零件损坏预防性更换模型

零件损坏预防性更换模型 生产设备和科学仪器运行中的零件在长期的使用过程中会发生损坏，如果不进行预防性的更换的话，等到出现故障时再更换 ，就会对生产活动造成影响，损失更大。进行预防性更换就会避免一些生产的次品或废品的出现。使用一定的方法就能使损失最小。

解：问题主要是针对零件的使用寿命，寿命不同预防性更换的时间规模也不同。由于零件寿命是一种随机变量，在实验中可以得出近似的寿命分布的概率密度。使用概率论与数理统计的知识可以制定最优策略。 （1）模型假设

A.零件寿命X 服从某种已知的分布，分布函数为 F(t)=P(X<=t),概率密度为f(t),数学期望为E （X ）

B.确定一个时间间隔T ，当X

C.记R （t ）=P （X>t ）=1-F(t),r(t)=f(t)/R （t ）,分别称

为零件的可靠性和失效率。 （2）建模及求解

零件每换一次称为一个周期，所以周期的平均长度

dt

T L dt t Tf dt t tf L T

T

???=???→?+=∞

T

F(t)-)()(分部积分

一个周期内的平均损失为 C=C 1 F(t)+C 2[1-F(t)]

单位时间内的平均损失为

?

?

+-=-+-==

T T dt

t R T F dt T F T T F L C T C C C C C C 0

2

210

221)()()()()()()(c ○

1

对上式求导可得使其取极小值时T 满足的条件：

C C C

T

T F dt t R T 2

1

2

0)()()(r -=

-? ○2

记左式=h(T),则显然有h(0)=0,h(∞)=r(∞)*E(X)-1

?

=T dt

t R dT dr dT

dh 0

)(

由○

1 ○2式

可知，若r(t)关于t 单增，且有r(∞)*E(X)>C C C

2

1

2-

则存在唯一的有限正值T 使○2成立，且其最小值为 c(T)=(C 1-C 2)r(T)

1.零件服从指数分布时：

()0,0)(~≥>=-t e t f X t

λλλ

策略。

此时不存在预防性更换代入得0

)1()(1)(,1

)(,)(,)t (0

=--=-==

==?----T t t t

t e dt e T h e t F X E t r e R λλλλλλ

λ

2零件服从()λα，Γ分布：

())

