系统域建模技术
三线性系统时域动态建模与系统优化
三线性系统时域动态建模与系统优化在控制系统领域中，三线性系统是一类特殊的非线性系统，其数学模型描述了系统在具有三个独立变量的情况下对输入的响应。
三线性系统具有广泛的应用领域，例如自动驾驶车辆控制、飞行器姿态控制和工业过程控制等。
本文将介绍三线性系统的时域动态建模方法，并探讨系统优化的相关技术。
一、三线性系统的时域动态建模方法三线性系统可以由如下的状态方程表示：\[\dot{x}(t) = Ax(t) + Bu(t)\]\[y(t) = Cx(t) + Du(t)\]其中，\(x(t)\)是状态向量，\(u(t)\)是输入向量，\(y(t)\)是输出向量，\(A\)是状态矩阵，\(B\)是输入矩阵，\(C\)是输出矩阵，\(D\)是直接传递矩阵。
为了进行系统的时域动态建模，需要确定系统的状态方程中的状态矩阵\(A\)、输入矩阵\(B\)、输出矩阵\(C\)以及直接传递矩阵\(D\)。
可以通过如下步骤进行建模：1. 系统建模：根据实际问题，确定系统的状态变量和输入变量。
将系统的动态方程转化为状态方程的形式，并确定系统的状态矩阵\(A\)、输入矩阵\(B\)、输出矩阵\(C\)和直接传递矩阵\(D\)。
2. 参数辨识：通过实验数据对系统的参数进行辨识。
可以使用系统辨识方法，如最小二乘法、频域辨识方法等，确定系统的参数值。
3. 系统线性化：对非线性系统进行线性化处理，得到线性化模型。
线性化模型可以通过泰勒级数展开或其他线性化方法进行求解。
4. 状态方程求解：根据线性化模型，求解状态方程中的状态矩阵\(A\)、输入矩阵\(B\)、输出矩阵\(C\)和直接传递矩阵\(D\)。
通过以上步骤，可以得到三线性系统的时域动态模型，为后续的系统控制和优化提供基础。
二、三线性系统的系统优化系统优化是通过调整系统的参数和结构，使系统的性能达到最优的过程。
在三线性系统中，系统优化可以包括以下几个方面：1. 控制器设计优化：通过优化控制器的参数，使得系统的动态响应更加稳定和快速。
工业自动化系统的建模和仿真
工业自动化系统的建模和仿真一、引言工业自动化系统的建模和仿真技术将数字化和物理化两种领域联系起来，将设备和系统的各个组成部分进行数字模拟，以评估设备和系统的设计及运行情况。
该技术在现代智能化制造中扮演着重要的角色，并在各个领域得到广泛应用。
二、工业自动化系统建模技术工业自动化系统建模是指对工业自动化系统中各个设备进行抽象化，以便于对其进行数字化仿真。
其基本流程包括：系统建模、参数设置、工艺流程确定和模型校正。
其中系统建模是整个流程的核心，通常包括输入、输出和状态及其相互关系。
该技术的主要目的包括在系统的设计和改进阶段帮助分析师预测系统的性能并进行调整。
（一）建模方法工业自动化系统建模方法主要包括传统的“带公差”和现代CAD 技术两种方法。
带公差法被广泛应用于工程中，可以很好地反映出系统实际情况，并减少了过度的抽象化程度。
而CAD技术则更加注重数据表现和可重用性，通过制定参数表将数字模型实际化。
（二）系统建模在建模中，系统结构分层、逐步离散化，将系统整个运作过程分成各个小步骤进行分析，通过计算机模拟方式生成实际的运行过程。
针对不同的系统，应当选择适合其特定情况的建模方法，以获得最佳的建模结果。
（三）反馈控制工业自动化系统建模及仿真技术还包括反馈控制。
即在系统运行过程中，通过测量实时数据与预设值之间的差距，调整系统的输出。
这项技术的应用给工业生产带来了革命性的影响，使得生产更加智能化、精益化，并提高了生产效率和生产质量。
三、工业自动化系统仿真技术工业自动化系统仿真技术是指在工业自动化系统建模的基础上，对设备和系统的运行过程进行模拟并进行精确的预测。
仿真主要用于分析系统的性能和运行可靠性，以及为后续的改进、优化提供数据基础。
该技术在现代制造、军事训练等领域得到广泛应用。
（一）数字仿真数字仿真技术是将物理系统的运行过程进行数字化，并通过计算机模拟方式生成实际的运行过程。
数字仿真主要有三种类型：离散事件仿真、连续仿真和混合仿真。
复杂系统建模与仿真技术的研究现状
复杂系统建模与仿真技术的研究现状随着现代科学技术的不断发展，越来越多的复杂系统涌现出来，对于这些系统的分析、预测、控制和优化等方面的研究也越来越受到重视，而复杂系统建模与仿真技术就成为了解决这些问题的重要手段。
本文将从系统建模、仿真技术、建模与仿真的应用等方面，对复杂系统建模与仿真技术的研究现状进行探讨。
一、系统建模系统建模是复杂系统仿真研究的基础，其目的是通过研究和描述系统的结构、组成部分、功能及其之间的联系，用数学模型来表示系统本质和特征。
建模的过程需要考虑系统的复杂程度以及信息的不确定性，对于复杂系统建模来说显得尤为重要。
在系统建模方面，常用的方法有物理模型法、统计模型法、控制模型法和优化模型法等。
其中最常用的方法是物理模型法和统计模型法。
前者是将系统抽象成物理过程，对其进行物理规律的描述和分析；而后者则是在现有的数据基础上，对系统进行参数估计和预测。
二、仿真技术仿真技术是将建立的数学模型通过计算机模拟，模拟真实环境中的系统动态过程，研究系统的行为和性能，预测系统在不同条件下的行为变化。
仿真技术可以使得人们更加直观地观察到系统的演变过程，从而更好地理解系统的本质，探讨复杂系统内在的规律和特性。
在仿真技术的应用方面，常用的方法有离散事件仿真、连续仿真、混合仿真和面向对象仿真等。
其中，离散事件仿真和连续仿真是应用最广泛的两类仿真技术。
离散事件仿真主要是通过事件或者过程描述来模拟系统的行为，如排队、装配等，而连续仿真则是对系统的连续过程进行模拟，如物理系统、流动系统等。
三、建模与仿真的应用复杂系统建模与仿真技术在日常生活和工业生产中有着广泛的应用。
例如在交通管理中，可以通过仿真来模拟城市交通的流量，在实际中制定出更为科学合理的交通策略；在环境保护中，可以通过数学建模和仿真技术对大气污染、水污染等进行研究、预测和监测；在生物医学中，可以通过仿真来模拟人体内部各个器官系统之间的相互关系和运动状态，对于医学研究和临床治疗具有重要意义。
系统模型与系统建模方法
