Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Развитие метода объектно-ориентированного анализа для задач проектирования гибридных систем управления

Диссертация: Развитие метода объектно-ориентированного анализа для задач проектирования гибридных систем управления
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Практикой показано, что при разработке сложного программного обеспечения самые принципиальные просчеты делаются на самых ранних этапах разработки и что обнаружение и устранение этих ошибок на ранних этапах в десятки и сотни раз быстрее и дешевле, чем на завершающих этапах разработки и испытаний. Поэтому в объектно-ориентированной разработке сложных СУ особенно важен этап объектно-ориентированного… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Объектно-ориентированный анализ при разработке сложных СУ
    • 1. 1. Выделение объектов и их связей
    • 1. 2. Определение желаемого поведения системы
  • 2. Требования к инструментальным средствам моделирования сложных СУ
    • 2. 1. Требования к входному языку
    • 2. 2. Требования к проведению вычислительного эксперимента
    • 2. 3. Требования к интегрированной среде
  • 3. Общая характеристика работы
    • 3. 1. Актуальность темы
    • 3. 2. Цели исследования
    • 3. 3. Методы исследования
    • 3. 4. Научная новизна
    • 3. 5. Практическая значимость
    • 3. 6. Достоверность результатов
    • 3. 7. Реализация результатов работы
    • 3. 8. Апробация работы
    • 3. 9. Структура и объем работы
    • 3. 10. Положения, выносимые на защиту
  • Глава 1. Анализ существующих подходов к объектно-ориентированному моделированию гибридных систем
    • 1. Существующие подходы к моделированию гибридных систем
      • 1. 1. Гибридное поведение в модели сложной СУ
      • 1. 2. Гибридные модели в инструментальных средствах для «больших» ЭВМ
      • 1. 3. Гибридные модели в современных инструментах моделирования
      • 1. 4. Гибридные модели на базе формализма «гибридный автомат»
    • 2. Существующие языки объектно-ориентированного моделирования
      • 2. 1. Simula-67 и НЕДИС
      • 2. 2. ObjectMath
      • 2. 3. Ornola
      • 2. 4. Modelica
      • 2. 5. Объектно-ориентированное моделирование карт состояний
      • 2. 6. Инструменты «блочного моделирования»
      • 2. 7. Анализ существующих языков ООМ применительно к системно-аналитическому моделированию
    • 3. Выводы
  • Глава 2. Математические модели гибридной системы
    • 1. Математические модели непрерывной системы
      • 1. 1. Математические модели непрерывной изолированной системы
      • 1. 2. Компонентные модели непрерывных систем
      • 1. 3. Пустая непрерывная система
      • 1. 4. Преобразование описания непрерывной системы к вычислимой форме
    • 2. Математические модели гибридного автомата
      • 2. 1. Последовательный гибридный автомат
      • 2. 2. Обобщенный гибридный автомат
      • 2. 3. Гибридное время
      • 2. 4. Эквивалентный последовательный гибридный автомат
      • 2. 5. Иерархический гибридный автомат
      • 2. 6. Принцип синхронной композиции гибридных автоматов
      • 2. 7. Правила интерпретации синхронного параллельного гибридного автомата
      • 2. 8. Явная синхронизация гибридных автоматов с помощью сигналов
    • 3. Выводы
  • Глава 3. Язык объектно-ориентированного моделирования гибридных систем
    • 1. Объекты и классы
    • 2. Пакеты и проект
    • 3. Переменные
    • 4. Типы данных
      • 4. 1. Скалярные типы
      • 4. 2. Регулярные типы
      • 4. 3. Комбинированный тип (запись)
      • 4. 4. Явно определяемые типы
      • 4. 5. Сигналы
      • 4. 6. Автоматическое приведение типов
    • 5. Система уравнений
    • 6. Карта поведений
    • 7. Структурная схема
      • 7. 1. Объекты
      • 7. 2. Связи
      • 7. 3. Регулярная структура
      • 7. 4. Переменная структура
    • 8. Правила видимости
    • 9. Наследование классов
      • 9. 1. Добавление новых элементов описания
      • 9. 2. Переопределение унаследованных элементов
    • 10. Полиморфизм
    • 11. Язык управления экспериментом
    • 12. Функциональный стиль моделирования
    • 13. Использование пассивных объектов
    • 14. Выводы
  • Глава 4. Архитектура программных средств автоматизации моделирования гибридных систем
    • 1. Общая структура
    • 2. Средства редактирования математической модели
    • 3. Средства генерации программы модели
    • 4. Интегрированная среда
    • 5. Исполняющая система
      • 5. 1. Определения базовых классов
      • 5. 2. Численные библиотеки
      • 5. 3. Блок продвижения модельного времени
      • 5. 4. Алгоритм продвижения гибридного модельного времени
      • 5. 5. Реализация условных уравнений
      • 5. 6. Реализация функции временной задержки в гибридной модели
      • 5. 7. Процессы обновления диаграмм
      • 5. 8. Процесс синхронизации с реальным временем
      • 5. 9. Процесс останова по условию
      • 5. 10. Интерактивное взаимодействие с пользователем
    • 6. Распределенные модели гибридных систем
    • 7. Комплексный моделирующий стенд
    • 8. Выводы
  • Глава 5. Применение результатов диссертации и направления дальнейших исследований
    • 1. Сравнение пакета Model Vision Studium с другими пакетами гибридного моделирования
    • 2. Применение пакетов семейства Model Vision
      • 2. 1. Применение для научных исследований
      • 2. 2. Применение в учебном процессе
      • 2. 3. Применение при разработке систем управления
    • 3. Основные направления дальнейших исследований
    • 4. Выводы