0,,0()(,)(~1>≥Γ=

--λαλλαλ

λαt e t t f X t

的预防性更换策略

满足②式，即存在最优时，存在又的单增函数，且是易见T X E r r t t r dx e t

t r X E dx e t

t r C C C

C

C C

t t 2

12

2

1

2

01101)()(,)()()1()(1)(,])1([)(->

∴->∞=∞∴+==

+

=??∞---∞

--αλα

λ

α

αλαλα

CORBA 构件模型综述

收稿日期:2004-05-19;修返日期:2004-06-26基金项目:国防预研基金资助项目(413160102) CORBA 构件模型综述 * 潘慧芳,周兴社,於志文 (西北工业大学计算机学院,陕西西安710072) 摘 要:随着计算机网络技术和应用的发展,分布构件技术成为分布式计算领域的热点,CCM 就是主流的分布构件技术之一。首先介绍了CCM 产生的背景,然后对CCM 的重要组成部分进行了详细的阐述,并对现有的基于CCM 的研究和实现进行了简要的分析,最后将CCM 与EJ B 和COM 进行了比较。关键词:构件;CORBA;CCM 中图法分类号:TP311 文献标识码: A 文章编号:1001-3695(2005)05-0014-02 An Overview of CORBA Com ponent M odel PAN Hui-fang,ZHOU Xing-she,YU Zhi-wen (School of Computer Science,Nor thwester n Polytechnical Univers ity,Xi ’an Shanxi 710072,China) Abst ract :Along wit h t he developm ent of com puter net works and applica tions,distribut ed com ponent t echnolog y becam e t he hot spot of distribut ed com https://www.doczj.com/doc/a36686116.html, M is one of t he popular dis tribut ed com ponent technolog ies.This paper first int roduces t he background of CCM.It then describes t he m a in sect ions of CC M and a na ly zes the ex ist ing im plem ent at ions based on CC M.Fi-na lly,it com pares C CM with rela ted t echnolog ies.Key words:Com ponent;CORB A;C CM 随着网络技术的飞速发展,单个计算节点的处理能力持续提高,不同厂商和异构技术环境的不断激增,使得分布式系统的应用和开发日趋复杂。在构建企业分布式应用系统的过程中,要求系统具有可配置性、可伸缩性、可重用性和可管理性,以满足不断增长的企业应用需求。在这种情况下,分布构件技术应运而生。通过采用分布构件技术,可以降低大型分布式系统的开发难度,重用已有的代码资源,提高分布式系统的开发效率。目前,主流的服务器端分布构件技术有OMG 组织的C CM (CORB A C om ponent Model,C CM )技术,M icrosoft 的C OM (Com ponent Object M odel,C OM)技术以及S U N 的EJ B(E nt er-prise J av a Bea n,EJ B )技术。因为C ORBA 采用远程对象调用机制,支持异构环境下分布式应用系统的开发和互操作,具有与底层硬件、操作系统、网络、通信协议和编程语言无关的特点,所以被广泛地应用于大型的分布式系统中。而CCM 作为C ORB A 3.0规范的一部分,对原有的对象模型进行了扩展,从而更易于服务器端软件的重复使用和CORBA 应用程序的动态配置,因而具有广阔的应用前景。 1 CORBA 构件模型 传统的CORB A 对象模型(CORBA2.x 规范)具有一些明显的缺陷,如没有配置对象实现的标准方式,缺少对公共COR-BA 服务器编程模式的有效支持,对象功能难以扩展,CORBA 对象服务的可用性没有预先定义,对象生命周期管理没有标准化等。这些缺陷导致对象实现难以设计、重用、配置、管理和扩展。为此,OMG 在C ORBA 3.0中引入了CCM,C CM 是用于开 发和配置服务器端分布式应用的构件模型。 下面对CCM 中的抽象构件模型、构件实现框架(C IF)、容器编程模型、打包与部署模型进行详细的描述。1.1 抽象构件模型 CCM 构件提供了称为端口(Port s)的多种外部接口,以便与客户、其他构件、C ORB A 服务等进行交互。构件模型支持四种基本的Port s 。 (1)侧面(Facet s)。它是构件提供的与客户交互的相互独立的一组接口。一个构件能够提供多个对象引用,这些不同的对象引用被称为Facet s,Facet s 可以支持不同名字和功能的IDL 接口。客户通过唯一的等价接口(E quivalent Interfa ce)在构件的多个Facet s 间进行导航。Fa cet 接口的实现被封装在构件中,被看作是构件的一部分。 (2)插口(Recept acles)。它是一些指定的连接点(Connec-tion Point s),这些连接点描述一个构件使用外部构件提供的对象引用来调用其上的操作的能力。通过使用插口,构件能够与其他对象进行连接,并调用这些对象的操作。 (3)事件源/事件接收器(E vent Sources/Ev ent S inks)。它是指定发送/接收特定类型事件的连接点。事件源分为Em it-ter 和Publis her 两类,Em itt er 规定在某个时间只允许一个接收者与之连接,Publisher 允许同时有多个接收者与之连接。事件接收器允许有多个事件源与之相连。 (4)属性(At tribut es)。属性主要用于构件的配置,配置工具使用属性对构件的配置参数进行预先的设置。 CCM 引入了产地(Hom e)对构件的生命周期进行管理。一个Hom e 是某种类型所有构件实例的管理器,不同类型的 Hom e 能够管理同一类型的构件,但一个构件实例只能有一个Hom e 实例。Hom e 形式化了工厂(Fa ct ory)设计模式来管理同 ?41?计算机应用研究2005年

关系模型的完整性约束

关系模型的完整性约束 关系模型的完整性约束是对关系中数据的约束，其目的是保证在对关系中的数据进行操作时保持数据的有效性和一致性。关系模型中包括了3类完整性约束，即实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。 1．实体完整性 实体完整性（Entity Integrity Constraint）规则：若属性A是关系R的主属性，则属性A的值不能为空值。 实体完整性规则具体说明如下： （1）使用“Null”表示空值，表示的不是空格值，而是表示“不知道”、“不存在”或“无意义”的值。 （2）实体完整性规则是针对基本关系的。一个基本表通常对应现实世界的一个实体集。 （3）实体完整性规则可以保证实体是可区分的。如果主属性取空值Null，就表明实体集中存在不可标识的实体，即存在不可区分的实体，这显然违背了现实世界。 （4）实体完整性规则可以保证实体的唯一性。关系中使用主码作为唯一性标识，因此，不允许主码中的属性出现重复值。 例如，学生档案表中的学号是主属性，学号属性不允许为空值，而其他属性，如“性别”为空，则仅仅表明该学生的这些特征值还不清楚，但不影响该元组所表达的意义和它所具有的唯一性。 2．参照完整性 参照完整性（Referential Integrity Constraint）规则：若属性（或属性组）F是基本关系R的外码，它与基本关系S的主码K s相对应（基本关系R和S可以是不同的关系），则对于关系R中每个元组在F上的值必须取空值（F的每个属性值均为空值）或者等于关系S

