带实验数据的论文

2024-06-30

带实验数据的论文（精选6篇）

带实验数据的论文篇1

DCS-Ⅱ 型实验台
0.2 0.25 0.5 1 0.4 0.5 1.0 2 0.6 0.75 1.5 3 0.8 1.0 2.0 4 1.0 1.25 2.5 5 1.2 1.5 3.0 6 1.4 1.75 3.5 7 1.6 2.0 4.0 8 1.8 2.25 4.5 9

F(N)

ε
5.0 2.5

(%)

η
90 80 70 60 50 40 30 20 10

(%)
50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 0

2.0 1.0 0.5

100

4.5 2.25 1.8 0.9 0.45 4.0 2.0 1.6 0.8 0.4

3.5 1.75 1.4 0.7 0.35 3.0 1.5 1.2 0.6 0.3

2.5 1.25 1.0 0.5 0.25 2.0 1.0 0.8 0.4 0.2

1.5 0.75 0.6 0.3 0.15 1.0 0.5 0.4 0.2 0.1

0.5 0.25 0.2 0.1 0.05

0 0 0 0

1 0.5 0.25 0.2

2 1.0 0.5 0.4

3 1.5 0.75 0.6

4 2.0 1.0 0.8

5 2.5 1.25 1.0

6 3.0 1.5 1.2

7 3.5 1.75 1.4

8 4 2.0 1.6

9 4.5 2.25 1.8

10 5.0 2.5 2.0

F(N)

带实验数据的论文篇2

目前,针对超宽带信道的实测数据有时域和频域两种处理方法,其中时域处理主要采用Clean算法,其最开始运用在微波通信领域和无线电天文学中,2000 年被R. J. Cramer首次引入到无线通信领域中来［1］,此后多次使用在超宽带信道测量中,它的优点在于可以快速对实测数据进行时域去卷积运算,得到离散的信道冲激响应。

1 实测数据的时域去卷积算法的改进

1. 1 传统算法的不足

时域去卷积Clean算法分为单模板和多模板两类,虽然单模板算法［2－4］在UWB的数据处理中用得最多,但是去卷积过程用所用的模板信号要在暗室中测量才能得到,并且处理过程中忽略了天线角度对信号的影响,它假定所有多径信号的波形一致,造成去卷积的过程中能量损失过大。多模板算法［5－6］的模板信号同样需在暗室测量,它虽然考虑了不同天线角度对多径信号的影响,根据不同的天线角度,记录不同多径信号,减少了去卷积过程中接收信号的能量损耗,但是由于需要对接收信号和每个模板信号都作相关运算,使算法难度更复杂、计算量更大、运算时间也更长。此外,实际传播当中,由于障碍物的存在,UWB信号要经过多次的反射、绕射、透射,且隔断材料、建筑材料等都具有不同的电导率和介电常数,到达收端的信号波形必然发生严重畸变,而模板信号是在传播条件较理想的暗室测得,去卷积过程中必然带来一定误差。考虑到以上两种传统的算法存在的不足,本文在原有单模板Clean算法的基础上作了改进。

1. 2 改进的算法思想

改进的算法充分考虑了实测环境的信道特性,模板信号不需要在暗室测试,可以从LOS环境下测得的UWB接收信号中分离出可分辨的完整的最大脉冲信号作为模板信号( 因为从LOS接收信号中采集模板,在去卷积过程中解析出的冲激响应能够保留信号传播中介质透射、反射和绕射所带来的对单脉冲波形的影响,并且去除了天线的影响) 。此外,应用传统Clean算法对信号去卷积后所得的冲激响应的多径分量间隔,较之系统的实际时间分辨力要小,因此需将信道冲激响应按时间分辨力分成多个相等的时间片,再计算单个时间片内所有的多径幅度之和,以此作为相应的每个时间片的多径的增益,此过程较为繁琐。而改进的算法充分利用了提取的模板信号的时间长度τ,在 τk时刻计算出实际接收的信号和提取的模板信号互相关的最大值αk后,将互相关函数rsr( t)从τk时刻起至 τk+ τ 时刻的值全部置零,无需确定系统的时间分别率,也不再需要重新计算多径增益,使整个数据处理过程大大简化了。

结合南加州大学实测数据的测试平面图［7］,对满足要求的接收信号进行模板信号的提取。图1 为满足要求的接收信号,图2 为从中分离出的单模板信号。

1. 3 改进的算法实现

基于上述的算法思想,再对UWB视距环境中提取出的模板信号与实际测得的UWB接收信号作互相关运算,就可以实现时域去卷积,获得UWB的实测波形的信道冲激响应数据,其算法的具体实现步骤如下:

1) 计算提取出的单模板信号s( t) 和实测UWB接收信号r( t) 的互相关函数; 同时对d( t)和c( t) 进行初始化,使得d( t) = rsr( t) ,c( t) = 0。

2) 记录下单模板信号s( t) 的时长 τ,并计算它的自相关函数。

3) 寻找d( t) 的最大相关峰值dmax( t) ,用dmax( t) 除以自相关函数rss( t) 的最大值,得到幅值 αk,保存 αk及其相对时延 τk。

4) 判断 αk的值是否低于设定的门限,是则跳转到第8)步,否则顺序执行。

5) 在 τk位置更新d( t) ,即置d( t) 从 τk时刻到( τk+ τ)时刻的值为零。

6) 更新c( t) ,即c( t) = c( t) + αkδ( t - τk) 。

7)转第3)步。

8) 求出系统给出的脉冲响应h( t) = c( t) ,这时h( t) 由k对 α1,α2,…,αk及其对应的 τ1,τ2,…,τk构成。

最后,设置脉冲响应h( t) 的时间零点,即将提取出的信道冲激响应中最先到达的多径时间设置为零,后续到达的多径时间以首达的多径时间为参照,就完成了UWB的离散冲激响应的提取。

2 算法的验证

2. 1 改进算法的门限选择

由1. 3 节可知,上述算法相应程序的迭代过程的终止在于门限的设置,大于门限值则程序继续循环,多径继续被提取出来,小于门限值则迭代截止。所以,门限的设定对算法性能至关重要。通常,Clean算法的门限设置必须满足以下准则:

1) 噪声区( 此区域无有用信号,或有用信号由于传播损耗已耗散殆尽) 无多径分量;

2) 能量误差低于30% 。

本节结合南加州大学地下实验室的实际情况,选择相对门限作为Clean算法的截止门限。具体的设定如下: 首先将提取出的第一条多径的幅度的- 10 d B的数值作为最初的参考,在满足噪声区间无多径分量提取出的前提下,对初始门限进行不断调整,以获得最佳门限,使恢复的信号能量误差尽可能小。

由于传播环境的复杂,实测的接收信号都是由有用信号和噪声组成,通过设定合适的门限,就能去除接收信号中起始和截止部位的噪声区域。本文所用数据的不同测试点位置的最佳门限选取结果及恢复信号的能量误差如表1 所示。

