可信的航天嵌入式控制软件开发技术 [Development technology for dependable space embedded control software] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨孟飞，顾斌，郭向英 等 著

图书标签:

• 航天软件
• 嵌入式系统
• 可靠性工程
• 软件开发
• 控制软件
• 空间系统
• 软件测试
• 形式化方法
• 安全关键系统
• 实时系统

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118112665

版次：1

商品编码：12356563

包装：精装

外文名称：Development technology for dependable space embedded control software

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：176

正

内容简介

　　《可信的航天嵌入式控制软件开发技术》主要介绍航天嵌入式控制软件可信保障技术体系及其关键技术。首先从近年来的实际案例提炼出影响航天嵌入式软件可信性的十大可信问题，针对这些关键可信问题，从问题、阶段、方法、工具和度量五个维度进行研究，形成了具有五维体系结构的可信性保障技术体系；然后，重点论述了需求建模与验证、程序实现正确性保障、嵌入式软件形式化验证等关键问题的解决方案；最后依据可信保障技术体系的需求，介绍了构建嵌入式软件可信保障集成环境的集成方法、体系架构和关键技术。
　　《可信的航天嵌入式控制软件开发技术》针对嵌入式软件研制中的实际问题给出系统的解决方案，实用性强，对于在航天行业以及航空、兵器、汽车、核电等行业从事嵌入式软件研制的工程技术人员和系统总体设计人员，具有很好的参考价值。

目录

第1章 嵌入式软件可信性保障技术体系
1．1 航天嵌入式控制系统的组成和特点
1．2 航天嵌入式控制软件中的可信问题
1．2．1 实时性问题
1．2．2 内存使用问题
1．2．3 数据使用问题
1．2．4 计算问题
1．2．5 协议正确性问题
1．2．6 状态转换问题
1．2．7 故障处理问题
1．2．8 编译等价性问题
1．2．9 编码问题
1．2．10 各阶段一致性问题
1．3 可信保障五维体系结构模型
1．4 实例：时序保障问题分析
1．4．1 需求分析阶段的保障
1．4．2 设计阶段的保障
1．4．3 编码阶段的保障
1．4．4 测试阶段的保障
1．4．5 方法、技术和工具
1．4．6 度量

第2章 航天控制软件需求建模与验证
2．1 需求建模语言
2．1．1 建模语法定义
2．1．2 建模语义解释
2．2 需求性质描述语言
2．2．1 性质描述语法定义
2．2．2 性质描述语义解释
2．2．3 性质描述模板
2．3 分析与验证方法
2．3．1 类型检查
2．3．2 数据流分析
2．3．3 原型生成与快速仿真
2．3．4 随机语义
2．3．5 概率模型检查
2．4 SPRADL应用框架

第3章 程序实现正确性保障
3．1 可信编程规范
3．1．1 禁止使用的C语言特性
3．1．2 语言使用规则
3．1．3 领域相关规则
3．1．4 环境相关规则
3．1．5 检测工具介绍
3．2 数值性质分析技术
3．2．1 基于抽象解释的数值性质分析技术
3．2．2 区间抽象域的基本定义及操作
3．2．3 区间抽象域的幂集拓展
3．2．4 基于浮点区间幂集的程序分析方法
3．3 数据竞争预防和检测技术
3．3．1 典型数据竞争案例及分析
3．3．2 避免数据竞争的设计策略
3．3．3 数据竞争检测方法及工具
3．4 单元测试用例自动生成技术
3．4．1 测试技术
3．4．2 应用实例
3．5 数字虚拟仿真测试技术
3．5．1 数字虚拟仿真测试平台的功能
3．5．2 数字虚拟仿真测试平台构建技术
3．5．3 数字虚拟仿真测试平台

第4章 嵌入式软件形式化验证
4．1 模型检验
4．1．1 软件模型检验技术
4．1．2 嵌入式软件模型检验技术
4．1．3 模型检验工具
4．1．4 面向源程序的模型检验应用举例
4．2 定理证明
4．2．1 定理证明技术
4．2．2 嵌入式操作系统的形式化验证举例

第5章 嵌入式软件可信保障集成环境
5．1 集成环境的需求和功能
5．2 集成环境的集成方法
5．2．1 集成对象
5．2．2 集成方法
5．3 集成环境实现
5．3．1 集成环境体系架构
5．3．2 集成环境的实现技术
5．3．3 设计实现
5．3．4 工具集成与应用举例
缩略语
参考文献