中某个元组的主码值。 例如，有学生档案、专业两个关系，其关系模型表示如下： 学生档案（学号，姓名，性别，年级，专业编号） 专业（专业号，专业名称，所属学院） (1)外码和参照关系 设F是基本关系R的一个或一组属性，但不是关系R的码。如果F与基本关系S的主码K s相对应，则称F是基本关系R的外码（Foreign Key），并称基本关系R为参照关系（Referencing Relation），基本关系S为被参照关系（Referenced Relation）。需要说明的是，R的外码F与S的主码K s必须来自于同一个域。 例如，专业关系的专业号与学生档案的专业编号相对应，因此专业编号是学生档案关系的外码。同时，学生档案关系是参照关系，而专业关系是被参照关系。 (2)参照完整性规则 上例中，专业编号是学生档案关系的外码，它的值将参照专业关系的主码（专业号）属性。它的取值只能是： ●空值：表示该学生至今还未分配专业； ●非空值：该值只能来自于专业关系的专业编号属性中的某一个值。 3．用户定义的完整性 用户定义的完整性（User-Defined Integrity Constraint）是针对某一具体关系数据库的约束条件，它反映的是某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。数据库管理系统（DBMS）都应该提供定义和检验这类完整性机制，以便统一检验和处理这种约束，而不再由应用程序来提供这个功能。 例如，人员的“性别”属性的取值只能是“男”或“女”，“成绩”属性的取值范围在0～100之间。因此，当用户向关系表中输入数据时，如果某个属性定义了约束，数据库管理系统（DBMS）会自动检测输入值是否符合约束条件，若不符合，数据库管理系统（DBMS）会拒绝该值的输入，从而保证了数据输入的合理性。

关系模型的数据结构

关系模型的数据结构 关系模型源于数学，它用二维表来组织数据，而这个二维表在关系数据库中称为关系。 关系数据库是表的集合 用关系表示实体以及实体间的联系的模型，称为关系模型，下面我们来看看关系模型中的基本术语 1.关系 关系就是二维表，它满足以下几个条件 1）关系表中的每一列都是不可再分的基本属性。（有子属性，分开了，不是关系表） 2）表中的各属性不能重名 3）表中的行、列次序并不重要，即交换列的前后顺序（比如将性别放在年龄前面）不影响其表达的一个语义。 2.元组 表中的每一行数据称为一个元组，它相当于一个记录值 3.属性 表中的每一列是一个属性值的集合，列可以命名，称为属性名，属性与前面讲到的实体属性（特征）或记录的字段意义相当。 关系表中的每一行数据不允许完全相同，因为存储值完全相同的两行或多行数据并没有实际意义 4.主键 主键也称主码或主关键字，是表中用于唯一确定一个元组的一个属性或最小属性组。 主键可以由一个属性组成，也可以由多个属性共同组成。 如表所示，学号就是此学生基本信息表的主键，因为它可以唯一地确定一个学生。而表所示的关系的主键就由学号和课程号共同组成，因为一个学生可以选修多门课程，而且一门课程也可以有多个学生选修，因此，只有将学号和课程号结合起来才能共同的确定一行记录。通常称由多个属性共同组成的主键为复合主键。表的主键与其实际应用语义有关，与表设计者的意图有关，如表，用（学号，课程号）作为主键在一个学生对一门课程只能有一次考试的前提下是成立的，如果设定一个学生对一门课程可以有多次考试，则用（学号，课程号）作主键就不够了，因为一个学生对一门课程有多少次考试，则这个值就回重复多少遍，如果是这种情况，就必须为这个表添加一个“考试次数”列，同时作为主键 有时一个表中可能存在多个可以作主键的属性，比如，对于学生信息表，如果能够保证姓名肯定不重复的话，那么姓名也可以作为学生基本信息的主键，如果表中存在多个可以作为主键的属性，则称这些属性为候选键属性，相应的键称为候选键，从中选一个作为主键都是可以的。 5.域 属性的取值范围称为域。例如，大学生的年龄假设在14~40岁范围内，则学生的“年龄”属性的域就是（14~40）