从表1 可以看到,前面14 个测试点设定的门限使得恢复的接收信号的能量误差都在30% 以内,说明该算法能有效地提取信道冲激响应。而第15、16 测试点的能量误差远远超出了30% ,结合实际测试环境和实测接收信号可知,由于传播路径中障碍物的大量存在以及传播距离的拉长,造成接收信号严重的衰减,有用信号几乎淹没在噪声当中,由此大量噪声被误当成有用信号提取出来,这样就使得恢复信号的能量误差急剧变大。

2. 2 信道冲激响应的提取

应用1. 3 节提出的改进的算法和图2 中的模板信号以及表1 中确定的门限,对南加州大学电子工程系地下实验室测得的时域实测数据进行去卷积处理,从而得到了实测信道冲激响应。

图3 为实测数据,图4 为相应提取出的信道冲激响应,图5 为利用提取的信道冲激响应恢复的接收信号与实测接收信号波形的对比。

通过观察发现,利用改进算法提取的信道冲激响应在噪声区无多径分量且恢复的接收信号和实测信号的一致性较好。另外,由表1 看到,每个测试点设置的门限值使得各个测试点恢复的信号的能量误差基本都小于30% ( 除去传播环境恶劣的15、16 两个测试点) 。由此可知所选择的门限满足2. 1 中的两个准则,同时也证明该算法在提取信道冲激响应方面具有一定准确性和可靠性。

3 算法的性能分析

为了对传统的单模板算法、多模版算法以及改进的单模板算法的性能进行分析比较,本文基于南加州大学UWB时域实测数据,计算了相同传播距离、不同信噪比S/N条件下3种算法的能量误差,其仿真结果如图6 所示。

通过对3 种算法在不同信噪比条件下所得的能量误差的比较,可以看出传统单模板算法的能量误差最大,这是由暗室测得的固定模板信号和接收信号的匹配程度小造成的。而改进的单模板算法的能量误差较前者有了较大改善,性能更接近传统多模板算法,这是由于其从实际接收的UWB信号中分离出可分辨的完整的最大脉冲信号作为模板信号,使得模板信号和实际接收信号的匹配程度较高。能量误差最小的是传统多模版算法,这是由于其考虑了不同天线角度对多径信号的影响,使得模板信号和接收信号匹配程度更高,但是,在处理过程中多模版算法较单模板算法复杂度更高,运算量更大,相应的运算时间也更长。

因此,综合考虑,改进的单模板算法在模板信号获取容易的同时,拥有较低的能量误差和较少的运算量,其更适用于不同室内环境下的时域冲激响应的提取。

4 小结

带实验数据的论文篇3

航空发动机的涡轮前温度决定着发动机的推进效率, 也是衡量发动机总体性能的一个重要指标。为了保护涡轮盘和涡轮叶片, 就需要更高效的涡轮冷却技术, 目前常常利用压力机内引出的压缩空气对涡轮部件进行冷却, 即所谓空气系统, 对发动机的冷却是非常重要的, 其中, 涡轮盘腔冷却系统内的气流流动和气流的温度变化具有举足轻重的作用。

预旋降温系统的基本原理是:通过预旋喷嘴加速气流, 降低气流的静温并且使气流有一个相当大的周向速度, 从而减小气流和转盘之间的相对速度, 进而减小了气流相对于转盘总温, 提高冷却效率。

近年来对预旋进气系统带来的温降效果的研究主要集中于理论研究和对简单模型的实验研究, 如PaulLewis等[1,2]对直接式预旋系统的流动和传热进行了研究, 得到了预旋腔内的压力与速度变化的规律以及换热情况, 他们还对喷嘴径向位置对流场和温降的影响进行了实验研究, 认为无量纲温降会随着rp/rb的增大而增大。BricaudC等[3]通过改变喷嘴和接收孔的面积和外形、预旋腔形状和大小等几何参数研究了预旋系统的流动特性。T.Geis等[4]进行了直接式预旋系统的温降研究, 在不同状态下得到了实际温降与理论温降一致的变化趋势, 并分析了它们之间的差距及原因。

然而, 对于旋转实验的参数测试系统, 由于旋转和温差等其它外界因素的影响, 温度是一个非常难测量的物理量, 并且对其误差分析很困难, 而且实验中的温降比较小, 误差对实验结果产生的影响也就非常大。

至目前为止, 还没有专门对预旋系统温降的测量误差进行分析的学术论文。因此, 本文专门对实验中测量得到了的气流通过预旋进气系统的相对总温变化的数据及测量误差进行了分析。

1实验装置

研究的带盖板预旋进气系统所使用的实验台如图1所示。整个转动部件由电动机驱动。

实验件主体部分如图2所示, 进气道周围均匀布置8个进气口提供均匀稳定的气流。在喷嘴面板上的X=0.86处 (X为无量纲半径, 且X=r/b, r为径向位置, b为转盘最大半径) 沿周向平均分布有34个预旋喷嘴, 其与喷嘴面板的名义夹角为30°。在盖板上X=0.856处周向均匀分布有46个接收孔, 其长径比 (l/D) 为0.25。Ab/Ap=3.13, 其中Ab为接收孔总面积, Ap为喷嘴总面积。在转盘上沿周向均匀分布有4个温度测量孔, 其位置为X=0.95。

在每个温度测量孔出口的中心位置, 布置了一组热电偶, 用来测量经过测量孔的气流相对于转盘的总温, 测量孔的结构及热电偶的安装位置如图3所示。测量孔长径比l/d=5.417, l为测量孔总长度, d为测量孔的直径。由于测温孔后方布置了热电偶, 除去热电偶占用的位置, 测量孔的有效长径比 l/d=5。用以测量气流相对于转盘总温的热电偶测量装置的结构示意图如图4所示。在预旋喷嘴前方也布置有热电偶 (图2所示) , 用以测量进入预旋系统的气流总温。在转盘的后侧X=0.625处对称埋入两个热电偶, 用以测量转盘内部的温度从而确定滑环引起的误差 (详见4.1) 。

由于本预旋系统实验主要研究的是通过预旋进气系统能够得到的气流的相对总温降, 也就需要测量气流从进入喷嘴到流出测量孔的相对总温的变化, 热电偶接法如图5所示。将两组热电偶的参考端置于同样的环境下, 那么从测压表得到电势差再通过查热电偶E (t) 分度表就可以得到两个测量点的温差。热电偶信号通过滑环引线器引出。

实验所需要的流动参数由压力测量孔和事先校核好的五孔探针测量得到。

2 主要参数及定义与分析

对预旋盘腔系统, 由热力学[5]知识可知:

$C_{p} Τ^{*} = C_{p} Τ + \frac{1}{2} (V_{r}^{2} + V_{z}^{2} + V_{φ}^{2}) (1)$

$C_{p} Τ_{w}^{*} = C_{p} Τ + \frac{1}{2} (V_{r}^{2} + V_{z}^{2} + V_{w}^{2}) (2)$

其中, Cp为气流的定压比热容, T*和T*w分别为气流的绝对总温和相对总温, Vr、Vz、Vφ和Vw分别为气流的径向、轴向、周向绝对速度和气流相对转盘的周向速度, 且