Развитие метода объектно-ориентированного анализа для задач проектирования гибридных систем управления (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Во второй половине прошлого столетия в ряде областей техники (преимущественно военного направления) появились т.н. «сложные технические системы» [4,50,55], к которым относятся и сложные системы управления (СУ) динамическими объектами.

Можно выделить следующие характерные особенности сложных СУ [46,20,28]:

— имеется много объектов управления со сложной структурой связей между ними и с внешней средой;

— объекты управления имеют разнородные физические принципы действия (электрические, механические, гидравлические, оптические и др. системы);

— имеется много различных режимов работы, причем эти режимы не совпадают, то есть, один режим работы одной подсистемы может требовать переключений режимов работы других подсистем;

— имеется значительная неопределенность в поведении объектов управления и внешней среды;

— система имеет иерархическую многоуровневую структуру;

— устройства управления помимо задач обычного непрерывного управления решают также задачи логического управления, диагностики и др.;

— большая часть функций управления реализуется программно на встроенных ЭВМ и микропроцессорах;

— очень часто программное обеспечение и аппаратура разрабатываются одновременно;

— часто состав и структура системы изменяется в ходе ее функционирования.

К «традиционным» сложным СУ относятся системы управления ракетными и космическими комплексами, комплексами противовоздушной и противоракетной обороны, некоторые АСУ ТП и др. В последнее десятилетие роль сложных СУ резко возросла. Благодаря прогрессу микроэлектроники появились дешевые, надежные и быстродействующие встроенные микропроцессоры и ЭВМ. Это привело, во-первых, к усложнению алгоритмов управления и контроля в «традиционных» сложных СУ, а во-вторых, к появлению программной реализации функций управления и контроля во все большем числе технических объектов. Некоторые характерные черты сложных СУ появились даже в таких «бытовых» технических системах как автомобиль, стиральная машина, микроволновая печь и т. п. [17]. Соответственно расширился и круг инженеров-проектировщиков, занятых разработкой и сопровождением сложных СУ.

Одним из основных источников трудностей при разработке сложных СУ являются многочисленные ошибки в программном обеспечении (ПО) встроенных ЭВМ и микропроцессоров [11,62, 15,48]. Эти ошибки приводят к затягиванию этапов динамической комплексной отладки и испытаний, а также к неожиданным отказам системы во время эксплуатации. Эти ошибки обусловлены прежде всего логической сложностью комплекса программ. Не случайно число изменений в программных модулях, координирующих работу подсистем, на порядок превышает число изменений в модулях, реализующих отдельные функции [47,48].

