第7章.行为建模jiao
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行为建模(BMX)基础教程1、行为建模技术概述1.1什么是行为建模1.2行为建模的步骤2、创建分析特征2.1测量2.2模型分析2.3几何分析2.4自定义分析—UDA2.5关系3、敏感度分析4、可行性/优化分析5、行为建模实例一——动平衡问题6、行为建模实例二——容积,刻度问题(含用户自定义分析UDA)1、行为建模技术概述1.1什么是行为建模20 世纪60 年代在计算机广泛应用的基础上发展起来了一项新的技术—优化设计,它能大大的缩短设计周期,使设计精度得到显著提高,并且可以设计出用传统的设计方法所无法达到的最优方案。
而行为建模(Behavioral Modelin g)正是在Proe软件中引入优化设计的功能,其目的是使CAD软件不但能用于造型,更重要的是能用于智能设计,寻找最优的解决方案。
同时它也是一种参数化设计分析工具,在特定设计意图和设计约束前提下,经一系列测试参数迭代运算后,可以为设计人员提供最佳的设计建议。
Pro /E的行为建模模块可以对模型进行多种分析,并可将分析结果回馈到模型,并修改设计。
它通过把导出值(如质量分布)包含到参数特征中,再反过来使用它们控制和生成其它模型的几何图形。
举例来说,如果要设计一个容积为200ML的杯子,常规做法是先一一计算出杯子的相关尺寸,然后再进行建模。
而有了行为建模后,就可以先大致确定杯子的一些尺寸,确定变量(即可变化的尺寸),然后使用优化设计的方法对建立的模型进行优化,改变相关尺寸,最终使杯子的容积为200ML(设计目标)。
1.2行为建模的步骤使用行为建模技术,首先要创建合适的分析特征,建立分析参数,利用分析特征对模型进行如物理特性、曲线性质、曲面性质、运动情况等测量。
接下来,定义分析目标,通过分析工具产生有用的特征参数,经系统准确计算后找出最佳答案。
其具体过程如下图1所示。
此主题相关图片如下:分析特征属于基准特征的一种,其目的是对要设计优化或是可行的参数进行分析。
基于大数据分析的行为建模和预测研究随着互联网的迅速发展,数据已经成为人类社会最重要的资源之一。
人们日常使用的各种设备和应用程序不断产生大量的数据,这些数据包含着人们的行为模式、用户偏好、社会趋势等重要信息。
如何利用这些数据,提高社会运行的效率和准确度,已经成为当前有关人工智能和数据科学领域的热门话题之一。
在这些领域中,以基于大数据分析的行为建模和预测研究为主题的研究也正逐渐兴起。
一、什么是行为建模行为建模是指对人类行为进行数学建模的过程。
这个过程主要包括两个方面。
一是我们需要从人们的实际行为中收集数据,并将这些数据进行处理和分析。
主要方法包括数据挖掘和机器学习等技术。
数据挖掘可以从大量数据中发现隐藏的信息和知识,而机器学习则可以在大量数据的基础上通过学习出模型和算法。
二是我们需要使用这些模型和算法对人类行为进行建模和预测,以便更好地理解和优化人类的行为。
二、基于大数据分析的行为建模的意义基于大数据分析的行为建模可以为社会运行提供很多帮助和指导。
它可以帮助企业和组织更好地了解他们的客户和用户,进行更加精准的营销和服务。
比如,在电商领域,我们可以使用用户的购物行为和历史数据来预测他们的购买意愿和消费预算,并使用这些预测结果为用户提供更好的推荐和个性化服务。
在医疗领域,我们可以使用患者的临床数据和治疗历史来预测疾病的发展和治疗效果。
这可以帮助医生更好地设计治疗方案和管理患者的健康状况。
除此之外,基于大数据分析的行为建模的应用还可以延伸到城市规划、能源管理、交通管理等各个领域。
通过对城市居民出行模式、电力消耗模式、交通拥堵情况等进行建模和预测,我们可以更好地规划城市发展,提高城市运行效率。
三、基于大数据分析的行为建模的研究方法基于大数据分析的行为建模是一个涉及多个学科和技术的研究领域。
它主要包括以下几个方面的内容。
1. 数据来源的选取行为建模首先需要从已有数据中提取出相关信息,用于后续的建模和预测。
数据的来源决定了后续建模和预测的可靠程度和精度。
