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應用SysML實現AI輔助的MBSE--一種面向系統工程和軟體工程的集成方法

  • 作者：(美)道格·羅森伯格//蒂姆·威爾金斯//布萊恩·莫伯利|責編:楊昕|譯者:高星海
  • 出版社：北京航空航天大學
  • ISBN：9787512445673
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：325
人民幣：RMB 169 元      售價：元
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內容大鋼
    《應用SysML實現AI輔助的MBSE——一種面向系統工程和軟體工程的集成方法》聚焦于如何借助人工智慧（AI）與系統建模語言（SysML）實現基於模型的系統工程（MBSE）。本書共分四部分。第一部分為簡介，闡述AI在軟體工程和系統工程中的角色、SysML行為模型等基礎知識。第二部分構建概念模型，介紹AI輔助的領域建模、用例建模和需求建模。第三部分探討邏輯架構和物理架構，涵蓋子系統與邏輯架構、組件與物理架構以及AI輔助參數模擬。第四部分涉及軟體和代碼生成，包含AI出現前的代碼生成、從狀態機生成嵌入式代碼、AI輔助資料庫設計和編程、用戶界面設計和編程以及AI輔助軟體測試。此外，編后語、附錄及參考文獻進一步豐富了本書內容，為讀者提供了系統且全面的AI輔助MBSE的方法和實踐指導。
作者介紹
(美)道格·羅森伯格//蒂姆·威爾金斯//布萊恩·莫伯利|責編:楊昕|譯者:高星海
目錄
人工智慧簡介
第一部分 簡介
  第1章 AI：軟體工程和系統工程的規則改變者
    1.1 提出正確的問題
    1.2 AI的多重面孔
    1.3 應用於系統工程的AI角色
    1.4 選擇一組穩定的抽象
    1.5 沒有軟體就沒有系統
    1.6 本書的結構
      1.6.1 概念模型涵蓋硬體和軟體
      1.6.2 領域驅動的邏輯架構
      1.6.3 從邏輯架構到物理架構
      1.6.4 讓軟體得以存在
  第2章 沒有軟體就沒有系統
    2.1 SysML行為模型概述
    2.2 嵌入式與非嵌入式軟體
    2.3 從SysML模型生成代碼
    2.4 每類軟體都需要自己的提示詞集合
    2.5 學習與AI交談
    2.6 領域驅動設計的支持
    2.7 支持資料庫安全
    2.8 支持用例驅動的開發
    2.9 儘早迭代、頻繁迭代
    2.10 UI快速迭代帶來的益處
    2.11 MBSE代碼生成用例
    2.12 功能分解和面向對象設計
      2.12.1 功能分解的含義
      2.12.2 功能分解與用例分析的區別
      2.12.3 忘記歷史的人註定要重蹈覆轍
      2.12.4 20世紀90年代功能分解消失的原因
      2.12.5 功能分解的難題
      2.12.6 面向對象設計的優勢
    2.13 領域驅動設計
    2.14 系統工程師青睞IDEF0培訓
    2.15 諷刺：吸血鬼的復活
      2.15.1 教授怎麼說
      2.15.2 瑜伽修行者怎麼說
    2.16 硬體/軟體協同設計的流程路線圖
    2.17 總結
  第3章 SysML v2簡介和AI知識
    3.1 內核建模語言
    3.2 SysML v2 API和服務
    3.3 視圖和圖
    3.4 圖形和文本標識法
    3.5 定義和使用
    3.6 SysML v2和AI
第二部分 概念模型
  第4章 AI輔助的領域建模
    4.1 領域對象構成邏輯架構的核心
    4.2 領域模型的定義