《智造未来：智能制造的关键技术与实践》 内容概述： 本书是一部深度剖析智能制造领域前沿技术与核心实践的力作。作者以宏观视角审视了工业4.0时代下制造业转型的深刻变革，并聚焦于实现这一宏伟蓝图所必需的关键技术要素，从理论基础到实际应用，进行了系统性的梳理和阐述。书中不仅涵盖了智能制造的核心构成，如物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）、云计算、边缘计算、数字孪生等，还深入探讨了这些技术如何协同作用，驱动制造业实现更高效、更灵活、更可持续的生产模式。 本书的写作旨在为广大制造业从业者、技术研发人员、政策制定者以及相关领域的研究学者提供一个全面、深入的学习和参考平台。内容选取上，既有对基础理论概念的清晰解读，也包含了大量国内外最新的技术进展、成功案例和行业洞察。我们力求通过详实的论述和严谨的分析，帮助读者理解智能制造的本质，掌握实现智能转型的关键路径，并激发创新思维，共同塑造制造业的未来。 详细章节解析： 第一部分：智能制造的宏观图景与战略驱动 第一章：工业4.0的时代浪潮与制造业的未来走向 本章将追溯工业革命的演进脉络，从蒸汽时代、电力时代、信息时代，到如今的智能时代，阐述每一次技术飞跃对社会经济形态的颠覆性影响。 重点分析工业4.0的核心理念，包括互联互通、信息透明、技术协助以及自主决策等，并解释这些理念如何重塑传统的生产制造模式。 探讨智能制造对国民经济、就业结构、全球供应链以及可持续发展带来的深远影响，为后续技术探讨奠定战略认知基础。 分析当前全球主要经济体在智能制造领域的战略布局和竞争态势，帮助读者理解行业发展的宏观驱动力。 第二章：智能制造的关键支撑技术体系 本章将对智能制造的“软”与“硬”构成进行系统性介绍。 硬件层面： 详细阐述先进传感技术（如MEMS、光学传感器、化学传感器等）、智能机器人（协作机器人、移动机器人）、柔性制造系统、增材制造（3D打印）等关键设备的技术原理、发展现状与应用前景。 软件与通信层面： 深入剖析工业互联网（IIoT）的架构与通信协议（如MQTT、OPC UA等），解释其如何实现设备、系统与人之间的无缝连接。 数据与智能层面： 引入云计算、边缘计算的概念，阐述其在数据存储、计算与分析中的作用。同时，对大数据分析方法（如统计分析、机器学习、深度学习）在工业场景中的应用进行初步介绍。 系统集成层面： 探讨企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）、产品生命周期管理（PLM）等传统管理信息系统在智能制造中的演进与升级，以及它们与新兴技术的集成方式。 第二部分：核心技术深度解析与应用实践 第三章：物联网（IoT）在智能制造中的赋能作用 本章聚焦于工业物联网（IIoT），详细阐述其技术构成，包括感知层、网络层、平台层和应用层。 深入探讨各类工业传感器在数据采集中的重要性，例如温度、压力、流量、振动、视觉传感器等，以及它们如何转化为有价值的信息。 详细介绍工业网络通信技术，包括以太网、Wi-Fi、NB-IoT、LoRa等，以及它们在满足不同场景下的通信需求（如带宽、延迟、功耗）方面的优势与挑战。 分析IIoT平台的功能，如设备管理、数据接入、数据存储、数据可视化、告警管理等，并介绍国内外主流的IIoT平台。 通过具体案例，展示IIoT在设备状态监测、预测性维护、远程监控、资产追踪等方面的成功应用。 第四章：大数据分析与人工智能（AI）驱动的智能决策 本章是智能制造的核心驱动力，将深入剖析大数据分析和人工智能技术。 大数据分析： 详细讲解大数据的“4V”特性（Volume, Velocity, Variety, Veracity）在工业数据中的体现。 介绍大数据处理框架（如Hadoop, Spark）及数据存储技术（如NoSQL数据库）。 深入探讨数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，以及它们在质量检测、故障诊断、生产优化中的应用。 人工智能（AI）： 机器学习（ML）： 详细介绍监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习在工业场景下的应用，如预测性维护、工艺参数优化、能耗管理等。 深度学习（DL）： 重点讲解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在机器视觉（产品缺陷检测、场景识别）、自然语言处理（设备日志分析）、时间序列预测（生产负荷预测）等领域的突破性应用。 其他AI技术： 简要介绍专家系统、知识图谱在工业知识沉淀与推理中的作用。 AI与大数据结合： 强调AI算法如何在海量工业数据中挖掘深层模式，实现更精准的预测和更智能的决策。 第五章：云计算与边缘计算在智能制造中的协同部署 本章探讨数据处理与计算能力的空间分布，以及云计算和边缘计算如何协同工作。 云计算： 详细介绍云计算的优势，如高可扩展性、按需服务、成本效益等，以及其在企业级数据中心、SaaS、PaaS、IaaS等服务模式中的应用。 阐述云计算如何支持大规模数据存储、复杂的AI模型训练、企业级应用部署等。 分析在智能制造中，云计算在提供强大算力、数据分析平台、协同工作环境等方面的价值。 边缘计算： 阐释边缘计算的概念，即在数据源附近进行本地计算和处理。 深入探讨边缘计算的优势，如降低网络延迟、提高响应速度、保障数据安全和隐私、减少网络带宽占用等。 介绍边缘计算在实时数据处理、本地决策、紧急响应等场景下的应用，例如实时质量检测、安全监控、AGV导航等。 协同与融合： 详细讨论云计算与边缘计算如何相互补充，构成一个分层、分布式、高效的智能制造计算架构。例如，边缘设备负责实时数据采集和初步处理，并将清洗后的数据上传至云端进行深度分析和长期存储。 第六章：数字孪生（Digital Twin）构建与驱动的仿真优化 本章深入探讨数字孪生这一革命性的概念。 