Vw=Vφ-ωr (3)

ω为转盘转动角速度, r为任意半径位置。

由式 (1) 、式 (2) 、式 (3) 三式得到:对于本预旋系统, 气流从预旋喷嘴入口到温度测量孔的相对总温的理想温降为

$Δ Τ = Τ_{1}^{*} - Τ_{4 w}^{*} = \frac{ω^{2} r_{2}^{2}}{2 C_{p}} (2 β_{p} - (\frac{r_{4}}{r_{2}})^{2}) (4)$

下角标的数字表示各位置点, 如图2所示。βp为喷嘴出口处的旋转比, 可表示为

$β_{p} = \frac{V_{φ p}}{ω r_{p}} (5)$

Vφp及rp (rp=r2) 分别为气流在喷嘴出口处的切向速度和喷嘴中心的半径位置。

对于本实验台, 旋转比βp还可以通过式 (6) 计算

$β_{p} = \frac{b^{3} \cos θ}{A_{p} r_{p}} λ_{Τ} R e_{φ}^{- 0.2} (6)$

θ, Ap分别为喷嘴的预旋角度和总面积, λT和Reφ分别为紊流参数和旋转雷诺数, 定义如下:

$R e_{φ} = \frac{ρ ω b^{2}}{μ} (7)$

λT=cwRe $_{φ}^{- 0.8}$ (8)

cw为无量纲质量流量, 且

cw=mp/μb (9)

mp, ρ和μ分别为气流通过喷嘴的质量流量, 密度及动力黏度。

由式 (6) 、式 (7) 、式 (8) 和式 (9) 可以得到:

$β_{p} = \frac{m_{p} \cos θ}{ρ A_{p} r_{p} ω} = \frac{480}{34 π^{2}} \frac{m_{v} \cos θ}{n r_{p} D^{2}} (10)$

mv为气流的体积流量, n为转盘转速 (r/min) , D为喷嘴直径。

式 (5) 为定义式, 使用范围广, 可以利用测量的速度数据得到, 但由于受速度分布的影响, 具有局部性;而式 (10) 是按流量计算的旋转比, 理论上与式 (5) 是等价的, 可作为平均的旋转比。本论文中使用的旋转比是由式 (10) 得到的。

无量纲温降的定义如式 (11) 。

$Θ = \frac{Δ Τ}{\frac{w^{2} r_{p}^{2}}{C_{p}}} (11)$

在理想情况下 (无摩阻, 等熵绝热) , 将式 (4) 代入式 (11) 可得:

$Θ = β_{p} - \frac{1}{2} (\frac{r_{4}}{r_{2}})^{2} (12)$

实验中, 通过热电偶和测压表得到电压差后, 再通过查E (t) 分度和差值得到实际的相对总温降ΔTm, 代入 (11) 可得实际测量的无量纲温降。

$Θ_{m} = \frac{Δ Τ_{m}}{\frac{ω^{2} r_{p}^{2}}{C_{p}}} (13)$

温度测量误差由直接测量参数的误差通过误差传递公式来确定, 对于随机误差, 误差传递公式为:

$\begin{array}{l} d y = \sqrt{(\frac{\partial y}{\partial x_{1}} d x_{1})^{2} + (\frac{\partial y}{\partial x_{2}} d x_{2})^{2} + \dots + (\frac{\partial y}{\partial x_{m}} d x_{m})^{2}} (14) \\ \frac{d y}{y} = \\ \sqrt{(\frac{x_{1}}{y} \frac{\partial y}{\partial x_{1}} \frac{d x_{1}}{x_{1}})^{2} + (\frac{x_{2}}{y} \frac{\partial y}{\partial x_{2}} \frac{d x_{2}}{x_{2}})^{2} + \dots + (\frac{x_{m}}{y} \frac{\partial y}{\partial x_{m}} \frac{d x_{m}}{x_{m}})^{2}} (15) \end{array}$

3 误差分析及结果

在各种实验中, 测量误差是不可避免的, 尤其是对于温度的测量以及旋转系统来说, 测量数据的真实性更难把握。

经过实验测量得到的原始数据在没有经过误差分析的处理下的结果如图6所示, 图6显示了理想的无量纲温降和实际测量的无量纲温降随旋转比的变化。由式 (11) 可知, 理想的无量纲温降与旋转比成线性关系, 如图6中直线所示;从图6还可以看出实验测量得到的无量纲温降与旋转比也有一定的线性变化趋势, 与理论是相一致的, 其中理论无量纲温降对应的旋转比βp是可以通过式 (10) 计算得到的。同时还可以看出, 实验测量得到的无量纲温降与理想的无量纲温降相比数值偏小, 平均的相对偏差 $\frac{| Θ_{m} - Θ |}{Θ} = 47.43 %$ , 显然, 这一误差比较大, 测量中可能存误差, 需要分析原因并尽量消除, 因此对实验数据进行误差分析并消除系统误差是非常有必要的。

3.1 系统误差的消除

本实验中, 由于预旋系统本身结构异常复杂, 以及滑环和外界环境等原因的影响, 实验中的温降也比较小从而可能产生相对较大的相对误差, 造成系统误差的因素有很多, 如:气流与实验台的传热引起的误差, 测量仪器本身的系统误差, 人体与外界环境的干扰引起的误差, 滑环引线器的信号转换的损失引起的误差等等。

由于热电偶事先经过校准, 高精度电位差计精度已经达到±0.000 1 mV, 人体及外界其它环境的干扰等造成的影响相当小, 现有的条件也无法准确得知, 这些误差在此就不具体分析。对于系统误差本文主要通过实验测量并分析出了滑环引线器引起的损失和气流与试验台的传热引起的误差。

实验中, 为了得到稳定的气流, 气体最初是通过压气机压缩后送入室外的大气罐, 再经过管道和阀门的控制引入至实验件。然而经过这些过程后, 气流的温度与实验台的温度是有偏差的, 因此气流在实验台里面的流动过程中会与实验台有传热。为了测量因为此传热引起的误差, 在每次实验之前先要通入较长时间的气流, 使得气流与实验件之间的传热基本达到稳定状态以利于测量, 待传热达到平衡以后, 测压表测量到的电压差对应的温度即为气流与实验件传热后温度发生的变化。因传热引起的误差如图7所示, 可看出因气流可能比实验台的温度高或者低, 引起的传热误差也有正由负, 但总体看来, 传热引起的误差非常小。

为了确定滑环引线器转子与定子之间的信号传输的偏差, 在未通入气流时, 经过很长一段时间静置的试验台内部1和5位置处 (如图2所示) 的气体温度都等于室温, 温差为零, 理论上测压表的示数也为零, 开启电机待转盘转动达到平稳时, 测压表的瞬时示数即是滑环产生的误差。经过实验得到:在不同的转速下, 滑环所造成的误差也不一样, 且转速增大, 误差也增大, 实验数据如表1所示。

