特征建模（精选九篇）
特征建模 篇1
网络访问特征的研究与网络性能的改善有着密切的关系[1,2,3]。很多研究表明[1]]，网络流量的不同特征对Web缓存性能有不同的影响。由于真实日志并不具备相应特征的灵活性，可以在充分研究Web对象访问特征的基础上，通过数学建模方法来模拟生成Web日志。网络流量建模能够灵活地生成所需要的网络流量，通过模拟的流量能够克服实际日志的缺点，诸如日志收集困难，存储空间过大，日志的异常行为等，以便更好地应用于实际。
本文研究了Web流量特征建模，设计了一个日志建模器WebGenM，可以生成所需的模拟日志，为进一步的缓存及预取技术研究提供了重要依据。
1 相关工作
1.1 齐普夫法则
齐普夫第一法则[6]：假设一个单词在文章中出现次数为P，出现次数排名i，那么它们遵循下面的关系：Pi=K/iα，K为常数，α∈[0.5,1]。
齐普夫第二法则[6]：如果出现频次为1的词汇数量为x时，那么可推知频次为2、3、4…n次的词汇数量分别为x的1/22、1/32、1/42…、1/n2。后来Booth又对上述公式进行了修正，提出In/I1=2/n(n+1),In指出现频次为n的词汇数量。
对数正态分布的定义：如果X～N(μ,σ2)(即X是正态分布)，那么ex是对数正态分布，用LN(μ，σ2)来表示，它的概率密度函数是
双指数的Pareto分布是重尾分布的，它的密度函数为：p(x)=akax-a-1,a、k>0,x≥k。它的累计分布函数为：F(x)=P[X≤x]=1-(k/x)a。
1.2 网络流量的共同特征
为了对网络访问特征建模，需要利用网络访问的一些共同特征如被请求文档的类型，文档的流行度，分档大小的分布等：1)对Web服务器的文件请求主要集中在.img和.html(htm)。其中，.img占60%左右，.html(htm)占30%左右[1];2)文档的访问频率服从类齐普夫法则[6];3)文档的大小分布尾分布服从重尾分布，体分布服从对数正态分布[1,3];4)许多文档(大约50-70%)仅被访问一次[1,5];5)约10%的访问文档占了总的访问的90%[1,5];6)Web对象访问具有时间局部性和空间局部性[2,4,7,8]。了解这些特征对于网络访问建模起着很重要的作用。
1.3 文档的访问距离模型(IAD)
访问距离[6]指某个Web文档两次访问之间被其它Web文档隔开的文档总数，利用N={1，…，n}即i=1，…，n来代表N个可缓存文档，到达缓存的一系列请求用{Rt,t=0,1,…}来表示，如果Rt=i，那么第t个访问文档是i，{Rt,t=0,1,…}的流行度被定义为：P=(P(i),…P(N)),
请求序列的时间相关性被定义为：
1.4 IRM模型
IRM[2]模型是指一个访问流中的所有对象都完全不相关，每个请求都独立于其他任何访问请求，这个模型其实是一个理想模型，由于每个文档之间都会有一些相关性，所以没有访问流是符合这种分模型的。在IRM模型中，它的IAD分布服从几何分布，几何分布是个无记忆分布。根据1.3定义的访问概率P=(P(i),…P(N))，可知IAD为k的概率di(k)为：
总的IAD概率函数为：
1.5 文档的访问相关性
变异系数[8]可以用来度量访问局部性的相关性。变异系数为它的标准方差除以它的均值，变异系数是对一个分布的相对分散度的一个简单度量的方法。
如1.3所描述，IRM模型的IAD分布服从几何分布，对于一个给定的几何分布，均值是：μ=1/p，方差是：σ2=(1–p)/p2，则它的变异系数为：
当访问文档间没有访问相关性时，CV值很接近于1，它的相关分布可以认为是IRM，而值大于1时代表分布具有访问相关性。
2 网络流量特征建模
WebGenM分为四个建模部分，通过对四个主要访问特征的建模来模拟网络访问流。
2.1 文档流行度建模
当前很多文献采用齐普夫第一法则对文档流行度建模，但齐普夫第一法则模拟流行度比较高的对象比较准确，而对流行度比较低的对象模拟不准确[7]，为此引入齐普夫第二法则对低频对象建模。
为了模拟文档的流行度，可以先根据齐普夫第二法则求出常数K，然后根据第一法则求出高频区的流行度P。
算法1：模拟文档的流行度：
已知文档的总请求数N，不同的访问文档数，低频区文档数，齐普夫参数β，根据以上分析可求出高频区文档的流行度。方法如下：
1)根据Im/I1=2/m(m+1)可求出低频区各个流行度的文档个数;
2)根据K=Pm(高频区不同的文档数+Im/2)β来估计K的值;
3)根据Pr=K/rβ求出高频区文档的流行度P;
2.2 文档大小分布模型
对于文档大小分布的研究表明，采用两部分分别模拟比较准确：一是体分布，二是尾分布。本文用对数正态分布来模拟体分布，用Pareto分布来模拟尾分布，最后把重尾分布的尾分布与体分布连接起来。
算法2：模拟文档的大小分布：
已知α(尾参数)，k(尾起始点)，μl(对数正态分布的均值)，σl(对数正态分布的方差)，根据这些参数和下面的算法可求出各个文档的大小。
2.2.1 模拟尾分布
当小于或等于尾部文档的个数时，循环执行下面n次：
1)生产一个随即值y';
2)用计算文档的大小;
2.2.2 模拟体分布
根据已知的对数正态分布的均值和方差求出正态分布的均值μ和方差σ;当小于或等于体分布的个数时，循环执行下面n次：
1)根据Polar方法求出符合标准正态分布的变量值对x和y;
2)Return
2.2.3 连接
把前面一和二求得体分布和尾分布连接起来得到Web对象大小分布。
2.3 时间局部性建模
Web访问时间局部性指访问过的对象在将来的短时间内很可能将会被再次访问。在对时间局部性的建模中，时间局部性模型就是根据算法1生成的文档流行度对访问序列进行排序，使用动态LRU栈方式进行生成。
算法3：模拟时间局部性：
根据算法1求出的文档流行度，下面的算法输出文档的访问顺序。
当总的访问次数大于0时，循环执行下面算法n次：
2.3.1 栈不空并且要访问的对象在栈中
1)把文档赋给输出流Refstream;
2)判断文档的剩余访问次数是否为0，如果为0，则将此对象从堆栈中移出，其下面的对象顺序上移;如果不为零，则将此对象移至栈顶，其它对象顺序下移。
2.3.2 栈为空或要访问的对象不在栈中
1)随即生成一个访问并把它赋给输出流Refstream;
2)如果文档的剩余访问次数为零，则不入堆栈，否则将此对象存入栈顶，其它对象顺序下移.
最后得到输出流Refstream。
2.4 访问相关性模型
变异系数可以为空间局部性的相同文档建模，通过变异系数来反映相同文档间的空间局部性的强弱。变异系数的计算方法可以参考1.5的描述，每个不同的访问文档都有自己的访问距离变异系数，由于中间值稳定，且独立于日志的总长度，可以用中间值描述文档访问相关性整体的特征。
算法4：模拟Web对象相关性
已知文档的总请求数N，不同的访问文档数，下面的算法输出Web对象变异系数值。
1)根据日志求出不同文档的IAD分布;
2)对每个不同文档，求出其IAD分布的变异系数;
3)对变异系数排序之后，就可求出变异系数的中间值，则得出日志的总的变异系数。
3 实验
本实验测试建模的流量特征是否和真实的特征一致，是否可以代替真实日志应用到实际应用中。
3.1 实验目的
为了对建模的网络流量性能进行测试，在实验中验证模拟日志的访问流行度特征和文档大小特征，实验分析表明Web访问特征建模符合前面1.2所描述的特征，表明建模能仿真真实日志，能够替代真实日志用于Web性能研究等方面。其中，模拟日志生成的依据是建立在第二部分的基础上。
3.2 实验结果
流量的特征主要集中在文档流行度和文档大小分布方面，通过验证这两方面的建模来验证模拟日志的整体建模。
3.2.1 模拟日志的流行度建模
建模的日志根据流行度和排名关系(取对数后)画出图1，从图中可以看到图形接近于一条直线，可知访问频率符合齐普夫法则。
3.2.2 模拟日志的文档大小建模
根据文档大小的分布画出图2，可以看到图形接近于一条直线，且图中测量到的斜率值(大约为-1.2左右)和输入的尾参数值(α=1.2)匹配，可知它的大小分布符合重尾分布。
4 结束语
根据网络访问特征进行建模，可以解决实际中真实日志面临的收集难等问题，实验表明WebGenM能较好地对网络流量特征进行建模，具有较大的灵活性。建模可以用于测试和预测缓存性能，从而提出更有利于缓存性能提高的算法和思想。
摘要：Web访问特征模型建模是进行有效Web缓存管理的基础。该文根据Web访问的四个典型特征建立综合的数学模型,实现了Web访问特征建模生成器(WebGenM),实验表明模拟器能较好地模拟网络访问流的特征,而且易于使用,具有较大的灵活性,其为进一步的Web缓存和预取技术的研究提供了重要依据。
关键词：Web缓存,Web预取,齐普夫法则,时间局部性,空间局部性
参考文献
[1]Shudong Jin and Azer Bestavros.Temporal locality in web request streams[R].Technical Report,Boston University Computer Science Department,2002.
[2]Fonseca R,Almeida V,Crovella M,et al.On the intrinsic locality properties of web reference streams[C].In Proc.of IEEE INFOCOM Conference,2003.
[3]Busari M,Carey L.Williamson.ProWGen:a synthetic workload generation tool for simulation evaluation of web proxy caches[J].Computer Networks,2002,38(6):779-794.
[4]Breslau L,Cao P,Fan L,et al.Web caching and Zipf-like distributions:evidence and implications[C].In Proceedings of IEEE Infocom.New York:IEEE Computer and Communications Societies,1999:126-134.
[5]Arlitt M and Williamson C.Internet Web Servers:Workload Characterization and Performance Implications[J].IEEE/ACM Trans,on Networking,1997,5(5):631-645.
[6]Roadknight C,Marshall I,Vearer D.File Popularity Characterization[C].Proceedings of the Second Workshop on Internet Server Performance,1999.
[7]Lei Shi,Yingjie Han,Xiaoguang Ding,et al.An SPN based Integrated Model for Web Prefetching and Caching.Journal of Computer Science and Technology[J].2006,21(4):482-489.
