鲁棒性分析ppt课件
合集下载
工程结构的鲁棒性PPT学习课件
是在保持一定承载力的情况下可以继续经受一定的变形，直至 达到极限变形 结构的极限变形通常发生在结构的最大承载力之后，反映了结 构破坏前的变形能力，代表结构实际破坏的极限状态
结构破坏的定义
以结构的极限变形定义
Lateral Force at Frame Top (kN)
160
140
120
100
80
有很多构件都成为局部型关键构件
结构体系与鲁棒性
尽量形成超静定结构 结构的鲁棒性与结构的超静定次数密切相关。 超静定次数也即在结构鲁棒性研究所说的结构冗余度。 冗余度是结构备用传力路径的指标 结构的冗余度越大，结构备用传力路径越多，鲁棒性也越高。
结构体系与鲁棒性
尽量形成超静定结构 当然，如果超静定次数都是集中于结构次要构件部分，这种冗余度
结构体系与鲁棒性
C100
结构体系与鲁棒性
由于结构形式和破坏模式不同，关键构件还可分为整体型关键构件 和局部型关键构件。
如剪力墙属于整体型关键构件，而框支柱属于局部型关键构件。 对于局部型关键构件应具有更高的安全度。
结构体系与鲁棒性
整体型关键构件破坏前，有许多与其关联的次要构件先行破坏 而局部型关键构件破坏时，结构中其它构件往往尚未破坏 典型的例子是新中央电视台大楼，由于其特殊的结构形式，结构中
结构体系与鲁棒性
明确结构体系中不同构件的作用 除关键构件和次要构件外，其它结构构件属于一般构件。 一般构件的破坏对整体结构的承载力有一定影响，但不会导致
整体结构的承载力产生急剧降低。 通常，一定数量的一般构件破坏后才会导致整体结构的严重破
坏。
结构体系与鲁棒性
明确结构体系中不同构件的作用 正确区分结构中的关键构件、一般构件和次要构件是保证结构抗震
结构破坏的定义
以结构的极限变形定义
Lateral Force at Frame Top (kN)
160
140
120
100
80
有很多构件都成为局部型关键构件
结构体系与鲁棒性
尽量形成超静定结构 结构的鲁棒性与结构的超静定次数密切相关。 超静定次数也即在结构鲁棒性研究所说的结构冗余度。 冗余度是结构备用传力路径的指标 结构的冗余度越大，结构备用传力路径越多，鲁棒性也越高。
结构体系与鲁棒性
尽量形成超静定结构 当然，如果超静定次数都是集中于结构次要构件部分，这种冗余度
结构体系与鲁棒性
C100
结构体系与鲁棒性
由于结构形式和破坏模式不同，关键构件还可分为整体型关键构件 和局部型关键构件。
如剪力墙属于整体型关键构件，而框支柱属于局部型关键构件。 对于局部型关键构件应具有更高的安全度。
结构体系与鲁棒性
整体型关键构件破坏前，有许多与其关联的次要构件先行破坏 而局部型关键构件破坏时，结构中其它构件往往尚未破坏 典型的例子是新中央电视台大楼，由于其特殊的结构形式，结构中
结构体系与鲁棒性
明确结构体系中不同构件的作用 除关键构件和次要构件外，其它结构构件属于一般构件。 一般构件的破坏对整体结构的承载力有一定影响，但不会导致
整体结构的承载力产生急剧降低。 通常，一定数量的一般构件破坏后才会导致整体结构的严重破
坏。
结构体系与鲁棒性
明确结构体系中不同构件的作用 正确区分结构中的关键构件、一般构件和次要构件是保证结构抗震
鲁棒控制课件
.