概念(ER)模型与关系模型设计作业整理

2015-2016第二学期 数据库 工业工程2014 作业整理 概念设计ER图到关系模型简约做法 一、为学生考勤建立数据库-----概念模型设计（ER图） 问题：由班长为班级的每门课程建立考勤 **自行完成关系模型 二、学生社团活动问题： 学生参与社团的资格审查和会员登记；会员参与活动记录。 **自行完成关系模型 概念设计ER图到关系模型完整做法 根据业务调查，设计数据库的概念模型（E-R图），并将E-R图转换为关系图。 一、关于运动比赛 1.1业务调查： *记录运动员的姓名性别所属队 *记录项目、比赛时间和比赛场地 *成绩统计 1.2找出业务发生过程中相互作用的实体：运动员、院系、项目 1.3将实体之间的作用关系转化为联系： 运动员属于院系 运动员参与项目 院系参与(团体)项目 1.4找出实体之间的作用（联系）发生时的数量关系是1:1、或者1:n还是n:m 1.5按照业务发生时的意义选择每个实体的属性： 运动员：学号、性别、姓名 院系：名称、编号 项目：编号、名称、时间、组别、场地 1.6找出联系的属性。如果实体之间发生作用时产生了不属于两个实体中的任何一个的数据，就应将其设为当前联系的属性。 个人参与：分组、成绩 团体参与：分组、成绩 1.7检查有没有重复的属性，如有则将多余的删除。 1.8模型检验：上述ER图所表达 *记录运动员的姓名性别所属队——可以满足 *记录项目、比赛时间和比赛场地——可以满足 *成绩统计——可以满足 1.9将E-R模型转换为关系模型 *首先将实体转换为关系 运动员（学号、性别、姓名，院系.编号） 院系（编号、名称） 项目（编号、名称、时间、组别、场地）

模型预测控制

云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业

1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)

1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状

青鸟构件库概念模型

青鸟构件库概念模型 一、引言 二、语法结构 2.1功能移出部分 2.2模板参数 2.3特例化实例化描述 2.4协作规约、成员规约和规约互联 2.5协作对象、成员对象和对象互联 参考文献 附录 附录1--青鸟构件描述语言BNF 回页首 一、引言 在过去三十年中，软件生产率一直稳步增长，但仍不足以满足社会对软件产业的需求[1,2]。为了解决这一问题，科技人员在软件工程和人工智能领域进行了深入的研究。近几年来，人们开始认识到，要真正实现软件的工业化生产方式，保证软件生产的高效率和高质量，软件复用是一条现实可行的途径[3]。 作为软件复用中一个主要的研究方向，构件描述与复合的研究最早可以追溯到70年代

Parnas所提出的模块[4]。早期的研究工作主要集中在模块互联语言(Module Interconnection Language)方面，如MIL75[5]、Intercol[6]等。进入80年代，研究重点开始转向构件描述语言(Component Description Language)，其中具有代表性的工作包括Gougen开发的OBJ[7]和LIL[8]，“Berlin approach”开发的ACT TWO[9],以及Meld[10]等。Litvintchouk和Mastsumoto指出两种语言的区别主要在于，模块互联语言是描述性的(declarative)，而构件描述语言是强制性的(imperative)[11]。进入90年代，研究重点转向如何将模块互联语言的优点引入到构件描述语言当中，即使构件描述语言同时具有描述构件和构件子系统的能力，主要的工作包括Π[12]、CDL[13]、CIDER[14]、LILEANNA[15]、RESOLVE[16]以及OOMIL[17]以及等。 青鸟构件描述语言的主要作用是描述构件接口，它可以应用在以下三个方面：1、在工具的支持下实现自动或半自动的构件复合；2、利用接口描述中的形式化信息来进行构件验证；3、利用规约匹配技术来进行构件查询。JB_CDL的设计目标是同时满足以上三个方面的应用，目前的实现方案主要针对第一方面应用，但同时也考虑了今后扩展的可能。JB_CDL的特点在于：1、以采用面向对象范型的代码件和设计件为描述对象；2、语言本身也采用面向对象范型；3、以一致的形式描述类和框架等不同形态的构件；4、与青鸟构件库系统紧密结合。 回页首 二、语法结构 JB_CDL分九个部分来描述规约，即功能移出、模板参数、特例化实例化描述、协作规约、成员规约、规约互联、协作对象、成员对象、对象互联，其BNF范式如表1所示。另外，需要注意的是规约声明必须以句号结束。以下分别介绍这几个部分的语法和语义。

MATLAB模型预测控制工具箱函数

M A T L A B模型预测控制 工具箱函数 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

M A T L A B模型预测控制工具箱函数 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型； ⑤MPC传递函数模型。