特征建模 篇2
思维可视化是指以图示或图示组合的方式，将原本不可见的思维路径及思维方法呈现出来，其本质是隐性思维显性化的过程。思维可视化可将知识间的逻辑关系、潜在的思维过程和方法清晰地呈现出来，将内在思维和外显信息的交互过程显现出来，从而促进学生对知识的深层理解和灵活应用。
地理学关注人与环境在特定地点和位置的相互作用关系。区域地理主要包括区域地理特征、区域差异、区域间的联系、区域可持续发展四大主题。引导学生认识区域特征、区域间差异、区域间联系、区域可持续发展显然是区域地理教学的重心所在。在高中区域地理教学中可以区域地理特征为中心，以“地理事物的空间差异和空间联系”为逻辑主线，教会学生认知区域的方法，使其学会以地理视角思考和解决问题。
一、知识建模――明确地理特征内涵，建构地理特征认知结构
知识建模是对知识的重组与加工，是面向知识管理的有意义建构，是知识的结构化、体系化过程，可帮助他人正确地重构、记忆和应用知识，以实现知识价值最大化。知识建模是思维建模的基础。
地理特征主要体现“它在哪里，它是什么样子”这两个问题。地理特征包括区域地理特征与地理要素特征。从方法论意义看，认识区域特征应从自然地理特征与人文地理特征着手。认识区域的自然地理和人文地理特征，有其基本的认知路线，教给学生认识区域的方法，要求教师能将这种认知路线归纳整理出来，并通过适当教学方式渗透给学生，建立区域特征的认知结构（图1）。
某一区域自然地理特征认知，主要从该区域的地理位置、地形、气候、水文、植被、土壤等自然要素着手；某一区域人文地理特征的认识，主要从人口与城市、产业活动（农业、工业、交通等）、环境问题等人文要素着手。
区域的地理位置、地形、气候、河流特征等有其基本的认知路线可以遵循，在此基础上建构其认知结构。如区域地形特征可从地形类型构成、地形分布状况、地势（包括海拔、倾斜状况、起伏状况等）、特殊地貌等角度着手；区域气候特征可从气候类型构成、气候空间分布、冷热干湿性质（气温、降水特征）等角度着手。
区域经济地理特征认知结构的建构也有其认知的一般思路。如区域农业特点包括农业类型与结构、主要农作物、主要农业分布地区、农业耕作方式和耕作制度、农业生产特点（包括农业经营方式、农业现代化水平、商品率和劳动生产率等）、农业地位等；区域工业特点包括工业类型与结构、主要工业产品、工业分布、工业特点（包括发达程度、技术水平、市场的对外依赖度等）等；区域交通特点包括主要交通方式、交通线路密度、交通线路布局、主要线路和港口、枢纽分布等。人口、城市的分布特点可从位置、数量与密度、分布形态等方面入手。
在地理特征认知结构的建构过程中，应认真辨析和明确一些基本概念的内涵与外延，区分相近、相对的、上下位概念，如光照、热量与温度，地形、地貌与地势的差异等，构建以概念群为中心的地理特征认知结构，对知识进行重组与加工，使知识条理化、结构化、系统化。
二、思维建模――建构地理事物空间联系，归纳区域地理特征
思维建模是通过思维建模工具（如思维导图、概念图等）和方法将内在的思维方式、思维过程等建立动态的、结构化的不同思维模型，并进行可视化表征的认知过程与方法。
思维建模将内在思维和外显信息交互过程显现出来，将潜在的地理思维过程外显化、可视化，建立地理知识之间的本质联系而不是知识表层的记忆。通过思维建模把教学的焦点从“知识层”深入到“思维层”，把关注点从知识本身转到知识背后的思维上，“知识”不再是教学的主要目标而成为训练和发展学生有效思考能力的载体，促进学生对地理知识的深层理解，从而实现“把未知转化为已知，用已知解决未知”的转变。
地理事物的空间联系主要体现为“它为什么在那里”、“它产生什么作用”、“怎样使其有利于人类和自然环境”等问题。建构地理事物空间联系有助于教师居高临下地驾驭地理教学内容，融会贯通地组织地理教学内容，增强地理教学的针对性。
如“干旱”、“冷湿”、“暖湿”、“高寒”分别是我国西北地区、东北地区、南方地区、青藏地区的典型地理特征，教学中可以这些典型的区域特征为中心开展探究式教学，以归纳、分析地理要素特征，建构地理要素间空间联系，并探寻区域可持续发展方向（图
2、图3）。
构建地理要素间空间联系，可以紧紧围绕“定桩、扯线、结网”的方法进行思维建构。
（1）定桩：抓住主导（关键）因素，突出区域特征。在区域特征中找出最具本质或最具特色的特征，并以此寻找主导因素，以其在学生大脑中形成该区域地理特征的牢固记忆节点。如北美洲三大南北纵列带的地形，中南半岛山河相间、纵列分布的山河大势，澳大利亚半环状的气候分布，西亚油多水少的特征等。
（2）扯线：把握地理要素间联系，形成多条思维链。在构建地理要素空间联系时，要结合自然、人文地理原理与规律，运用整体性和差异性思维综合地分析区域特征。如依据某地的地理位置、地形特征，分析该地的气候特征，根据气候进而分析其植被与土壤特征；依据某地的地形、气候特征分析河流特征与水旱灾害；依据某地的地形、气候特征分析农业特点等。
（3）结网：在知识“节点”和“链条”基础上形成思维网络。通过思维建模归纳区域特征，寻找地理事物的空间联系，从而简化知识，搭建逻辑结构，形成知识网络，深化思维联系，让学生学会分析区域。
三、认知方式建模――学会认知地理事物，用地理视角思考问题
地理视角指地理现象的分布格局及其空间关系，是分析和处理及解决地理问题的根本想法，是对地理规律的理性认识，是人们用于反映地理事物和现象本质的模式和思想方法。
教学中教师通过长时期地进行地理特征认知结构的知识建模和地理事物空间联系的思维建模的教学，潜移默化地影响学生，使学生能以正确的认知方式（图4）认识区域，学会用地理视角思考问题，从知识之间的关联中认识其本质，并使学生的地理知识系统化、结构化。
学生面对一个陌生的地理事物和现象，能够结合“空间、相互作用、时间动态”三个独特的地理视角提出“它在哪里，它是什么样子，它为什么在那里，它是什么时候发生的，以及它产生什么作用”等一连串问题并进行资料的搜集与分析，是学生形成其地理视角所不可或缺的过程。
总之，区域地理教学要通过建构地理特征的知识结构、地理要素的空间联系、揭示地理知识的价值，让知识可生成、可管理、可迁移，并最终建构地理认知方式，培养学生以地理视角看事物的习惯。
参考文献：
特征建模 篇3
摘 要：目前，离心压缩机叶轮三维模型常常缺失或者已有三维模型无法反映叶轮再制造特征，不能直接用于再制造叶轮的仿真分析。本文针对该问题基于结构特征测量点提出离心压缩机叶轮结构特征重构方法。为叶轮的二次服役载荷求解、再制造工艺残余应力分析、再服役寿命预估等方面提供基础信息。
关键词：离心压缩机；结构特征；三维建模
离心式压缩机是一种叶片旋转式压缩机，在离心式压缩机中，高速旋转的叶轮给予气体的离心力作用，以及在扩压通道中给予气体的扩压作用，使气体压力得到提高。早期，由于这种压缩机只适于低，中压力、大流量的场合，而不为人们所注意。由于化学工业的发展，各种大型化工厂，炼油厂的建立，离心式压缩机就成为压缩和输送化工生产中各种气体的关键机器，而占有极其重要的地位。随着气体动力学研究的成就使离心压缩机的效率不断提高，又由于高压密封，小流量窄叶轮的加工，多油楔轴承等技术关键的研制成功，解决了离心压缩机向高压力，宽流量范围发展的一系列问题，使离心式压缩机的应用范围大为扩展，以致在很多场合可取代往复压缩机，而大大地扩大了应用范围。
一、 离心式压缩机叶轮
叶轮按照叶片的弯曲形式分，主要有后弯式、径向式及前弯式三种形式。前弯式由于效率低，在压缩机中部采用，压缩机目前普遍采用后弯式，由于三元流理论的不断发展以及加工技术的进步，近几十年来扭曲叶片在叶轮中的应用越来越广泛，因为扭曲叶片叶轮内气体流动比较均匀，速度和压力分布比较合理，流动损失小，压缩级的效率明显提高。按照叶轮多久节后形式可以分为开式、半开式和闭式三种。开式叶轮结构最简单但是气体流动损失最大，故叶轮的效率最低，在压缩机中很少使用。目前闭式和半开式叶轮在压缩机中的应用越来越广泛。半闭式叶轮和开式叶轮不同，改善了气体流道，减少了流动的损失，提高了效率，但是唯一的缺点是侧面间隙很大，闭式叶轮由轮盘、叶片和轮盖组成，这种叶轮低气体流动有利，效率也比前两种高，在离心式压缩机中广泛应用。
二、叶轮结构的工艺特征
离心压缩机叶轮为了适应高速离心载荷、气动载荷、振动激励及气体腐蚀等复杂工况环境，往往使用强度高、性能好的难加工材料制造，如：马氏体不锈钢，增加了失效叶轮再制造难度。目前常采用激光熔覆，再制造修复工艺实施叶轮再制造，修复后的再制造叶轮质量良好。针对叶轮存在的不同失效特征，再制造修复时采取差异化的激光熔覆方式，在叶轮失效部位形成新的再制造工艺特征。对于离心压缩机失效叶轮的叶片掉块与缺口可直接熔覆堆焊成形；叶边塑性变形采用切除后再熔覆堆焊成形，叶根未穿透裂纹采用预制V形槽激光熔覆再制造，然后经五轴铣床加工到预定的形状。修复后的再制造叶轮与原叶轮的显著区别在于形成了新的激光熔覆再制造修复界面和再制造成形层。
三、造叶轮特征三维建模方法
（一）叶轮特征重构方法
为了重构离心压缩机再制造叶轮结构的几何特征，从离心压缩机再制造叶轮结构特征分析入手（主要包括叶轮失效特征、再制造界面特征和再制造成形层特征），对离心压缩机再制造叶轮各曲面离散化处理，并根据计算机辅助设计空间的NURBS曲面造型理论重构再制造叶轮典型特征，着重构造再制造叶轮基体、再制造修复界面及成形层等特征，最后通过拟合曲面、环面、简单平面等修剪、合并、实体化等步骤完成离心压缩机再制造叶轮结构特征的重构。
（二）叶轮特征数据点测量
离心压缩机再制造叶轮三维数字化建模直接依赖于叶轮结构特征测量点数据，因此准确测量再制造前的叶轮特征数据点显得非常重要。柔性关节臂式三坐标仪测量仪结构轻巧、使用便捷、测量臂可以无限旋转恰好满足了再制造叶轮特征数据点测量要求。考虑到叶轮结构特征点测量工作量大的问题，对完整叶片、缺口界面、叶根裂纹等特征点进行布点规划后测量。为了使重构的叶片压力面、吸力面与被测叶片实物一致且叶片压力面和吸力面保持连续光顺，根据叶片流线特点进行测量布点规划。沿着叶片的型线进行画线，同时沿径向边界做截面线，得到交点即为完整叶片特征的测量点。同时，在曲率变化大的区域应该增加布点数量，反之则减少。叶片的其他几何面较窄可直接的利用边界线上测量点数据。叶片缺口界面特征是再制造叶轮基体与再制造成形层过渡的分界面，缺口再制造修复前通常需要进行缺口工艺面设计（界面的清理与修整），故叶片缺口界面特征点测量可在其约束边界线上进行测量布点规划，即沿着缺口的四条约束边界线布置特征测量点。叶根裂纹通常包含未穿透裂纹与穿透裂纹两种类型，再制造修复前需要预制成“V形槽缺口”和“梯形槽缺口”以除去裂纹部位的失效材料，叶根裂纹特征点测量强调裂纹主路径及边界测量，故可沿叶轮裂纹扩展路径和边界位置布置测量点。
（三）叶轮重构模型几何质量
为了验证再制造叶轮重构模型的几何质量，对再制造叶轮的叶片压力面、吸力面进行精度与曲率分析。首先在失效叶轮中的某完整叶片（如叶片3、4等）压力面或吸力面上提取30×60（uxv）个测量点坐标构成点集合P=（Rij； 1， 2， …， 30； j=l， 2， …， 60）然后将点集合P通过坐标旋转到被检验叶片相同位置，求集合P中各点到拟合的修复叶片（如叶片1、5等）压力面或吸力面法向距离，取每列最大距离作误差曲线。实践可知最大误差不超过1×104mm，满足了离心压缩机再制造叶轮的设计要求。另外，再制造叶轮压力面或吸力面修复部位的曲率偏差分析结果也证实了重构的再制造叶轮模型具有曲面连续、光顺性好等特点。因此再制造叶轮重构模型几何质量好，达到了再制造叶轮后续有限元分析与再制造的要求。
四、结束语
本实验实现了离心压缩机叶轮三维模型，包括叶轮基体、再制造界面、再制造成形层的特征建模。通过叶轮重构模型几何质量分析，证明所建再制造叶轮三维模型曲面连续光顺，与实际情况基本吻合。
参考文献：
[1]李廷宾.跨音速离心压缩机叶轮分流叶片的数值研究[J]，企业文化，2014.