系统模型与系统建模方法在信息系统领域，系统模型是描述系统各个组成部分及其之间关系的抽象表示。
而系统建模方法是指使用一套规范化的方法论和技术，以图、表、图形界面等方式，对系统进行描述、分析和设计的过程。
系统模型和系统建模方法是系统工程学的重要核心内容，有助于理清系统内部结构和相互关系，为系统设计和优化提供指导。
一、系统模型系统模型是对系统进行概念化和抽象化的表示，它可以是一个图形、图表、符号等，以直观、简洁、形象的方式反映系统的实质内容和内部关系。
常用的系统模型包括输入-输出模型、流程图、数据流图等。
下面分别介绍几种常见的系统模型：1.输入-输出模型：这种模型通过输入和输出来表示系统的功能和性能特征。
输入是系统接受的外部信息，输出是系统对外部环境的作用反馈，通过对输入和输出的研究和分析，可以推导出系统的功能和性能。
这种模型适用于描述关注系统的外部特性，而对内部结构关注较少的情况。
2.流程图：流程图是一种图形化的方式，通过表示系统处理过程中各个阶段和活动之间的关系，来描述系统的内部流程和交互情况。
流程图通常包括起始节点、中间过程、决策节点和结束节点等，通过这些节点之间的连接和条件逻辑，可以清晰地表示系统的工作流程。
3.数据流图：数据流图是表示系统中数据传输和处理的一种模型，它通过用箭头和圆圈等符号表示数据的流动和处理过程来描述系统的信息流。
数据流图常常包括数据流、处理过程和数据存储等组成部分，通过不同部分之间的连接和传输关系，可以描述系统的数据传递和处理过程。
系统建模方法是系统工程学的核心方法论，它通过一套规范化的流程和技术，辅助工程师对系统进行描述、分析和设计。
系统建模方法通常包括以下几个方面：1.需求分析方法：需求分析是系统工程的第一步，它通过对用户需求的调查、采集和整理，明确系统的功能和性能需求，为系统的后续设计和实施提供指导。
需求分析的方法包括面谈、问卷调查、头脑风暴等，通过这些方法可以充分了解用户的需求，从而为系统设计提供合理的需求基础。
系统工程中的复杂系统建模与优化
系统工程中的复杂系统建模与优化导语：系统工程是一门涉及多学科知识的领域。
如何在复杂系统中进行建模和优化，是系统工程师必须掌握的核心技能之一。
本文将围绕这一主题展开阐述。
一、复杂系统的特点在进行复杂系统建模和优化之前，我们需要先了解复杂系统的特点。
复杂系统是指由许多相互作用的组成部分构成的系统。
这些部分之间存在非线性相互作用，使得系统表现出非传统系统的性质，例如，微小的变化可能引起系统的剧变。
此外，复杂系统还可能存在流程漏洞、瓶颈等问题，因此在进行系统建模和优化时，需要考虑这些因素。
二、复杂系统建模在进行复杂系统建模时，需要考虑以下几个方面：1.系统边界的确定复杂系统通常由许多不同的元素组成，如何确定系统边界显得很关键。
确定系统边界的关键因素在于区分内部部分和外部部分。
在进行系统边界的确定时，需要考虑系统的功能、目标、输入和输出，以及内部关系等多种因素。
2.数据分析复杂系统的建模离不开对数据的分析。
首先需要进行数据收集，包括数据库、传感器数据、用户反馈等等。
在数据分析的过程中，需要应用统计学和机器学习等方法，以更好地理解系统的性质和特点，从而准确捕捉系统的动态。
3.建模方法的选择建模方法直接影响到模型的可靠性和准确性。
在选择建模方法时，需要充分考虑系统的特点和数据的结构，以确保模型的可靠性。
常用的建模方法包括神经网络、模糊逻辑、贝叶斯网络等。
三、复杂系统优化复杂系统建模之后，需要对系统进行优化。
系统优化的目的是提升系统的性能，减少资源的浪费，提高系统的可靠性和效益。
在进行系统优化时，需要进行以下几个方面的考虑：1.目标的确定优化的目标通常是优化系统的某一特定指标，例如，降低成本、提高效率、提升品质等等。
在进行目标的确定时，需要充分考虑系统本身的特点和目标，以确保优化的指标对系统的改善有意义。
2.算法的选择优化的算法直接决定了优化的效果。
在选择算法时，需要充分考虑系统的复杂性和优化的目标。
一些常用的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等等。
复杂系统的建模与仿真方法
复杂系统的建模与仿真方法随着人类科技的进步，我们越来越能够观察和理解复杂系统。
在很多领域，比如工程、人类行为、环境、生物体、经济等方面，我们需要对相应的复杂系统进行建模和仿真分析。
例如，在工业生产过程中，对生产装备进行建模和仿真分析，可以优化生产过程，提高生产效率、等等。
在这篇文章中，我们将探讨复杂系统建模和仿真的一些基本方法和技术。
1.复杂系统的定义复杂系统是由众多不同元素或组件相互作用和影响形成的系统。
在这些元素之间，可能存在复杂的关联关系和动态的相互作用。
这些元素或组件可能是物理实体（比如机器、生物体等），也可能是抽象的概念（比如数字、策略等）。
复杂系统之所以被称为复杂，是因为往往需要考虑多个元素之间的相互作用和影响，这些相互作用有可能是非线性的。
2.复杂系统的建模方法复杂系统的建模可以帮助我们更好地理解和分析这些系统，以便更好地规划、控制和优化它们。
复杂系统的建模技术不同于传统的建模方法，主要分为基于物理学原理的建模以及数据驱动的建模。
基于物理学原理的建模方法主要是从基本原理出发，建立一系列方程或模型来描述系统的动态行为。
这种方法建立的模型通常比较准确，能够在一定程度上预测复杂环境下的系统行为和稳定状态。
然而，这种方法需要对系统的物理、化学、数学等知识有深入的了解，来建立恰当的数学模型。
数据驱动的建模方法则主要是从实验数据中提取出特征和模式，然后借助于现代机器学习和数据挖掘技术来建立模型。
这种方法不需要对系统的物理和化学原理有深入了解，但往往需要高质量的、大量的、准确的数据来支持建模。
另外，模型训练的过程也比较繁琐和耗费时间。
3.复杂系统的仿真方法在确定复杂系统的模型之后，我们可以通过仿真来对系统的行为和性能进行分析和预测。
仿真是一种在计算机上模拟复杂系统的方法，即在计算机上运行系统模型，并分析系统模拟结果，以获得与实际系统运行类似的结果。
仿真方法通常分为离散事件仿真、连续系统仿真以及混合仿真。