• 结构奇异值 实际的被控对象可以看作是对象模型 集合 G 中一个元素。结构不确定性Δ 描 述系统模型与标称模型的偏离程度。为 了评价闭环系统的稳定性和性能，可以 将闭环系统分为两部分：广义标称对象 M ( s )和不确定性Δ ，得到如图 所示的M −Δ 结构。
传递函数矩阵 M ( s )包含对象的标称模型、控制器和不确定性的加 权函数。摄动块Δ 是块 对角矩阵，它包含各种类型的不确定性摄动。Δ 结构是根据实际问 题的不确定性和系统所需要 的性能指标来确定的，它属于矩阵集 Δ ( s)。这个集合包含三部分的 块对角结构： （1）摄动块的个数 （2）每个摄动子块得类型 （3）每个摄动子块的维数 本文考虑两类摄动块：重复标量摄动块和不确定性全块。前者表示 对象参数不确定性，后 者表示对象动态不确定性。 定义块结构 Δ ( s)为 {}
实际应用
非线性系统设计的基本问题是我们仅知道被 控对象的部分动态信息,无法获得被控对象的精 确模型,所建立的模型要反映实际的被控对象,就 必然存在未知项和不确定项；如果在控制器设 计阶段没有恰当地处理这些不确定项,可能会使 得被控系统的性能明显地恱化,甚至造成整个闭 环系统不稳定。控制器必须能够处理这些未知 项戒不确定项,因而估计和鲁棒是设计一个成功 的控制器的关键。自适应控制和鲁棒控制及其 相结合的控制器是能够处理这些未知项戒不确 定项,以获得期望的暂态性能和稳态跟踪精度行 之有效的方法。
研究问题：
• 鲁棒控制器问题是控制系统 设计中鱼待解决的问题之一, 它是在所描述的被控对象不 确定性允许范围内,综合其控 制律,使系统保持稳定和性能 鲁棒. • 鲁棒控制理论包括鲁棒性分 析和鲁棒设计两大类问题. • 由于系统中的不确定性对系 统的性能能否保持有决定性 的影响,且高性能指标的保持 要求高精度的标称模型.
鲁棒性分析ppt课件
3.1预约代理输入入住和退宿日期 3.2预约代理输入房间类型 4.预约代理点击“查询”按钮
………… 11预约代理输入顾客姓名 12.预约代理点击“查询”按钮 13.如果没有找到匹配的顾客：
13.1预约代理输入地址信息 13.2预约代理输入电话信息 13.3预约代理点击“增加新顾客” 14.否则 14.1系统显示匹配信息列表 14.2预约代理选择所要查找的顾客 14.3系统跳转到顾客信息界面
xx
6
鲁棒性分析
鲁棒性分析是这样一个过程，它引导我们从用例转换为 支持用例的模型：
需求模型 设计模型
SRS
用例模型 域模型
xx
7
鲁棒性分析
鲁棒性分析的输入： 一个用例 这个用例的用例场景 这个用例的活动图（如果可以用到） 域模型（domain model）
鲁棒性分析的输出： 通过一个UML序列图和一些设计组件：边界、服务、 实体组件，我们得出设计模型。
xx
25
序列图元素
xx
26
利用序列图弄清设计模型
1.按照对第一次动作反映的时间顺序将合作者安排在序 列图的顶部。
2.在第一次活动中为每一个消息添加信息链（message link）和活动条（activation bars）.
3.对于每一个活动都重复第2步操作，直至转换完成为 止。
xx
27
第1步——为第一个活动安排组件
xx
8
边界组件
“一个边界类（或者边界组件）用于针对系统和参与者 （用户或者外部系统）之间交互建模。”（Jacobson， Booch，和Rumbaugh 第183页）。
Booபைடு நூலகம்ingAgent
ResvUI
抽取用户界面、传感器(sensors) 、通信接口等。 高层（High-level）用户接口组件。 每一个边界组件必须至少与一个参与者关联起来。
………… 11预约代理输入顾客姓名 12.预约代理点击“查询”按钮 13.如果没有找到匹配的顾客：
13.1预约代理输入地址信息 13.2预约代理输入电话信息 13.3预约代理点击“增加新顾客” 14.否则 14.1系统显示匹配信息列表 14.2预约代理选择所要查找的顾客 14.3系统跳转到顾客信息界面
xx
6
鲁棒性分析
鲁棒性分析是这样一个过程，它引导我们从用例转换为 支持用例的模型：
需求模型 设计模型
SRS
用例模型 域模型
xx
7
鲁棒性分析
鲁棒性分析的输入： 一个用例 这个用例的用例场景 这个用例的活动图（如果可以用到） 域模型（domain model）
鲁棒性分析的输出： 通过一个UML序列图和一些设计组件：边界、服务、 实体组件，我们得出设计模型。
xx
25
序列图元素
xx
26
利用序列图弄清设计模型
1.按照对第一次动作反映的时间顺序将合作者安排在序 列图的顶部。
2.在第一次活动中为每一个消息添加信息链（message link）和活动条（activation bars）.