钣金零件特征建模研究与应用 篇4
与普通机械零件相比, 钣金零件具有其独特性。在制造工艺上, 钣金零件制造过程要经历金属板料的冲压和折弯, 不存在内体素, 而且薄厚均匀。普通零件在设计使用上, 对于公差要求较为严格, 钣金零件则不然。其主要用途是产品部件的外覆盖零件, 因此, 对于特殊的处理技术并没有严格要求。此外, 对于其特征的确定, 并不需要考虑诸如应用热处理技术等等的技术特征, 也无须考虑精度。钣金零件在特征上分为5类, 即几何形状、技术、材料、精度、管理。依据特征分类方法, 能够将钣金零件的信息较为详细地描述出来。
1.1 钣金零件几何形状特征
钣金零件几何形状由加工方式所决定, 为有界表面的集合, 因此在不考虑自由曲面的情况下表现为面特征, 主要为各个板面的外表轮廓、平面特征之间的连接。具体而言, 钣金零件的特征形状和加工方法的不同, 使得零件的平面特征中也包括表现为内轮廓特征缺口特征和冲压特征。其中的内轮特征包括长圆槽、矩形槽等等, 都存在着一定的共性, 并沿着直线或者圆周均匀分布。
1.2 钣金零件材料特征
钣金零件在材料特征的描述上, 从有关数据中就可以体现出来, 包括板材的材料以及品牌, 板材最大剪切力一级折弯系数等等的机械性能指标等等, 这些数据是钣金零件加工工艺的参考项, 是钣金展开以及工艺分析的重要依据。
1.3 钣金零件管理特征
钣金零件的管理特征, 是在零件的管理上所提取的重要信息。关于特征描述上的管理信息主要包括钣金零件的设计者, 零件产品的设计时间、设计图号以及钣金零件的详细名称等等。
2 钣金零件特征面向对象表达
钣金零件的特征信息中所引入特征对象和特征类, 都是根据面向对象的概念以及零件的设计思想来描述的。对于所存在的共性特征要采取分层次抽象的方式, 对于相应的基类有所界定, 并管理相对应的数据。比如, 在对虚拟特征类的共有属性进行抽象, 可以将其定义为所有几何形状特征的共有基类。除了稽核形状之外, 在特定的信息中, 还包括一些特定的信息, 因此, 其为几何形状的信息集合, 所表达的信息也更为丰富, 包括钣金零件的设计意图和数据记录、钣金零件的拓扑结构等等具有延展性的表达方案。钣金零件的特征类体系结构如图1。
钣金零件特征类体系结构并无法体现实体之间的拓扑关系, 而钣金零件产品需要按照一定的拓扑关系才能够组成特定的形状, 并能够将特定的工程语义反映出来。特征是实现CAD集成的关键因素, 以形状特征作为载体, 扩展为材料特征和精度特征。形状特征作为参数化特征造型实现的核心因素, 其成为了具有一定工程意义的实体。
平面特征是钣金零件的基本部分, 所构成的平面形状与弯曲部分相连接。作为局部成形和冲孔的母体, 其是由直线、圆弧等等的图形元素所构成, 形成数据结构。
连接特征所记录的是平面特征之间的连接方式, 此外, 还包括连接线位置和方向的定位尺寸以及连接角度和折弯角度的定型尺寸。钣金零件中依附于折弯特征存在的折弯槽口, 其特征指针的定义, 源自于折弯特征的数据成员, 其目的是将折弯特征对象上所建立的折弯槽口描述出来。
3 钣金零件特征造型的实现
钣金的主要特征为平面和弯曲面;主特征的附属特征为冲孔以及局部的成形特征。平面特征与弯曲特征相连结, 即1个平面特征可以连接多个弯曲特征, 弯曲特征则只能于两端连接2个平面特征。在钣金零件展开之后, 可以根据特征的作用, 将钣金零件定义1个基准特征, 根据主特征之间所建立的关系, 分解零件。
在钣金特征造型的建立上, 选用了Auto CAD作为产品模型的设计平台。鉴于参数化设计被引入到产品模型的设计当中, 那么, 钣金零件的参数表达就可以参数的形式体现出来。在特征库的建立上, 设计师要将钣金零件的特征, 包括孔、平板和槽等等信息输入到特征库当中, 以此为基础建立特征装配造型。在特征参数和定位参数的选择上, 可以从特征库中进行选择, 然后经过特征装配并输入各种必要的特征信息, 建立起产品特征模型。
4 结论
综上所述, 钣金零件的特征建模具有集成性、信息表达的丰富性和信息描述的多层次性特点。在进行特征建模的时候, 要将与产品模型相关的几何信息、属性以及知识信息等等, 都要集成在应用模块当中以准确表达设计者意图。
摘要：钣金零件应用非常广泛, 传统工艺生产效率低、产品质量相对较差。本论文进行了钣金零件特征分类, 提出了产品特征建模, 对钣金零件特征建模及其应用领域展开了研究。
关键词：钣金零件,特征建模,应用
参考文献
[1]张莹, 王兆辉.面向钣金零件可制造性的特征识别[J].山东大学学报 (工学版) , 2006, 36 (02) .
[2]陈伟栋, 陈立平.钣金零件的特征建模研究与应用[J].机械与电子, 2000 (02) .