复杂系统的建模与仿真
复杂系统的建模与仿真在现代科学技术领域中，复杂系统的建模与仿真技术已经成为了一个热门话题。
复杂系统包括了许多大大小小的组成部分，这些部分之间的相互作用和影响很难直接观察和描述，因此需要利用建模和仿真技术来更好地理解和预测复杂系统的运行和发展规律。
建模是指将一个系统的物理、信息和行为等方面的组成部分以一定规则和方法转化为数学表达式，从而实现对系统的描述和分析。
建模的难点在于把复杂的系统分解为可分析的小部分，并采用适当的方法进行描述。
在建模的过程中，通常需完成以下几个步骤：从现象中抽象出系统；在现象描述的基础上考虑系统的内部状态和行为；通过对系统的内部状态和行为的模拟对系统进行验证及评价；最终，对所建立的模型进行精细化处理和优化。
仿真是指利用计算机模拟系统运行的过程，通过对建立的模型进行计算得到目标系统的状态或行为，进而帮助我们进一步理解系统运行的规律和特点，或用于预测系统的行为和发展趋势。
仿真的优点在于可以减少实验费用、提高试验效率，同时还可以避免一些难以控制或具有安全隐患的实验。
建模和仿真，作为分析复杂系统的工具和手段，在多个领域中得到了广泛应用。
例如，在工业制造业领域中，通过数字化和虚拟工厂建立了基于仿真技术的制造流程模型，实现了生产过程的优化和效率提升；在交通领域中，通过仿真模拟了城市的交通状况，帮助交通管理者更好地规划城市交通系统，提高道路的利用率；在医学领域中，利用仿真技术模拟了心血管疾病的发生机理，帮助医生更好地理解疾病预防和治疗的方法。
总之，建模与仿真的应用已经贯穿了许多科技领域的研究和实践，为我们更好地理解和控制复杂系统的运行和发展提供了重要的工具和手段。
未来，随着计算机和算法技术的不断发展，建模和仿真技术将会在更广泛的领域中得到推广和应用，并成为解决实际问题的有力工具。
复杂系统的建模与模拟
复杂系统的建模与模拟随着科学技术的不断发展，越来越多的领域需要研究和探索复杂系统，如生态系统、社会经济系统、气候系统等。
这些系统具有多变的因素和相互作用，因此需要进行建模和模拟来更好地理解和预测其变化趋势。
本文将讨论复杂系统的建模与模拟，并介绍几种常用的建模方法和模拟技术。
一、复杂系统的建模复杂系统的建模是指将一个系统抽象为一组数学方程或计算模型，以便进行分析和预测。
根据系统的不同特性，可以采用不同的数学和计算技术进行建模。
下面是几种常用的建模方法：1. 系统动力学建模系统动力学是一种系统性的思维方式和工具，用于描述和分析各种复杂系统的结构和行为。
它基于一些基本概念，如流量、库存、反馈环路等，并且使用一些图形和符号来表示这些概念之间的关系。
系统动力学建模可以揭示系统内在的动态机制和复杂性，因此在生态系统、经济系统和社会系统等领域有广泛应用。
2. 代理基模型建模代理基模型是基于一些简单的代理（通常是个体）的建模方法，这些代理具有单独的行为规则和反应机制。
这种模型通常用于模拟相互作用的个体行为，如群体动力学、交通流和自然灾害等。
这一方法的优点是简单易于理解，然而，对于复杂的代理行为，建模的难度会增加，同时需要更多的计算资源。
3. 神经网络建模神经网络是一种模仿人工神经网络的学习能力和适应能力的计算工具。
这种模型以节点和连接作为基本单元，节点之间的连接加强或减弱以识别模式和学习规则。
神经网络模型可以被应用于复杂系统的分类、预测和控制，如金融市场、医疗数据分析和智能交通管理等。
二、复杂系统的模拟复杂系统的模拟是指将建模结果输入计算机，通过模拟系统行为模型来生成人类预期的行为结果。
根据角度不同，可以将模拟方法分为不同的几类：1. 离散事件仿真离散事件仿真是一种建立在事件间隙的数学模型上的仿真技术。
该方法通过仿真一定的时间上的离散事件流来模拟系统行为。
离散事件仿真可以应用于一些非连续的系统，如机器制造、物流链等，因为在这些系统中事件的发生通常是相对独立的。
IRP技术--系统建模(功能模型、数据模型、体系结构模型)
建 功能模块定义
模 程序模块定义
1-DFD 2-DFD
E-R图
数据需求分析
用户视图分析 数据元素分析 数据流分析
系统数据建模 业务主题定义 用户视图分组 基本表定义 数据元素规范化
系统体系结构建模( C-U矩阵)
3
第3页，共23页。
小结：需求分析确认——系统建模的准备
职能域 划分 定义
1-DFD
业务过程识别 定义
示。
录入材料需求计划
物资
物资计划
生成采购计划表 编审采购资金计划
X公司 MIS
物资采购
录入供应商信息 录如采购信息
打印订货通知单
库存管理
关键是功能模块的定义， 可重用模块的识别。 6 第6页，共23页。
对业务模型的计算机化分析：
业务过程 业务活动
物资计划
编审材料需求计划
编审采购计划表 配置大宗物质资源
22
第22页，共23页。
23
第23页，共23页。
2-DFD
业务活动识别
命名
复查 确认
系统建 模
用户视图识别 登记
用户视图组成 整理
第4页，共23页。
数据流量 化分析
4
系统建模的工作内容：
系统建模目的：使企业领导、管理人员和信息技术人员对所
规划的信息系统有统一的、概括的、完整的认识，从而能科学地制
定总体方案—通信网络方案、计算机体系结构方案、信息管理 制度与人员机构建设方案等。
系统功能建模——
系统功能结构的抽象(系统“做什么”)
系统数据建模—— 系统信息结构的抽象 (系统“数据怎样组织”)
系统体系结构建模—— 功能与数据的关联（“数据怎样维护使用”)
船舶工程技术系统设计建模和仿真技术
船舶工程技术系统设计建模和仿真技术船舶工程技术系统设计建模和仿真技术是现代船舶设计与建造领域中的一项重要技术。
通过采用计算机辅助设计和仿真技术，可以有效提高船舶建造过程中的效率和质量，同时减少成本和资源投入。
本文将对船舶工程技术系统设计建模和仿真技术进行详细探讨，并介绍其在船舶建造领域中的应用。
一、技术原理和方法在船舶工程技术系统设计建模和仿真技术中，主要涉及到以下几个方面：1.1 船舶系统建模船舶系统建模是指将船舶系统的各个组成部分进行抽象化，通过数学模型的方式进行描述和分析。
这些组成部分包括船体结构、动力系统、工艺装备等。