3.对于每一个活动都重复第2步操作，直至转换完成为 止。
xx
27
第1步——为第一个活动安排组件
xx
8
边界组件
“一个边界类（或者边界组件）用于针对系统和参与者 （用户或者外部系统）之间交互建模。”（Jacobson， Booch，和Rumbaugh 第183页）。
Booபைடு நூலகம்ingAgent
ResvUI
抽取用户界面、传感器(sensors) 、通信接口等。 高层（High-level）用户接口组件。 每一个边界组件必须至少与一个参与者关联起来。
4-SISO系统鲁棒性分析-part1-灵敏度2017
被控对象 P(s)
S
T P
=1
被控对象 P(s)
SPT
=1 1+ PC
被控对象 P= (s) SPT
= 1 , G 1+ GH
PC
反馈环节 H= (s) SHT
= −GH , G 1+ GH
PC
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
灵敏度计算实例 R(s)
—
例：天线的灵敏度函数。
C(s) H (s)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ问题1
本节重点
如何求取SISO系统 灵敏度函数？
问题2
问题3
系统灵敏度的定义？
系统灵敏度的含义？
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
3.1.1 灵敏度定义 问题：
由于被控对象的变化而引起 的系统输出的变化有多大？
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
闭环系统的输出变化
闭环系统：
1 系统灵敏度 22 反馈系统的内部稳定性
3 鲁棒稳定性判据 4 鲁棒性能
控制与仿真中心
内容回顾
系统中的存在不确定性
R(s)
—
C(s)
( P0 , ∆P )
D(s) + Y (s)
频域模型的不确定性表示方法： 加性不确定性 乘性不确定性
被控对象模型的不确定性对系统输出带来多大变化？
控制与仿真中心
Y (s)
H (s)
当GH很大时，灵敏度约为-1，则H(s) 的变化将直接 影响输出响应。因此，保持反馈部分不因环境的改变而 改变，或者说保持反馈增益为常数，是非常重要的。
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
稳定性与鲁棒性lecture2——稳定性基础49页PPT
稳定性与鲁棒性lecture2——稳定性 基础
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何2、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何2、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
鲁棒控制理论.ppt
例如跟踪控制中,若希望跟踪误差e的幅值小于给定
的 ,则性能指标为: S , S为灵敏度函数
定义权函数
W1( j)
1 ,则有
W1S
1
若P取摄动为 (1 W2)P0,那么S的摄动为:
S
1
S0
1 (1 W2 )L0 1 W2T0
显然RP的条件为:
|| W2T || 1 且
W1
1
S0 W2T
下面研究一种特殊的摄动形式——分子分母摄动,它依赖于对象传递函数P的分式 表示 P N ,若P为有理的,则N和D分别
D
为分子,分母多项式。分子-分母摄动模型 将摄动表示为
P N0 P N0 M NW2
D0
D0 M DW1
N0和D0表示标称系统; M DW1和M NW2分别为
分母和分子的不确定性模型; 频率函数MW1和
数 S0 和输入灵敏度函数 U0 满足不等式:
H
2
sup(W1( j)S0 ( j)V ( j) 2 R
W2 ( j)U0 (
j)V ( j) 2 ) 1
令w1 VW1, w2 VW2 / P0,则上式可以表示为:
S0 ( j)w1( j) 2 T0 ( j)w2 ( j) 2 1, R
S sup S( j) R
这一问题的合理性在于:极小化S的峰值相当 于极小化最坏干扰对输出的影响。
假设干扰v具有未知频率成分,但是有有限能
量 v 2 , 我们定义干扰的2范数 2
v v2(t)dt
2
v的能量是它2范数的平方。则下图的系统范
数 S 定义为
z
S sup
2
v v
2
2
z
S
鲁棒辨识PPT课件
频率点数据的噪声验前信息,它反映了验前信息中的未 建模动态以及测量数据中的外界污染噪声,l是一有界 但未必解析的函数,满足||||;
由实验算子确定的N个频域点数据的验后信息,即
EN,k ( f ,) f (e jk ) k k 0,1,, N -1
(1)
5.2.1 H鲁棒辨识问题(2/3)
f
,);
M
,
)
0
(3)
如果对所有的fM上述条件均成立,则称该算法是鲁棒收
敛的.