基于树木综合特征的L系统建模 篇5
自然景物的建模一直是计算机图形学的研究热点,树木因作为自然景物的代表而倍受关注。在园林和景观设计中,园艺师需根据指定的综合特征进行树木修剪和造型,对应到计算机虚拟环境中,设计者需要利用一定的算法或工具才能完成这一过程。自然景物建模方面,众多学者付出了艰辛努力,提出了很多建模方法,如L系统[1]、IFS(函数迭代系统)[2]、参考轴技术[3]、分形方法[4]、用来模拟森林环境的粒子系统[5]以及双尺度自动机模型[6]等。IFS是一个分形构形系统,可用于模拟自然景物,但缺乏对植物拓扑结构的理解和控制;粒子系统适合于模拟动态模糊物体,不适于表现个体植物的拓扑及形态;双尺度自动机模型适于植物生长的建模,但需与具体植物的生态生理模型有机结合。
L系统是美国生物学家Aristid Lindenmayer 1968年提出的,用来建模和模拟多细胞有机体的生长过程,后由Smith为模拟植物而将其引入计算机图形学[7],以描述植物的拓扑结构见长。该文采用L系统实现各种特征树木的建模。树木建模包括两个方面:拓扑结构和几何结构。根据L系统的特点,它可方便实现树木拓扑结构的模拟,但不能产生逼真的图形。本文采用扩展的L系统来表现树木的几何特征,实现给定树木外观(如稀疏、茂密、球形、锥形等)建模并给出实验结果图形。
1 L系统原理
DOL系统是最基本的一类L系统,其它扩展的L系统都是在此基础上发展的。DOL系统定义如下:令V表示字母表,V*表示V上所有单词的集合,一个DOL系统是一个有序的三元组G=<V,ω,P>。这里ω是一个非空单词,为起始符号元,称作公理;P是所谓产生式的有限集合,产生式写作a→x,字母a和单词x分别称作产生式的前驱和后继。规定对任何字母a∈V,至少存在一个非空单词x,使得a→x。若对给定的前驱a∈V无明确解释的产生式,则规定a→a这个特殊的产生式属于P。对每个a∈V,当且仅当恰有一个非空单词x,使a→x,那么就说DOL系统是确定的,记为DOL系统。
L系统中的迭代过程:首先从公理ω开始,把ω中的字符作为第0次迭代的结果字符;调用P中的相应规则,改写第i次迭代的结果字符,得到第i+1次迭代的结果字符(i=0, 1, 2,…);这样循环直到上限n。
2 L系统的扩展
最初的L系统只能给出单调的二维图形,为得到真实感的树木综合特征图形,需要对一般的L系统进行扩展。本文利用LOGO海龟几何解释来扩展一般的L系统。海龟有它自己的状态,包括笛卡尔坐标系下的位置和方向,还有一些附加的属性,如当前线宽。位置由矢量P定义,方向由3个矢量H、L、U定义,分别表示海龟的头方向和向左、向上的方向(如图1所示)。这3个矢量都是单位长,且互相垂直,满足H×L=U。
本文用到的主要图形符号及其几何意义如下:F(s)表示海龟向前爬行距离s并画线;f(s)表示海龟向前爬行距离s但不画线;+(α)、-(α)表示绕绕U轴向左、向右旋转角度α;&(α)、^(α)表示绕L轴向下、向上旋转角度α;α)、/(α)表示绕H轴向下、向上旋转角度α;[表示当前状态入栈;]表示当前状态出栈。其中,符号的参数为空时表示使用默认的值。
3 利用L系统建模树木的过程
树木的建模包括两种方面:拓扑结构和几何形态结构的模拟。拓扑结构描述了组成植物的各部分之间的关系和分布状况;几何形态结构描述了植物各器官的尺寸、形状以及角度等。L系统中规则的应用决定了树木的外观,为了方便对综合特征的建模,将L系统建模分为三步:1)应用一般L系统规则描述树木拓扑结构;2)应用扩展的L系统表现几何特征;3) 将表示几何特征的产生式组合到表示拓扑结构的产生式中。以二叉树建模为例进行说明:1)建立能描述二叉特点的规则A(F[+A][-A],这条规则描述了树的拓扑结构如图2a(递归调用产生式2次)所示;2)利用扩展的L系统符号修改规则为A-->F[+!A][-!A],用圆柱表示树干和树枝,设计表示叶子的规则L——>[^^{-f+f+f-|-f+f+f}];3)应用叶子规则到表示拓扑的规则上A——>F[+!A;L][-!A;L],产生结果如图2b所示。通过对规则的抽象,易于透过复杂的外部形态发现树木自身规律特征。
4 树木综合特征建模
综合特征分类方法众多,本文主要从外观稀密和外观形状两方面阐述:模拟树木的稀疏浓密,产生球形、锥形、柱形树观。文中产生的图形都是在Visual Studio2005.net环境下利用openGL3对设计的L系统实现的结果。
4.1 疏密形态模拟
本文采用利用随机L系统模拟树木外观疏密。随机L系统是在DOL系统的基础上,增加一个概率参数集合∏。一个随机L系统是一个有序的四元组:G=<V,ω,P,∏>,其中字符集V,公理ω和产生式集P与DOL系统相同,函数∏:P→(0,1]用来确定每个产生式P被应用的概率。设α为V中任意字符,以α为前驱的产生式可以有多个,但这些产生式的概率之和应该为1。随机L系统的产生式记作:pred→succ:prob,其中pred和succ分别称为前驱和后继,prob为该产生式被应用的概率。这样,在随机L系统中,对于同样的产生式模块,经过相同迭代次数可以生成不同的植物形态。
假设一棵树的分叉最多为三叉,那么可以用下列L系统表述:V={A,F,f,+,-,/, ,[,],L, ’,^},ω=A,P={P1, P2, P3, P4, P5, P6},概率值集合={p1, p2, p3, p4, p5}。产生式分别为:
P1:A-->FA:p1,
P2:A-->F/(30) [+A]:p2,
P3:A-->F/(30) [+A;L]/(30) [-A;L]:p3,
P4:A-->F/(30) [+A;L] /(30) [A;L]:p4,
P5:A-->F/(30) [+A][-A][A]:p5,
P6:L-->.(20)[^^{-f+f+f-|-f+f+f}]。
从产生式可得知P1不产生分枝,仅仅是将枝的延长;P2产生一个分枝;P3与P4都产生两个分枝,但是分枝的角度不同;P5产生三个分枝;P6是生成叶子的产生式。P1至P5产生树的拓扑结构,每个产生式被应用的概率分别为p1～p5。
通过控制概率参数p1至p5,能交互控制树的生成结构与外观的疏密。二分叉或三分叉产生式的概率变大则树变得茂密,将一分叉或延长枝的产生式概率变大则树变得稀疏。图3a～3c对应的参数如表1所示,递归调用产生式次数为10,分枝角度为14.4度。
4.2 球形与锥形树状模拟
球形树状常见于在园林修剪设计和游戏中。球形树状的一个重要特点是以某一点为球心,各树枝的半径相等,所以首先需要设计出一个球形的拓扑结构图。若以字母T为公理,则产生式T-->[+A]60) [+A]60) [+A]60) [+A]60) [+A]60) [+A]表现了以海龟当前位置为球心,六条分枝半径均为A的轮廓图。令A(F时,生成广义拓扑图为图4(左)所示。为了生成球形树的具体拓扑结构图,将广义拓扑图的每一分枝A用产生式P1～P5表示,经过9次迭代,分枝角度为30度,P1～P5产生式应用概率分别为0.2,则生成了带叶子的球形树状图(图4(右))。
锥形树状常见于松树类或水杉树中,该类树拓扑结构特点是往树梢方向的树枝越来越短,外观构成一个锥形。L系统的一个重要特点是并行重写产生式规则,即:相同的字母如果出现在结果字符串中越早,那么它迭代的次数越多,这正好符合锥形的特点。锥形的拓扑规则用产生式T——> [+A;L]120) [+A;L]120) [+A;L] FF45) [;L] T描述,规则意味着沿主轴朝树梢方向枝A的长度来不断递减,从而形成锥形(如图5所示)。A的产生式依然为P1～P5,而叶子的几何形状发生了变化,叶子变为松针形,其产生式为L——>[[+F]45) [+F]45) [+F]45) [+F]45) [+F]45) [+F]]。
4.3 圆柱形树状模拟
圆柱形的特点是主轴每一处横截面都是半径相等的圆。为了模拟圆柱形,则需控制单轴树枝生长在以树主干为主轴的圆柱范围内。这与L系统的并行重写性质相违:龟形解析产生式时,产生下部茂密、顶部稀疏图形。产生式T——>FF [+A] FF [-A] 100) T产生的是锥形结构,若控制分枝A的长度相同,则产生柱形。这里综合应用参数L系统与上下文相关L系统完成分枝长度控制,锥形拓扑结构产生式修改为T——> FF [+AS(n)] FF [-AS(n)]100) T,控制每枝长度为n,A的产生式主体仍然为P1～P5,每个产生式增加粗斜体所示部分:A>S(n):n>0 --> F [;L] A S(n-1) [;L] : p1,从而控制每条分枝长度都递归调用n次,枝长度为n。递归调用30次后,生成的圆柱树状为图6所示。
5 结 语
本文分析树木综合特征具有的特点后,采用L系统表达树木的拓扑结构,利用扩展的L系统描述几何特征,从而将树木建模分为三个阶段。这有助于理解和设计拓扑产生式、几何产生式以及两者的组合,从而实现基于综合特征的植物建模。文中产生式P1～P5具有相同的前趋不同的后继,建模迭代过程中随机应用其中一个产生式,在体现树木共性特征的同时也充分表达了其异性特征。实验表明,该方法用简洁的产生式能产生符合要求特征的树木图形。利用L系统对综合特征模拟的思想为辅助计算机景物设计提供了借签和参考。
摘要：自然界树木具有形状不规则、结构特征强、长势千姿百态的特点,故对其模拟比较困难。而在构建虚拟场景时,常涉及基于树木综合特征的模拟。在深入研究L系统(L-systems)原理的基础上,提出利用L系统进行树木综合特征建模的思想:利用一般L系统进行拓扑结构模拟,采用扩展的L系统描述树木的几何特征,从而克服了一般L系统只能建模拓扑结构的局限。实验结果表明,该方法简单易行,生成图形逼真,此思想具有借鉴意义。
关键词：L系统,综合特征,树木,建模
参考文献
[1]Prusinkiewicz P,Lindenmayer A.The Algorithmic Beauty of Plants[M].New York:Springer-Verlag,1990.
[2]Dekmo S,Hodges L,Naylor B.Construction of fractal objects with itera-ted function systems[J].Computer Graphics,1985,19(3):271-278.
[3]Blaise F,Barczi J F,Jaeger M,et al.Simulation of the Growth of PlantsModeling of Metamorphosis and Spatial Interactions in the Architectureand Development of Plants[M].Cyberworlds,Tokyo:Springer-Ver-lag,1998:81-109.
[4]Oppenheimer P.Real time design and animation of fractal plants andtrees[J].Computer Graphics,1986,22(4):55-64.
[5]Reeves W.Approximate and probabilistic algorithms for shading andrendering structured particle systems[J].Computer Graphics,1985,19(3):313-322.
[6]赵星,de Reffye P,熊范纶,等.虚拟植物生长的双尺度自动机模型[J].计算机学报,2001,24(6):608-615.