    4.3 創建領域模型
    4.4 與AI對話
    4.5 AI幫助開發領域模型
    4.6 編寫用例有助於發現更多的領域對象
    4.7 從問題到解決方案曲折向前
    4.8 AI會遺忘什麼
    4.9 AI也會作假
    4.10 準備帶有屬性和操作的邏輯架構
    4.11 做一個SysML v2模型
    4.12 總結
    4.13 本章使用的提示詞
  第5章 AI輔助用例建模
    5.1 軟體/系統用例與業務用例
    5.2 雨天場景
    5.3 用例建模速度極快
    5.4 用例敘述是領域對象的豐富來源
    5.5 完整用例模板的應用
    5.6 分析級用例和設計級用例
    5.7 使用活動識別可選行為和異常行為
    5.8 取消「瑞士乳酪」需求
    5.9 更精準的提示詞有助於獲得正確的細節
    5.10 認為人工智慧絕對正確非常危險
    5.11 與人工智慧的幻覺的親密遭遇
    5.12 如何建立軟體用例
    5.13 生成屏幕並運行
    5.14 做一個SysML v2模型
    5.15 總結
    5.16 本章使用的提示詞
  第6章 人工智慧輔助需求建模
    6.1 需求基礎
    6.2 從頂層需求開始
    6.3 可追溯性是一件非常重要的事情
    6.4 理論上的需求與實踐上的需求
      6.4.1 Zigzag 1：子系統需求
      6.4.2 Zigzag 2：軟體需求
      6.4.3 Zigzag 3：用例的可選和異常行為
    6.5 深度挖掘提示詞
      6.5.1 深度挖掘1：圖像預處理和分析需求
      6.5.2 深度挖掘2：資料庫需求
      6.5.3 深度挖掘3：光束控制需求
    6.6 有效性測度解釋
    6.7 使用8個提示詞發現154個需求
    6.8 做一個SysML v2模型
    6.9 總結
    6.10 本章使用的提示詞
第三部分 邏輯架構和物理架構
  第7章 子系統和邏輯架構
    7.1 領域驅動邏輯架構的優勢
    7.2 子系統：問題與解決方案空間的邊界
      7.2.1 識別子系統

      7.2.2 識別每個子系統的構件
      7.2.3 子系統之間的關係——頂層架構
    7.3 人在迴路的行為建模
    7.4 頂層狀態機模擬
    7.5 充實架構：深入挖掘到子系統
      7.5.1 在子系統內：更完整的構件定義
      7.5.2 在子系統內：添加子系統控制器
      7.5.3 在子系統內：控制建模演算法
      7.5.4 模擬，然後生成
    7.6 在子系統內：狀態機
    7.7 做一個SysML v2模型
    7.8 邏輯架構流程概述
    7.9 總結
    7.10 本章使用的提示詞
  第8章 組件和物理架構
    8.1 Perry Matrix：從角色到智能體
    8.2 從子系統BDD開始
    8.3 選擇微控制器
    8.4 從邏輯到物理：感測器和放大器
    8.5 深入研究組件選擇
    8.6 權衡研究
      8.6.1 免責聲明
      8.6.2 假設權衡研究1：放大器和前置放大器
      8.6.3 聚焦相關性能需求
      8.6.4 找到滿足性能需求的組件
      8.6.5 將性能需求添加到SysML模型
      8.6.6 具體確定組件細節
      8.6.7 使用實例表幫助組件之間的可視化權衡
      8.6.8 聚焦滿足性能需求的組件
      8.6.9 通過健全性檢查決策
      8.6.10 假設權衡研究2：背散射電子探測器（BSED）
      8.6.11 人工智慧抵觸使用互聯網
      8.6.12 智能體與角色：讓Perry探索具體信息
    8.7 做一個SysML v2模型
    8.8 反覆迭代（直到選擇所有組件）
    8.9 總結
    8.10 本章使用的提示詞
  第9章 AI輔助參數模擬
    9.1 有效性測度和性能需求
    9.2 增強信號、降低雜訊
    9.3 Perry Matrix變成智能體並獲得某一目標
    9.4 了解SEM成像
    9.5 從雜訊濾波器切換到前置放大器
    9.6 設置模擬
    9.7 在聊天會話中的恢復上下文
    9.8 模擬信號發生器
    9.9 信號發生器參數圖
    9.10 模擬結果
    9.11 總結
    9.12 本章使用的提示詞

