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使用 Metrics Dashboard 收集模型指标数据

要收集模型指标数据并评估模型的设计状态和质量,请使用 Metrics Dashboard。Metrics Dashboard 提供的视图可让您查看模型的大小、架构和规范合规性。

  1. 返回到 sldemo_fuelsys 模型的顶层。

  2. Apps 选项卡上,点击 Metrics Dashboard 打开 Metrics Dashboard。

  3. 要收集此模型的指标数据,请点击 All Metrics 图标。

分析指标数据

Metrics Dashboard 包含能够可视化下列类别的指标数据的小组件:大小、建模规范合规性和架构。默认情况下,一些小组件包含指标阈值。这些值指定您的指标数据是合规(在小组件中显示为绿色)还是生成警告(在小组件中显示为黄色)。没有阈值的指标显示为蓝色。函数和类可用于指定不合规的范围和更改阈值。

在控制板的 Architecture 部分,找到 Model Complexity 小组件。要查看工具提示,请在每个垂直条上暂停。此小组件是模型层次结构中跨组件复杂度分布的可视化表示。对于每个复杂度范围,颜色条表示属于该范围的组件的数量。越深的绿色表示组件越多。在本例中,有几个组件具有最低范围内的圈复杂度值,而只有一个组件具有更高的复杂度。该组件的圈复杂度高于 30。圈复杂度高于 30 的组件返回警告。有关详细信息,请参阅 Cyclomatic complexity metric

探查指标数据

要更详细地探查指标数据,请点击单个指标小组件。对于选定的指标,用一个表来显示模型组件级别的值、聚合值和测量值(如果适用)。从该表中,控制板提供数据源的可追溯性和超链接,以便您可以获得详细结果。

要分析模型、子系统和图级别的模型复杂度详细信息,请点击 Model Complexity 小组件中的一栏。在本示例中,control_logic 图的圈复杂度值为 51,显示为黄色,因为它在警告范围内。

要在模型中查看此组件,请点击 control_logic 超链接。

基于指标数据重构模型

一旦您使用控制板确定了哪些组件必须修改以满足质量标准,您就可以重构您的模型。例如,您可以通过将逻辑移到原子子图中来重构 control_logic 图,从而降低该组件的复杂度。

接下来,您将使用 Modeling Guideline Compliance 小组件来修复与高完整性模型顾问检查相关联的问题。