在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC状态空间模型和MPC传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC状态空间模型之间的转换 MPC状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod()和mod2ss()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC状态空间模型函数ss2mod() 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod(A,B,C,D) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo) pmod= ss2mod(A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D为通用状态空间矩阵； minfo为构成MPC状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆minfo(1)=dt，系统采样周期，默认值为1； ◆minfo(2)=n，系统阶次，默认值为系统矩阵A的阶次； ◆minfo(3)=nu，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆minfo(4)=nd，测量扰的数目，默认值为0； ◆minfo(5)=nw，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆minfo(6)=nym，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆minfo(7)=nyu，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod为系统的MPC状态空间模型格式。 例8-5将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC状态空间模型。 解：MATLAB命令如下：

实体关系模型

实体关系模型 科技名词定义 中文名称：实体关系模型 英文名称：entity relationship model 定义：该模型直接从现实世界中抽象出实体类型和实体间联系，然后用实体联系图(E-R示 数据模型，是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。应用学科： 实体关系模型（Entity Relationship Diagram）地理信息系统术语，该模型直接从现实世界中抽象出实体类型和实体间联系，然后用实体联系图（E-R图）表示数据模型，是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。 目录 什么是E-R图 E-R图的基本要素 E-R图（Entity Relationship Diagram）即实体联系图，也称实体关系图 什么是E-R图 E-R图即实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，是指提供了表示实体型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。E-R方法:是“实体-联系方法”（Entity-Relationship Approach）的简称。它是描述现实世界概念结构模型的有效方法。 实体联系模型，实体关系模型或实体联系模式图(ERD)是由美籍华裔计算机科学家陈品山(Peter Chen)发明，是概念数据模型的高层描述所使用的数据模型或模式图，它为表述这种实体联系模式图形式的数据模型提供了图形符号。这种数据模型典型的用在信息系统设计的第一阶段；比如它们在需求分析阶段用来描述信息需求和/或要存储在数据库中的信息的类型。但是数据建模技术可以用来描述特定论域(就是感兴趣的区域)的任何本体(就是对使用的术语和它们的联系的概述和分类)。在基于数据库的信息系统设计的情况下，在后面的阶段(通常叫做逻辑设计)，概念模型要映射到逻辑模型如关系模型上；它依次要在物理设计期间映射到物理模型上。注意，有时这两个阶段被一起称为"物理设计"。

信息建模技术在机械制造领域的发展现状及其应用

信息建模技术在机械制造领域的发展现状及其应用 摘要：产品信息模型是产品数据的载体，在产品设计、分析和制造过程中起着不可替代的作用。国内外高度重视产品信息建模理论和实现技术的研究工作，相关理论与技术的探讨尽管有一定进展，仍然不能满足复杂装备数字化设计的需求。经过一定的发展，信息建模已经在机械领域形成了自己一整套的系统，比如：CIM、PPC、CAPP、CAM、CAQ等等，它对机械制造业的发展起到不可替代的作用。下面着重研究了信息建模在机械装配当中和在机械工艺当中的应用，并进行了现状分析和展望。 关键字：信息建模；CAPP；机械装配；机械工艺 Abstract：Product information model is the carrier of product data ,in the process of product design, analysis and manufacturing plays an irreplaceable role. Attaches great importance to the product information modeling theory and implementation technology at home and abroad research, the discussion of related theory and technology in spite of some progress, still cannot meet the needs of complex equipment digital design. After a certain development, information modeling has formed its own set of in the field of mechanical systems, such as: the CIM, PPC, CAPP and CAM, CAQ and so on .It plays an irreplaceable role to the development of mechanical manufacturing. Below this paper studies the information modeling in mechanical assembly and application in the middle of the mechanical process.And the status of analysis and outlook. Keywords:information modeling; CAPP; mechanical assembly; mechanical process 【引言】 产品模型及其建模理论的研究已有几十多年的历史，它是随着 CAD 技术的