特征建模 篇6
随着计算机技术的快速发展,数字图像设备如数码相机和彩色扫描仪(输入设备)、彩色显示器(显示设备)、彩色打印机(输出设备)等已经被广泛应用于工业、科研和生活等各种环境之中。由于各种图像设备的颜色呈现机理不同,因此彩色图像在数字化复制和传输过程中,如何实现其颜色的精确还原再现是至关重要的。目前主要采用由国际颜色协会ICC(International Color Consortium)制订和推行的色彩管理技术来进行数字图像的颜色控制,而色彩管理的核心技术之一就是对数字图像设备进行色度特征化[1],为数字图像设备开发相关的软硬件已经成为迫切需要加以解决的问题。
本文在研究数字图像设备色度特征化的原理和方法的基础上[2,3,4,5,6,7,8,9,10],基于多项式回归法,并通过Matlab软件编程,设计一种数字图像设备色度特征化的快速建模软件,该软件可应用于数字图像处理设备的色彩管理,实现设备色度值RGB与标准颜色空间色度值CIE Lab的快速精确转换。
1 设备色度特征化的原理和方法
1.1 色度特征化
如果要将颜色信息从一个设备传递到另一个设备,需要把与设备相关的颜色空间的色度值RGB映射到一个与设备无关的CIE标准颜色空间的色度值CIE Lab,将设备色度值与标准色度值对应关系的建立称为设备的颜色特征化。颜色特征化的方法一般可分为两种[3]:基于光谱响应的光谱特征化方法和基于目标色的色度特征化方法。
基于光谱响应的光谱特征化方法需要使用单色仪或光谱辐射度计测量出数字图像处理设备的光谱响应,找出光谱响应与CIE色度参数之间的关系,由RGB值重构图像的光谱数据,从而实现RGB→CIE Lab或CIE Lab→RGB的映射。其优点是物理过程清晰、结果准确可靠。缺点是需要专业的设备、技术和人员。
基于目标色的色度特征化方法,其基本思想是使用一个包含一定数量颜色样本的标准色靶(Color-target),这些颜色样本的RGB值为数字图像设备的记录值或驱动值,而对应的标准颜色空间色度值CIE Lab值则由分光光度仪测得,然后,采用数值分析方法,建立RGB与CIE Lab的变换模型,直接将RGB值转换为CIE Lab色度值。其优点是相对简单,较为实用。[3-8][9][10]
色度特征化常用的技术方法有:有多项式回归法[3,4,5,6,7,8]、人工神经网络法[9]及三维查找表与插值法[10]等。其中,多项式回归法与其他方法相比较,具有采样点不需要在源色空间中均匀采样;源色空间与目标色空间的转换关系可逆,只要交换源空间数据和目标空间数据的位置,即可求得逆向转换关系,方便于色度特征化正、反向模型的建立以及算法实现简单、运行速度快等优点。综上所述,本文采用基于最小二乘法的多项式回归技术实现数字图像设备的色度特征化模型的建立。
1.2 基于多项式回归法建立色度特征化模型
多项式回归法是基于源色空间色度值RGB和目标色空间色度值CIE Lab之间能被一组同时成立的等式所联系的假设。在源色空间和目标色空间中选择颜色样本(色块),根据选定的多项式建模,通过求解得到的多项式系数矩阵,直接把源色空间色度值转换为目标色空间色度值。具体步骤如下:选择包含有一定数量颜色样本的标准色靶,若已知这些颜色样本在两个不同颜色空间中对应的色度值分别(RGB)和(CIE Lab)。记输入矩阵R、转换矩阵M和输出矩阵H,则多项式模型可表示为[3,4]
式(1)中,输入矩阵R为N×m矩阵,N为色块数,m对应多项式项数,如式(2),ρm为输入矩阵R的行向量,由色靶各色块的(RGB)值组成;输出矩阵H为N×3矩阵,行向量由色靶各色块的(CIE Lab)值组成。也即以(RGB)作为源色空间建模样本,以(CIE Lab)作为目标色空间建模样本。
在式(2)中,若ρm=ρ3,表示简单线性变换,根据实验结果和相关研究[3,4,5,6,7,8],适当扩展多项式项数m可得到更精确的色度变换精度,本文选择3项、5项、9项、11项、18项和20项等多项式进行建模实验。基于最小二乘法,转换矩阵M可按式(3)求解:
式中:RT表示R的转置,右上角的“-1”表示矩阵求逆。
进行多项式回归意味着寻找使每组对应的建模样本可满足式(3)的变换系数矩阵M。求解出转换系数矩阵M即建立了两种颜色空间色度值的转换模型,通过此转换模型便可以对任意两种颜色空间的色度值RGB和CIE Lab进行转换。该转换模型可直接应用于各种数字图像设备,实现设备的色度特征化。
2 设备色度特征化建模软件设计
2.1 输入设备色度特征化模型的建立
彩色图像输入设备包括扫描仪和数码相机等。在色彩管理中,对输入设备而言,只需要确定设备的RGB色度值与CIE Lab色度值的正向转换模型,即RGB→CIE Lab。
如图1,首先,选择一种标准色靶(实物),其色块的颜色分布能代表彩色图像的色彩范围。理想情况下,这些色块对彩色图像设备和标准观察者而言,在所用照明光源下都不是同色异谱的,以保证一对一的映射。符合此要求的常用的标准反射色靶有ANSI/ISO IT8.7/2、Hutch Color HCT、Digital Color Checker SG和
Color Checker等,其中ANSI/ISO IT8.7/2和Hutch Color HCT主要用于扫描仪的色度特征化,Digital Color Checker SG和Color Checker则用于数码相机的色度特征化[11]。
通过输入设备获取标准色靶的彩色数字图像信号,得到每个色块的输入设备记录值(RGB);用分光光度仪对色靶中各色块进行测量,获得色靶每个色块对应的(CIE Lab)色度值。按式(3),以(RGB)作为源空间建模样本,以对应的(CIE Lab)作为目标空间建模样本,根据转换精度的需要,可选择多项式项数m为3~20(下同),如ρm=ρ20,即选择20项多项式模型,则转换矩阵M是20×3矩阵。基于最小二乘法,求出转换系数矩阵M,即可建立输入设备的色度特征化正向转换模型。
2.2 输出设备色度特征化模型的建立
彩色图像的输出设备包括彩色打印机、彩色扩印机和彩色印刷机等,本文应用对象为以RGB三基色为驱动值的彩色图像输出设备。在色彩管理中,对输出设备而言,需要确定设备的RGB色度值与CIE Lab色度值的正、反向的转换模型,即RGB→CIE Lab和CIE Lab→RGB。
如图2,首先,选择一种包含一系列(RGB)色度值色块的标准色靶(数字),常用的标准数字色靶有Gretag Macbeth TC9.18 RGB、Gretag Macbeth TC2.83 RGB和ANSI/ISO IT8.7/3等[11],以数字色靶的(RGB)色度值驱动输出设备输出数字色靶图像,并用分光光度仪对输出图像的每个色块进行测量,得到各色块对应的(CIE Lab)色度值。按式(3),以数字色靶的(RGB)色度值作为源空间建模样本,以对应的(CIE Lab)色度值作为目标空间建模样本,选择多项式项数,基于最小二乘法,求出转换系数矩阵M,即可建立输出设备色度特征化的正向转换模型。反之,把输出图像的(CIE Lab)值作为源色空间建模样本,而把数字色靶图像中各色块的(RGB)值作为目标色空间建模样本,同上,可建立输出设备色度特征化的反向转换模型。
2.3 设备色度特征化建模软件设计
根据以上分析,本文应用Matlab软件编程[12,13],设计出基于多项式回归算法的输入、输出设备色度特征化模型的建模软件CCMS。图3为该软件的可视化交互界面,图4为主程序流程图,图5为子程序流程图。对任一种数字图像输入、输出设备,只要按照以上方法获得一组源色空间建模样本和对应的目标色空间建模样本,即可应用此建模软件建立所需的设备色度特征化模型,此软件还同时具备从设备RGB色度值到CIE Lab标准色度值的快速精确转换。
3 实验
本文根据以上研究结果,对多款扫描仪、数码相机和彩色喷墨打印机进行色度特征化建模实验及模型转换精度分析(色差评价)。因篇幅所限,以下仅以一款扫描仪(输入设备)和一款彩色喷墨打印机(输出设备)为例,简述实验主要内容并分析实验结果。
3.1 实验设备和材料
1)扫描仪:EPSON Perfection 3200 PHOTO;
2)彩色喷墨打印机:Epson Stylus Photo R230;
3)用于扫描仪建模及模型精度检验的标准色靶(实物):ANSI/ISO IT8.7/2(KODAK R2200703Q60);
4)用于打印机建模及模型精度检验的标准色靶(数字):Gretag Macbeth TC9.18 RGB(建模)和Gretag Macbeth TC2.83 RGB(检验);
5)用于测量所有颜色样品标准色度值(CIE Lab)的分光光度计:Gretag Macbeth Eye-One Pro;
6)用于颜色测量和色差分析的软件:Profile Maker 5.0和Gretag Macbeth Color Lab[12]。
3.2 实验项目
1)获取扫描仪建模及模型精度检验(色差评价)颜色样本:扫描分辨率设置为300 dpi,关闭扫描仪所有色彩控制功能,扫描标准色靶;采用自编程序读取标准色靶图像各色块的设备色度值(RGB);用分光光度仪测量色靶所有色块获得对应的标准色度值(CIE Lab)。把标准色靶中的色块按其在色靶上的排列次序均匀分成两部分,其中120个彩色和24个中性灰度色共144色块作为回归建模样本,另外120个彩色色块作为模型精度检验样本。
2)获取打印机建模及模型精度检验(色差评价)颜色样本:设备色度值(RGB)1和(RGB)2分别由标准数字色靶TC9.18 RGB和Gretag Macbeth TC2.83 RGB文件提供;打印分辨率设置为300 dpi,关闭打印机所有色彩控制功能,在ANNE(A2150A4)高光相纸上分别打印输出建模色靶TC9.18 RGB和检验色靶GretagMacbeth TC2.83 RGB的色靶图像,用分光光度计测量两个色靶打印图像上的所有色块,得到对应的标准色度值(CIE Lab)1和(CIE Lab)2。