若算法的收敛性不依赖于系统验前信息,则称为自发 鲁棒收敛的.
相应地,当辨识算法的收敛性依赖于系统验前信息时, 则称辨识算法是整定鲁棒收敛的.
5.2.1 H鲁棒辨识问题(3/3)
下面分别讨论： 两步结构H鲁棒辨识算法 基于信息复杂度理论的H鲁棒辨识方法 基于线性规划转换的辨识算法
5.1 模型集的描述方法(1/3)
5.1 模型集的描述方法
传统的辨识问题,模型结构通常事先给定,待确定的只是模型 的参数,而不直接考虑系统的不确定性,辨识结果是某一准则 下最优的单一模型. 鲁棒辨识则要求获取待辨识系统的一个模型集估计,保证 真实系统落在该模型集内. 因此,面临的首要问题就是选择适当的模型集描述方法,针 对各种模型集描述,运用不同的分析手段,以发更多不同的 辨识算法和理论结果. 下面简单综述鲁棒辨识中常用的控制系统模型—非参数 模型与参数模型.
5.1 模型集的描述方法(2/3)
非参数模型
时域的脉冲响应和频域的频域响应(Bode曲线或 Nyquist曲线),是最基本的非参数模型.
由于频域响应具有明确的工程意义,非参数模型 的不确定性通常用名义系统的传递函数及其误 差界描述,可十分明了地反映出各频段的不确定 性;
由实验算子确定的N个频域点数据的验后信息,即
EN,k ( f ,) f (e jk ) k k 0,1,, N -1
(1)
5.2.1 H鲁棒辨识问题(2/3)
f
,);
M
,
)
0
(3)
如果对所有的fM上述条件均成立,则称该算法是鲁棒收
敛的.
若算法的收敛性不依赖于系统验前信息,则称为自发 鲁棒收敛的.
相应地,当辨识算法的收敛性依赖于系统验前信息时, 则称辨识算法是整定鲁棒收敛的.
5.2.1 H鲁棒辨识问题(3/3)
下面分别讨论： 两步结构H鲁棒辨识算法 基于信息复杂度理论的H鲁棒辨识方法 基于线性规划转换的辨识算法
5.1 模型集的描述方法(1/3)
5.1 模型集的描述方法
传统的辨识问题,模型结构通常事先给定,待确定的只是模型 的参数,而不直接考虑系统的不确定性,辨识结果是某一准则 下最优的单一模型. 鲁棒辨识则要求获取待辨识系统的一个模型集估计,保证 真实系统落在该模型集内. 因此,面临的首要问题就是选择适当的模型集描述方法,针 对各种模型集描述,运用不同的分析手段,以发更多不同的 辨识算法和理论结果. 下面简单综述鲁棒辨识中常用的控制系统模型—非参数 模型与参数模型.
5.1 模型集的描述方法(2/3)
非参数模型
时域的脉冲响应和频域的频域响应(Bode曲线或 Nyquist曲线),是最基本的非参数模型.
