基于模型的设计

基于模型的设计（精选12篇）

基于模型的设计 篇1

1996年6月.Ariane5火箭发射失败,导致数十亿美元的巨大损失,原因就是在四上运行的算法拿到了五上用,但它的处理器换了,导致了数据溢出,所以发射37秒后坠毁。这次失败催生了一种避免数据溢出的技术,这就是软件运行时错误检测工具(Polyspace)。日前,2013SIMULINK巡回研讨会在我国四个城市先后上演,主办会议的MathWorks公司是数学计算软件领域世界领先的开发商,本刊记者采访了该公司中国区应用工程师团队经理魏奋先生。

引入两款Polyspace代码验证新产品

近日,MathWorks宣布引入两款新的代码验证工具以扩充其Polyspace产品系列:Polyspace Code Prover和Polyspace Bug Finder。据悉.这两款产品提供了端到端软件验证功能,供早期开发阶段使用,其中涵盖了查找缺陷、检查代码规则以及证明不存在运行时错误,可以使验证功能更加完善,小到快速查找缺陷,大到验证嵌入式软件的高完整性,由此便可确保嵌入式软件的稳健性,使其能够以最高级别的质量和安全性运行。

魏奋告诉记者,Polyspace Code Prover是一款基于形式化方法的验证工具,用于证明代码的正确性,负责代码安全和认证的工程师可以使用它来确定何处会发生或不会发生运行时错误。颜色编码和基于证明的结果简化了验证任务,使得软件开发流程更加高效和优质。此外.Polyspace Code Prover还利用MATLAB平台,使用户可以访问强大的MATLAB功能,例如稳健的计算机集群间工作分配,自动化脚本编写,结果可视化以及认证报告生成。Polyspace Code Prover融入了先前在Polyspace Client for C/C++和Polyspace Server for C/C++中提供的功能。

Polyspace Bug Finder可识别嵌入式软件中的运行时错误、数据流问题以及其他缺陷。魏奋说,Polyspace Bug Finder可以利用静态分析方法来分析软件控件,数据流以及过程间行为。此软件还能够查找各种缺陷,例如数值,内存以及其他编程错误。与传统的人工审验不同,Polyspace Bug Finder使工程师可以快速识别,诊断和修复代码缺陷,从而简化开发流程。此工具不仅可检查是否符合代码规则标准(例如MISRA和JSF++、自定义规则),而且能够生成衡量代码质量和复杂度的指标。与Polyspace Code Prover一样,Polyspace Bug Finder可利用MATLAB平台进行工作分配、脚本编写和结果可视化。这两款产品都与Simulitnk集成在一起以便用于自动生成代码。

Polyspace产品系列可提供全面的代码验证解决方案,使工程师在整个开发流程中对嵌入式软件的质量和安全性更加充满自信。以上两款产品将静态分析和形式化方法代码验证技术融于一体,可帮助工程师在开发流程早期找出缺陷,证实其软件的关键环节是安全的,从而加以部署。

增强MATLAB和Simulink产品功能

MathWorks公司推出的MATLAB是一种用于算法开发、数据分析,可视化和数值计算的程序设计环境,称为“科学计算的语言”。魏奋解释说,其实作为仿真软件,MATLAB在数学建模或其他数学运算上常用,例如通信领域的数字信号处理,所谓的最基础的蝶形图和频谱图等都是可以使用MATLAB画出来的,这些图形可以帮助工程师去监测他们模拟建模出来的方案信号是否符合最终要求,也可以帮助工程师快速搭建系统框架.为硬件搭建打下基础。而Simulink是一种图形环境,可用于对多领域动态系统和嵌入式系统进行仿真和模型化设计,它作为控制类工程师必不可少的软件.其在控制方向发挥着非常重要的作用,快速以及精准地排查模型的可行性以及错误率等因素,进一步从根源上杜绝最终产品的失败。例如,Simulink可以快速排查汽车或者飞机引擎中的各个参数是否合格,如果不合格,最终产品就面临非常严重的事故。全球的工程师和科学家们都依赖于MathWorks公司所提供的这些产品系列,来加快在汽车、航空,电子,金融服务、生物医药以及其他行业的发明、创新及开发的步伐,此外,MathWorks产品也是全球众多大学和学术机构的基本教研工具。

MathWorks每年都会对产品进行两次定期更新,上半年一次为a.而下半年的这次则为b。该公司最新推出的2013b版MATLAB和Simulink产品系列是2013年的第二次更新,更新主要围绕控制以及数学运算等方向,针对应用包括汽车电子、通信电子以及航天控制等方向。