数字孪生的定义与构成： 解释数字孪生是如何通过物理实体（如设备、产品、生产线、工厂）的实时数据，构建其在虚拟空间的精确映射。详细阐述数字孪生的组成要素，包括物理实体、虚拟模型、连接与数据流、分析服务等。 数字孪生的应用场景： 设计与验证： 在产品设计阶段，利用数字孪生进行虚拟原型测试，优化设计参数，提前发现潜在问题。 生产制造： 在生产过程中，通过数字孪生实时监控生产状态，模拟不同工艺参数对生产结果的影响，进行过程优化。 运维与服务： 在产品生命周期中，利用数字孪生进行预测性维护、远程诊断、性能优化，提升售后服务水平。 培训与仿真： 在人员培训方面，利用数字孪生进行沉浸式操作培训和应急演练。 数字孪生与仿真技术的结合： 重点阐述数字孪生如何为各种仿真（如流体动力学CFD、有限元分析FEA、离散事件仿真DES）提供真实的运行环境和输入数据，从而实现更精确、更可靠的仿真结果。 实现挑战与未来趋势： 讨论构建和维护高质量数字孪生所面临的技术挑战，如数据集成、模型精度、计算资源等，并展望数字孪生在未来智能制造中的发展方向。 第三部分：智能制造的实践路径与未来展望 第七章：智能工厂的建设与运营：集成化与柔性化 本章将智能制造的各项技术进行落地整合，探讨智能工厂的建设模式。 智能工厂的体系架构： 介绍分层（现场层、控制层、管理层、企业层）和模块化（如生产单元、物料配送单元、信息集成单元）的智能工厂架构。 集成化生产： 阐述如何通过信息技术将生产设备、物料流、信息流、能量流等进行深度集成，实现端到端的生产流程优化。 柔性化生产： 探讨如何通过模块化设计、可重构的生产线、先进的机器人技术等，实现产品种类快速切换、小批量定制生产，满足市场多样化需求。 人机协同： 强调在智能工厂中，人类的角色从直接操作转变为监督、决策与协作，并分析人机协同的模式和优势。 案例分析： 选取不同行业（如汽车、电子、航空航天）的智能工厂建设案例，分析其成功经验和面临的挑战。 第八章：智能供应链与协同制造 本章将视角从单个工厂扩展到整个供应链，探讨智能制造如何实现更高效、更透明的供应链管理。 供应链可视化： 利用IoT、大数据等技术，实现从原材料采购到产品交付的全流程可视化，实时追踪物料和产品状态。 需求预测与精准生产： 结合大数据分析和AI，实现更准确的需求预测，从而指导生产计划的制定，减少库存积压和缺货风险。 协同制造与价值链整合： 探讨不同企业之间如何通过平台化技术进行信息共享和协同生产，优化资源配置，构建高效的产业生态。 智能化物流与仓储： 介绍自动化仓储系统、智能配送调度、无人机/无人车配送等技术在提升物流效率方面的应用。 区块链在供应链中的应用： 简要介绍区块链技术如何增强供应链的透明度、可追溯性和安全性。 第九章：智能制造面临的挑战与可持续发展 本章将聚焦智能制造推进过程中遇到的实际问题，并探讨其可持续发展之道。 技术挑战： 数据孤岛、系统集成难度、网络安全风险、AI算法的可解释性与鲁棒性、高昂的初期投资等。 人才挑战： 复合型人才的短缺，包括掌握跨学科知识（IT+OT+DT）的工程师、数据科学家、AI专家等。 标准与法规： 行业标准的统一、数据安全与隐私保护的法规建设、知识产权保护等问题。 经济与社会影响： 产业结构调整、就业岗位变化、收入差距等社会问题，以及如何通过政策引导和教育培训加以应对。 可持续发展： 智能制造如何助力节能减排、资源循环利用、绿色生产，实现经济效益与环境效益的双赢。 第十章：拥抱未来：智能制造的创新趋势与展望 本章将对智能制造的未来进行前瞻性探讨。 AI的深化应用： 预测性维护的全面普及、自主决策系统的广泛部署、AI与人类创造力的结合。 普适性AI与类脑计算： 探讨更智能、更自主的AI系统，以及类脑计算可能带来的突破。 量子计算在工业领域的潜在影响： 简要介绍量子计算在复杂优化问题、材料科学等领域的颠覆性潜力。 人机共生的新范式： 展望未来，人类与智能机器将如何更紧密地协同工作，共同完成更复杂的任务。 开放创新与生态构建： 强调未来智能制造的发展将更加依赖于跨行业、跨领域的开放创新和生态系统的构建。 行业展望： 对未来十年智能制造领域可能出现的颠覆性技术和商业模式进行推演。 本书特色： 体系完整： 从宏观战略到微观技术，再到实践应用和未来展望，构建了智能制造的完整知识体系。 技术前沿： 紧跟技术发展趋势，深入解读物联网、大数据、人工智能、数字孪生等前沿技术。 案例丰富： 结合国内外最新的成功案例，使理论知识更具象、更可操作。 深度解析： 对核心技术进行详尽的原理剖析和应用场景讲解，帮助读者深入理解。 面向实践： 旨在为制造业从业者提供切实可行的转型思路和技术指导。 《智造未来：智能制造的关键技术与实践》将是一本不可多得的参考读物，它将帮助读者拨开迷雾，认清方向，掌握驱动制造业迈向智能化的关键钥匙，为开启制造业的新篇章贡献智慧与力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，乍一看就传递出一种严谨、专业且充满挑战的气息。《可信的航天嵌入式控制软件开发技术》，这些词汇组合在一起，勾勒出了一个复杂而迷人的技术图景。作为一名对系统工程和软件可靠性有着深切关注的读者，我非常期待在这本书中能够找到关于如何构建真正“可信”的航天软件的答案。我猜想，书中很可能不会仅仅停留在理论层面，而是会深入探讨一系列实操性的开发技术。例如，在软件设计阶段，是否会介绍一些能够增强系统鲁棒性的设计模式，例如使用安全属性来指导设计决策，或者采用容错计算技术？在开发流程上，是否会强调敏捷开发与瀑布模型在航天领域中的融合，以及如何在快速迭代中保证软件的可靠性？我尤其关心书中对于软件配置管理和版本控制的论述，在多团队协作、多版本迭代的复杂项目中，如何保证软件的一致性和可追溯性至关重要。此外，我也对书中可能涉及的软件度量和分析技术感到好奇，例如如何通过各种指标来评估软件的质量和可靠性，以及如何利用这些度量来指导后续的改进工作。这本书是否能帮助我理解，在极端环境下，如何通过精巧的设计和严格的验证，将软件的风险降至最低，确保航天任务的安全与成功？