消除传热和滑环引起的误差以后, 实验数据的处理结果如图8所示。由图8与图6比较可知:在经过系统误差的消除后, 实验得到的数据与理论值更接近了。消除系统误差后的平均相对偏差 $\frac{| Θ_{m} - Θ |}{Θ} = 15.6 %$ , 与未经过系统误差处理的数据相比, 差距大大减小。

3.2 随机误差的处理

由于试验台的设计和加工精度都相当高, 长度尺寸的误差可以忽略不计, 按照设计要求和加工后检查, 预旋角度的误差为:Δθ=±1°;由于各种仪表的测量精度引起的流动参数和温度参数的误差有:Δn=±1 r/min, Δmv=±0.002 kg/s。将这些误差数据代入式 (10) 、 (14) 和 (15) 可以得到旋转比的绝对误差和相对误差:

$\begin{array}{l} Δ β = \sqrt{(\frac{β}{m_{v}} Δ m_{v})^{2} + (- \frac{β}{n} Δ n)^{2} + (- β \tan θ Δ θ)^{2}} (15) \\ \frac{Δ β}{β} = \sqrt{(\frac{Δ m_{v}}{m_{v}})^{2} + (- \tan θ Δ θ)^{2} + (- \frac{Δ n}{n})^{2}} (16) \end{array}$

同理可以得到实际无量纲温降的绝对随机误差和相对随机误差:

$Δ Θ = \sqrt{(- \frac{2 β Δ n}{n})^{2}} (17)$

$\frac{Δ Θ}{Θ} = \sqrt{(- \frac{2 Δ n}{n})^{2}} (18)$

由式 (15) ～式 (18) 可知对于不同的工况, 随机误差也不相同, 并且式 (15) ～式 (18) 的计算可以得到旋转比的随机误差和最大相对随机误差为

$Δ β = 0.055 ‚ \frac{Δ β}{β}_{\max} \times 100 % = 1.5 %$ 。

实际无量纲温降的最大绝对误差和最大相对随机误差为:

$Δ Θ_{\max} = 0.00423 ‚ \frac{Δ Θ}{Θ}_{\max} \times 100 % = 0.133 %$ 。

由上述计算的随机误差可以看出本预旋装置的温降测量系统的随机误差非常小, 甚至可以忽略。

4 结论

(1) 通过实验得到了预旋进气系统产生的相对总温降的数据, 实验得到的无量纲温降是随着旋转比的增大而增大的, 并且有线性规律, 这与理想的无量纲温降的变化趋势是相一致的。同时, 由于各种误差的影响, 实验测量得到的无量纲温降比理论值要平均偏小47.43%。

(2) 造成实验的系统误差和随机误差的因素有很多, 经过多方面的理论分析与讨论后, 在系统误差方面, 本文着重分析了因传热和滑环引线器的信号传输引起的损失所造成的误差:传热对实验会造成少许影响, 而且随着天气和气候的变化, 气流的温度也会发生变化, 选择适合的天气使得气流有比较适宜的温度并且提前通入气流能够适当减小因传热引起的实验误差;滑环引线器会对实验测量造成比较大的系统误差, 这也是旋转系统测量的共同难点。

消除系统误差大大提高了数据的真实性, 消除系统误差后, 测量值与理论值的平均相对差距为15.6%;本文还计算出了实验结果的随机误差小于0.133%, 总体来说, 随机误差非常小, 对实验数据处理的影响也非常小。

(3) 实验中也存在诸如人体和外界辐射以及其它外界环境引起的误差, 经过分析, 其它因素所造成的误差很小, 而且目前的情况也无法对其进行准确的分析, 故本文中未能加以讨论。

(4) 结合实验直接测量得到的数据与各种误差分析得到了更为准确的结果, 结果显示了实验的无量纲温降与理论的温降随着旋转比的变化趋势非常一致, 实验得到的温降与理论值比较接近。

(5) 由于热力学损失和不可逆因素的影响, 实际的无量纲温降大小不可能等于理论值, 且比理论的无量纲温降偏小 (本实验中可以认为平均偏小15.6%) , 本误差分析的结果与T.Geis[4]等人的实验数据也是相一致的。

摘要：在旋转系统中, 温度的测量一直是一项非常困难的工作, 而且由于外界的各种干扰和系统误差的存在, 温度测量的准确度也很难得到保证。通过实验分析了预旋进气系统温降测量的系统误差和随机误差的影响。实验结果表明:在预旋系统的温降测量中, 系统误差能够对实验的结果产生比较大的影响。在确保加工精度和测量仪器的精度较高的情况下, 随机误差的影响非常小, 甚至可以忽略不计。

关键词：预旋,盖板,温降测量,误差分析

参考文献

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[3]Bricaud C, Geis T, Dullenkopf K, et al.Measurement and analysis of aerodynamic and thermodynamic losses in pre-swirl system arrange-ments.ASME Paper GT—2007:27191

[4]Geis T, Dittmann M, Dullenkopf K.Cooling air temperature reduction in a direct transfer preswirl.ASME Paper GT—2003:38231

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[7]Owen J M, Rogers R H.Flow and heat transfer in rotating-disc sys-tems (Vol.2, rotating Cavities) .Research Studies Press, Taunton, UK:1995

带实验数据的论文篇4

CAD/CAM系统中，离散数据可以是由测量仪器直接获得的点云数据，也可以是由网格重构算法生成的多边形模型，即三角网格或四边形面片模型[1]。受到物理模型曲面的质量、复杂度以及测量仪器精度的影响，工程人员获得的点云数据可能存在细节缺失，并且这些缺失的细节会以裂缝的形式存在于待加工模型的表面。与点云数据相比，网格重构后的多边形模型虽然具有一定的拓扑连接关系，但模型表面会产生一些细小的裂缝和非二维流形奇异点。加工过程中，这些裂缝和非二维奇异点会使加工刀具行走路线出现偏差，在一定程度上造成刀具和机床的震动和磨损，严重影响模型的加工质量和效率。所以传统加工方法需要输入高质量无缺陷的离散数据模型才能正常完成模型加工。

传统加工离散数据的主要策略为：(1)获取离散数据的刀位面；(2)依据加工要求，在生成的刀位面上规划相应的刀具轨迹；(3)进行干涉检查和坐标转换，生成加工代码，完成离散数据的加工[1,2]。离散数据生成刀位面的方法主要有刀触点反算刀位点法和基于偏距原理法。由于球头刀有效切削区域为半球体，所以国内外学者多采用偏距原理生成离散数据的刀位面[3]。Choi等[4,5]提出了一种基于布尔运算的刀位面生成方法，该方法虽然实现了加工曲面和刀具反向扫掠曲面的布尔运算，生成离散数据的刀位面，但大量布尔操作增加了该算法的时间和空间复杂度。Jun等[6]基于三角面片法矢生成网格模型的刀位面，该方法原理简单，但为了构建完整封闭的刀位面模型，需要对三角面片偏移产生的断裂和自交进行延伸和裁减，增加了算法的计算时间。Ren[7]对上述算法进行了拓展，构建了适用于APT(automatically programmed tools）刀具的GCL-surface(general cutter location-surface）。由于该算法仍然需要进行上述后续操作，所以不适用于复杂的离散数据加工。为了避免后续繁杂的修复，Kim等[8]利用网格顶点对应的多重向量生成离散数据的刀位面，提出了适用于APT刀具刀位面的生成方法。但该算法适用性较差，当刀具半径较大时，模型内部存在自交。赵巍等[9]提出的基于特征点的离散偏距算法完善了上述算法。虽然减少了模型内部的自交，但该算法稳定性不足，不适用于生成离散数据的刀位面。Chen等[10]通过采样离散数据3个坐标方向的数据，构造LDNI(layered depthnormal images)-model，通过点的滤除器较好地去除了刀位面内部的自交，适用模型较为广泛。