С 1970;х гг. активно разрабатываются методологии структурного проектирования сложных программных комплексов, такие как SADT [111], IDEF [68], метод Йордана [125] и др. С конца 80-х годов начали также интенсивно развиваться объектно-ориентированные методологии разработки программного обеспечения. В настоящее время объектно-ориентированный подход считается наиболее современным и прогрессивным [17,11,62]. В 1997 г. OMG (Object Management Group) приняла язык UML [12,85], появившийся в результате слияния ряда известных методологий, в качестве стандарта языка объектно-ориентированного моделирования. В настоящее время уже существуют разработанные рядом компаний CASE-средства, поддерживающие язык UML, например, такой известный продукт как Rational Rose [7]. Существуют также и отличные от UML объектно-ориентированные методологии, например методология ROOM для разработки систем реального времени [123], а также различные комбинации структурного и объектного подходов [62]. В данной работе мы будем ориентироваться на понятийный аппарат языка UML.

Практикой показано, что при разработке сложного программного обеспечения самые принципиальные просчеты делаются на самых ранних этапах разработки и что обнаружение и устранение этих ошибок на ранних этапах в десятки и сотни раз быстрее и дешевле, чем на завершающих этапах разработки и испытаний [48]. Поэтому в объектно-ориентированной разработке сложных СУ особенно важен этап объектно-ориентированного анализа.

4. Выводы.

1. Все теоретические результаты диссертационной работы доведены до практического воплощения в не имеющем мировых аналогов семействе пакетов моделирования Model Vision. Эти пакеты используются в учебном процессе, научных исследованиях и техническом проектировании в ряде ВУЗ’ов, научных и проектировочных организаций.

2. Практика применения этих пакетов подтверждает достоверность результатов работы и показывает, что время создания моделей гибридных систем сокращается в несколько раз по сравнению с другими подходами.

3. Разработанные теоретические и методические основы, а также инженерные методики позволяют создавать инструментальные средства системно-аналитического моделирования, которые делают возможным проведение полноценного объектно-ориентированного анализа при проектировании сложных СУ. Это позволяет уменьшить трудозатраты и сроки создания, а также повысить надежность СУ. Предложенная концепция системно-аналитического моделирования открывает путь к принципиально новой технологии разработки программного обеспечения для встроенных ЭВМ.

Заключение

.

В результате проведенных исследований автором разработаны теоретические и методические основы и инженерные методики построения инструментальных средств автоматизации моделирования для объектно-ориентированного анализа гибридных систем управления.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Определен перечень требований, предъявляемых к современным инструментальным средствам автоматизации системно-аналитического моделирования.

2. В результате анализа существующих подходов к объектно-ориентированному моделированию гибридных систем показано, что только модели на основе формализма гибридного автомата могут быть использованы для системно-аналитического моделирования систем управления.

3. Предложен набор вычислимых математических моделей непрерывной системы, поддерживаемых современными численными методами. В качестве базовой математической модели непрерывной системы выбрана система дифференциально-алгебраических уравнений в свободной форме как наиболее естественная для пользователя, а также возникающая неявно при компонентном моделировании.

4. Разработан комплексный алгоритм контроля корректности базовой модели непрерывной системы и преобразования ее в «вычислимую» модель с минимальной сложностью численного решения.

5. Создана математическая модель обобщенного гибридного автомата, отличающегося от простого гибридного автомата тем, что состоянию автомата приписывается не система уравнений, а динамический экземпляр компонента или параллельной композиции компонентов. Предложено использовать обобщенный гибридный автомат в качестве базовой математической модели гибридной системы.

6. Предложен принцип синхронной параллельной композиций последовательных гибридных автоматов, обеспечивающий корректность одновременных в непрерывном времени действий.

7. Разработан метод динамического построения эквивалентной последовательности непрерывных систем для синхронной параллельной композиции обобщенных гибридных автоматов.