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长期以来，我对那些默默支撑着人类探索宇宙奥秘的幕后技术一直充满着极大的兴趣，而《可信的航天嵌入式控制软件开发技术》这本书，恰好触及了我最关注的领域。书名中的“可信”二字，尤其让我感到振奋，因为在航天这样一个高风险、高回报的行业中，软件的可靠性是绝对的生命线。我迫切地想知道，作者将如何定义和量化“可信”，以及如何在一系列复杂的工程实践中实现它。在我看来，这本书很可能不仅仅是介绍一些通用的嵌入式软件开发方法，而是会聚焦于航天领域特有的挑战和解决方案。例如，在软件架构设计上，是否会强调模块化、低耦合的设计原则，以便于隔离故障和进行独立验证？在代码实现上，是否会介绍一些特定于航天领域的编程范式或语言特性，以减少潜在的错误？我尤其好奇书中关于软件验证与确认（V&V）的内容，这是确保航天软件安全性的关键。它是否会详细阐述形式化验证、静态分析、动态测试等多种手段的组合应用，以及如何在模拟和真实环境中进行严格的验证？我希望能从书中获得关于如何构建能够经受住时间、环境和意外考验的软件系统的深刻见解，并了解这些技术如何确保航天任务的成功和安全。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对航空航天工业充满好奇的爱好者，每次看到与航天相关的技术书籍，都会让我心潮澎湃。这本书的书名《可信的航天嵌入式控制软件开发技术》让我产生了很多联想。我想象着，在遥远的太空深处，无数颗卫星和探测器正默默地执行着人类赋予它们的使命，而这一切的背后，都离不开那些在极度严苛条件下运行的嵌入式控制软件。那么，如何才能确保这些软件的“可信”呢？这本书会探讨哪些具体的理论和实践？我期待着书中能够揭示那些隐藏在航天器精密操作背后的技术秘密。或许，它会详细讲解如何处理软件中的并发性问题，以及如何避免在多任务环境中出现死锁或竞态条件，这对于控制系统来说至关重要。此外，我也很好奇，关于软件的可靠性度量和预测，是否有专门的章节进行介绍？例如，通过数学模型来分析软件的失效概率，或者通过大量的仿真测试来评估其在长期运行中的稳定性。书中是否还会涉及软件的安全性和抗干扰能力，如何防止外部的攻击或者内部的非预期干扰对控制系统的影响？我希望这本书能为我打开一扇了解航天软件开发前沿技术的窗口，让我能够更深入地理解航天任务成功的技术基石。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对嵌入式系统和软件工程充满热情的工程师，尤其关注那些对可靠性要求极高的领域。当我在书店看到《可信的航天嵌入式控制软件开发技术》这本书时，我的目光立刻被吸引住了。书名本身就暗示着一个深邃的技术主题，我非常好奇作者是如何在“可信”这个抽象概念和“航天嵌入式控制软件”这个具体的技术实践之间建立起严谨而有效的联系的。我猜想，这本书一定不会停留在泛泛而谈的层面，而是会深入探讨一些关键的技术细节。例如，在软件设计的层面，是否会介绍一些能够提高软件容错能力的架构模式，比如微内核设计、分布式控制架构，或者是基于事件驱动的响应机制？在编码层面，是否会强调一些安全编码的标准和实践，例如使用静态分析工具来发现潜在的缺陷，或者采用领域特定语言（DSL）来减少人为错误的可能性？我尤其关注书中关于测试策略的论述，在航天领域，软件测试的严苛程度是毋庸置疑的，书中是否会介绍一些高级的测试技术，如模型检测、故障注入测试，甚至是模拟在轨环境的测试平台搭建？此外，我还有疑问，书中对于软件的验证与确认（V&V）过程，是否会有详细的阐述，如何保证软件在交付之前能够满足所有严格的性能和安全要求？