由于频域响应具有明确的工程意义,非参数模型 的不确定性通常用名义系统的传递函数及其误 差界描述,可十分明了地反映出各频段的不确定 性;
《鲁棒控制》-8-参数摄动系统鲁棒性分析
∴P ( jω,Q) = conv ( K1 ( jω ), K2 ( jω ), K3 ( jω ), K4 ( jω ))
= Rectangle( Ki ( jω ),i = 1, 2, 4)
《鲁棒控制》课堂笔记 清华大学自动化系 钟宜生
Im K2 ( jω ) ●
K3 ( jω ) ●
P ( jω,Q)
= s3 + (3 + h1 + 4h2 )s2 + (4 + h1 + 6h2 )s + 6h1 +12h2
令
Δ ( s, h) = an (h) sn + an−1 (h) sn−1 + + a0 (h)#43; ai0
a(h)
⎛ ⎜ ⎜
a0
(h)
⎞ ⎟ ⎟
=
⎛ ⎜ ⎜
10 ai (q) 是参数（向量） q 的连续函数；
20 q 在有界的 Pathwise 连通集 Q 上取值；
30 an (q) ≠ 0,∀q ∈Q ；
( ) 40 ∃q0 ∈ Q, s.t. P s, q0 为稳定的。
则多项式族P (s,Q) = {P (s, q) q ∈Q}为鲁棒稳定的，即对 ∀ q ∈Q ， P (s, q) 均为
记：P ( s, Q) = ⎡⎣qn , qn ⎤⎦ sn + ⎡⎣qn−1, qn−1 ⎤⎦ sn−1 + + ⎡⎣q0 , q0 ⎤⎦
{ } = p ( s, q) qi ≤ qi ≤ qi , qn ⋅ qn > 0
● Kharitonov 定理（1978）：区间多项式族P ( s,Q) 是鲁棒稳定的 iff 如下 4 个
- 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)。
3.对于每一个活动都重复第2步操作，直至转换完成为 止。
27
xx
第1步——为第一个活动安排组件
28
xx
第2步——添加消息连接和活动条
29
xx
第3步——每一个活动重复第2步
30
xx
第3步——每一个活动重复第2步
31
xx
总结
鲁棒性分析创建了一个满足用例的设计组件模型。它被 称为设计模型。 我们用UML的协作图来可视化设计模型。 为了提供用例协作的另外一种视角,我们通常把设计模型 转换成序列图。
6
xx
鲁棒性分析
鲁棒性分析是这样一个过程，它引导我们从用例转换为 支持用例的模型：
需求模型
设计模型
SRS
用例模型
域模型
7
xx
鲁棒性分析
鲁棒性分析的输入： 一个用例 这个用例的用例场景 这个用例的活动图（如果可以用到） 域模型（domain model）
鲁棒性分析的输出： 通过一个UML序列图和一些设计组件：边界、服务、 实体组件，我们得出设计模型。
10
xx
实体组件
“一个实体类（组件）通常用来模拟那些长期存在并且具 用持久性的信息。”（Jacobson，Booch，和Rumbaugh 第 184页）。
实体通常与域对象通信。
（Entities usually correspond to domain objects ）
大多数实体是具有持久性的。
8
xx
边界组件
“一个边界类（或者边界组件）用于针对系统和参与者
（用户或者外部系统）之间交互建模。”（Jacobson， Booch，和Rumbaugh 第183页）。
BookingAgent
ResvUI
抽取用户界面、传感器(sensors) 、通信接口等。 高层（High-level）用户接口组件。 每一个边界组件必须至少与一个参与者关联起来。
转换成序列图。这个图对开发者而言将更为有用。 下一个部分将描述UML序列图。
25
xx
序列图元素
26
xx
利用序列图弄清设计模型
1.按照对第一次动作反映的时间顺序将合作者安排在序 列图的顶部。
2.在第一次活动中为每一个消息添加信息链（message link）和活动条（activation bars）.
对于用例的每一个动作： a.确定并增加边界组件 b.确定并增加服务组件 c.确定并增加实体组件 d.画出这些组件间的关联 e.把每个组件都贴上用来满足用例交互的动作标签
16
xx
第1选步择一—个用—例：选创建择预约一个用例
1.顾客联系预约代理
2.预约代理选择“新建预约”图标
3.预约代理输入查询标准
3.1预约代理输入入住和退宿日期
用鲁棒性分析创建 设计模型
1
目标
本章学习目标:
能够解释一个鲁棒性分析以及相应设计模型的 目的及元素。
能够识别UML协作图的基本元素。 利用鲁棒性分析为一个用例创建一个设计模型。 能够识别UML序列图的基本元素。 生成一个设计模式的序列图视图。
2
xx
流程图
需求模型
项目干系人 脑海中的模型
3.2预约代理输入房间类型
4.预约代理点击“查询”按钮
…………
11预约代理输入顾客姓名
12.预约代理点击“查询”按钮
13.如果没有找到匹配的顾客：
13.1预约代理输入地址信息
13.2预约代理输入电话信息
13.3预约代理点击“增加新顾客”
14.否则
14.1系统显示匹配信息列表
14.2预约代理选择所要查找的顾客