模型预测控制快速求解算法

模型预测控制快速求解算法 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于在线计算的控制优化算法，能够统一处理带约束的多参数优化控制问题。当被控对象结构和环境相对复杂时，模型预测控制需选择较大的预测时域和控制时域，因此大大增加了在线求解的计算时间，同时降低了控制效果。从现有的算法来看，模型预测控制通常只适用于采样时间较大、动态过程变化较慢的系统中。因此，研究快速模型预测控制算法具有一定的理论意义和应用价值。 虽然MPC方法为适应当今复杂的工业环境已经发展出各种智能预测控制方法，在工业领域中也得到了一定应用，但是算法的理论分析和实际应用之间仍然存在着一定差距，尤其在多输入多输出系统、非线性特性及参数时变的系统和结果不确定的系统中。预测控制方法发展至今，仍然存在一些问题，具体如下： ①模型难以建立。模型是预测控制方法的基础，因此建立的模型越精确，预测控制效果越好。尽管模型辨识技术已经在预测控制方法的建模过程中得以应用，但是仍无法建立非常精确的系统模型。 ②在线计算过程不够优化。预测控制方法的一大特征是在线优化，即根据系统当前状态、性能指标和约束条件进行在线计算得到当前状态的控制律。在在线优化过程中，当前的优化算法主要有线性规划、二次规划和非线性规划等。在线性系统中，预测控制的在线计算过程大多数采用二次规划方法进行求解，但若被控对象的输入输出个数较多或预测时域较大时，该优化方法的在线计算效率也会无法满足系统快速性需求。而在非线性系统中，在线优化过程通常采用序列二次优化算法，但该方法的在线计算成本相对较高且不能完全保证系统稳定，因此也需要不断改进。 ③误差问题。由于系统建模往往不够精确，且被控系统中往往存在各种干扰，预测控制方法的预测值和实际值之间一定会产生误差。虽然建模误差可以通过补偿进行校正，干扰误差可以通过反馈进行校正，但是当系统更复杂时，上述两种校正结合起来也无法将误差控制在一定范围内。 模型预测控制区别于其它算法的最大特征是处理多变量多约束线性系统的能力，但随着被控对象的输入输出个数的增多，预测控制方法为保证控制输出的精确性，往往会选取较大的预测步长和控制步长，但这样会大大增加在线优化过程的计算量，从而需要更多的计算时间。因此，预测控制方法只能适用于采样周

服务描述模型

来源于书面向服务的计算―原理及应用 我们在第1章介绍软件编程范型的发展时就提到：服务事实上是一种网络环境下具有自治、自描述等特征的特殊构件，因此合理的构件描述模型同样也适用于服务。 此处我们要介绍的是Will Tracz提出的3C模型（Will 1990）。该模型从构件的概念（Concept）、内容（Content）和上下文（Context）三个方面来刻画构件。其中： ●概念是对构件做什么的抽象描述，可以通过构件的概念了解构件的功能。构件的概 念包括构件的接口规约和语义两个方面。 ●内容是对概念的具体实现，描述构件如何去完成概念所刻画的功能。 ●上下文是构件和构件执行环境之间的关系。上下刻画构件的运行环境，为构件的选 择和修改提供指导。 3C模型到Web服务技术规范的对应关系如下： ●概念：Web服务描述语言（如WSDL） 显然WSDL描述了Web服务的接口规范，从接口我们可以了解Web服务的功能，包括其包含的操作以及这些操作的输入和输出。 ●内容：Web服务组合语言（如BPEL4WS） 通过BPEL4WS我们可以具体描述Web服务在接收到操作调用消息后的处理细节。 ●上下文：Web服务策略、协作、安全、事务等语言 除了基本的概念和内容，Web服务还需要许多上下文描述以刻画其具体的执行环境，比如通过WS-Policy可以描述Web服务使用者的偏好，通过WS-CDL可以描述多个Web服务在协作时要遵循的规则，通过WS-Security可以描述Web服务的安全上下文，而通过WS-Transaction可以描述Web服务的事务上下文。 因此构件描述的3C模型同样也为Web服务描述语言提供了良好的分类模型。 Web服务描述语言WSDL（Web Service Description Language）只描述了Web服务三方面的内容：接口、和网络传输协议的绑定、以及服务的访问端点。 我们已经知道，自描述是服务的基本特征之一，服务的松耦合特性正是基于服务描述来实现的。服务描述是服务提供者和服务消费者之间的纽带，服务提供者通过服务描述展示其功能、访问方式以及各种其他属性，而服务消费者也是通过服务描述了解服务，使用服务。 服务描述涉及服务的各个方面，以Web服务为例，很多规范都是为了描述Web服务，比如： ●WSDL：描述Web服务的接口、访问方式和地址。 ●BPEL4WS：以过程的方式描述一个组合Web服务的内部结构。