通过建立准确的数学模型，可以对船舶系统的性能进行评估和优化。
1.2 仿真技术仿真技术是指利用计算机进行虚拟实验，模拟船舶在不同工况下的运行情况，并通过仿真结果进行评估和优化设计。
通过仿真技术，可以减少试验的时间和成本，提高设计的可靠性和精度。
二、应用案例以下是几个船舶工程技术系统设计建模和仿真技术在船舶建造领域中的应用案例：2.1 船体结构设计利用船舶工程技术系统设计建模和仿真技术，可以对船体结构进行设计和优化。
通过建立船体结构的数学模型，并结合材料力学和结构强度分析，可以评估船体结构的强度、刚度和稳定性，并进行结构优化，从而提高船舶的安全性和航行性能。
2.2 船舶动力系统设计船舶动力系统是船舶的核心部分，对船舶的推进性能和能效具有重要影响。
通过船舶工程技术系统设计建模和仿真技术，可以对船舶动力系统的工艺流程进行建模和仿真，从而评估动力系统的性能和工况下的能效，为船舶动力系统设计提供理论依据和参考。
2.3 装备安装和布置优化在船舶建造过程中，装备安装和布置是一个复杂而关键的环节。
通过船舶工程技术系统设计建模和仿真技术，可以对装备的安装位置、布局和连接方式进行优化设计。
通过仿真结果的分析和评估，可以选择最佳的装备方案，提高装备的可靠性和船舶的整体性能。
三、技术挑战和展望船舶工程技术系统设计建模和仿真技术在船舶建造领域中的应用已经取得了显著的成果。
复杂机电系统的建模与仿真技术研究
复杂机电系统的建模与仿真技术研究现代机电技术越来越注重复杂系统的研究和开发，但是复杂系统往往由多个子系统的耦合构成，使得系统的设计、测试和优化等方面变得极为复杂和困难。
在这方面，建模和仿真技术的快速发展为复杂机电系统的研究提供了一种新的途径。
一、复杂机电系统的建模建模是复杂机电系统研究的重要基础，合理的建模可以快速的形成有效的仿真模型。
当然，建模的方法和技术是多种多样的，常见的有基于数学模型的建模方法，基于物理模型的建模方法和神经网络建模方法等等。
但是不管采用何种建模方法，建模效果好坏的关键在于模型的准确性和可靠性。
下面以数学模型为例，对复杂机电系统建模的几个关键点进行探讨。
1. 选择合适的建模工具选择合适的建模工具是建立复杂机电系统的数学模型的首要任务。
例如在机电一体化系统中因为涉及到多学科交叉，如电、机、液体等领域，因此在进行建模时需要采用比较通用的模型语言如Modelica或者MATLAB/Simulink等。
此外在涉及到特定领域，如风电系统、电力工程等，需要采用相应的软件，如ANSYS等。
当然，选择合适的建模工具不仅与领域有关，也需要考虑建模的复杂程度、重复利用性等因素。
2. 建立合理的变量模型建立复杂机电系统的数学模型，还需要考虑变量的建模。
系统中的变量包括输入、输出和控制变量等，它们具有不同的物理意义和参考系。
在模型建立过程中，需要建立一套合理的变量模型来表示系统的物理特征。
通常来说，在进行机电系统的变量建模时，需要将其分为机械、电气、液压和控制四个方面。
对于机械系统，常见的变量有位移、速度和加速度等。
对于电气系统，常见的变量有电流、电势和电磁力等。
液压系统中需要表达变量如液压油压力、流速等。
控制方面常用的变量如误差、控制量等。
理性建立合理的变量模型对模型的准确性和可靠性具有至关重要的意义。
3. 导出正确的物理方程机电的数学模型通常是由一系列的微分方程和代数方程组成的，因此构建数学模型的关键在于正确的表示物理方程。
三线性系统时域特性建模与响应优化
三线性系统时域特性建模与响应优化三线性系统是一种特殊的非线性动力学系统，具有广泛的应用领域。
在这篇文章中，我们将探讨三线性系统的时域特性建模方法以及如何优化其响应。
一、三线性系统的时域特性建模三线性系统的时域特性建模是指通过数学模型描述系统的输入-输出关系，以实现对系统行为的分析和预测。
（此处可以分小节论述三线性系统的模型，采用数学方程的形式进行描述，并解释其含义。
可以引入适当的示例或图表来说明模型的使用和意义。
）二、三线性系统的响应优化三线性系统的响应优化是指通过改变系统的参数或设计变量，使系统的输出在给定条件下达到最佳效果。
有许多方法可以用于实现三线性系统的响应优化，下面我们将介绍其中的几种常用方法。
1. 遗传算法（GA）遗传算法是一种通过模拟自然进化的方式进行优化的方法。
它基于遗传学的原理，使用基因编码表示参数或设计变量，并通过模拟选择、交叉和变异等操作来搜索最佳解。
2. 粒子群优化算法（PSO）粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化方法，模拟了鸟群或鱼群等自然群体的行为。
每个粒子代表一个解，通过不断更新粒子的位置和速度来优化目标函数。
3. 反向传播神经网络（BPNN）反向传播神经网络是一种基于梯度下降算法的优化方法，通过多层隐藏层和连接权重的调整来拟合系统的输入-输出关系。
它可以用于建模和优化三线性系统的响应。
（这里可以继续介绍其他的优化方法，例如模拟退火算法、遗传规划算法等，并分析它们的优缺点。
可以列举一些在实际应用中的例子，来说明这些方法的有效性和适用性。
）三、优化结果的分析与评估在进行三线性系统的响应优化后，需要对优化结果进行分析和评估，以确定优化效果和可行性。
1. 响应曲线的比较通过绘制原始系统和优化系统的响应曲线，并进行对比分析，可以评估优化的效果。
关注系统的稳定性、响应时间和幅值等指标。
2. 效能与效率的评估优化后的系统应当具备更高的效能和效率，可以通过性能指标（如误差、功耗、速度等）的计算和比较来评估优化结果。
软件系统域建模方法和相关的域建模示例
1.1软件系统域建模方法和相关的域建模示例1.1.1如何通过域模型来发现出类及其关系通过对业务对象进行建模，我们能够获得系统的基本对象。
随后我们就可以进行数据库表的逻辑设计，进而再实现系统的业务逻辑处理的设计，最后实现表现层。
1、收集和描述我们的用例2、对用例进行分析（1）首先建立一个用例实现，通常一个用例实现会由下面这些组成：1)包括我们所关注的用例中出现的所有类的一个UML类图(有时也叫做合作类视图）2)描述交互的对象，以及它们之间的调用关系的一个或多个UML交互图。