上述传统的刀位面生成方法都需要输入没有缺陷的离散数据文件，对于一般存在缺陷的离散数据生成的刀位面质量不佳。缺陷数据需要事先编辑，检索出存在裂缝或非二维流形奇异点的区域，通过软件进行修补以达到光滑无空洞的要求。如果存在容差无自交的刀位面生成算法，则可以省去上述繁琐的预处理过程，直接生成符合工程实际应用的刀位面数据，提高离散数据加工范围和加工质量。所以本文提出了一种基于移动最小二乘法（moving least squares,MLS）拟合带容差的离散数据数控加工刀位面生成方法。

1 基于MLS拟合的离散数据刀位面生成方法概述

1.1 离散数据数控加工刀位面的定义

球头铣刀加工精度高、刀具寿命长，离散数据模型数控精加工常采用该类铣刀。球头铣刀的刀位点可以是刀具的几何中心，也可以是刀具的尖点。本文将球头铣刀刀具的几何中心视作刀具的中心点，加工刀具中心点所在的平面自然构成了加工刀位面[11]。因为刀具正向加工刀位点扫掠的曲面和刀具沿着加工曲面反向扫掠曲面重合[12]，且球头铣刀有效切削区域为半球体，所以可以通过偏距球头刀半径大小的距离来获得离散数据多轴数控加工的刀位面，如图1所示。

1.2 技术路线

受到图像处理中膨胀思想的启发，本文提出以下技术路线：(1)基于离散数据各顶点产生与加工刀具半径等长的点膨胀球模型；(2)借鉴计算几何方法中的三维凸包算法，通过一个凸包冗余点滤除器获取点膨胀球模型的最外层包络面数据；(3)利用MLS投影操作去除可能存在的膨胀奇异点，并通过MLS局部拟合完善去除点和裂缝的拓扑连接，生成无自交的离散数据刀位面网格数据。技术路线如图2所示。

2 点膨胀球模型包络面数据的生成

2.1 离散数据模型缺陷的分类

经过逆向工程生成的离散数据可能存在裂缝和非二维流形奇异点这2种缺陷。技术人员可以根据缺陷的自身特性对这些缺陷进行具体的定义和分类，并根据缺陷的不同情况设计一个容差的离散数据刀位面生成算法。

2.1.1 离散数据裂缝的定义和分类

如前言所述，测量获得的离散数据表面由于各种原因，存在部分信息缺失，此时需要定义参数才能对这些缺陷进行定量分析。设定参与加工的球头铣刀刀具半径为R，同时获取缺失信息的最小纵向距离dw和最大横向距离dl。依据参数大小对存在的缺失信息进行分类：(1)dl2R，离散数据表面存在空洞，待加工模型数据存在重大信息缺失，不能正常加工，需要重新采样；(2)2R>dl，离散数据表面存在缝隙，如图3a所示；(3)dl>2R>dw，离散数据存在裂纹，如图3b所示。此处把影响离散数据刀位面生成的缺失信息统称为裂缝。

2.1.2 非二维流形奇异点的定义和分类

在计算机图形应用领域，研究人员定义曲面为一个嵌入于IR3连续定向的二维流形。这种曲面是一个非退化三维实体的光滑边界曲面，能够适当地分离实体的“内部”和“外部”[13]。那些不遵循二维流形定义，存在于曲面内部和外部凸起的异常点和面称为非二维流形奇异点和面。这些缺陷可以依据其空间方向进行定义和分类。其中，与离散数据表面法向量n方向一致的方向为曲面外方向，与表面法向量方向相反的方向为曲面内方向。根据非二维流形奇异点不同的空间位置，可以把非二维流形奇异点分为以下几种类型：(1)若非二维流形奇异点位于离散数据曲面空间的外部，则定义该非二维流形奇异点为外部奇异点，如图4a所示；(2)若非二维流形奇异点位于离散数据曲面空间的内部，则定义该非二维流形奇异点为内部奇异点，如图4b所示；(3)若非二维流形奇异点位于离散数据表面，则定义该非二维流形奇异点为相交奇异点，如图4c所示。

2.2 离散数据点膨胀球模型的建立

球头铣刀加工离散数据模型时，依据上述刀具反向原理，刀具正向加工刀位点扫掠的曲面和刀具沿着加工曲面反向扫掠得到的曲面重合。此时，球头铣刀可以简略成一个等刀具半径的球体，该球体沿着离散数据曲面滚动所生成的最外层包络面就是刀位面。因此，以离散数据内部各点为球心，生成等球头刀刀具半径的球体。该模型可近似为球头刀动态扫掠生成的扫掠体，从而进一步获取离散数据的球头铣刀刀位面。

离散数据生成点膨胀球模型时，离散数据上的裂缝边缘也会生成相应的膨胀球体。这些膨胀球体组成的包络体和刀具在裂缝上扫掠得到的扫掠体重合。所以，可以利用生成的膨胀球体的最外层包络数据拟合出裂缝处的刀位面数据。离散数据缝隙和裂纹处的点膨胀球模型分别如图5a、图5b所示。

同时，通过生成离散数据的点膨胀球模型可以部分消除非二维流型奇异点对离散数据刀位面生成的影响。远离离散数据模型的外部奇异点的膨胀数据如图6a所示。内部奇异点的膨胀球数据存在于离散数据整体点膨胀球模型的内部，如图6b所示。相交奇异点的膨胀球数据位于整个离散数据的点膨胀球模型上，如图6c所示。由于重新规划拓扑连接，对最终生成的刀位面数据没有影响，因此针对一般情况的离散数据，通过构造离散数据的点膨胀球模型可以避免部分缺陷对离散数据刀位面产生的影响。

一定程度上，膨胀球体的点云数量影响了点膨胀模型外表面的连续性，进而影响了刀位面的生成精度，所以在建立离散数据点膨胀球模型之前需要确定单个球体的点云数量。以下根据离散数据的点云数据量Lm、球模型半径R(mm）、离散数据点与点之间平均长度De(mm）和刀位面的精度级别Uc，设定膨胀系数Qswell来确定单个膨胀球体的点云数量。通过实验分析获得离散数据膨胀系数：

离散数据膨胀系数和各参数的函数关系如图7所示。通过图7分析可知，随着刀位面精度要求的提高，膨胀系数也会相应增加。工程人员需结合加工模型的实际情况设定参数，确定合理的膨胀系数。

