有violates

34
00:02:09,540 --> 00:02:12,190
违犯

35
00:02:12,200 --> 00:02:14,630
caused by,由什么引起的

36
00:02:16,210 --> 00:02:17,840
这些可以通过

37
00:02:17,850 --> 00:02:19,580
给依赖关系

38
00:02:19,590 --> 00:02:23,170
加构造型来做到

39
00:02:26,090 --> 00:02:29,910
下面我们就来画一下

40
00:02:30,380 --> 00:02:31,530
图17.21

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2090591.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【AutoX.js】定时器 Timers

文章目录 原文:https://blog.c12th.cn/archives/36.html定时器 Timers笔记实例 最后 原文:https://blog.c12th.cn/archives/36.html 定时器 Timers 笔记 JavaScript Date 参考手册 时间戳 //当前时间戳 log(Math.round(new Date() / 1000));当前星期 …

C语言小tip之函数递归

hello,各位小伙伴们今天我们来学习一下函数递归。 什么是函数递归呢?简单来说就是函数自己来调用自己。函数递归的主要思想是把大事化小,递归包含两层方面:1、递推 2、回归 在使用函数递归的时候要注意包含两个限制条件&#…

SCI英文期刊发表流程

目录 一、撰写初稿二、预审三、英文查重四、Cover letter和Highlights五、英文语法待续 一、撰写初稿 英文好的话应该直接写英文,因为中英文的写法不一样。 而且在这一步把格式修改好,初稿的最终版 二、预审 可以让同学、老师帮看论文,或者…

[Algorithm][综合训练][字符编码][最少的完全平方数][游游的字母串]详细讲解

目录 1.字符编码1.题目链接2.算法原理详解 && 代码实现 2.最少的完全平方数1.题目链接2.算法原理详解 && 代码实现 3.游游的字母串1.题目链接2.算法思路详解 && 代码实现 1.字符编码 1.题目链接 字符编码 2.算法原理详解 && 代码实现 解法&…

Carla自动驾驶仿真十:Carlaviz三维可视化平台搭建

文章目录 前言一、环境准备1、docker安装2、websocket-client安装3、carlaviz代码下载 二、carlaviz使用1、打开carla客户端2、输入启动命令3、进入carlaviz4、修改manual_control.py脚本5、运行manual_control.py脚本6、运行carlaviz官方脚本(推荐) 前言…

数据库之心:MySQL 探索(一)mysql的安装和基本介绍

欢迎来到我们的MySQL博客!在这里,我们将深入探讨MySQL数据库系统的各个方面,包括基础知识、优化技巧、实践案例以及最新的行业趋势。 目录 前言 什么是数据库? 数据库产品 MySQL安装 解压 配置 添加环境变量 初始化MySQL …

计算机毕业设计PySpark+Scrapy高考推荐系统 高考志愿填报推荐系统 高考爬虫 协同过滤推荐算法 Vue.js Django Hadoop 大数据毕设

目  录 第1章 绪论 1.1 研究背景 1.2 国内外现状 1.2.1 国外研究现状 1.2.2 国内研究现状 1.3 主要研究内容 1.4 论文框架结构 第2章 相关开发技术与理论 2.1 前端技术 1.Vue框架技术 2.Element-Plus 2.2 后端技术 1&#xff0e…

linux下cpu多核运行程序以及运行时间统计

一、多核心运行程序 在linux下我们可以指定线程或者进程运行在指定的cpu核心上,操作方法如下: 1)运行进程指定cpu核心 taskset -c 2 ./app //-c指定运行的cpu核心号,从0计数,查看效果如下: 2&#xff09…

C++map容器中operator[ ]的实现原理

目录 一、operator[ ]函数介绍 二、insert函数介绍 三、operator[ ]函数实现原理 四、operator[ ]函数功能 一、operator[ ]函数介绍 mapped_type& operator[] (const key_type& k);在map容器中存储的是一个键值对value_type&#xff0c;其本质是pair<const key…

maya python调试(pycharm)

maya里面调试代码一直用的print。遇到复杂点的类就感觉有点束手束脚的&#xff0c;因此整理了一下maya调试的一些方法 1.万能的pdb调试 pdb 有2种用法 1.非侵入式方法 &#xff08;不用额外修改源代码&#xff0c;在命令行下直接运行就能调试&#xff09; 常规用法&#xf…

APP长文本内容编辑器功能实现方案

背景 CSDN APP 中原有编辑器页面为纯H5适配&#xff0c;整体用户交互体验差&#xff0c;如何优化APP端编辑器用户体验是我们团队需要思考的问题。下面我们以iOS为例展开讨论。 一、方案调研 我们分析了几款国内内容发布的APP&#xff0c;如知乎、今日头条、简书&#xff0c;…

有了它 一键掌握Vue新版本!