UML定义了两种类型的交互图——顺序图和协作图。
（2）其次补充和完善前面的用例描述当我们在进行用例分析的时候，我们的用例描述只记录了从系统外面的用户角度来看，系统的行为是什么样子的。
在概要的描述系统内部的一些不可见的操作的时候，这足够了，但是按照这样的描述，并不能完成具体的用例实现。
我们需要对前面的用例进一步补充和完善对用例的描述。
（3）再为用例行为找出分析类这一步的目的是找出分析类的候选范围，这些类合作起来，可以完成用例的所有行为。
3、根据分析的结果找出我们的各个分析类（1）寻找类的一个简单的方法就是语法分析我们只要找出我们的需求中的名词，这些名词（有些是形容词＋名词）以后将成为1)类。
2)类的属性。
3)一些对我们的系统无关紧要，我们可以筛选掉它们。
领域类的命名，一般是要使用问题域中的词汇。
（2）如何分辨出哪些候选的名词才是真正的问题领域中的类呢？我们需要对每个候选词做检查，一个常用的方法就是，用一些简单的问题来测试每个词。
1)这个候选的名词是在系统的边界之内吗？如果不是，它可能是系统的用户----当然，也不是我们的分析类。
2)这个候选词有某些明显的与业务主题有关的行为吗？（也就是说，这个候选词可以拥有或者提供某些系统的服务或功能吗？）如果不是，也不能够成为我们的分析类。
3)这个候选词拥有明显的数据结构吗？（也就是说，这个候选词拥有或者管理某些数据吗？）如果不是，同样也不能够成为我们的分析类。
信息系统建模方法
三、信息系统建模方法
UML建模的一般方法 UML中的视图包括用例视图（Use-Case View）、逻辑视 图（Logical View）、组件视图（Component View）、并发视图 （Concurrency View）、部署视图（Deployment View）等五种。 因此，UML建模的一般方法是绘制多种视图。 （1）用例视图 用例视图（Use-Case View）用于描述系统应该具有的 功能集。它是从系统外部用户的角度出发，对系统的抽象表示。 系统的目标和责任是实现用例视图中描述的功能。用例视图中可 以包含若干个用例。用例用来表示系统能够提供的功能。 用例视图是其他视图的核心和基础。其他视图的构造和 发展依赖于用例视图中所描述的内容。
数据流程图的时候，首先对系统的主要功能模块以 及之间的数据流动进行描述，即得到0层数据流图； 然后分别对0层里面的功能进行分析，抽象出1层数 据流图；依此类推直到系统功能不能再划分为止。
三、信息系统建模方法
图3 数据流图分层结构
三、信息系统建模方法
汽车租赁系统系统需求：
（1）客户能通过系统在网上进行车辆的查询、预订、借车、还车、
信息系统建模方法概述
计算机科学与技术 唐羊洋
一、为什么要对信息系统进行建模
二、什么是模型
三、信息系统建模方法
一、为什么要对信息系统进行建模
信息系统：信 息系统是对信息进行采集、 处理、存储、管理、检索 和传输，必要时能向有关 人员提供有用信息的系统。 信息系统生命周 期： 系统规划、系统分析、 系统设计、系统实施、系 统运行和维护。
付款等操作；并且客户能够查询并更改自身的基本信息。 （2）技术人员能实现对车辆的基本操作，包括对车辆的查询、添
加、修改、删除。
软件系统域建模技术及实例
（2）域建模---对问题域中的各个问题建立出模型
建模的目的是希望能够把所要设计的结构和系统行为沟通 起来，并对系统体系结构进行可视化的控制。 建模的同时也是为了更好地理解正在开发的软件系统，并 控制和管理风险。因为领域模型包括：概念、关联、属性等 方面的信息。
（3）什么是域建模（Domain model）
软件系统域建模技术及实例
软件系统域建模技术及实例
在本讲您能了解如下知识点 “问题域”和“域建模” ？ 域模型及域建模？ 域对象的类型有哪些 如何发现出类及其关系 建立域模型的各种示例
1、什么是“问题域”和“域建模” （1）问题域
如金融、财务等
现实世界中系统所要解决问题的领域为“问题域”，如 “银行业务”属于“银行的问题域”。 我们在处理问题时
4、餐厅点菜业务建模示例 （1）了解餐厅点菜业务活动的基本过程 普通人群进入餐厅，成为消费者； 消费者选到喜欢的菜后，可以下菜单； 消费者的菜单和服务员确认后，直接告知厨房备菜。 同时菜品是由菜品管理员添加、维护管理和实时更新， 提供给消费者使用。 餐厅的菜单管理员时刻监控餐厅的菜单状态，通过服 务状态监控，关注与协调服务员和后厨提供服务。 消费者可以使用餐厅的快捷服务功能，例如加水、催 菜、结帐、投诉、留言或呼叫服务员等快捷服务，服 务员实时响应与反馈消费者服务要求，提供给消费者 快捷服务。
12、建模实例四 下面给出“网上订票”需求项目的功能性和非功能性 的需求，从而获得“问题域”中的相关的类； （1）网上订票项目的功能性需求 （2）网上订票项目的非功能性需求 （3）找出名词短语------域模型 （4）发现出类及类之间的关系 13、实例五：ATM系统自动售票系统，从而获得“问题域” 中的相关的类； （1）ATM系统自动售票系统的功能性需求 （2）ATM系统自动售票系统的非功能性需求 （3）找出名词短语------域模型 （4）发现出类及类之间的关系
系统建模技术
系统建模技术1. 系统建模的重要性系统建模的主要目的是帮助开发人员和利益相关者更好地理解系统的需求和设计。
通过建立系统模型，可以更清晰地描述系统的功能、结构、性能和行为。
这种清晰的描述可以帮助团队成员之间更好地沟通和协作，以实现系统设计的一致性和高质量。
此外，系统建模还可以帮助开发人员预测和评估系统的可能效果，从而指导决策和优化。
2. 系统建模技术的种类2.1 结构化建模技术结构化建模技术用于描述系统的静态结构，包括系统的组件、关系、属性和约束。
常用的结构化建模技术包括数据流图、层次图、类图等。
这些技术可以帮助开发人员更好地理解系统的组成部分，以及它们之间的关系和相互作用。
2.2 行为建模技术行为建模技术用于描述系统的动态行为，包括系统的状态、事件、转换和活动。
常用的行为建模技术包括状态图、活动图、时序图等。
这些技术可以帮助开发人员更好地理解系统的运行过程，以及各个组件之间的交互方式。