8. Разработан визуальный объектно-ориентированный язык системно-аналитического моделирования, использующий математическую модель обобщенного гибридного автомата в качестве базовой и позволяющий в удобной визуальной форме задавать компонентные модели гибридных систем, в том числе с переменной структурой.

9. Предложен визуальный язык управления вычислительным экспериментом, основанный на формализме обобщенного гибридного автомата.

10. Разработана архитектура программных средств автоматизации моделирования, основанная на представлении описания математической модели исследуемой системы в виде совокупности связанных мета-объектов, хранимых в объектно-ориентированной базе данных. Такая архитектура позволяет использовать инкрементный транслятор и легко выполнять любые необходимые преобразования моделей. Для хранения мета-объектов и их связей используется разработанная автором объектно-ориентированная база данных шуВаБе.

11. Разработан алгоритм продвижения гибридного модельного времени в условиях активного вычислительного эксперимента.

12. Разработанные теоретические и методические основы, а также инженерные методики позволяют создавать инструментальные средства системно-аналитического моделирования, которые делают возможным проведение полноценного объектно-ориентированного анализа при проектировании сложных СУ. Это позволяет уменьшить трудозатраты и сроки создания, а также повысить надежность СУ. Предложенная в работе концепция систем.

208 но-аналитического моделирования открывает возможность создания принципиально новой технологии разработки программного обеспечения для встроенных ЭВМ.

13. Все теоретические результаты диссертационной работы доведены до практического воплощения в не имеющем мировых аналогов семействе пакетов моделирования Model Vision. Эти пакеты используются в учебном процессе, научных исследованиях и техническом проектировании в ряде ВУЗ’ов, научных и проектировочных организаций.