声明&#xff1a;此篇为 ai123.cn 原创文章&#xff0c;转载请标明出处链接&#xff1a;https://ai123.cn/#1 你是否也在为Vue生态中的快速更新而焦头烂额&#xff1f;ue 3.4版本发布&#xff0c;带来模板解析器重写和响应系统重构&#xff0c;提升了性能和开发体验。测试框架如…

《深入理解JAVA虚拟机(第2版)》- 第3章 - 学习笔记

第3章 垃圾收集器与内存分配策略 3.1 概述 垃圾收集器要完成三件事情&#xff1a; 什么样的内存需要回收什么时候回收如何回收 垃圾收集器主要关注的区域是&#xff1a;Java堆和方法区。因为程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈是线程私有的&#xff0c;随着线程的结束所使用的…

2d椭圆拟合学习

算法来自论文《 Direct Least Square Fitting of Ellipses》 《NUMERICALLY STABLE DIRECT LEAST SQUARES FITTING OF ELLIPSES》 相关文章 论文阅读&#xff1a;直接拟合椭圆 Direct Least Square Fitting of Ellipseshttps://zhuanlan.zhihu.com/p/645391510Fitting Elli…

rsyslog交叉编译

文章目录 1、依赖库列表2、编译建议3、编译3.1、编译libestr3.2、编译libfastjson3.3、编译zlib3.4、编译libuuid3.5、编译libgpg-error3.6、编译libgcrypt3.7、编译openssl3.8、编译curl3.9、编译rsyslog该文档描述了如何交叉编译rsyslog到arm64嵌入式平台。 1、依赖库列表 li…

UE5开发——射击武器类拾取

整体框架&#xff1a; 拾取武器 要在 Unreal Engine 5 (UE5) 中实现一个按 E 键拾取武器的功能&#xff0c;您可以遵循以下步骤&#xff1a; ### 步骤 1: 创建拾取物品的基础类 1. 在 Content Browser 中创建一个新的 C 类&#xff0c;继承自 AActor 或者 AStaticMeshActor。…

pytorch交叉熵损失函数

nn.CrossEntropyLoss 是 PyTorch 中非常常用的损失函数,特别适用于分类任务。它结合了 nn.LogSoftmax 和 nn.NLLLoss(负对数似然损失)的功能,可以直接处理未经过 softmax 的 logits 输出,计算预测值与真实标签之间的交叉熵损失。 1. 交叉熵损失的原理 交叉熵损失衡量的是…

Visual Studio Code离线汉化

从官网下载Visual Studio Code安装包后&#xff0c; 下载Visual Studio Code&#xff1a;https://code.visualstudio.com/ 若因网络等问题无法在线安装语言包&#xff0c;可以尝试离线安装&#xff1a; 从官网下载语言包&#xff1a; Extensions for Visual Studio family …

线上考试系统部署(thirty-six day)

一、线上考试系统的数据 虚拟化技术部署 1、部署前端服务器 &#xff08;1&#xff09;将资源上传到服务器 scp -r dist/ root192.168.1.11:~ &#xff08;2&#xff09;创建基础容器 在服务器上 systemctl start docker.servicedocker pull centosdocker run -it --name …

基于RAG多层次的多代理架构来处理时序任务

《Agentic Retrieval-Augmented Generation for Time Series Analysis》这篇文章提出了一种新颖的时间序列分析方法&#xff0c;称为Agentic Retrieval-Augmented Generation&#xff08;RAG&#xff09;框架。它通过多层次的多代理架构来处理时间序列任务&#xff0c;其中主代…