3)根据以上实验数据建模并进行模型精度检验(色差评价):选择3项、5项、9项、11项、18项和20项多项式分别建立扫描仪和彩色喷墨打印机的色度特征化正向转换模型;用所建立的色度特征化模型计算检验样本RGB的CIE Lab预测值,特征化模型精度用模型预测值与实际测量值之间的CIE Lab色差检验。
3.3 实验结果及分析
扫描仪和彩色喷墨打印机的3~20项多项式色度特征化正向模型的平均/最大色差(Mean/Max∆E*ab)分别列于表1和表2。
从表1和表2可知,(1)总体而言,随着多项式项数的增加,模型的平均色差和最大色差有逐渐减小的趋势;(2)增加常数项和交叉项(多项式项数为5,11和20)有利于模型精度的提高;(3)当多项式的项数达到11项以上时,平均色差∆E*ab≤6,即可满足使用要求;(4)多项式项数相同时,彩色喷墨打印机的特征化模型精度略低于扫描仪。
4 结论
实验结果表明,本文设计的色度特征化建模软件,可应用于各种计算机输入、输出设备色度特征化模型的建立。选择适当的多项式项数m,即可实现了从设备颜色空间RGB色度值到CIE Lab标准颜色空间色度值数据的快速、精确转换功能,满足对数字图像设备实施色彩管理的需要。
摘要：彩色图像在数字图像设备之间的传输和复制过程中,为保证其色彩还原的准确性和一致性,必须实施色彩管理,而色彩管理的核心技术之一就是对数字图像设备进行色度特征化。在研究了数字图像设备色度特征化的原理和方法的基础上,基于多项式回归法,建立了数字图像的设备色度值RGB与CIE标准颜色空间色度值CIELab之间的非线性关系;并通过Matlab软件编程,设计一种数字图像设备色度特征化的快速建模软件。实验结果表明,应用该软件可实现设备色度值RGB与标准颜色空间色度值CIELab的快速精确转换。
特征建模 篇7
复杂机械结构或机器是由各种零部件组合装配而成的,零件之间存在各种各样的结合面。结合面刚度常常是机械结构整体刚度的重要组成部分,有时甚至成为整体刚度的薄弱环节。机床结合面的动态特性对机床整机的动态特性有着重要的影响。以机床结构为例,一般情况下,机床结构结合面的接触刚度约占机床总刚度的60%～80%,即是说,机床上出现振动问题有60%以上是源自结合面;而结合面的阻尼占机床总阻尼的90%以上[1]。建立正确的结合面模型,对结合面参数的识别起着关键作用。
本文以CK6132数控机床床身与底座固定结合面的特征参数为研究对象。
1 结合面等效模型的建立
1.1 传统的结合面模型
两个子结构A、B构成联接体,传统的动力学建模方法是在子结构A、B构造一个由一系列弹簧—阻尼单元组成的虚拟单元,用来模拟结合面的刚度和阻尼。如图2所示。计算出弹簧—阻尼单元的刚度后,再合成,可求出结合面的刚度和阻尼。
1.2 改进的结合面模型
基于等效弹簧—阻尼单元的结合面理论,实质上是把螺栓本身的刚度和被联接件的接触刚度叠加起来完全由虚拟单元的等效弹簧刚度来表示。这种用一系列的线性弹簧—阻尼单元建立结合面模型的方法,并没有真实地描述接触面的实际情况,因此该模型的精度较低[2]。螺栓联接结合面参数,包含X、Y、Z三个方向的刚度和阻尼。其中刚度有螺栓本身的刚度KX、KY、KZ以及被联接件之间的法向接触刚度KN、切向接触刚度KT[3],阻尼主要为由于螺栓的预紧力引起的被联接件间的接触阻尼CX、CY、CZ。如果能把螺栓本身的刚度和被联接件间接触刚度分开来考虑,就会更加贴近接触面实际情况,其理论模型的精度将会相应的提高。
ANSYS软件的单元库提供了可以模拟接触面之间接触、分开状态交互变换的单元(CONTACT170,CONTACT 175),本文把该单元应用到螺栓联接结合面的有限元模型建模中。如图3所示是由螺栓联接的两个被联接件,在联接螺栓处建立三维的线性弹簧—阻尼单元,描述螺栓的刚度和被联接件间的接触阻尼。而在被联接件的接触表面上,建立接触单元,用来描述被联结件的接触刚度。
2 结合面的参数识别方法
采用有限元分析与实验相结合的结合面参数识别方法。由于受实验条件的限制,本题目是建立在前人模态实验的基础上,利用相关实验数据,根据文献[4]测得的C168K普通车床床身前四阶固有频率分别为:207,294,382,406 (单位:Hz)。对于本文所研究的机床,考虑到二者的差异,取床身的各阶固有频率分别为:220,330,430,540 (单位:Hz)。然后在实验模态分析理论的基础上,对结合面的等效刚度进行优化识别;确定出等效刚度后,在阻尼模态分析的理论基础上对结合面的等效阻尼进行优化识别。
2.1 刚度参数的识别
2.1.1 设计变量
传统模型:两组沿x、y、z轴方向的弹簧—阻尼单元的刚度KL1X、KL1Y、KL1Z,KL2X、KL2Y、KL2Z。
改进模型:两组沿x、y、z轴方向的弹簧—阻尼单元的刚度:KL1X、KL1Y、KL1Z,KL2X、KL2Y、KL2Z;接触单元的法向刚度KN、切向刚度KT。
2.1.2 状态变量
两种模型均选择ANSYS计算得到的某四阶固有频率作为状态变量。
2.1.3 目标函数(取k=4阶)
两种模型均采用
式中,αi为第i阶的加权系数;fical、fitest:第i阶理论固有频率、与第i阶理论固有频率对应的实验固有频率测试值。
对于加权系数的选取,主要考虑的是各个系数的相对值。在自动变速状态下,CK6132机床主轴的转速范围为20～2900r/min。根据主轴转速和主轴箱中齿轮的齿数可以算出齿轮的啮合频率范围为14.7～2127Hz。齿轮在啮合过程中必然产生振动,当齿轮的啮合振动频率与机床的固有频率相等时就很可能产生共振。因此,根据各阶实验模态频率与机床主轴箱齿轮的啮合频率的接近程度,对各阶加权系数进行相应取值;接近程度越大取值越大,反之取值越小。
2.1.4 模态求解方法
两种模型均采用ANSYS的Block Lanczos法。
2.1.5 优化方法
两种模型均使用ANSYS的Sub-problem法。
2.2 阻尼参数的识别
识别出结合面的刚度后,再以刚度为已知条件,识别阻尼。本文以结合面阻尼作为设计变量,采用理论计算的阻尼比与对应的实验阻尼比相对误差最小的方法来识别结合面阻尼。
2.2.1 设计变量
两种模型都采用两组沿x、y、z轴方向弹簧—阻尼单元的阻尼:CL1X、CL1Y、CL1Z,CL2X、CL2Y、CL2Z。
2.2.2 状态变量
两种模型均选择ANSYS模态计算所得的某四阶阻尼比。
2.2.3 目标函数
两种模型都采用
式中,αi为第i阶的加权系数;ξical、ξitest:第i阶理论阻尼比、与第i阶理论阻尼比所对应的实验阻尼比。
2.2.4 模态求取方法
两种模型都采用ANSYS的QR阻尼法。
2.2.5 优化方法
两种模型都采用ANSYS的Sub-problem法。
3 分析讨论
两种模型都得出了结合面的参数,为了验证改进模型的合理性,应用ANSYS的模态振型分析工具,分别做出基于两种模型的模态振型。
图4是基于传统模型的床身和底座在结合面处发生较大位移或床身出现明显振型的图。
从图4中可以看出,床身前半部与底座产生很大的纵向位移,床身局部已经“陷入”底座中,床身沿导轨方向发生很大的扭曲变形。
图5是基于改进模型的床身和底座在结合面处发生较大位移或床身出现明显振型的图。
从图5可以看出,床身后部与底座结合面产生局部横向位移,床身前部与底座结合面没有产生位移,床身沿导轨方向发生较明显的弯曲。
综合考虑两种模型的振型图,传统模型的振型图中,床身与底座结合面处产生较大的位移,并且床身已经局部“陷入”底座中,两个实体发生“交叉”。这样的振型显然是不合理的。因此,传统模型不可靠,不合理。而改进后的模型,从振型图中可以看出,床身仅在结合面处产生一定的位移,并且位移量很小,根本没有出现床身“陷入”底座的振型。因此,改进后的模型更符合实际,比较可靠,并且精度较高,比较合理。
4 结合面的参数识别结果
基于改进模型的结合面参数识别结果,利用ANSYS的优化设计工具,最终得出结合面的参数,计算模态频率与实验模态频率的误差小于2%,达到了很高的精度。
5 结论
建立合理的结合面模型对结合面参数的识别起着关键作用。本文通过ANSYS软件的模态振型分析,验证了基于接触单元和弹簧—阻尼单元的模型是合理的,并得出了基于这种模型的结合面参数值。本文为机床整机动态特性的分析和优化设计奠定了基础。
摘要：结合面的建模是结合面特征参数识别的关键问题。结合面建模时,分别用传统方法(基于弹簧—阳尼单元)和改进方法(基于接触单元和弹簧—阻尼单元)进行建模。根据两种等效模型,分别建立CK1632数控机床床身与底座固定结合面的有限元模型,用有限元分析软件ANSYS10.0进行模态分析,同时进行结合面参数的优化设计,先优化出刚度,再优化出阻尼值。模态振型分析的结果表明,基于接触单元及弹簧—阻尼单元的结合面模型比较合理。利用ANSYS的命令流输入方法计算出结合面的参数识别结果。这对机床整机动态特性的分析和优化设计具有重要意义。
关键词：结合面,参数识别,有限元,振型
参考文献
[1]王松涛.典型机械结合面动态特性及其应用研究[D].昆明:昆明理工大学,2008.
[2]陈新,孙庆鸿,毛海军,等.基于接触单元的磨床螺栓连接面有限元建模与模型修正[J].中国机械工程,2001,12(5):524- 526.
[3]张兴朝.基于有限元分析的模块化数控机床结构动态设计研究[D].天津:天津大学,2001.
[4]姚鹏.机床零件结合面动态特性参数的识别与研究[D].沈阳:东北大学,2008.
[5]纪海慧,卢熹,张建润,等.CK1416数控车床整机结合面动力学特性建模与仿真[J].精密制造与自动化,2003,(1):30- 32.