Показать весь текст

Список литературы

  1. A.A., Леонтович Е. А., Гордон М. И., Майер А. Г. Качественная теория динамических систем 2-го порядка. — М.: Наука, 1966. -.568 с.
  2. Е.А., Дмитриев В. М. Автоматизация моделирования многосвязных механических систем. М.: Машиностроение, 1987.- 240с.
  3. Е.С., Колесов Ю. Б., Сениченков Ю. Б. Практическое моделирование сложных динамических систем. СПб.: Изд-во БХВ, 2001.- 441с.
  4. М.М., Костогрызов А. И., Львов В. М. Инструментально-моделирующий комплекс для оценки качества функционирования информационных систем «КОК». Руководство системного аналитика. М.: Син-тег, 2000. — 116с.
  5. Д. Язык программирования PYTHON. Киев, ДиаСофт, 2000. -336 с.
  6. Боггс У, Боггс М. UML и Rational Rose. М.: Лори, 2000. — 582с.
  7. A.B., Карпов Ю. Г., Колесов Ю. Б. Спецификация и верификация систем логического управления реального времени. // Системная информатика, вып.2, Системы программирования. Теория и приложения. Новосибирск: ВО Наука, 1993, с. 113−147.
  8. П.В. Матричные методы в теории релейного и импульсного регулирования. М.: Наука, 1967. — 323 с.
  9. Ю.Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.-384 с.
  10. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами на С++. М.: Издательство Бином, СПб.: Невский диалект, 2001 — 560с.
  11. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя. -М.:ДМК, 2000.-432с.
  12. Н.Васильев А. Е., Леонтьев А. Г. Применение пакета Model Vision Studium для исследования мехатронных систем. // Гибридные системы. Model Vision Studium: Труды междунар. науч.-технич. конф. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001.-с.51−52.
  13. Вендров A.M. CASE-технологии: Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. -176с.
  14. В.М., Гусев В. В., Марьянович Т. П., Сахнюк М. А. Программные средства моделирования непрерывно-дискретных систем. Киев: Наукова думка, 1975.- 152с.
  15. Гома X. UML. Проектирование систем реального времени, параллельных и распределенных приложений. М.: ДМК Пресс, 2002. — 704с.
  16. Гультяев А.К. MATLAB 5.3. Имитационное моделирование в среде Windows. M.: Корона принт, 2001. — 400с.
  17. Дал У., Мюрхауг Б., Нюгород К. СИМУЛА-67. Универсальный язык программирования. М.: Мир, 1969. — 99с.
  18. А.К., Мальцев П. А. Основы теории построения и контроля сложных систем. -. Д.: Энергоатомиздат, 1988.- 192 с.
  19. Дьяконов В. Mathematica 4: учебный курс. СПб: Питер, 2002. — 656 с
  20. C.B. Системы автоматического управления с переменной структурой. М.: Наука, 1967. — 335 с.
  21. Емельянов С. В, Коровин С. К. Новые типы обратной связи. М.: Наука, 1997. 352 с.
  22. Инихов Д. Б, Инихова М. А., Колесов Ю. Б., Сениченков Ю. Б. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Model Vision ver. 1.5» № 930 033. Москва, РосАПО, 14.10.1993.
  23. Инихов Д. Б, Инихова М. А., Колесов Ю. Б., Сениченков Ю. Б. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Model Vision for Windows» № 950 277. Москва, РосАПО, 04.08.1995.
  24. Инихов Д. Б, Колесов Ю. Б., Сениченков Ю. Б. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Model Vision Studium версия 3.0» № 990 643. Москва, Роспатент, 6.09.1999.
  25. Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. -М.: Мир, 1971.400 с.
  26. Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы. М.: Мир, 1982.-216с.
  27. Е. Языки моделирования. М.: Энергоатомиздат, 1985. — 389с.
  28. B.C., Елизаров Ф. Ф., Шухов Г. А., Горинов B.C., Колесов Ю. Б., Володин Р. П. Анализ качества программ СЦВМ на цифровом стенде // Вопросы оборонной техники c. IX 1978 — в.73, с. 109−112.
  29. О.С., Медведев B.C. Цифровое моделирование следящих приводов. // Следящие приводы, т.1 /Под ред. Б. К. Чемоданова. М.: Изд. МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1999. — с. 711−806.211
  30. Ю.Б. Анализ корректности процессов логического управления динамическими объектами // Известия ЛЭТИ. Сб. научн. Трудов / Ле-нингр. Электротехнич. Ин-т им. В. И. Ульянова (Ленина). 1991. — Вып. 436.-с. 65−70.
