Schulungen zu MATLAB und Simulink

Kursbeschreibung

In diesem eintägigen Kurs liegt der Schwerpunkt auf der Verwendung von Simulink Design Verifier™, um sicherzustellen, dass ein Entwurf frei von möglichen Entwurfsfehlern ist, vollständig getestet wurde und die erforderlichen Anforderungen erfüllt.
 
Themen sind unter anderem:
  • Erkennen und Beheben häufiger Entwurfsfehler
  • Ermitteln der Modellabdeckung
  • Vervollständigung fehlender Abdeckung durch automatische Testgenerierung
  • Nachweis von Modelleigenschaften für die anforderungsbasierte Verifikation
  • Umgang mit Modellkomplexität für eine effiziente Analyse

Tag 1 von 1


Verstehen des Verifikation-Workflows

Ziel: Vertraut machen mit dem Verifikations-Workflow und lernen, ein Modell vorzubereiten und eine einfache Analyse mit Simulink Design Verifier durchzuführen.

  • Einführung in formale Verifikationsmethoden
  • Erkundung des Simulink Design Verifier-Workflows
  • Vorbereiten von Modellen und Sicherstellen der Kompatibilität
  • Konfigurieren der Analyseoptionen
  • Generierung von Ergebnissen

Aufzeigen von Entwurfsfehlern

Ziel: Lernen, wie ein Modell mithilfe der Entwurfsfehlererkennung überprüft werden kann.

  • Einführung in verschiedene Arten von Entwurfsfehlern
  • Aufzeigen von Entwurfsfehlern
  • Interpretieren der Ergebnisse und Erstellen von Berichten
  • Behebung von Entwurfsfehlern
  • Verwendung von Parametertabellen

Automatische Generierung von Tests

Ziel: Überprüfen der Abdeckungsarten und Erlernen der Verwendung der automatischen Testgenerierung, um fehlende Modellabdeckung zu vervollständigen.

  • Verstehen der Arten der Abdeckung
  • Testabdeckung einer Modellsimulation bestimmen
  • Testabdeckung durch automatische Testgenerierung steigern
  • Interpretieren der Ergebnisse und Erstellen von Berichten
  • Anwenden benutzerdefinierter Bedingungen und Ziele

Nachweis von Eigenschaften

Ziel: Formalisieren von Anforderungen in Eigenschaften und Erlernen der Verwendung von Eigenschaftsnachweisen, um zu überprüfen, ob ein Entwurf die Anforderungen erfüllt.

  • Formalisieren von Anforderungen
  • Nachweis von Eigenschaften
  • Debugging verfälschter Eigenschaften
  • Verwenden von Zeitoperatoren

Verwalten der Modellkomplexität

Ziel: Identifizieren von Ursachen für die Komplexität von Modellen und Erlernen von Techniken zur Verbesserung der Analyseleistung.

  • Identifizieren von Ursachen für die Komplexität von Modellen
  • Implementieren von Blockersetzungen
  • Umgang mit Nichtlinearitäten
  • Umgang mit der Komplexität von Lookup-Tabellen

Stufe: Aufbaukurse

Dauer: 1 Tag

Sprachen: English, 中文, 日本語, 한국어

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