3. 系统建模技术的应用领域系统建模技术广泛应用于各个领域，包括软件开发、系统工程、企业架构等。
在软件开发中，系统建模技术可以帮助开发人员更好地理解用户需求，设计和实现高质量的软件系统。
在系统工程中，系统建模技术可以帮助工程师更好地设计和管理复杂的系统。
在企业架构中，系统建模技术可以帮助组织更好地规划和管理信息系统的整体架构。
4. 系统建模技术的优势和注意事项系统建模技术具有如下优势：- 提供了一种规范和系统化的方法，有助于团队成员之间的沟通和协作。
- 可以帮助开发人员更好地理解系统的需求和设计。
- 可以帮助预测和评估系统的可能效果，指导决策和优化。
使用系统建模技术时需要注意以下事项：- 选择合适的建模技术，根据系统的需求和特点进行选择。
- 尽量保持建模过程的简洁和清晰，避免过多的复杂性。
- 不断更新和迭代建模过程，以适应系统开发的变化和需求的变更。
结论系统建模技术是一种重要的方法，用于实现系统设计和开发的目标。
通过系统建模，可以更好地理解系统的需求和设计，并指导开发过程中的决策和优化。
机械系统建模与仿真技术综述
机械系统建模与仿真技术综述在现代工程领域，机械系统的设计、优化和性能评估离不开建模与仿真技术。
这一技术手段为工程师提供了强大的工具，能够在实际制造和测试之前，对机械系统的行为和性能进行预测和分析。
机械系统建模，简单来说，就是用数学语言或物理模型来描述机械系统的组成、结构和运动规律。
其目的是将复杂的实际机械系统转化为可以计算和分析的形式。
建模过程中，需要对机械系统的各个部分进行详细的研究和理解，包括零部件的几何形状、材料特性、运动副的类型和约束条件等。
常见的机械系统建模方法有多种。
基于物理定律的建模方法，例如牛顿力学、拉格朗日方程和哈密顿原理等，通过对系统的受力分析和能量转换关系进行描述，建立系统的动态方程。
这种方法理论基础坚实，但对于复杂系统的建模往往较为繁琐。
还有基于数据驱动的建模方法。
通过收集大量的实验数据或实际运行数据，利用机器学习、统计分析等技术，建立输入输出之间的关系模型。
这种方法在处理复杂的非线性系统时具有一定的优势，但需要足够数量和质量的数据支持。
仿真技术则是基于建立好的模型，通过计算机模拟来重现机械系统的运行过程。
在仿真过程中，可以改变系统的参数、输入条件和边界条件，观察系统的响应和性能变化。
仿真技术的应用领域十分广泛。
在机械设计阶段，通过对不同设计方案进行仿真，可以快速评估其性能，从而选择最优的设计方案。
例如，在汽车设计中，可以对发动机的燃烧过程、车辆的空气动力学性能进行仿真，优化发动机的燃烧效率和降低车辆的风阻。
在制造工艺方面，仿真可以用于预测加工过程中的应力分布、温度变化等，从而优化工艺参数，提高加工质量和效率。
比如在金属切削加工中，通过仿真可以确定最佳的切削速度、进给量和切削深度，减少刀具磨损和提高零件表面质量。
对于机械系统的故障诊断和预测维护，仿真技术也能发挥重要作用。
通过建立系统的正常运行模型和故障模型，可以对比实际运行数据与仿真结果，及时发现潜在的故障隐患，并预测故障发生的时间和部位，提前进行维护和修理，降低设备停机时间和维修成本。
系统建模的方法步骤
系统建模的方法步骤一、引言系统建模是指通过对一个实际系统进行抽象和描述，以便更好地理解和分析系统的行为和性质。
在软件开发、工程管理、商业分析等领域，系统建模都扮演着重要的角色。
本文将介绍系统建模的方法步骤，帮助读者更好地掌握系统建模的技巧和方法。
二、确定建模目标在进行系统建模之前，首先需要明确建模的目标。
建模目标可以是系统的某个特定方面，如功能、性能、安全性等，也可以是整个系统的综合特性。
明确建模目标有助于指导后续的建模过程，并确保建模结果符合预期。
三、收集需求和信息在系统建模之前，需要收集系统的相关需求和信息。
这些信息可以来自于用户需求调研、业务分析、市场调查等渠道。
收集需求和信息的目的是为了更好地理解系统的背景和环境，从而更准确地进行建模。
四、选择建模方法和工具根据建模目标和需求信息，选择合适的建模方法和工具。
常用的建模方法包括统一建模语言（Unified Modeling Language，简称UML）、数据流程图、用例图等。
选择合适的建模工具可以提高建模效率和准确性，如StarUML、Visio等。
五、确定系统边界系统建模需要明确系统的边界，即确定系统与外部环境的交互关系。
确定系统边界有助于界定系统的范围和功能，避免建模过程中的歧义和混淆。
六、进行概念建模概念建模是系统建模的核心环节，通过定义系统的概念和关系来描述系统的结构和行为。
常用的概念建模方法包括实体关系图、类图、状态图等。
通过概念建模，可以清晰地描述系统的组成部分和它们之间的关系。
七、进行行为建模行为建模是系统建模的另一个重要环节，通过定义系统的行为规则和流程来描述系统的动态行为。
常用的行为建模方法包括活动图、时序图、状态图等。
通过行为建模，可以清晰地描述系统的功能和执行流程。
八、进行数据建模数据建模是系统建模的另一个关键环节，通过定义系统的数据结构和流程来描述系统的数据处理和存储。
常用的数据建模方法包括数据流程图、数据字典、实体关系图等。
系统仿真-第9讲-系统建模
生态学、环境保护。
系统描述
建模元素
模型关系
应用领域
生态系统涉及生物群落与其环境之间 的相互作用，包括植物、动物、微生 物和它们所在的环境。
生物之间的食物链关系、生物与环境 之间的相互作用。
案例四：机器人控制系统建模
系统描述
机器人控制系统负责指导机器人的运动和行 为，使其能够完成预定的任务。
建模元素
特点
混合系统仿真需要同时考虑离散 事件和连续过程，处理时间和状 态的连续性和离散性。
应用
广泛应用于制造系统、物流系统、 交通系统等领域，用于模拟复杂 系统的动态行为。
基于代理的系统仿真
定义
基于代理的系统仿真是一种基于代理的仿真方法，通过构 建代理模型来模拟系统的动态行为。
01
特点
基于代理的系统仿真将系统中的各个组 成部分抽象为代理，通过代理之间的交 互来模拟系统的动态行为。
• 内置了丰富的数学函数库，方便用户进行 模型开发和仿真。