特征建模 篇8
在室内传 播环境中 ,电磁平面 波常常从 各个方向 伴随着不 同的传播 延迟到达 接收天线 , 这种现象 是由墙壁 、家具等障 碍引起的 反射 、衍射 、散射所造 成的 。 未来室内 无线通信 系统的一 个重要特 征是它们 比现在的 系统占据 了大得多 的带宽 , 因此 , 移动衰落 信道必须 根据频率选择性建立信道模型。 文献[1]中提出的经验统计 模型 ,是根据在 特定的室 内环境中 所收集的 测量数据 开发的 。 这种模型 的缺点是 其特性受 限于特定 的传播环 境 。 文献 [2] 中基于光 线追踪技 术的方法 , 用来模拟 特定室内 传播场景 ,这种方法 的准确性 只能在计 算复杂度 时得到保 证 。 文献[3-4]中针对室 外传播场 景研究了 相对于频 率选择性 窄带几何 信道模型 的一个扩 展 。
本文通过 进一步扩 展几何矩 形散射模 型来建立 室内宽带移动衰落信道模型, 目前这种方法已经在 文献[5] 中被提出 来表征室 内传播环 境特性 。 本文通过 假设无限 数量的散 射体均匀 分布在三 维房间的 二维 (2D) 水平面上 ,着重研究 室内宽带 信道参考 模型统计 特性 。 文中推导 到达角(Angle of Arrival,AOA)概率分布 函数 (Probability Density Function ,PDF) 、 功率延迟 分布 (Power Delay Pro file , PDP ) 、 频率相关 函数 ( Frequency Correlation Function , FCF ) 的解析表 达式 。 本文还根 据参考模 型提出了 一种SOC信道仿真 模型 。 结果表明 ,本文所设 计的SOC信道仿真 模型相对 于频率相 关函数与 基本参考 模型相符 ,同时这种SOC信道仿真 模型能够 模拟室内 移动衰落 信道 , 减少实际 支出 。
1室内几何散射模型
几何散射 模型的首 次提出是 在文献 [5]中 ,用来表征 室内传播 环境特性 。 文中选取 三维房间 的一个2D水平面 ,因此在本 文中假设 无数的散 射体 、基站(Base Station, BS ) 和移动台 ( Mobile Station , MS ) 位于二维 ( Two Dimensional , 2D ) 平面 。
如图1所示 ,这个矩形 代表房间 的2D水平面 ,其长和宽 分别由A和B表示 。 基站为信 号发射器 ,移动台为 信号接收 器 ,假设移动 台沿着x轴的方向 移动 。 此外 ,考虑单一 反弹散射 ,这表示从 基站发射 的波达信 号平面波 到达移动 台之前仅 通过一次 散射体反 弹 。
图1中黑点代表 平面中散 射体位置 ,在现实世 界中 , 散射体的 数目和它 们的位置 在不同传 播场景中 都是不同 的 。 本文研究 的是所有 可能性传 播场景中 的一个平 均、普通的统计模型。 文中假定无限数量的散射体均匀分布在一 个矩形室 的二维水 平面上 。 该模型通 过使用SOC的原理可 用于推导 高效信道 模拟器 ,实现成本 比较低 。
2信道统计特征分析
下面研究 本文提出 的室内宽 带参考信 道模型的 统计特性 , 特别是到 达角 (AOA) 概率分布 函数 (PDF)、 功率延迟 分布(PDP)、频率相关 函数(FCF)。
从图1可以看出 , 基站放置 于 (c,0) (c ≤0), 同时移动 台位于坐 标系的原 点 。 波达信号 到达角AOA通过 α 表示 , 所有的散 射体Sn( n = 1 , 2 , … , N ) 均匀分布 在房间的 二维水平 面上 。 散射体的 位置由 (z,α) 用极坐标 形式表示 。 根据文献 [5], 联合概率 分布函数pzα( z , α ) 可以表示 为 :
这里将D定义为波 达信号通 过单一散 射体从基 站到移动 台行进的 距离 ,D可以表示 为 :
通过式(1)推导距离D和到达角 α 的概率分 布函数 , 为了达到 这个目标 , 引入了辅 助随机变 量 θ=α 。 通过式(2)和 θ=α 所确定的 方程系统 ,给出了以 下方程 :
通过运用 随机变量 转换的基 本原理[6], 可以得出 联合概率 分布函数pDθ( D , θ ) , 表示为 :
J ( D , θ ) 表示逆变 换的雅可 比行列式 :
将式(5)代入式(4)中 ,同时考虑 式(1),可以求出 联合概率 分布函数pDθ( D , θ ) 。 因为 θ = α , 联合概率 分布函数pDθ( D , θ ) 可以在式 ( 4 ) 中用 α 取代 θ , 最后得出 :
2.1平面波最大行进距离D
式(2)描述了平 面波从基 站BS出发经过 一个矩形 房间内2D水平面上 任意地方 的散射体 到移动台MS的行进距 离 。 函数D(z,α)的导数与z相关且是 正值 ,导数如下 :
D ( z , α ) 相对于z是一个单 调递增函 数 。 当移动台MS到散射体 的距离z最大时平 面波行进 距离也是 最大的 。 散射体位 于矩形的 边界时 ,z取最大值zmax。
根据图1中的几何 关系 , 如果到达 角 α 的范围是 :可以得出
将式(8)带入到式(2)中,可以得到最大行进距离Dmax( α ) 的解析表 达式 :
可以看出Dmax( α ) 取决于到 达角 α 。 根据式 ( 9 ) , 可以得到 图2。
2.2到达角概率分布函数(PDF)
根据式(6)推导到达 角概率分 布函数 ,这里将所 有的传播 延迟定义 为 :
其中c0表示光速 。 ζ 子区间可 以表示为 :
其中 ,τ'max为最大传 播延迟 ,τ'1表示第l个传播路 径传播延 迟(l=1,2,3,… ,ζ)。 当到达角 概率分布 函数与传 播延迟 τ′(τ′∈I1) 相关时 , 到达角概 率分布函 数可以从 联合概率 分布函数pDα( D , α ) 中求出 , 如下所示 :
式 (12) 中的参数D∈ID必须满足 以下两个 条件 :(1) D ≤ Dmax( α ) ; ( 2 ) ( D - | c | ) / c0∈I1。 这里Dmax( α ) 表示在到 达角AOA为 α 时 , 波达信号 到达接收 天线的最 大行进距 离 。 最后到达 角AOA的概率分 布函数可 以通过pα ( α )表示为 :
2.3功率延迟分布(PDP)
行进距离D的概率分 布函数可 以通过pD( D ) 表示 , 计算方程 为 :
考虑到式(10)中传播延 迟 τ′和行进距 离D两者的关 系 , 运用随机 变量转换 的基本原 理[6], 可以将传 播延迟 τ ′ 的概率分 布函数表 示为 :
参考模型 的总功率 用 σ20表示 ,用Sτ ′( τ ′ ) 表示功率 延迟分布 , 并遵从等 式还需要考 虑到, 最后可以 得出以下 关系 :
2.4频率相关函数(FCF)
根据Wiener Khinchine理论 ,功率延迟 分布和频 率相关函 数是一对 傅里叶变 换 。 功率延迟 分布的傅 里叶逆变 换即频率 相关函数 γτ ′( υ ′ ) , 如下所示 :
将式 (16) 代入式 (17) 中 , 并根据式 (15), 最终可以 得到频率 相关函数 (FCF)的表达式 :
3数值结果与分析
通过对式 (13)、 式 (18) 的数值分 析 , 给出了理 论结果 ,通过计算 机仿真验 证了本文 结论 。 假定选取 长度A= 10 m和宽B = 5 m的房间作 为室内参 考环境 。 参数a和b分别选择2和1。
图3为宽带参 考信道模 型到达角 的概率分 布函数的 仿真结果 ,其中选取 了两个不 同的基站 位置 ,c=-2和c = - 4 。 从图中可 看出到达 角的概率 分布函数 的大小与 基站BS的位置无 关 。 从散射体 的位置开 始计算到 达角和传 播延迟 , 接着根据 所获得的 到达角的 随机值求 出到达角AOA的概率分 布函数pα τ ′ ∈ l1( α ) ( l = 1 , 2 , 3 , … , ζ ) 。 图3还给出了 窄带信道 模型到达 角的概率 分布函数 ,可以看出 在相同的 室内环境 情况下 ,宽带信道 模型到达 角概率分 布函数与 窄带模型 的一种情 况相一致 。
图4所示频率 相关函数 的绝对值 , 文中通过 不同的矩 形室长度A的值 , 运用式 (18) 计算出频 率相关函 数的绝对值。 为了比较结果,通过文献[3]中的式(18)在图4中画出了 频率相关 函数的理 论曲线 。 这里取 ζ=10作为SOC信道模拟 器的传播 路径[7]。 根据文献 [ 6 ] 中提到的 方法将功 率分配到 不同路径 。 SOC信道仿真 模型的到 达角通过 采用相同 面积的改 良方法计 算得出 。 从图4可以看出 ,SOC信道仿真 模型的频 率相关函 数与参考 模型相当一致 。 当房间长 度A从10 m增加到30 m时 , 随着频率 间隔v′的增加 ,频率相关 函数下降 的越来越 快 。 同时 ,随着A的增加 ,相干带宽Bc变得越来 越小 。
图5所示为房 间宽度对 频率相关 函数的影 响 , 同样可以 得出当房 间宽度B从5 m增加到30 m时 , 随着频率 间隔v′ 的增加 , 频率相关 函数下降 的越来越 快 , 同时带宽 也随之减 小 。
4结论
本文推导 了室内传 播环境下 一种宽带 移动衰落 信道模型 。 通过假设 无限数量 的散射体 被均匀分 布在矩形 室二维水 平面上 , 将宽带扩 展应用在 几何散射 体模型上 。 另外还推 导了到达 角 (AOA) 概率分布 函数 (PDF)、 功率延迟 分布 (PDP)、 频率相关 函数 (FCF) 的解析表 达式 。 文中结果 分析表明 ,到达角概 率分布函 数的大小 与基站BS的位置无 关 。 矩形室的 长度A和宽度B两者同样 对到达角 概率分布 函数和频 率相关函 数有影响 ,如果房间 的长度A或宽度B增加 , 随着频率 间隔v′ 的增加频 率相关函 数下降的 越来越快 ,同时随着 房间长宽 的增加 ,相干带宽 减小 。
本文通过运用SOC原理根据 参考信道 模型推导 了一种高效信道模拟器。 从频率相关函数、 时间相关函数等来看,SOC信道仿真模型与宽带参考模型在一定频率、时间延迟范围内非常匹配。 SOC信道仿真模型能够更有效地评估宽带室内无线通信系统的性能,同时减少了实现的开支。
摘要：提出了一种基于几何散射模型的综合改进室内参考信道模型,这种模型是由无限数量的散射体均匀分布在三维空间的一个二维水平面上组成的。推导了电磁信号到达角概率分布函数、功率延迟分布、频率相关函数的解析表达式。此外,还通过参考模型提出了一种高效的SOC信道仿真模型。结果表明,SOC信道仿真模型与频率相关函数相关,近似于参考模型,可以很好地应用于评估室内宽带无线通信系统的性能。
特征建模 篇9
关键词：特征模型,领域分析,供应商管理库存
软件复用是提高软件质量解决软件危机的有效途径,它可以通过复用已有构件创建新系统。随着对软件复用理解的深入,构件的概念已不再局限于源代码级构件,而是延伸到系统和软件的需求规约、构架、文档、测试等对开发活动有用的信息。实践表明高抽象层次构件的复用更为重要和更有价值,它所带来的收益将明显大于低抽象层次构件的复用。
领域分析是领域工程中十分重要的活动,它的主要目的是识别和分析领域需求中的可复用成分,所产生的需求是以领域分析模型的形式出现。随着领域分析技术的发展,特征模型已经成为众多领域分析技术的主要输出模型。而领域分析所产生的分析模型对领域工程的设计实现阶段都具有很重要的指导意义,因此领域特征模型应该具有良好的结构[1]。
但现有的特征模型一方面主要关注领域的相同点和不同点,对角色、约束等非功能方面的领域特征考虑较少且仅从可变特征选取的角度讨论软件产品的生产;另一方面,缺乏统一的形式化模型。
