使用基于模型的设计实现 DO-178C/DO-331 合规性

第1天 (共3天)

针对 DO-178C/DO-331 的基于模型的设计概览

目标: 了解 MathWorks 工作流如何满足并支持 DO-178C 和 DO-331 目标。

• 系统、软件和硬件生命周期概述
• 采用基于模型的设计的 DO-178C/DO-331 工作流
• 使用基于模型的设计满足 DO-178C/DO-331 目标

需求可追溯性

目标: 根据 DO-178/DO-331 合规性追溯模型需求。

• DO-178C 流程中的需求概述
• 使用 Requirements Toolbox 实现需求可追溯性
• 生成系统设计描述 (SDD)
• 了解与外部需求工具的兼容性

DO-178C/DO-331 的建模标准

目标: 了解 DO-178C/DO-331 的建模标准的合规性。

• DO-178C/DO-331 应用程序的建模标准
• 基于模型的设计 (MBD) 流程中的建模标准
• 使用 Simulink Check 预打包规则实现高完整性系统

第2天 (共3天)

模型验证

目标: 学习通过仿真来验证软件需求。

• 在 Simulink Test 中编写测试用例
• 测试用例输入和数据收集选项
• 从测试用例追溯到需求
• 使用 Simulink Test 进行基于需求的测试

模型覆盖率

目标: 利用 Simulink Coverage 收集模型覆盖率数据。

• 模型覆盖率度量
• 使用 Simulink Coverage 捕获模型覆盖率
• 缺失模型覆盖率解析

派生需求和设计验证

目标: 了解如何利用 Simulink Design Verifier 进行低级需求验证。

• 使用 Simulink Design Verifier (SLDV) 识别不可达元素
• 为缺失的模型覆盖率开发低级测试
• 模型覆盖率报告

第3天 (共3天)

模型代码验证和可追溯性

目标: 使用 Simulink Code Inspector 演示模型及其生成的代码之间的结构和算法等效性。

• 代码检查概览
• 检查 Simulink Code Inspector 的模型兼容性
• 验证模型到代码的可追溯性

静态代码分析和形式化代码验证

目标: 表明生成的代码符合编码标准，并证明它对各种运行时错误是稳健的。

• Polyspace 工具概述
• 从 Simulink 运行 Polyspace 分析
• 使用 Polyspace Bug Finder 执行编码标准
• 使用 Polyspace Code Prover 证明代码稳健性
• 演示使用 Polyspace Code Prover 实现控制和数据耦合覆盖率

针对软件需求的代码验证

目标: 使用 Simulink Test 通过软件需求测试用例演示完整代码覆盖率，并在目标硬件上验证软件需求。

• 软件在环 (SIL) 和处理器在环 (PIL) 概述
• 根据高级需求测试可执行目标代码
• 收集代码覆盖率

工具鉴定

目标: 使用 DO Qualification Kit 鉴定 MathWorks 产品和功能以获得 DO-178C 认证。

• 工具鉴定需求
• DO Qualification Kit 概述
• 工具鉴定示例
• 可鉴定的工具和目标满足
• DO Qualification Kit 自定义