离散数据点膨胀球模型的建立分为两个过程：（1）对于不同类型的离散数据建立相同的数据结构进行存储。其中，分别采用KD树和半边结构分别建立点云数据和网格数据间的邻域关系。（2）数据存储完后，遍历离散数据点集链表Vlist，以每个顶点数据为球心，一环邻域为边界，根据膨胀系数Qswell生成当前顶点的部分球体。该球体的半径等于球头铣刀的刀具半径，且由一系列点云表示。

2.3 点膨胀球模型包络数据的建立

球头铣刀离散数据加工刀位面和等球头刀具半径的点膨胀球模型最外层包络曲面重合，通过获取离散数据点膨胀球模型最外层的包络数据，可生成离散数据的刀位面[14]。离散数据模型存在局部曲面曲率小于球头刀刀具半径的区域，所以该区域的点集以及内部奇异点生成的膨胀球体存在于离散数据点膨胀球模型的内部[15]。运用凸包算法可以直接获取离散数据点膨胀球模型的外层包络面，这样就可以避免判断自交和去除自交的复杂过程，从而获取最终的包络面数据[16]。所以，基于凸包原理设计的凸包冗余点滤除器可以快速获得点膨胀球模型的最外层包络面数据。凸包冗余点滤除器的具体实施过程：采用KD树快速确定点云内部的邻域关系，遍历离散数据点集Vlist，通过计算两点Vi、Pa的欧氏距离d(Vi,Pa）判断、删除存在于整个点膨胀球模型内部的膨胀球数据。然后，通过凸包原理依次获取每个外部膨胀球模型的最外层顶点，并且把它作为外部包络数据点存入包络点集Vconvex。以下为冗余点滤除器的部分伪代码。

经过上述凸包冗余点滤除器处理后的离散数据点膨胀球模型外部的包络数据可能会存在局部误差，如图8a所示。误差derror与刀具半径和离散数据点之间的间距d有关，且误差大小范围为0≤derror<dcos（α/2）。曲面的曲率小于刀具半径，因此刀具加工时会在误差处发生欠切；同时，此处误差在允许的加工公差范围内，所以该误差对离散数据的整体加工精度影响较小。为了保持原始的拓扑关系，每一个膨胀球只可能将一个外部数据点作为点膨胀球模型的最外层包络面数据，如图8b所示。当刀具半径为D，相邻网格边夹角为β时，生成的刀位面网格新边长L=l±D/tan（β/2）。β较小且D较大时，刀位面网格模型的边较长，导致模型表面精度降低。所以，该方法只适用于生成球头铣刀的刀位面，无法拓展到偏距距离较大的应用。

3 离散数据刀位面的生成

离散数据可能存在外部奇异点和裂缝，需要对获取的外部包络数据进行局部曲面拟合。通过采样局部拟合后的曲面添补刀位面缺失的真实信息，最终获得曲面特性较好的刀位面网格数据。MLS拟合是一种离散数据快速拟合方法。通过该拟合方法获得的曲面叫做MLS曲面。研究表明，MLS曲面拟合方法具有拟合精度高、模型表达简单等特点，同时可减小噪声点带来的误差[17]。相对于传统简单的拟合数据，离散数据的数据存储量大、空间分布不均匀，所以针对数据量较大的离散数据可采用MLS投影拟合的方法获得离散数据的局部MLS曲面[14]。因此，本文采用这种局部曲面拟合的方法消除外部奇异点对刀位面的影响，同时添加可能存在的缺失信息，生成表面质量较高的刀位面网格数据。此处的MLS投影拟合过程分为两个步骤：(1)建立局部参考平面，通过设定阈值，完成MLS投影，去除并标记可能存在的外部奇异点；(2)对拟合点参数化，并完成局部多项式曲面拟合，移动拟合区域生成全局刀位面数据。

3.1 MLS投影去除外部奇异点

离散数据表面可能存在外部奇异点，经过上述处理后，外部奇异点产生的膨胀点存在于离散数据点膨胀球模型的外部包络面上。本文通过设定阈值，实现MLS投影，从而删除这些外部奇异点产生的奇异膨胀点。首先，获取离散数据点膨胀球模型的外部包络点集Vconvex中点rj的一环邻域面。依据环领域面的面积加权平均各面法矢估算点rj的近似法向量n。设定与该法向量空间正交的平面T为点rj的局部参考平面。该图局部参考平面T的数学表达式为

式中，（n,ri-rj）表示向量n与向量ri-rj的叉乘积。

顶点rj的三阶领域环Np={i|i∈3-领域环，ri∈N}为局部投影区间，设定阈值U为离散数据点之间的间距d。把顶点rj的三阶领域环上的顶点{ri}（i∈Np）投影到局部参考平面T上，如图8所示，并分别记录顶点rj和三阶领域环上的顶点的投影距离hj和{hi}（i∈Np）。计算相邻点投影距离差h′=hi-hj，当该点与相邻点的差的最小值h′min都大于U时，判断该点为膨胀奇异点，并将该点删除如图9所示。

为了更有效去除奇异膨胀点，同时保证投影在局部参考平面T上的点满足下式：

3.2 刀位面网格数据的生成

离散数据的点膨胀球模型的包络数据保持着一定的网格连接关系。离散数据的网格连接关系会随着删除奇异膨胀点的操作发生相应改变。对删除点的区域进行局部拟合，获取奇异膨胀点处真实的曲面信息可以有效解决这一问题。设当前删除点为qi，那么qi的三阶领域环所在空间范围就是局部曲面拟合区域。在局部参考平面T内，对点集{ri}内的点的坐标参数化，并建立拟合曲面的目标函数S(u,v):

式中，A、B、C、D、E、F为该拟合曲面的系数[19]。

同时建立局部拟合误差范式：

使其在当前拟合条件达到最小[17]。其中，p(xi）为二次函数的基[u2 v2 uv u v 1]T;a(xi）为待求曲面S(u,v）的系数；fi为点ri所对应的真实值。

设膨胀奇异点qi所在的MLS曲面参数表达式为qi＿S(u,v）。根据奇异膨胀点qi的空间坐标（x0,y0,z0）和法向量（a,b,c）确定其qi所在的空间直线方程C=(x-x0）/a=(y-y0）/b=(zz0）/c。该直线C局部拟合曲面qi＿S(u,v）相交，交点则是膨胀奇异点qi在刀位面上的真实点r′i，如图10所示。同时把交点坐标信息r′i(xj,yj,zj）插入到奇异点qi所在的节点，更新包络面数据Vconvex。依次移动拟合区域获取存在膨胀奇异点的真实包络面数据。

如图11a所示，当曲面存在裂缝时进行局部曲面拟合，通过判断包络点间距，可以有效地拟合裂缝处的曲面信息如图11b所示。从而生成网格曲面分布均匀、质量较好的离散数据刀位面的网格数据。