  31. Ю.Б. Верификация алгоритмов логического управления летательными аппаратами // Вопросы оборонной техники с. VIII 1989 — в.2 (62), с. 87−90.
  32. Ю.Б. Некоторые вопросы языкового обеспечения проектирования сложных систем управления летательными аппаратами // Вопросы оборонной техники c. IX 1983 — в. 118, с. 92−94.
  33. Ю.Б. Разработка языковых средств моделирования программно-реализуемых функций систем управления одного класса: Дисс. канд. техн. наук.- М.- ЦНИИАГ, 1987
  34. Ю.Б. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «MVBase версия 8.0» № 2 001 610 183. Москва, Роспатент, 21.02.2001.
  35. Ю.Б., Курочкин Е. П. О многоуровневом моделировании при разработке программного обеспечения систем управления // Вопросы оборонной техники с. IX 1985 — в.8 (142), с. 68−71.
  36. Ю.Б., Матвеев В. В. Выбор рационального интерфейса между функциональным и системным программным обеспечением // Вопросы оборонной техники c. IX 1987 — в. З (154), с. 105−107.
  37. Ю.Б., Сениченков Ю. Б. Библиотека программ для решения ОДУ// Труды ЛПИ, 462. С.Пб.: 1996, с. 116−122.
  38. Ю.Б., Сениченков Ю. Б. Визуальное моделирование сложных динамических систем. СПб.: Изд-во. Мир и Семья & Интерлайн, 2000 -242с.
  39. Ю.Б., Сениченков Ю. Б. Компьютерное моделирование в научных исследованиях и в образовании. // «Exponenta Pro. Математика в приложениях"-№ 1 -2003 с. 4−11.
  40. Ю.Б., Сениченков Ю. Б. Программная поддержка активного вычислительного эксперимента. // Научно-технические ведомости СПбГПУ 2004 — № 1, в печати.
  41. Ю.Б., Сениченков Ю. Б. Синхронизация событий при использовании гибридных автоматов для численного моделирования сложных динамических систем. // Научно-технические ведомости СПбГПУ- 2004 -№ 1, в печати.
  42. Ю.Б., Цитович И. Г. Имитационная модель участка трикотажного производства // Известия ВУЗ’ов. Технология легкой промышленности -1993 № 6, с.56−61.
  43. Ю.Б., Цитович И. Г. Оценка эффективности новой кругл овязаль-ной машины с помощью имитационной модели // Известия ВУЗ’ов. Технология легкой промышленности 1994 — № 4, с. 72−77.
  44. Е.П., Колесов Ю. Б. Технология программирования сложных систем управления. М.: ВМНУЦ ВТИ ГКВТИ СССР, 1990. — 112с.
  45. В.В. Надежность программных средств М.: Синтег, 1998. — 232с.
  46. В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. М.: Синтег, 1999. — 224с.
  47. Д. С#: Искусство программирования. Энциклопедия программиста. СПб.: ДиаСофтЮП, 2002. — 656 с.
  48. Г. А. Эффект больших систем. М.: Знание, 1985. — 231с.
  49. Мехатроника / Исии Т., Симояма И., Иноуэ X., и др. М.: Мир, 1988. -387с.
  50. О.И. Компьютерная инструментальная среда «Слоистая машина». -Пермь: Изд-во Пермск. Политехи. Инст., 1991. 122 с.
  51. О.И. Универсальная инструментальная среда «Stratum Computer» -программный продукт нового поколения // Проблемы информатизации высшей школы (бюллетень Госкомвуза РФ). М., ГосНИИ СИ — 1995 -Вып.2. 10−1 — 10−4.
  52. Г. Н. Использование пакета «Model Vision» для создания компьютерных лабораторных работ. // Гибридные системы. Model Vision Studium: Труды междунар. науч.-технич. конф. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001. -с.53−54.
  53. А. Введение в имитационное моделирование и язык СДАМ II. -М.: Мир, 1987. 646с.
  54. A.A., Михайлов А. П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Наука. Физматлит, 1997.-320 с.
  55. М. Введение в математическое моделирование М.:Солон-Р, 2002.- 112с.
  56. В.В. Теория автоматического регулирования. М.: Машиностроение, 1976, т. 1 — 768 с
  57. Теория систем с переменной структурой./ Под редакцией С. В. Емельянова. М.: Наука, 1970. — 590 с.
  58. В.А., Пивоварова Н. В. Математические модели технических объектов Минск: Выш. шк., 1988 — 159с.
  59. В.И. Скользящие режимы в задачах оптимизации и управления. -М.: Наука, 1981.-368 с.
  60. А.Ф. Дифференциальные уравнения с разрывной правой частью М.: Наука, 1985,. — 223 с.
  61. Э., Ваннер Г. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Жесткие задачи и дифференциально-алгебраические задачи М.: Мир, 1999−685с.