14.3系统跳转到顾客信息界面
…………
21.系统保存预约并显示预约编号
22.预约代理点击“确定”
17
xx
第2步——在图中放置参与者
把参与者放到协作图中：
18
xx
第3A步——确定边界组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
19
xx
第3A步——确定边界组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
20
xx
第3B步——确定服务组件
先前协作图变更为：14 Nhomakorabeaxx协作图元素
消息箭头可以指示： 一个方法调用 远程方法请求 一个异步信息
序列标签指示： 消息的顺序 即将调用的信息的活动
多对象（Multi-objects ）代表了一个相关对象的集合。
15
xx
鲁棒性分析演示
1.选择一个适当的用例。 2.把一个参与者放到协作图里面。 3.分析这个用例（活动图）。
活动：2.预约代理选择“新建预约”
21
xx
第3C步——确定实体组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
22
xx
在活动图里分析所有动作
活动：3.预约代理输入查询标准
23
xx
在活动图里分析所有动作
活动：4.预约代理点击“查询”按钮
24
xx
把协作图转换成序列图
为了给鲁棒性分析提供另外一个视角，你可以把协作 图
实体可以有非常复杂的行为。
11
xx
鲁棒性分析过程描述
1.选择一个用例 2.构造一个满足用例活动性的协作图。
a.识别支持用例活动的设计组件。 b.画出这些组件间的关联 c.用信息标记这些关联 3.从另一个角度，把协作图转换成序列图（可选的）。
12
xx
协作图元素
UML协作图元素如下：
13
xx
协作图元素
Clean
Dirty
close() save()
4
设计模型简介
设计模型是根据需求模型（用例和域模型）来创建的。 设计模型与架构模型结合产生出解决方案模型。
5
xx
分析与设计的差异
分析能够帮助你对系统必须支持的业务过程（业务流程） 进行建模：
用例 域模型 设计能够帮助你对系统是怎样支持业务进程进行建模。 设计模型包括： 边界（用户界面）组件 服务组件 实体组件
架构模型 设计模型
xx
解决方案 模型
编码
3
流程图
用例表
TCP
Client
Server
使用鲁棒性分析为用例创 建一个设计模型
通过合并设计和架构模型 来创建解决方案模型
精化域模型来满足解决方案 模型
应用设计模式到域模型和 解决方案模型中
使用状态图确定并建立复杂 对象状态的模型
xx
open() edit() edit()
9
xx
服务组件
（“控制（服务）类（组件）扮演协调、序列化、事务 以及控制另外的对象的角色，而且他们经常被用来封装 与某个特定用例的控制。”Jacobson，Booch，和 Rumbaugh 第185页）。
BookingAgent
ResvUI
ResvService
调整控制流
在工作流中隔离所有从边界组件到实体组件的更改。
27
xx
第1步——为第一个活动安排组件
28
xx
第2步——添加消息连接和活动条
29
xx
第3步——每一个活动重复第2步
30
xx
第3步——每一个活动重复第2步
31
xx
总结
鲁棒性分析创建了一个满足用例的设计组件模型。它被 称为设计模型。 我们用UML的协作图来可视化设计模型。 为了提供用例协作的另外一种视角,我们通常把设计模型 转换成序列图。
6
xx
鲁棒性分析
鲁棒性分析是这样一个过程，它引导我们从用例转换为 支持用例的模型：
需求模型
设计模型
SRS
用例模型
域模型
7
xx
鲁棒性分析
鲁棒性分析的输入： 一个用例 这个用例的用例场景 这个用例的活动图（如果可以用到） 域模型（domain model）
鲁棒性分析的输出： 通过一个UML序列图和一些设计组件：边界、服务、 实体组件，我们得出设计模型。
10
xx
实体组件
“一个实体类（组件）通常用来模拟那些长期存在并且具 用持久性的信息。”（Jacobson，Booch，和Rumbaugh 第 184页）。
实体通常与域对象通信。
（Entities usually correspond to domain objects ）
大多数实体是具有持久性的。
8
xx
边界组件
“一个边界类（或者边界组件）用于针对系统和参与者
（用户或者外部系统）之间交互建模。”（Jacobson， Booch，和Rumbaugh 第183页）。
BookingAgent
ResvUI
抽取用户界面、传感器(sensors) 、通信接口等。 高层（High-level）用户接口组件。 每一个边界组件必须至少与一个参与者关联起来。
转换成序列图。这个图对开发者而言将更为有用。 下一个部分将描述UML序列图。
25
xx
序列图元素
26
xx
利用序列图弄清设计模型
1.按照对第一次动作反映的时间顺序将合作者安排在序 列图的顶部。
2.在第一次活动中为每一个消息添加信息链（message link）和活动条（activation bars）.