4 实验与分析

基于MLS拟合带容差的离散数据加工刀位面生成算法已在PC上的VC2008和MATLAB软件开发平台中实现应用，应用本文提出的技术路线生成离散数据刀位面和用商业软件的偏距功能生成相同模型的刀位面实例如图12、图13所示。

图12所示为存在裂缝的修复体尖牙点云数据刀位面生成过程：图12a所示为存在裂缝的修复体尖牙点云数据，首先生成的尖牙的点膨胀球模型如图12b所示，然后根据凸包原理生成的点膨胀球模型包络面如图12c所示，最终经过以上处理生成的刀位面见图12d，本文用商业软件里的偏距功能生成相同模型的刀位面数据如图12e所示。图13所示为存在非二维流形奇异点的修复体切牙网格模型刀位面生成过程：图13a所示为存在非二维流形奇异点的修复体切牙网格模型，该切牙的点膨胀球模型如图13b所示，该切牙的点膨胀球模型的凸包包络面如图13c所示，经过本文算法处理生成的最终切牙刀位面模型见图13d，用商业软件产生的刀位面数据则如图13e所示。

实际工程应用中，技术人员根据加工阶段和加工模型的大小选用不同刀具半径的球头刀。因此，球头刀刀位面的生成算法应满足不同尺寸的生成要求。本算法以磨牙为例，生成不同刀具半径的加工刀位面，如图14、图15所示。同时，应用其他基于偏距原理的刀位面生成算法生成加工刀具半径为0.5mm的磨牙模型的刀位面，利用商业软件对生成结果依次进行了实验对比，误差分析对比见图16，各参数如表1所示。通过上述实例分析，本算法生成的刀位面网格质量较高，生成过程较稳定；当生成较大半径的球头铣刀刀位面时，刀位面内部不存在自交。

注：磨牙网格文件由13 071个点、26 138个面组成，其中，n为离散数据的面数，b为后续操作的时间复杂度的复合系数，bO(n）为去除自交的时间复杂度，s为待去除的尖状点和边的总数（sn),e为奇异点和裂缝的总数。

5 结论

(1）本文首先对离散数据一般存在的缺陷进行了定义和分类，然后将计算几何凸包原理和MLS局部曲面拟合技术应用到离散数据刀位面的生成研究上，实现了存在缺陷的离散数据刀位面的生成算法。针对存在缺陷的离散数据，首先生成与球头铣刀刀具半径等距的点膨胀球模型；然后，应用凸包冗余点滤除器获取点膨胀球模型的最外层包络面；最后，采用MLS局部投影拟合的方法去除存在的外部奇异膨胀点，并修复由外部奇异膨胀点的删除和裂缝所导致的包络数据网格的缺失，从而得到最终的刀位面网格模型。

(2）切牙等离散数据刀位面的生成实例表明，所提出的算法能够解决存在空裂缝和非二维流形奇异点的离散数据刀位面生成问题。在生成刀位面的过程中，省去了修补、删除等离散数据预处理操作，同时避免了刀位面内部自交问题，为后续数控加工节省了时间，提高了效率。

电磁脉冲实验数据共享平台的研究篇5

电磁脉冲EMP (Electromagnetic Pulse) 是短暂瞬变的电磁现象, 透过电磁波, 可对电子、信息、电力、光电、微波等设施造成破坏。电磁脉冲实验研究是指导电子系统正确设计和检验电磁脉冲防护理论正确与否的关键, 许多军方单位在这方面开展了工作, 并且积累了很多相关数据, 但是这些数据还处于分散状态, 储存格式和方法也大不相同, 因此利用率很低。为了满足国防事业发展的需要, 必须采用先进、可靠的技术对它们进行收集、存储、加工、分类和统计等, 把这些数据整理到一起, 建立相应的电磁脉冲实验数据共享平台, 来用于指导电子系统的正确设计。

在电磁脉冲实验数据共享平台的开发过程中, 课题立项的根本在于希望能充分利用军内、军外网络资源, 在安全要求之下最大化实现信息共享, 以达到电磁脉冲实验数据信息化管理的目的。

2 分析电磁脉冲实验数据共享平台

2.1 功能分析:

电磁脉冲实验数据共享平台是用来在军队的各个单位之间进行实验数据资源的共享和交换的。作为共享平台, 应该具备实验数据的查询、增加、修改、删除等功能, 而作为交换平台, 它应该具备实验数据的导入、导出、上传、下载等功能。

2.2 需求分析:对实验数据交换的需求, 对数据信息目录的需求, 对实验数据共享的需求, 对资源管理的需求, 对数据信息整合的需求。

2.3 共享平台用户分析:平台参建部门操作员, 基层部队使用人员, 平台管理员。

3 电磁脉冲实验数据共享平台功能

3.1 实验数据传输:数据的接收与发送, 交换共享平台的合法性验证等。

3.2 实验数据转换:

数据交换双方的数据可能是异型异构, 要使交换双方能够识别彼此的信息, 必须依据相关的标准和协议对数据的格式进行转换, 以实现信息的透明传输。

3.3 实验数据检查:

包括逻辑关系、完整性和错误信息检查, 认证数据来源的合法性、检查数据包的格式是否符合标准、检查数据的时效性、延续性、检查数据项是否符合标准, 将错误数据返回数据交换部门进行校正后重新进行传输。

3.4 实验数据加载:加载检查合格的数据、过滤并记录重复记录、记录重号数据、记录重号信息处理结果。

3.5 实验数据反馈:将数据维护过程中发现的错误信息进行反馈。

3.6 异常处理:

对数据接收、数据加载、导入、导出过程中, 出现的异常情况, 例如在数据接收的过程中出现网络中断、在数据加载或导入导出的过程中出现数据库异常等情况时, 应采取报警、重做、异常日志记录等处理工作。

3.7 业务协同:

通过设置相应规则, 系统可以将共享平台中信息的变化自动地通知相关单位, 帮助各业务单位之间建立业务协同关系, 进行相关数据信息传递。业务协同的流程可以定制。业务协同采用Web Services技术, 通过自定义请求服务方式生成系统间服务。具体业务办理时依据定义的服务格式进行服务。

3.8 信息发布:可将信息发布给信息总线上的所有接入节点。

3.9 信息订阅:用户可以在接入节点上订阅自己需要的信息, 电磁脉冲实验数据共享平台将其订阅的信息推送给该节点。

3.1 0 接口调用:

建设电磁脉冲实验数据信息管理系统同参与共享系统建设的军队各单位部门, 进行数据交换的接口, 实现对各单位部门数据的抽取, 以及各单位对数据的接受和加载。

4 实验数据传输、交换业务流程分析

4.1 参与数据交换的各单位从各自的业务系统中提取数据, 按照

各自的接口xml规范文档要求, 生成xml文件格式数据, 存储到数据交换前置机上。

4.2 电磁脉冲实验数据共享平台军队内网利用电磁脉冲实验数据

共享平台把数据加载到周转库中, 然后通过身份核查程序把加载到周转库中的数据进行身份核查, 把通过身份核查的数据维护到正式库 (电磁脉冲实验数据信息库) 中, 没有通过身份核查的数据存储到不匹配库中。把经过身份核查程序处理过的数据从周转库中删除。对于产生的异常库中的数据信息, 进行数据交换的单位可以通过浏览器方式来查询这些信息。同时, 数据信息交换中心的交换平台会自动将正式库中各部门匹配和不匹配的数据信息发送到数据交换与共享平台上, 再由单位门的数据交换前置机系统上的交换系统将反馈数据信息接收下来, 保存到交换前置机上, 再由进行数据交换单位的操作员重新对这些反馈的数据进行处理。