本文试图对现有特征模型进行扩展,完善特征依赖描述及约束表达,提出了一个特征模型的元模型,并介绍了建模过程。最后利用该模型,根据本文介绍的建模过程,对VMI库存管理领域进行了特征建模。
1 扩展的特征模型元模型
现有的特征模型倾向于针对领域系统功能进行特征建模,形成功能特征,对角色、约束等非功能方面的领域特征分析则考虑较少,且不能支持自定义的特征约束关系。对此,本文提出了一个特征模型的原模型,对现有特征模型进行扩展,以完善特征依赖及特征约束表达。
1.1 扩展特征模型形式化描述
可以用一个九元组来描述本文扩展的特征模型:
其中:
F:特征模型中的特征集合;
A:特征模型中的同层特征的关联集合;本文主要关注特征之间的“异或关联”及“或关联”。“异或关联”是指如果一个父特征的一组子特征中,只有一个子特征能存在于父特征的一个实例中,则这组子特征之间存在“异或关联”关系。“或关联”是指如果一个父特征的一组子特征中,可以有一个或多个子特征同时存在于父特征的一个实例中,则这组子特征之间存在“或关联”关系。
C:特征模型中的特征约束集合;R:特征模型中的角色集合;
D:特征模型中的数据集合的集合;
λA:表示集合F到集合A幂集的映射,即:
λA:F※P(A),其中P(A)表示集合A的幂集,并且满足:
即对于任意一个特征,可以和其它特征之间存在多种依赖关系,而对于任意一个特征关联,至少牵涉到两个特征。
λC:表示集合F到集合C幂集的映射,即:
λC:F※P(C),其中P(C)表示集合C的幂集,并且满足:
即对于任意一个特征,可以存在多种约束表达,而特征约束既可以是针对单个特征设定,也可以是针对一组特征。
λR:表示集合F到集合R幂集的映射,即:
λR:F※P(R),其中P(R)表示集合R的幂集,并且满足:
即对于任意一个特征,可以被多个角色拥有,同一个角色可以有多个特征。
λD:表示集合F到集合D幂集的映射,即:
λD:F※P(D),其中P(D)表示集合D的幂集,并且满足:
即对于任意一个特征,可以操纵多个数据集合,且同一个数据集合可以被多个特征使用。
由此可见,本文提出的扩展特征模型实际上由两部分组成:一方面,扩展特征模型通过改变已有的特征模型的特征关联关系的关注点,并增加了特征约束表达强化了特征配置关系,从而对已有的特征模型进行了扩展,构成了特征模型的底层架构和基础;另一方面,扩展特征模型通过引入特征对应的角色及操作的数据集合,构成了特征模型的上层建筑。
1.2 特征模型元模型
特征及其依赖关系、约束表达、角色以及数据集合都被抽象为元模型基本元素。与W 3C推荐的Web本体语言OWL相对应,元模型建模元素细分为本体类元素、对象属性元素、数据属性元素及数据类型元素。其中,本体类元素表示特征模型中的语义主体;对象属性元素以本体类元素的对象属性的形式表征本体类元素之间的关联关系,其定义域和值域都是本体类元素;数据属性元素描述本体类元素的非功能属性,其定义域为本体类元素,值域为数据类型元素[2]。
基于OWL语言描述的特征模型元模型如图1所示,特征(Feature)、特征关联(Association)、特征约束(Constraint)、角色(Role)、数据集合(DataSet)等被定义为本体类;而约束对象(restrictsObject)、操作数据(operateData)、角色执行(playedBy)、角色包含(hasRole)等被定义为本体对象属性,用于建立语义主体关系网;特征名(name)、约束参数(param)等定义为对应本体类的数据属性,用于描述语义主体的特征属性。
特征模型的层次结构通过特征之间的composed-of、generalization/specialization、implemented-by等关系建立。同层特征间的关联关系由“异或关联”及“或关联”来表示。此外,还对单个特征及特征组中的特征之间建立了约束表达式。通过这种方式,特征之间的结构关系、关联关系及约束条件都被完整地建立起来,同时通过增加数据集合及角色,可以方便的对特征操作的数据及操作权限进行快速定位。
2 扩展特征模型建模过程
通过上节介绍的扩展特征模型的形式化描述及元模型,得知一个特征模型主要关注于模型的特征组成,特征间的关联关系、特征的约束条件、特征的角色以及特征的操作数据。因此,可以从以上几方面来构造特征模型。
需求工程把软件需求分为三个不同的层次:业务需求、用户需求、功能需求[3]。业务需求描述了组织结构或客户对软件系统高层次的目标要求。用户需求描述了用户和系统的交互过程。功能需求描述了为实现特定的业务需求,软件系统必须具备的功能。
这三个层次都是特征可能存在的地方,业务需求体现了软件系统具有的业务能力,这些能力是对系统所属领域的鲜明反映。用户需求中记录的交互过程可能会体现该领域内普遍接受的业务流程或体现该系统具有特色的交互序列。功能需求中记录的功能则是构成系统的基本元素,是实现业务需求和用户需求的载体。
此外,在一个功能的执行过程中表现出的共性行为特点,以及同一功能在领域不同成员系统中表现出的特色行为特点也是体现领域特征的重要方面。因此,应该把这种行为特点作为特征显示地记录在领域特征模型中,从而更好地捕获和表现领域的共性和变化性。
本文把业务需求、用户需求、功能需求中所具有的特征分别称为服务(service),用例(usecase)、功能(function)。这样,一个软件系统具有的各种特征可以表示为如图2所示的结构。服务、功能、行为特点组织成层次结构。每一个服务涉及到的用例组织成一个用例集合。在系统的边界上,用户通过用例与系统发生交互,从而完成特定的业务需求。
通过以上分析,考虑领域的服务、功能、行为特点等特征,以及与其相关的用例,并注意分析领域的共性和变化性,同时把领域术语作为特征的重要来源,构成了如图3所示的特征模型建模过程[4]。
服务分析活动的主要工作是识别领域具有的服务特征。这要求领域分析人员通过与领域有关的组织机构的管理者、客户、市场销售人员及领域专家的交流,明确该领域具有的业务需求,为每一种典型的业务能力定义领域内统一的名称和说明,并将其作为特征模型服务层内的特征。在此活动中,可能会并发进行领域术语分析、共性变化性分析、交互过程分析等活动。即通过对领域术语的分析,发现其中存在的服务;分析服务层特征的共性和变化性,识别服务之间存在的约束关系;对每一个服务分析与其相关的用例以及用例的共性和变化性。
功能分析活动的主要工作是识别服务具有的功能特征,通过考察服务体现的业务能力以及与服务相关的用例,分析系统为完成特定的服务必须具有的功能,为每个功能定义领域内一致的名称和说明,并将其作为功能层内的特征,建立与服务层特征的整体部分关系。同样,在此项活动内仍然要并发进行领域术语分析、共性变化性分析、识别特征之间存在的关联关系及约束关系等活动。当进行这些活动时,如果发现服务层特征的任何错误或不当,可以回溯到服务分析活动进行相应的修改和调整。
行为特点分析活动的主要工作是识别功能具有的行为特点。具体包括:分析功能执行的前期行为特征,如功能执行的前置条件、前期准备工作等;分析功能主体行为的特点,发现其具有的显著特点和可能的变化性;分析功能的后期行为特点,如功能执行的后置条件、善后处理工作、功能执行完毕后的控制权转移等。为每一种行为特点建立领域内一致的名称和说明,并将其放入特征模型的行为特点层,建立与功能层特征的整体部分关系。如同服务分析和功能分析一样,在行为特点分析活动中也存在一系列的并发活动。在进行这些活动时,仍然可以回溯到前面的活动以便对可能的错误和不当做出修改和调整。
领域术语分析活动的主要工作是发现和领域术语相关的特征。领域术语反映了领域相关人员对领域的理解,是领域知识的一种沉淀。在一个成熟的领域内,人们可以通过领域术语方便地表达自己的思想,并互相交流。术语名称可以作为特征的候选名称。同时,领域术语分析也是对领域术语标准化的一个过程,特别是在一个不太成熟或存在同义近义术语的领域内。
共性变化性分析活动的主要工作是识别领域的共性和变化性分析特征之间可能存在的“异或关联”或“或关联”关系。
交互过程分析活动的主要任务是发现在用户和系统的交互中存在的特征。在服务分析活动中,通过识别与服务相关的业务处理流程,提取出反映领域共性或具有特色的用例。随着功能分析行为特点分析等活动的进行,交互过程分析会对已经识别的用例进行不断的细化并发现相关的变化性。通过这个活动,可以发现特征模型的约束集合以及将特征与角色的对应关系,从而实现特征与数据集合的关联。
从以上建模过程,可以看出,通过服务分析、功能分析及行为特点分析,主要获取了特征模型的层次结构,通过共性变化性分析,可以获取特征模型中同层特征之间的“或关联”或“异或关联”关系,通过交互过程分析,可以发现特征之间的约束集合以及特征与角色的映射关系、特征与数据集合的操作关系。因此,本文扩展的特征建模过程,考虑到了特征模型元模型中的各个因素。
3 应用举例
根据上文介绍的内容,本文对VMI库存管理领域进行了特征建模,构造的特征模型如图4所示。
首先,从分析VMI库存管理领域对用户提供的主要服务和功能入手。
补货信息查询服务是VMI提供的核心服务之一。供应商通过补货信息查询,实现对库存水平的准确控制。考察补货信息的依据,补货信息查询服务进一步包含生产计划查询、BOM信息查询、库存信息查询、库存预警等系统功能。通过共性变化性分析,把生产计划查询、BOM信息查询作为两个可选的系统功能。通过交互过程分析,发现为了实现生产计划查询,我们还要进行生产计划制定、生产计划查询、生产计划审批等操作以及生产计划制定、生产计划查询、生产计划审批之间的约束关系。
入库是为了对供应商的入库情况进行记录,方便供应商对库存的跟踪和控制。考察供应商的送货流程以及入库流程,入库服务进一步包含送货单录入、到货单录入、质检、入库单录入等系统功能。通过共性变化性分析,把送货单录入、到货单录入、质检作为三个可选的系统功能。
出库与入库相反,是为了对供应商的出库情况进行记录,了解供应商物资的使用、销售或装配情况。
冲账服务是VMI库存管理领域提供的一种可选服务。库存管理员在实际操作过程中,有可能对出、入库情况记录失误,为了避免这种失误情况对企业业务造成的影响,需要提供该服务。
对账服务和盘点服务是VMI库存管理领域提供的另外两种可选服务。
在服务分析和功能分析的基础上,进一步对每个系统功能的行为特点进行分析。对于生产计划查询,通过分析功能执行的前期行为特征,发现为了实现生产计划查询,首先可能需要进行生产计划制定、生产计划修改、生产计划审批;对于生产计划制定,生产计划类型是它的一个显著行为特点,且存在三种类型:月生产计划、季度生产计划、年生产计划;对于入库单录入,通过分析功能的后期行为特点,发现对入库单记账后,可能还需要进行流水账查询及入库单查询。
4 结束语
特征模型是现阶段领域分析技术普遍采用的领域分析阶段的主要输出模型,其合理的组织结构可以更好的为领域设计和实现阶段提供指导。本文针对现有特征模型的不足,对现有特征模型进行了扩展,对特征模型进行了形式化描述并提出了一个特征模型的元模型。最后,在特征模型的元模型指导下,在文献[4]研究的基础上,扩展了一个特征建模过程,并用实例详细阐明了建模过程。
参考文献
[1]徐建民,赵爽,柴变芳,等.基于正交化设计思想的领域特征模型构造过程.计算机与现代化,2005;(10):19—22
[2]李奕远,尹建伟,高鹏、等.基于超图的软件产品线形式化模型.四川大学学报(工程科学版),2007;134—140
[3]Wiegers K E.Software requirements.2nd ed.,Buffalo:Microsoft Press,1999:3—22