关于基于可满足性的模型检测的研究的中期报告本次研究主要基于可满足性（SAT）求解器的模型检测技术，旨在开发出一种高效、准确的自动化模型检测工具。在研究初期，我们对目前流行的SAT求解器进行了深入的比较和分析。我们使用了四种流行的SAT求解器：Z3、MiniSAT、Glucose和CryptoMiniSAT，并将它们应用于不同的模型检测问题中。我们发现不同的求解器在处理不同的问题时性能有所差异，这证明了选择合适的SAT求解器对于模型检测的重要性。接下来，我们着手设计了一个基于SAT求解器的自动化模型检测框架。我们的框架体系结构由以下四个主要组件构成：1.模型表示：将模型的抽象语言表示成SAT求解器能够处理的形式。2.SAT求解：将SAT问题转化为可传递给求解器的CNF（合取范式）格式，然后使用SAT求解器进行求解。3.反例分析：如果SAT求解器在CNF公式中找到了解，我们将会检验结果并分析反例，以确定模型不正确的原因。4.结果报告：将检测结果输出，以告知用户模型是否正确。目前我们已经完成了模型表示和SAT求解部分的开发和测试，并在测试中获得了良好的性能。我们正致力于完成反例分析和结果报告部分的开发，并计划在下一个阶段将框架应用于更多的实际应用场景中。总之，我们的研究在目前SAT求解技术的基础上，旨在提供一种高效、准确的自动化模型检测工具，以帮助开发人员和测试人员在更短的时间内找到问题和解决问题。