Pro/Engineer与发动机设计行为建模ver.12009年11月26日李睿Copyright ©MarcoLRU内容I.综述II.设计原则III.综合实例1.酒杯2.极值3.连杆与缸套干涉检查《Pro/Engineer与发动机设计》操作篇李睿2综述á什么是行为建模行为建模是一种建模技术。
在设计产品时,综合考虑产品所要求的功能行为、设计背景和几何图形。
它采用知识捕捉和迭代求解的智能化方法,使工程师可以面对不断变化的要求,追求高度创新的、能满足行为和完善性要求的设计。
á行为建模技术的强大功能体现¾智能模型¾目标驱动式设计工具¾开放式可扩展环境综述¾智能模型捕捉设计和过程信息以及定义一件产品所需要的各种工程规范。
它是一些智能设计,提供了一组远远超过传统核心几何特征范围的自适应过程特征。
这些特征有两个不同的类型,一个是应用特征,它封装了产品和过程信息;另一个是行为特征,它包括工程和功能规范。
自适应过程特征提供了大量信息,进一步详细确定了设计意图和性能,是产品模型的一个完整部分,它们使得智能模型具有高度灵活性,从而对环境的变化反应迅速。
《Pro/Engineer与发动机设计》操作篇李睿4综述¾目标驱动式设计工具优化每件产品的设计,以满足使用自适应过程特征从智能模型中捕捉的多个目标和不断变化的市场需求。
同时,它还能解决相互冲突的目标问题,采用传统方法不可能完成这一工作。
由于规范是智能模型特征中固有的,所以模型一旦被修改,工程师就能快速和简单地重新生成和重新校验是否符合规范,也即用规范来实际地驱动设计。
由于目标驱动式设计能自动满足工程规范,所以工程师能集中精力设计更高性能、更多功能的产品。
在保证解决方案能满足基本设计目标的前提下,工程师能够自由发挥创造力和技能,改进设计。
综述¾开放式可扩展环境开放式可扩展环境是行为建模技术的第三大支柱,它提供无缝工程设计工程,能保证产品不会丢失设计意图。
下面为转贴内容:作为一个产品开发设计师,我们能够看到目前国内的设计同行们一直处在抄袭,临摹的尴尬时期。
许多老资历的企业和设计师追求经济效益和简单性。
而牺牲了自我创新,同时设计和临摹的产品也存在诸多缺陷和隐患。
我谈谈我目前是怎么设计开发或者说是临摹一个产品的思想和方法。
或许对各位有所帮助。
我日常工作中一般是一个人完成一套产品也有时候是几个人同时完成,为了方便调整修改数据以及和同事之间的配合我们需要一套骨架,在我这个开发部我们做的骨架是一个含有曲面,基准,定位,等各个要求的一个骨架,骨架主要是采用上下文设计理念,利用部件间关系式来驱动骨架中各个要素的方位,骨架自身是一个装配件。
我们把骨架中一部分的零件发放给其他设计师,每个零件都划分好一个区域,限制设计师的部分设计体积。
其他设计师则继续采用装配的上下文设计技术,利用参照应用,部件关系式等来驱动他们手里的自装配。
直到大家工作完成,将各自的PRT共享,总工程师则直接利用引用这些PRT,组合成完整的装配整件,接着进行可行性分析,这个时候总工程师可以根据需要调整骨架各驱动参数,因为从骨架到自装配的设计完全是利用各种参数手段控制,这个时候的总工程师不需要通过其他设计师就可以完成后续调整。
当然,在实际设计中,骨架可能存在不确定性,有可能总工程师每隔一段时间就在调整骨架参数,由于利用共享手段,总工程师的每个修改动作会自动直接的体现在各个设计师的电脑前,部分参数完全自动修改。
大大提高了效率和准确。
缩短了沟通时间。
这个协同设计过程中,其实还有很多技术手段穿插在整个子装配的设计中。
设计中很重要的一个因素是参数的准确,参数准确与否我们可以通过分析来知道我们设计的零件尺寸是否准确,拔模角度,曲率半径,间隙干涉,静力变形等等分析手段就是用来完善我们的设计的,因此整个设计过程中应该根据需要穿插了各种分析,而不是完成产品后利用实物样品来实验分析,那样周期太长,修改困难等等。
既然我们设计过程中穿插了分析,在设计初期就知道了产品的缺陷,那我们该怎么完善我们的产品设计方案呢?一个个参数变换了再次分析那是不现实的。