第四部分 軟體和代碼生成
  第10章 在AI出現之前的代碼生成
    10.1 SysML狀態機和嵌入式代碼
    10.2 IBM的Rhapsody軟體
      10.2.1 狀態機表示
      10.2.2 代碼生成考慮因素
      10.2.3 依賴於框架的代碼生成
    10.3 嵌入式工程師
      10.3.1 狀態機代碼生成
      10.3.2 獨立於框架的標準C++代碼生成
      10.3.3 附加功能
    10.4 Rhapsody和Embedded Engineer
    10.5 UI和資料庫開發：低代碼/無代碼
      10.5.1 早期起源：PowerBuilder——一個先驅框架
      10.5.2 模型驅動工程和IDE
      10.5.3 低代碼/無代碼平台的出現
      10.5.4 進步與AI集成
    10.6 CodeBot：AI取代模型驅動的低代碼
      10.6.1 AI對CodeBot及類似工具的影響
      10.6.2 從歷史中學習——CodeBot特徵之旅
      10.6.3 Hello CodeBot——一個簡單、安全、富媒體、低代碼的應用程序
      10.6.4 項目結構
      10.6.5 UML簡介
      10.6.6 導航狀態機
      10.6.7 註冊
      10.6.8 JWT認證
      10.6.9 自動部署實現快速迭代測試
      10.6.10 zip文件中的應用程序
      10.6.11 登錄
      10.6.12 主頁
      10.6.13 更多信息
    10.7 總結
  第11章 從狀態機生成嵌入式代碼
    11.1 子系統與狀態機的關係
      11.1.1 SysML狀態機組件
      11.1.2 將SysML狀態機映射到嵌入式代碼
      11.1.3 嵌入式C/C++中的示例
    11.2 微控制器
    11.3 實時代碼生成工具
    11.4 Servo Magic
      11.4.1 Arduino特性
      11.4.2 Arduino功能
      11.4.3 使用Arduino函數的交通信號燈狀態機代碼示例
    11.5 重新回到電子顯微鏡
    11.6 所有子系統的匯總狀態機
    11.7 按需提供更多詳細信息
    11.8 電子束控制狀態機
    11.9 自上而下的檢查
    11.10 生成狀態機的C++代碼
    11.11 總結

    11.12 本章使用的提示詞
  第12章 AI輔助資料庫設計和編程
    12.1 資料庫的一些基本概念
    12.2 SEM的資料庫需求
    12.3 關於MERN堆棧的介紹
    12.4 用於存儲和檢索圖像的簡單資料庫
    12.5 設置資料庫（MongoDB）
    12.6 啟動並運行Node.js伺服器
    12.7 使用Node創建資料庫訪問API
    12.8 轉向資料庫訪問API
    12.9 細化資料庫訪問API
    12.10 生成客戶端資料庫訪問對象
    12.11 更高級的資料庫主題：訪問控制
    12.12 RBAC實踐
    12.13 總結
    12.14 本章使用的提示詞
  第13章 用戶界面設計和編程
    13.1 列出SEM軟體和屏幕功能
    13.2 簡化的螺旋模型非常適於UI開發
    13.3 從線框圖開始
    13.4 遵循演進的螺旋UI流程
      13.4.1 步驟1：初始的文本線框圖
      13.4.2 根據數據模式審查線框圖
      13.4.3 步驟2：AI生成的HTML/IQM/CSS
      13.4.4 步驟3：迭代細化
      13.4.5 步驟4：集成
    13.5 總結
    13.6 本章使用的提示詞
  第14章 人工智慧輔助軟體測試
    14.1 軟體測試的三種自動化風格
    14.2 更多測試風格：資料庫和API測試
    14.3 另一種風格：硬體在環測試
    14.4 測試用例生成第1部分：單元測試
    14.5 測試用例生成第2部分：行為測試
    14.6 測試用例生成第3部分：UI測試
    14.7 電子顯微鏡：單元測試
    14.8 電子顯微鏡：BDD測試
    14.9 電子顯微鏡：Selenium測試
    14.10 電子顯微鏡：資料庫和API測試
    14.11 總結
    14.12 本章使用的提示詞
編后語
附錄A Sister Mary Lou開發SEM的SysML v2模型
附錄B 縮略語
參考文獻

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