Formazione MATLAB e Simulink

Dettagli dei corsi

Questo corso di un giorno illustra l'utilizzo di Simulink Design Verifier™ per garantire che un progetto non contenga errori, sia totalmente collaudato e soddisfi i requisiti necessari.

Elenco degli argomenti:

  • Rilevamento e dubug di errori comuni di progettazione
  • Raccolta della coverage del modello
  • Completamento della coverage mancante mediante la generazione di test automatici
  • Prova delle proprietà del modello per la verifica basata sui requisiti
  • Gestione della complessità del modello per analisi efficiente

Giorno 1


Introduzione al workflow per la verifica

Obiettivo: Familiarizzare con il workflow per la verifica, imparare a preparare un modello ed eseguire una semplice analisi con Simulink Design Verifier.

  • Introduzione ai metodi di verifica formale
  • Esplorazione del workflow di Simulink Design Verifier
  • Preparazione dei modelli per garantirne la compatibilità
  • Configurazione delle opzioni di analisi
  • Generazione dei risultati

Rilevamento di errori di progettazione

Obiettivo: Imparare ad utilizzare il rilevamento degli errori di progettazione per verificare un modello.

  • Introduzione ai tipi di errori di progettazione
  • Rilevamento di errori di progettazione
  • Interpretazione dei risultati e reporting
  • Correzione degli errori di progettazione
  • Utilizzo di tabelle di parametri

Generazione automatica di test

Obiettivo: Analizzare i tipi di coverage e imparare ad utilizzare la generazione automatica di test per completare la coverage mancante.

  • Introduzione ai tipi di coverage
  • Misura della coverage di un modello
  • Aumento della coverage con la generazione automatica di test
  • Interpretazione dei risultati e reporting
  • Applicazione di condizioni e obiettivi personalizzati

Verifica delle proprietà

Obiettivo: Formalizzare i requisiti in proprietà e imparare ad utilizzare la verifica delle proprietà per assicurarsi che il progetto soddisfi i requisiti.

  • Formalizzazione dei requisiti
  • Verifica delle proprietà
  • Debug di proprietà falsificate
  • Utilizzo di operatori temporali

Gestione della complessità di modelli

Obiettivo: Identificare le origini delle complessità dii modelli e conoscere le tecniche per migliorare le prestazioni di analisi.

  • Identificazione delle origini di complessità di modelli
  • Implementazione delle sostituzioni di blocchi
  • Gestione di problemi legati a non linearità
  • Gestione della complessità delle tabelle lookup
  • Utilizzo di contatori e timer

Livello: Intermedio

Durata: 1 giorno

Lingue: English, 日本語, 한국어, 中文

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