4.3 平台同时会向各单位提供查询服务, 主要是把电磁脉冲实验

数据库中的数据通过查询平台向军械工程学院、科研单位2, 科研单位3, 科研单位4提供信息查询服务。

5 共享平台的设计

基于Struts架构的共享平台的工作流程:客户点击菜单请求一个JSP页面, 在JSP页面上填写业务数据后提交请求到Action对象, Action对象将用户的数据及其它数据作为参数调用业务代理对象, 业务代理对象负责执行业务逻辑, 将数据保存到数据库或者从数据库查询数据, 并将执行结果反馈给Action对象, Action对象根据其返回值决定下一步向用户返回哪个JSP页面。至此一次用户交互流程结束。

6 基于S truts框架的共享平台的实现

6.1 表示层。

表示层主要是用来显示共享平台与用户交流的界面, 收集用户和系统的交互信息, 接收用户的请求, 并将业务逻辑层处理的结果显示给用户。JSP页面用于数据的显示和录入。Action Form类用于存储JSP页面的数据, 从而实现了程序和界面的分离, 简化了JSP的页面设计, 使页面设计人员和程序开发人员能各司其职, 达到表示层与业务层分离的目的。

6.2 控制层。

控制层的作用是实现对业务逻辑层的控制, 接收表示层的请求, 将数据转入相应的业务模块, 再将业务模块处理的数据结果传回表示层。

7 结论

7.1 基于Struts框架技术开发设计和实现, 实现了业务逻辑和业务

数据的分离, 提高了系统的稳定性和可扩展性, 应用程序具有层次结构清晰, 易于分工协作, 代码重用率高, 维护扩展性好等优点。

7.2 研究XML技术。

并根据它们的特性提出基于XML的异构数据共享模型;研究J2EE架构及其相关技术, 并在此基础上设计了异构数据共享和集成环境;

7.3 在共享平台实现的方法上, 把Internet技术和Web服务理念

基于数据透视表的实验室管理篇6

数据透视表是一种对大量数据快速汇总和建立交叉列表的交互式动态表格, 可以迅速分类汇总、比较、计算大量的数据, 尤其可以通过源数据进行不同项目, 不同格式的分类汇总。得出不同的统计数据, 使得分析、组织复杂的数据更加快捷和有效。使用数据透视表, 可以创建一个交互式表格, 自动提取、组织和汇总数据。例如:计算平均数、标准差、建立列联表、计算百分比、建立新的数据子集等。根据不同部门的需要, 将纷繁的数据转化为有价值的信息, 创建满足各种需求的报表, 以供研究和决策所用。

一、实验预约表的分类汇总

实验室管理中, 预约实验, 制订实验课表是重要的教学工作, 在每学期初, 任课教师要将实验计划报至实验室, 以便制定学期实验计划, 安排仪器, 人员, 调整时间。该报表数据量很大, 时间也从第1周到第20周, 跨度很大, 如图1所示为学期实验课表源文件 (部分) , 在实验室管理中, 需要制定周计划, 同时还要将实验地点, 人员标识清楚, 因此对该表需要进行处理。

使用数据透视表可以很方便地对此表进行处理。比如, 按照图2所示布局方法, 以周次为页、以星期和节次等为行数据, 可以立即生成每周的实验课表, 而且表格按照星期、节次顺序排列, 非常清楚。

如果要查看第12周的实验课表, 可以在周次选取框中选择第12周, 如图3所示为周次选取框。

生成的第12周实验课表如图4所示。

为了方便各实验室准备仪器和实验材料, 还可以将同一个实验室的实验归并到一起。这时, 只需将实验中心及室名项移至行选项的第一项, 如图5所示为调整后的布局。

经过调整后, 得到按不同实验中心排出的实验课表。如图6所示。

如果需要各实验员察看自己负责的课表, 可以将实验员项排在行选项的第一项, 经过调整布局, 可以得到如图7所示的实验员课表。通过这个表, 实验员可以清晰地了解本周自己的实验任务。而且如果时间冲突, 也很容易显示出来。如图7所示, 在星期1、星期2的9—10节, 两个实验课不同的内容、不同的地点, 却安排了同一名实验员, 发生了冲突。依此表可以发现问题, 即时作出调整, 避免教学事故发生。

在学期末统计各实验员工作量时, 也可使用这样的布局方式, 周次选择全部即可得出各实验员的全部工作量。如果不需要显示细节, 则可以隐藏明细数据, 只列出每周的课时以及学期总课时。如图8所示的实验员课时统计表。

为防止实验漏排、错排, 还要汇总每个班级有实验环节的课程, 经过统计各周各门课程的安排, 与大纲相比较, 以班级为页选项, 以课程为第一行选项, 并统计每门课程的实验学时总和。如图9所示的班级实验课表。

为了方便各位任课教师了解自己的实验课情况, 可以将任课教师设置为页选项, 以课程为行选项第一项。如图10所示的任课教师学期实验课表。任课教师可以方便地查看自己每门课程的实验项目、实验时间、地点等内容。

二、资产管理

学校的实验资产分布于各个系部, 系部下面又包括不同的实验中心、实验室, 大量的资产存放在实验室中, 由于管理的需要, 经常需要不同的统计方法。使用数据透视表可以对这些数据进行分析、整理, 从而对资产情况有清晰的了解。如图11的某系资产源数据表。

资产源数据表项目很多, 数据量也很大, 在工作中许多统计工作都要以此表为原始依据。采用数据透视表可以很方便进行管理, 比如要统计数控中心I实验室的仪器设备, 可以设置布局, 如图12所示。虽然原表格中项目很多, 但可以根据需要只选择少数统计的项目。

得到的表格如图13所示。

通过这个表格, 可以对某实验室的设备基本情况如名称、型号、领用人、价格等内容有清晰的了解, 便于实验仪器的管理工作。

如果需要查看某人名下保管的仪器设备, 可以将领用人设置为页选项, 点击相应人名, 可以立即查看其名下资产, 如图14所示的各人名下领用的资产清单。

数据透视表的名字来源于它具有表格透视的能力, 即从大量看似无关的数据中寻找相互关联的关系, 以便从不同角度查看数据。数据透视表应用在实验室管理中, 使许多复杂问题简单化, 并极大地提高工作效率, 保证工作计划的准确, 使实验室工作更好地完成。

摘要：分析了数据透视表的优点, 并列举了一些实例, 验证了数据透视表应用在实验室管理中可以提高工作效率、保证工作质量, 具有很好的应用价值。

关键词：数据透视表,源文件,资产管理