关系模型基本概念

2.1.1 二维表格的基本术语 考核要求：达到“识记” 层次知识点：主要是一些基本概念 （1）二维表格在关系模型中，一张二维表格对应一个关系。 （2）元组（tuple）表中的一行（即一个记录），表示一个实体；关系是由元组组成的。 （3）关系：是一个元数为K（K>=1）的元组的集合。一张二维表格对应一个关系。 表中的一行称为关系的一个元组；表中的一列称为关系的一个属性。 在关系模型中，对关系作了下列规范性的限制：关系中每一个属性值都是不可分解的； 关系中不允许出现相同的元组（没有重复元组）； 不考虑元组间的顺序，即没有行序；在理论上，属性间的顺序（即列序）也是不存在的； 但在使用时按习惯考虑列的顺序。 （4）超键（Super Key）：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键； （5）候选键（Candidate Key）：不含有多余属性的超键称为候选键； （6）主键（Primary Key）：用户选作元组标识的一个候选键。 在以上概念中，主键一定可作候选键，候选键一定可作超键；反之，则不成立。 比如，在学生表中，如果有“学号”、“姓名”、“出生年月”等字段，其中学号是唯一的，那么（学号）属于超键，（学号，姓名）的组合也是超键。同时，（学号）是候选键，而（学号，姓名）由于含有多余属性，所以不是候选键。在这三个概念中，主键的概念最为重要，它是用户选作元组标识的一个关键字。如果一个关系中有两个或两个以上候选键， 用户就选其中之一作为主键。 2.1.2 关系模式、关系子模式和存储模式 考核要求：达到“识记” 层次知识点：三种模式的理解 （1）关系模式：关系模型的定义包括：模式名，属性名，值域名以及模式的主键。它仅仅是对数据特性的描述，不涉及到物理存储方面的描述。 （2）子模式：子模式是用户所用到的那部分数据的描述。除了指出用户数据外，还应 指出模式和子模式之间的对应性。 （3）存储模式：关系存储时的基本组织方式是文件，元组是文件中的记录。 几个模式的理解（教材30页的例子）：

建筑信息模型

建筑信息模型(Building Information Modeling)就是以建筑工程项目得各项相关信息数据作为模型得基础，进行建筑模型得建立，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有得真实信息。它具有可视化，协调性，模拟性，优化性与可出图性五大特点。 基本简介 建筑信息模型涵盖了几何学、空间关系、地理信息系统、各种建筑组件得性质及数量（例如供应商得详细信息）。建筑信息模型可以用来展示整个建筑生命周期，包括了兴建过程及营运过程。提取建筑内材料得信息十分方便。建筑内各 个部分、各个系统都可以呈现出来。 建筑信息模型用数字化得建筑组件表示真实世界中用来建造建筑物得构件。对于传统电脑辅助设计用矢量图形构图来表示物体得设计方法来说就是个基本得改变，因为它能够结合众多图则来展示对象。 施工文件对准确信息得需求来自多方面，包括图纸、采购细节、环境状况、文件提交程序与其它与建筑物品质规格相关得文件。支持建筑信息模型得人士期望这样得技术，可以为设计、承造、建筑物业主/经营者创建沟通得桥梁，提供处理工程专案所需要得实时相关信息。而提供准确信息得方法就是经由工程得各个参与方在各自运行工作得责任期间，就其拥有得信息，对这个建筑信息模型进行增添与参考。例如，当大厦管理员发现一些渗漏事件，首先可能不就是探索整栋大厦，而就是转向在建筑信息模型查找位于嫌疑地点得阀门。她并且能够依据适当得电脑计算能力，获得阀门得规格、制造商、零件号码与其它在过去曾被研究过得信息，针对可能得原因进行维护。 美国建筑师学会进一步定义建筑信息模型为一种“结合工程专案信息数据库得模型技术”。它反映了该项技术依靠数据库技术为基础。在将来，结构化得文件如规格能够被轻易搜索出来并且符合地区、国家及国际标准。

数学建模零件参数的优化设计

零件参数的优化设计 摘要 本文建立了一个非线性多变量优化模型。已知粒子分离器的参数y由零件参 数)7 2,1 ( i x i 决定，参数 i x的容差等级决定了产品的成本。总费用就包括y偏 离y0造成的损失和零件成本。问题是要寻找零件的标定值和容差等级的最佳搭配，使得批量生产中总费用最小。我们将问题的解决分成了两个步骤：1.预先给定容差等级组合，在确定容差等级的情况下，寻找最佳标定值。2.采用穷举法遍历所有容差等级组合，寻找最佳组合，使得在某个标定值下，总费用最小。在第二步中，由于容差等级组合固定为108种，所以只要在第一步的基础上，遍历所有容差等级组合即可。但是，这就要求，在第一步的求解中，需要一个最佳的模型使得求解效率尽可能的要高，只有这样才能尽量节省计算时间。经过对模型以及matlab代码的综合优化，最终程序运行时间仅为3.995秒。最终计算出的各个零件的标定值为： i x={0.0750,0.3750,0.1250,0.1200,1.2919,15.9904,0.5625}, 等级为：B B C C B B B d, , , , , , 一台粒子分离器的总费用为：421.7878元 与原结果相比较，总费用由3074.8（元/个）降低到421.7878（元/个），降幅为86.28%，结果是令人满意的。 为了检验结果的正确性，我们用计算机产生随机数的方式对模型的最优解进行模拟检验，模拟结果与模型求解的结果基本吻合。最后，我们还对模型进行了误差分析，给出了改进方向，使得模型更容易推广。

