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ASPEN培训课程
培训目标：
1、掌握核心概念：深入理解现代CI理念、流程及其在汽车热管理行业研发的最佳实践。
熟练使用工具链：掌握从需求，代码提交到测试验证的完整工具链（Gitlab, Jenkins, Cmake，SonarQube，Gtest，Matlab-similink，jira）的配置与协同工作。
2、具备实战能力：能够搭建、维护和优化一套基于Gitlab的企业级CI流水线，并能快速排查问题。
3、理解研发运维闭环：建立从构建、测试、部署的完整研发运维闭环思维。
目标学员：开发工程师、运维工程师、测试工程师及对CICD感兴趣的技术人员。
培训内容：
一：热管理的需求管理，系统设计，开发与验证，
模块1：汽车热管理需求管理、系统设计，开发与验证
l DDD领域驱动设计方法简介
l 热管理的主要开发内容
l 汽车热管理性能开发流程及设计标准
模块2：使用jira开展汽车热管理项目
l 项目管理工具jira介绍，jira插件介绍：
l 使用jira开展汽车热管理需求和开发和验证流程
l 实验：使用Jira创建一个热管理算法项目，创建需求，对需求状态进行跟踪。
二：CICD基础与流水线构建
主题：构建自动化流水线
l 持续集成理念与基础环境搭建持续集成目的
l 持续集成概念
l 持续集成流程、作用及原则
l Thoughtworks汽车行业持续集成流程
采⽤CMake+GTest+Jenkiins集成开发环境，完成基于Jenkins的C++汽车热管理算法项⽬⾃动化构建与测试，
l .搭建Jenkins服务器
l .本地编写Cmake⼯程 ，编写Gtest白盒测试代码
l Jenkins服务端的⼯程构建 ，自动化实现Cmake工程编译，构建，自动化测试，并输出PDF格式的测试报告
综合实验与答疑
给定一个模拟业务场景，学员分组完成从Fork代码库、修改代码到触发完整CI流程（编译、构建、打包，测试、发布）的实战。
三：代码质量评估
SonarQube 与 Jenkins 集成，实现代码提交后的自动化质量分析
建立起一个自动化的代码质量防线。每次代码提交触发 Jenkins 构建后，SonarQube 都会自动分析代码，并将结果（如漏洞、坏味道、重复率）反馈回 Jenkins 和 SonarQube 控制台
模块四：matlab系统集成测试：Jenkins 集成Matlab Simulink Test工具箱，
使用matlab Simulink Test 工具箱，对模型进行自动化仿真测试。内容包括，创建 热管理相关的Test Harness 模型，验证模型的行为，即仿真结果。
Jenkins和Simulink Test的集成，自动化输出PDF格式的的仿真测试结果
AI工具在项目中的应用
l 使用Copolit（或者lingma）实现XX需求代码和白盒测试代码。
l 基于 MATLAB 和 Simulink 的嵌入式人工智能集成介绍
需求一致性追溯
l 使用MATLAB、JIRA集成，开展需求一致性检查
综合实验与答疑