MATLAB/Simulink
应用领域 广泛应用于控制系统、信号处理、通信系统等领域。 在学术研究和工程实践中被广泛使用。
Modelica
01 功能特点
02
是一种基于方程的建模语言，支持物理系统的建模和
仿真。
03
支持多领域物理系统建模，如机械、电气、热力等。
险。
决策支持
通过系统建模，决策者可以更好地理 解系统的内在机制和行为，从而做出 更科学、合理的决策。
提高效率
通过模拟实验，系统建模可以大大提 高产品开发、系统设计和优化的效率。
02
常见系统建模方法
流程图建模
定义
流程图是一种用图形符号表示系统内各部件之间逻辑 关系的建模方法。
系统结构模型化技术
标准化与开放性
标准化
制定和执行统一的标准和规范，以确保系统各组成部分之间的兼容性和互操作 性。
开放性
系统应具备开放性和可扩展性，能够方便地与其他系统进行集成和交互，以支 持更广泛的实现过程
需求分析与定义
明确系统目标和功能需求
01
通过对系统应用场景和用户需求进行深入分析，明确系统的目
自适应与可演化模型
未来的系统结构模型将具备自适应和可演化 能力，能够根据环境和任务的变化自动调整 模型结构和参数。
未来研究方向和应用领域
智能建模与优化
研究如何利用人工智能和机器学习技术， 实现系统结构模型的自动建模和优化。
安全与可靠性分析
在系统结构模型化中考虑安全和可靠 性因素，研究相应的分析方法和评估
通过抽象和简化手段，将复杂的系统结构 和功能以易于理解的模型形式表达出来， 降低系统的复杂性。
提高设计质量
支持系统开发全过程
通过模型化技术，可以更加全面、系统地 考虑系统需求和设计，减少设计缺陷和错 误。
系统结构模型化技术可以应用于系统开发 的各个阶段，包括需求分析、设计、实现 和测试等，为系统开发提供全面的支持。
硬件系统结构模型化
硬件描述语言
使用硬件描述语言（如VHDL、Verilog）对硬件系统进行建模，包括 逻辑设计、电路设计和物理设计等。
仿真验证
通过仿真工具对硬件模型进行功能验证和性能评估，确保设计的正确 性和可行性。
综合与布局布线
将硬件模型转化为实际的电路布局和布线方案，以满足特定的性能、 功耗和面积等要求。
系统工程
在复杂系统的设计和开发过程中，利用系统结构 模型化技术进行系统分析和优化，确保系统满足 需求并具有良好性能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
6、建模实例一 基本过程如下， 基本过程如下，详细说明请见文档 （1）收集和描述我们的用例 找出我们的各个分析类-------实体类 （2）找出我们的各个分析类----实体类 找出我们的各个分析类-------补充控制类和边界类 （3）找出我们的各个分析类----补充控制类和边界类 其次补充和完善前面的用例描述， （4）其次补充和完善前面的用例描述，进一步修改前面 的问题域， 的问题域，以获得更清晰的需求描述 （5）建立分析类之间的关系 最后，设计出本问题例的类的分析图（关系说明--（6）最后，设计出本问题例的类的分析图（关系说明--静态分析） -静态分析） （7）确认分析类的行为 （8）设计出类中的属性
建模是开发优秀软件所有活动中的核心部分，其目的是： 建模是开发优秀软件所有活动中的核心部分，其目的是： 把所要设计的结构和系统行为沟通起来， 把所要设计的结构和系统行为沟通起来，并对系统体系结 构进行可视化的控制。 构进行可视化的控制。 建模同时也是为了更好地理解系统， 建模同时也是为了更好地理解系统，并经常提供简化和复 用的机会，同时，建模还可以管理风险。 用的机会，同时，建模还可以管理风险。
（1）呼叫中心项目的功能性需求 （2）呼叫中心项目的非功能性的需求 找出名词短语-----------域模型 （3）找出名词短语------域模型 （4）发现出类及类之间的关系
9、建模实例四 下面给出“网上订票” 下面给出“网上订票”需求项目的功能性和非功能性 的需求，从而获得“问题域”中的相关的类； 的需求，从而获得“问题域”中的相关的类；
（2）域建模---对问题域中的各个问题进行建模 域建模---对问题域中的各个问题进行建模 ---
2、域对象的类型
（1）实体域对象
代表人、地点、 代表人、地点、事物或概念等 通常可以把业务领域中的名词，例如客户、订单、商品， 通常可以把业务领域中的名词，例如客户、订单、商品， 作为实体域对象； 作为实体域对象；
过程域对象：代表应用中的业务逻辑或流程。 （2）过程域对象：代表应用中的业务逻辑或流程。它通常依
赖于实体域对象。 赖于实体域对象。
事件域对象：代表应用中的一些事件，例如异常、 （3）事件域对象：代表应用中的一些事件，例如异常、警告
或超时等。 或超时等。
为什么要进行“问题域” 3、为什么要进行“问题域”建模 （1）必要性
7、建模实例二：某一网站域模型的建立例 建模实例二：
（1）用户所罗列出的一些需求 （2）需求分析 （3）找出名词短语------域模型 找出名词短语------域模型 -----（4）发现出类及类之间的关系
8、建模实例三 下面给出“铁路呼叫中心” 下面给出“铁路呼叫中心”项目的功能性和非功能性 的需求，从而获得“问题域”中的相关的类； 的需求，从而获得“问题域”中的相关的类；
（3）实体对象只能与控制对象交互 控制对象可以和边界对象交互，也可以和实体交互， （4）控制对象可以和边界对象交互，也可以和实体交互，但是 不能和动作者交互
基于MVC， 基于MVC，用户不直 MVC 接与控制器接触
4、区分分析类与设计类的不同 所谓分析类：因为它是在建模过程中所产生的， （1）所谓分析类：因为它是在建模过程中所产生的，因此是和
（1）网上订票项目的功能性需求 （2）网上订票项目的非功能性需求 找出名词短语-----------域模型 （3）找出名词短语------域模型 （4）发现出类及类之间的关系
10、实例五：ATM系统自动售票系统，从而获得“问题域” 10、实例五：ATM系统自动售票系统，从而获得“问题域” 系统自动售票系统 中的相关的类； 中的相关的类；
您熟悉