关键字：零件参数 非线性规划 期望 方差 一、问题重述 一件产品由若干零件组装而成，标志产品性能的某个参数取决于这些零件的参数。零件参数包括标定值和容差两部分。进行成批生产时，标定值表示一批零件该参数的平均值，容差则给出了参数偏离其标定值的容许范围。若将零件参数视为随机变量，则标定值代表期望值，在生产部门无特殊要求时，容差通常规定为均方差的３倍。 进行零件参数设计，就是要确定其标定值和容差。这时要考虑两方面因素：一是当各零件组装成产品时，如果产品参数偏离预先设定的目标值，就会造成质量损失，偏离越大，损失越大；二是零件容差的大小决定了其制造成本，容差设计得越小，成本越高。 试通过如下的具体问题给出一般的零件参数设计方法。 粒子分离器某参数（记作y ）由7个零件的参数（记作x 1,x 2,...,x 7）决定，经验公式为： 7616 .1242 3 56 .02485 .01235136.0162.2142.174x x x x x x x x x x x Y y 的目标值（记作y 0）为1.50。当y 偏离y 0+0.1时，产品为次品，质量损失为1,000元；当y 偏离y 0+0.3时，产品为废品，损失为9,000元。 零件参数的标定值有一定的容许范围；容差分为Ａ、Ｂ、Ｃ三个等级，用与标定值的相对值表示，Ａ等为+1%，Ｂ等为+5%，Ｃ等为+10%。7个零件参数标定值的容许范围，及不同容差等级零件的成本（元）如下表（符号／表示无此等级零件）：

MATLAB模型预测控制工具箱函数

MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型；

⑤ MPC 传递函数模型。 在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB 通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC 状态空间模型和MPC 传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC 状态空间模型之间的转换 MPC 状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod ()和mod2ss ()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC 状态空间模型函数ss2mod () 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod (A,B,C,D) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D 为通用状态空间矩阵； minfo 为构成MPC 状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆ minfo(1)=dt ，系统采样周期，默认值为1； ◆ minfo(2)=n ，系统阶次，默认值为系统矩阵A 的阶次； ◆ minfo(3)=nu ，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆ minfo(4)=nd ，测量扰的数目，默认值为0； ◆ minfo(5)=nw ，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆ minfo(6)=nym ，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆ minfo(7)=nyu ，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o ，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod 为系统的MPC 状态空间模型格式。 例8-5 将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC 状态空间模型。 1 2213)(232+++++=s s s s s s G 解：MATLAB 命令如下：

零件损坏预防性更换模型

零件损坏预防性更换模型 生产设备和科学仪器运行中的零件在长期的使用过程中会发生损坏，如果不进行预防性的更换的话，等到出现故障时再更换 ，就会对生产活动造成影响，损失更大。进行预防性更换就会避免一些生产的次品或废品的出现。使用一定的方法就能使损失最小。 解：问题主要是针对零件的使用寿命，寿命不同预防性更换的时间规模也不同。由于零件寿命是一种随机变量，在实验中可以得出近似的寿命分布的概率密度。使用概率论与数理统计的知识可以制定最优策略。 （1）模型假设 A.零件寿命X 服从某种已知的分布，分布函数为 F(t)=P(X<=t),概率密度为f(t),数学期望为E （X ） B.确定一个时间间隔T ，当Xt ）=1-F(t),r(t)=f(t)/R （t ）,分别称 为零件的可靠性和失效率。 （2）建模及求解 零件每换一次称为一个周期，所以周期的平均长度 dt T L dt t Tf dt t tf L T T ???=???→?+=∞ T F(t)-)()(分部积分 一个周期内的平均损失为 C=C 1 F(t)+C 2[1-F(t)]

单位时间内的平均损失为 ? ? +-=-+-== T T dt t R T F dt T F T T F L C T C C C C C C 0 2 210 221)()()()()()()(c ○ 1 对上式求导可得使其取极小值时T 满足的条件： C C C T T F dt t R T 2 1 2 0)()()(r -= -? ○2 记左式=h(T),则显然有h(0)=0,h(∞)=r(∞)*E(X)-1 ? =T dt t R dT dr dT dh 0 )( 由○ 1 ○2式 可知，若r(t)关于t 单增，且有r(∞)*E(X)>C C C 2 1 2- 则存在唯一的有限正值T 使○2成立，且其最小值为 c(T)=(C 1-C 2)r(T)