对于用例的每一个动作： a.确定并增加边界组件 b.确定并增加服务组件 c.确定并增加实体组件 d.画出这些组件间的关联 e.把每个组件都贴上用来满足用例交互的动作标签
16
xx
第1选步择一—个用—例：选创建择预约一个用例
1.顾客联系预约代理
2.预约代理选择“新建预约”图标
3.预约代理输入查询标准
3.1预约代理输入入住和退宿日期
用鲁棒性分析创建 设计模型
1
目标
本章学习目标:
能够解释一个鲁棒性分析以及相应设计模型的 目的及元素。
能够识别UML协作图的基本元素。 利用鲁棒性分析为一个用例创建一个设计模型。 能够识别UML序列图的基本元素。 生成一个设计模式的序列图视图。
2
xx
流程图
需求模型
项目干系人 脑海中的模型
3.2预约代理输入房间类型
4.预约代理点击“查询”按钮
…………
11预约代理输入顾客姓名
12.预约代理点击“查询”按钮
13.如果没有找到匹配的顾客：
13.1预约代理输入地址信息
13.2预约代理输入电话信息
13.3预约代理点击“增加新顾客”
14.否则
14.1系统显示匹配信息列表
14.2预约代理选择所要查找的顾客
14.3系统跳转到顾客信息界面
…………
21.系统保存预约并显示预约编号
22.预约代理点击“确定”
17
xx
第2步——在图中放置参与者
把参与者放到协作图中：
18
xx
第3A步——确定边界组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
19
xx
第3A步——确定边界组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
20
xx
第3B步——确定服务组件
先前协作图变更为：14 Nhomakorabeaxx协作图元素
消息箭头可以指示： 一个方法调用 远程方法请求 一个异步信息
序列标签指示： 消息的顺序 即将调用的信息的活动
多对象（Multi-objects ）代表了一个相关对象的集合。
15
xx
鲁棒性分析演示
1.选择一个适当的用例。 2.把一个参与者放到协作图里面。 3.分析这个用例（活动图）。
活动：2.预约代理选择“新建预约”
21
xx
第3C步——确定实体组件
活动：2.预约代理选择“新建预约”
22
xx
在活动图里分析所有动作
活动：3.预约代理输入查询标准
23
xx
在活动图里分析所有动作
活动：4.预约代理点击“查询”按钮
24
xx
把协作图转换成序列图
为了给鲁棒性分析提供另外一个视角，你可以把协作 图
实体可以有非常复杂的行为。
11
xx
鲁棒性分析过程描述
1.选择一个用例 2.构造一个满足用例活动性的协作图。
a.识别支持用例活动的设计组件。 b.画出这些组件间的关联 c.用信息标记这些关联 3.从另一个角度，把协作图转换成序列图（可选的）。
12
xx
协作图元素
UML协作图元素如下：
13
xx
协作图元素
Clean
Dirty
close() save()
4
设计模型简介
设计模型是根据需求模型（用例和域模型）来创建的。 设计模型与架构模型结合产生出解决方案模型。
5
xx
分析与设计的差异
分析能够帮助你对系统必须支持的业务过程（业务流程） 进行建模：
用例 域模型 设计能够帮助你对系统是怎样支持业务进程进行建模。 设计模型包括： 边界（用户界面）组件 服务组件 实体组件
架构模型 设计模型
xx
解决方案 模型
编码
3
流程图
用例表
TCP
Client
Server
使用鲁棒性分析为用例创 建一个设计模型
通过合并设计和架构模型 来创建解决方案模型
精化域模型来满足解决方案 模型
应用设计模式到域模型和 解决方案模型中
使用状态图确定并建立复杂 对象状态的模型
xx
open() edit() edit()
9
xx
服务组件
（“控制（服务）类（组件）扮演协调、序列化、事务 以及控制另外的对象的角色，而且他们经常被用来封装 与某个特定用例的控制。”Jacobson，Booch，和 Rumbaugh 第185页）。
BookingAgent
ResvUI
ResvService
调整控制流
在工作流中隔离所有从边界组件到实体组件的更改。