行为建模(BMX)教程(2)by sgjunfeng目录1、行为建模技术概述 ........................................................................ 错误!未定义书签。
1.1什么是行为建模........................................................................ 错误!未定义书签。
1.2行为建模的步骤........................................................................ 错误!未定义书签。
2、创建分析特征................................................................................ 错误!未定义书签。
2.1测量 ........................................................................................... 错误!未定义书签。
2.2模型分析 ................................................................................... 错误!未定义书签。
2.3几何分析 ................................................................................... 错误!未定义书签。
2.4自定义分析—UDA..................................................................... 错误!未定义书签。
2.5关系 ........................................................................................... 错误!未定义书签。
人类行为建模及其应用一、引言人类行为建模是指将人类行为进行量化、描述和理解,并将其转化为计算机可识别的模型和算法的一种方法。
它是人机交互和人机智能领域中最重要的研究方向之一。
人类行为建模的研究已经涉及了心理学、计算机科学、机器学习、人工智能、社会学等多个学科领域。
本文将介绍人类行为建模的基本概念、模型类型以及应用,以期能够有助于读者深入了解和掌握这一领域的技术和应用。
二、人类行为建模的基本概念1. 人类行为模型人类行为模型是指将人类行为进行抽象与建模,将人类行为转换为计算机可识别的形式。
人类行为模型可以帮助我们更好地研究人类行为的规律和特点,进而提供更加准确和智能的人机交互服务。
2. 人类行为数据人类行为数据是指通过各种传感器、记录设备、问卷调查等技术手段获取的人类行为的实时或离线数据。
这些数据可以作为人类行为建模的原始数据,帮助我们更好地进行建模和预测。
典型的人类行为数据包括语音、动作、社交网络、购物等相关数据。
3. 人类行为建模人类行为建模是指将人类行为数据进行分析、分类、聚类等处理,建立出数学模型以预测、识别和控制人类行为,以进一步提升人机智能和人机交互的质量。
三、人类行为建模的模型类型1. 基于规则的模型基于规则的模型是测试一个人行为是否符合某种规则的经典方法。
该方法有助于指导人机交互的开发和调整。
比如,我们可以使用基于规则的方法来设置语音识别系统的触发条件和响应规则,以便更好地与人类用户进行语音交互。
2. 基于贝叶斯网络的模型基于贝叶斯网络的模型是使用概率论方法来对人类行为建模。
该方法充分考虑了人类行为事件的随机性和复杂性,帮助我们更好的进行人类行为推理、分类、识别等操作。
基于贝叶斯网络的模型已经被广泛应用在人类行为预测、智能诊断等方面。
3. 基于深度学习的模型基于深度学习的模型是使用神经网络等技术对人类行为进行建模和预测。
该模型使用大量标注数据进行训练,包括视频数据、语音数据、人体动作数据等。