  62. Ч. Взаимодействующие последовательные процессы. М.: Мир, 1989.-264с.
  63. C.B., Семенов И. О., Ручкин B.C. Структурный анализ систем: IDEF-технологии М.: Финстат, 2001. — 208с.
  64. Черных И.В. Simulink: среда создания инженерных приложений. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. — 496с.
  65. Р. Имитационное моделирование искусство и наука. — М.: Мир, 1978.-418с.
  66. Ю.В., Жданов Т. С., Ландовский В. В. Компьютерное моделирование динамических систем // Компьютерное моделирование 2003: Труды 4-й межд. научно-техн. Конференции, С. Петербург, 24−28 июня 2003 г., с.373−380.
  67. Л.Э. Дифференциальные уравнения с запаздывающим аргументом.-М.: Наука, 1965.-394с.
  68. Л.Э., Норкин С. Б. Введение в теорию дифференциальных уравнений с отклоняющимся аргументом. М.: Наука, 1971. — 405с.
  69. С.А., Покалев С. С. Логическое управление гибким интегрированным производством: Препринт / Институт проблем управления. М., 1989.-55с.
  70. Andersson M. Omola An Object-Oriented Language for Model Representation, // 1989 IEEE Control Systems Society Workshop on Computer-Aided Control System Design (CACSD) — Tampa, Florida, 1989.
  71. Andersson M. OmSim and Omola Tutorial and User’s Manual. Version З.4./ Department of Automatic Control, Lund Institute of Technology 1995, pp.45.
  72. ANSI/IEEE Std 754−1985. IEEE Standard for Binary Floating-Point Arithmetic -1985.
  73. AnyLogic User’s Manual.- http://www.xitek.com.
  74. Ascher Uri M., Petzold Linda R. Computer Methods for Ordinary Differential Equations and Differential-Algebraic Equations. SI AM Philadelphia, 1998.
  75. Astrom K.J., Elmqvist H., Mattsson S.E. Evolution of continuous-time modeling and simulation. // The 12th European Simulation Multiconference, ESM'98, June 16−19, Manchester, UK 1998.
  76. Avrutin V., Schutz M. Remarks to simulation and investigation of hybrid systems, // Гибридные системы. Model Vision Studium: Труды междунар. науч.-технич. конф.- СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001. с.64−66.
  77. Baleani М., Ferrari F., Sangiovanni-Vincentelli A.L., and Turchetti С. HW/SW Codesign of an Engine Management System. // Proc. Design Automation and Test in Europe, DATE’OO Paris, France, March 2000, pp.263−270.
  78. Booch G. Object-Oriented Analysis and Design with Applicatons. 2nd ed. Redwood City, California, Addison-Wesley Publishing Company, 1993.
  79. Booch G., Jacobson I., Rumbaugh J. The Unified Modeling Language for Object-Oriented Development./Documentation Set Version 1.1. September 1997.
  80. Borshchev A., Karpov Yu., Kharitonov V. Distributed Simulation of Hybrid Systems with AnyLogic and HLA // Future Generation Computer Systems v. 18 (2002), pp.829−839.
  81. Borshchev A, Kolesov Yu., Senichenkov Yu. Java engine for UML based hybrid state machines.// Proceedings of Winter Simulation Conference Orlando, California, USA-2000 — p. 1888−1897.
  82. Brenan K.E., Campbell S.L., Petzold L.R. Numerical solution of initial-value problems in differential-algebraic equations.-North-Holland, 1989, 195 p.
  83. Bruck D., Elmqvist H., Olsson H., Mattsson S.E. Dymola for multi-engineering modeling and simulation.// 2nd International Modelica Conference, March 18−19 2002, Proceedings, pp. 55−1 55−8.
  84. Bunus P., Fritzson P. Methods for Structural Analysis and Debugging of Modelica Models.// 2nd International Modelica Conference, 2002, Proceeding, pp. 157−165.
  85. Darnell K., Mulpur A.K. Visual Simulation with Student VisSim Brooks Cole Publishing, 1996.
  86. Deshpande A., Gullu A., Semenzato L. The SHIFT programming language and run-time system for dynamic networks of hybrid automata. http://www.path.berkelev.edu/shift/publications.html
  87. Elmqvist, H., F.E. Cellier, M. Otter, Object-Oriented Modeling of Hybrid Systems // Proc. ESS'93, SCS European Simulation Symposium Delft, The Netherlands, 1993, pp. xxxi-xli.
  88. Elmqvist H., Mattsson S.E., Otter M. Modelica the new object-oriented modeling language. // The 12th European Simulation Multiconference, ESM'98, June 16−19- Manchester, UK.