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就让人眼前一亮，尤其是“可信的”和“航天”这两个词的结合。我一直对航天领域有着浓厚的兴趣，想象着那些在太空中执行精密任务的卫星、探测器，背后一定有着极其复杂和可靠的控制系统。而“嵌入式控制软件”更是点出了核心技术。我很好奇，这本书到底会如何阐述“可信”这个概念在航天软件开发中的具体体现？是关于冗余设计、故障检测与恢复机制，还是更侧重于形式化验证、静态分析等方法？我脑海中浮现出一些场景：也许作者会深入讲解在极端环境下，软件如何抵御辐射、温度波动等带来的影响，以及如何保证代码的健壮性，即便出现微小的错误也不会导致整个任务的失败。关于“开发技术”，我期待看到一些具体的、可操作的指导，比如在实时操作系统（RTOS）的选择、调度算法的设计、驱动程序的开发、以及与硬件接口的交互等方面，都有哪些独特的要求和最佳实践。这本书是否会涉及不同层面的软件架构，从底层的固件到上层的任务管理，如何层层递进地构建一个可靠的系统？此外，我很好奇，在“可信”的背后，是否也蕴含着对软件生命周期管理的深刻洞察，比如需求分析、设计、编码、测试、部署，再到维护，每一个环节都有哪些保证可信的策略？