控制对象（控制类与业务过程相关， （2）控制对象（控制类与业务过程相关，它们控制整个业 务的流程和执行次序） 务的流程和执行次序）
实体对象（它一个业务级别的分析类，例如， （3）实体对象（它一个业务级别的分析类，例如，银行 系统中的银行顾客、帐户） 系统中的银行顾客、帐户）
所应该注意的是： 所应该注意的是： 注意的是 控制类和边界类都是面向技术实现的类， 控制类和边界类都是面向技术实现的类，而不是面 向业务的类，而只有实体类才是面向业务的类。 向业务的类，而只有实体类才是面向业务的类。
实体类：用户、 实体类：用户、管 理员、帐户、 理员、帐户、人民币 帐户、 帐户、美元帐户 （2）基于前面的各个分 析类所实现的用户开 户的业务分析的类图
二、域模型
1、什么是“问题域”和“域建模” 什么是“问题域” 域建模” 我们在处理问题时需要 （1）问题域 建立数学模型
如金融、 如金融、财务 等
语言（或者实现）无关的类；并且不需要定义属性与方法。 语言（或者实现）无关的类；并且不需要定义属性与方法。
（2）设计类就具有特定的语言特点
比如Java/C++类等，并且可以定义成员； 比如Java/C++类等，并且可以定义成员；分析类和设计类没 Java/C++类等 有一一对应关系----分析类是对设计类的进一步抽象和简化。 ----分析类是对设计类的进一步抽象和简化 有一一对应关系----分析类是对设计类的进一步抽象和简化。
三种分析类的UML的图示（从而解决如何表达的问题） UML的图示 2、三种分析类的UML的图示（从而解决如何表达的问题）
天边的太阳 棒槌头 咬住尾巴的蛇
3、有四个规则对应上面的三种分析类对象间的交互
（1）用例的参与者只能与边界对象交互 （2）边界对象只能与控制对象和动作者交互（即不能直接访问 边界对象只能与控制对象和动作者交互（ 实体对象） 实体对象） 基于MVC MVC， 基于MVC，V与M不直接接触
（1）ATM系统自动售票系统的功能性需求 ATM系统自动售票系统的功能性需求 ATM系统自动售票系统的非功能性需求 （2）ATM系统自动售票系统的非功能性需求 找出名词短语-----------域模型 （3）找出名词短语------域模型 （4）发现出类及类之间的关系
本讲的简要回顾
1、子曰：“学而不思则罔，思而不学则殆。” 子曰： 学而不思则罔，思而不学则殆。 学而时习之” “学而时习之” 2、子曰：“知之者不如好之者,好之者不如乐之者” 子曰： 知之者不如好之者,好之者不如乐之者”
可以“混合”应用两种 可以“混合”应用两种 识别领域类的识别方法
5、如何通过域模型来发现出类及其关系 基本过程如下， 基本过程如下，详细说明请见文档 收集和描述我们的用例 对用例进行分析 根据分析的结果找出我们的各个分析类 对所找出的各个分析类，描述出这些类的职责（ 对所找出的各个分析类，描述出这些类的职责（只有 具有一定的职责的类，才是有效的类） 具有一定的职责的类，才是有效的类） 建立分析类之间的关系（建立静态模型） 建立分析类之间的关系（建立静态模型） 确认分析类的行为（建立动态模型） 确认分析类的行为（建立动态模型） 描述并定义出属性和方法（逐步转向设计环节） 描述并定义出属性和方法（逐步转向设计环节）
子曰： 三人行,必有我师焉” 3、子曰：“三人行,必有我师焉” 子曰： 我非生而知之者,好古,敏以求之者也” 4、子曰：“我非生而知之者,好古,敏以求之者也”
现实世界中系统所要解决问题的领域为“问题域” 现实世界中系统所要解决问题的领域为“问题域”，如 银行业务”属于“银行的问题域” “银行业务”属于“银行的问题域”。 建模是开发优秀软件所有活动中的核心部分，其目的是： 建模是开发优秀软件所有活动中的核心部分，其目的是： 把所要设计的结构和系统行为沟通起来， 把所要设计的结构和系统行为沟通起来，并对系统体系结 构进行可视化的控制 。 建模是为了更好的理解正在开发的系统， 建模是为了更好的理解正在开发的系统，并经常提供简化 和复用的机会，同时，建模还可以管理风险。 和复用的机会，同时，建模还可以管理风险。 我们设计一个系统，总是希望它能解决一些问题， 我们设计一个系统，总是希望它能解决一些问题，这些问 题总是会映射到现实问题和概念。对这些问题进行归纳、 题总是会映射到现实问题和概念。对这些问题进行归纳、 分析的过程就是域建模（这个域，指的就是问题域） 分析的过程就是域建模（这个域，指的就是问题域）
Rose中的选择方法 中的选择方法---在类的Stereotype Stereotype选择项目中进行 5、在Rose中的选择方法---在类的Stereotype选择项目中进行
选择
6、网上银行系统中的各个主要的分析类示例 （1）各个分析类 边界类 用户帐号表 单、转帐信息表 单、存取钱表单 控制类 开户、销户、 开户、销户、 转帐、存取钱、 转帐、存取钱、 修改密码
系统域建模技术
在本讲您能了解如下知识点
UML中的三种分析类 UML中的三种分析类 区分分析类与设计类的不同 什么是“问题域” 域建模” 什么是“问题域”和“域建模” 域模型及域建模 如何通过域模型发现出类及其关系 建立域模型的各种示例
一、UML中的三种分析类 UML中的三种分析类
UML建模中所涉及的各种分析类 对象） 建模中所涉及的各种分析类（ 1、UML建模中所涉及的各种分析类（对象） MVC吗 MVC吗？ 边界对象（边界类在系统与外界之间， （1）边界对象（边界类在系统与外界之间，为它们交换 各种信息与事件。边界类处理软件系统的输入与输出） 各种信息与事件。边界类处理软件系统的输入与输出）
（2）建立域模型的好处
否则我们后面的类图 如何产生？ 如何产生？
一方面能够从现实的问题域中找到最有代表性的概念对象 另一方面并能够发现出其中的类和类之间的关系， 另一方面并能够发现出其中的类和类之间的关系，因为所 捕捉出的类是反馈问题域本质内容的信息
4、与建立域模型相关的一些知识 （1）人门知识
识别领域类的策略-------下面提供了两种识别领域类的 （2）识别领域类的策略----下面提供了两种识别领域类的 技巧
使用领名词短语。
（3）使用领域类分类列表方法来获得领域类