  89. Esposit J.M., Kumar V., Pappas G.I. Accurate event detection for simulating hybrid systems. Hybrid Systems: Computation and Control // Proceedings of 4th International Workshop, HSCC 2001 Rome, Italy, March 28−30, 2001, pp.204−217.
  90. Ferreira J.A., Estima de Oliveira J.P. Modelling hybrid systems using statecharts and Modelica. // Proc. of the 7th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation Barcelona, Spain, 18−21 Oct., 1999, p.1063.
  91. Fritzson P., Gunnarson J., Jirstrand M. MathModelica an extensible modeling and simulation environment with integrated graphics and literate programming // Proceedings of 2nd International Modelica Conference, March 18−19 2002, pp. 41−54.
  92. Gollu A., Kourjanski M. Object-oriented design of automated highway simulators using SHIFT programming language. http://www.path.berkeley.edu/shift/publications.html
  93. Harel D. Statecharts: a visual formalism for complex systems. // Science of Computer Programming North-Holland -1987 — Vol.8, No.3, pp. 231−274.
  94. Harel D., Gery E. Executable Object Modeling with Statecharts // Computer, July 1997, pp. 31−42.
  95. Jacobson I., Cristerson M., Jonsson P., Overgaard G. Object-Oriented Software Engineering: A Use Case Driven Approach. Wokingham, England, Addison-Wesley Publishing Company, 1992.
  96. Kesten Y., Pnueli A. Timed and hybrid statecharts and their textual representation. // Lec. Notes in Comp. Sci. pp. 591−620, Springer-Verlag, 1992.
  97. Khartsiev V.E., Shpunt V.K., Levchenko V.F., Kolesov Yu., Senichenkov Yu., Bogotushin Yu. The modeling of synergetic interaction in Theoretical biology. // Tools for mathematical modelling. St. Petersburg, 1999, p.71−73.
  98. Kolesov Y., Senichenkov Y. A composition of open hybrid automata.// Proceedings of IEEE Region 8 International Conference «Computer as a tool» -Ljubljana, Slovenia, Sep.22−24,. 2003, v.2, pp. 327−331.
  99. Ledin J. Simulation Engineering. CMP Books, Lawrence, Kansas, 2001.
  100. Maler O., Manna Z., and Pnueli A. A formal approach to hybrid systems. // Proceedings of the REX workshop «Real-Time: Theory in Practice» LNCS. Springer Verlag, New York, 1992.
  101. Maler O., Manna Z., and Pnueli A. From timed to hybrid systems. // Proceedings of the REX workshop «Real-Time: Theory in Practice» LNCS. Springer Verlag, New York, 1992.
  102. Marca D. A, McGowan C.L. SADT: Structured analysis and design techniques New York: McGraw-Hill, 1988.
  103. Mattsson S.E., Elmqvist H., Otter M., Olsson H. Initialization of hybrid differential-algebraic equations in Modelica 2.0. // Proceedings of 2nd International Modelica Conference, March 18−19 2002, pp. 9−15.
  104. Modelica a unified object-oriented language for physical systems modeling. Tutorial. Version 1.4, December 15, 2000.
  105. Modelica A Unified Object-Oriented Language for Physical Systems Modeling. Language Specification. Version 2.0, July 10, 2002.
  106. Modelica A Unified Object-Oriented Language for Physical Systems Modeling. Tutorial. Version 2.0, July 10, 2002.
  107. Mosterman P.J. Hybrid dynamic systems: a hybrid bond graph modeling paradigm and its application in diagnosis: Dissertation for the degree PhD of Electrical Engineering Vanderbilt University, Nashvill, Tenneessee, 1997.
  108. Osipenko G. Spectrum of a dynamical system and applied symbolic dynamics // Journal of Mathematical Analysis and Applications 2000 — v. 252, no. 2,, pp.587−616 .
  109. Otter M., Elmqvist H., Mattsson S.E. Hybrid modeling in Modelica based on the synchronous data flow principle. // Proceeding of the 1999 IEEE Symposium on Computer-Aided Control System Design, CACSD'99 Hawai, USA, August 1999.
  110. Pantelides C.C. The consistent initialization of differential-algebraic systems. // SIAM J. Sci. Stat. Comput. 9(2) 1988 — p.213−231.
  111. Selic B., Gullekson G., Ward P.T. Real-Time Object-Oriented Modeling. -John Wiley & Sons. Inc. 1994.
  112. Yourdon E. Modern structured analysis.- Prentice-Hall, New Jenersy. 1989.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?