魏奋说.这次MATLAB的更新主要有:数据类型的更新,扩充了更多表格数据和分类数据,对现在急需数学数据整理和运算的工程师非常有帮助,GPU提速针对图像处理工程师,在通信电子应用方面帮助很大,Phased Array Syslem Toolbox借助MATLAB Coder对C代码生成支持,就目前做系统架构的工程师而言非常便捷他还说,Simulink仿真速度进一步加强,帮助控制类工程师缩短项目运行时间,便于将更多精力投入其他研发阶段,主要应用于汽车控制与航空控制,Simulink硬件连接,用于基于项目的学习,便于大学类教育,可以直接硬件与软件连接,代码直接写入硬件,便捷操控,此外,还有Xilinx ZYNQ&Zedboard的支持,

总之,MathWorks产品作为软件类的工具,可以说从学校到工作,到处都有它的使用者而作为项目类的团队以及系统架构类的工程师更喜欢使用MathWorks的产品,不仅仅是因为其兼容性,更因为它的便捷与高效,作为各个行业的研究和应用,软件发挥了其不可替代的作用,而MathWorks直致力于更细节的应用,帮助整个行业做到更好。

基于模型的设计 篇2

基于综合评判的最佳线路的数学模型设计

针对全国大学生数学建模竞赛中乘车线路选择问题,提出了一种基于综合评判数学理论的最佳线路选取的`优化算法.该算法考虑了不同因素对线路选择的影响,因而更加科学、合理.

作 者：王达开  作者单位：辽宁石化职业技术学院,辽宁・锦州,121001 刊 名：科教文汇 英文刊名：THE SCIENCE EDUCATION ARTICLE COLLECTS 年，卷(期)： “”(12) 分类号：G712 关键词：乘车线路   最佳线路   综合评判  

基于模型的设计 篇3

关键词：并行计算；MapReduce模型；平台设计

中图分类号：TP338.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 09-0000-02

随着社会的不断发展与进步，互联网已经进入了web2.0时代，这就意味着更多的普通用户能够更为方便自由的使用互联网。对于互联网企业而言，web2.0在给企业带来海量数据的同时，也给企业数据收集带来了更多挑战。如何在大量的数据中收集对自身有价值的信息，成为企业发展的重中之重。并行计算思想的提出使得计算机计算速度以及处理能力有着显著的提高。也就是说，同一个数据的计算与处理可以在多个处理器中同时进行，把问题分解来提高处理速度。并行计算可以在一个包含多个处理器的超级计算机中进行，也可以在互联的多个计算机集群中进行。世界知名互联网企业Google公司每天均需要处理超过20PB的海量数据，这些大量数据的处理就是在该公司的高可扩展性分布式秉性基础框架上进行的。MapReduce是Google海量数据处理框架，在集群环境下，通过对数据的散布（map）和规约（reduce）来进行高并发计算。下面将分别介绍一下本文平台的关键设计策略。

1 通用平台策略

1.1 客户端任务上传

配置客户端任务使用的是XML文档，与通常使用的函数调用方式有着一定的区别。这样用户自定义任务就可以有多种表达方式，既可以是以编译可运行的类，或者jar包，还可以是一个shell命令或者Bash脚本，甚至于可以直接编辑为一个工作目录。之所以这样设计，就是为了能够进一步的扩大该框架的适用性。

1.2 监控用户自定义任务

用户自定义任务表达的多样性，使得框架更加通用，但同时带来了一个问题就是对任务执行过程很难以实现实时监控。所以只能够对任务完成后所反馈的状态码来判断任务是否已经正确完成。就像是反馈系统一样，如果反馈信息显示正确完成，则进入下一步骤；反馈信息显示错误，则重新执行该任务。

1.3 任务可串行执行

Map和Reduce是两种任务操作，对于Map任务而言，其输入文件需要进行一定的划分，把不同输出文件的同一个分区进行排序合并，然后再传送给Reduce进行操作。而Reduce的输出则当作一个结果文件来处理。实际上所执行的任务是更加复杂，该框架允许将多对Map/Reduce任务串行执行，也就是按照 [m1→r1→m2→r2→…→mn→rn]序列来执行。

2 中间结果文件的处理策略

在Map阶段多出现的中间结果文件经过散布分区处理后，就成为下一个阶段任务的输入函数。通常默认分区函数使用Hash（key）%R方法处理，但有时也可指定另外一种形式的分区函数。按照Map操作方式来运算中间结果文件时，会产生大量的重复键，如将这种中间结果文件直接传送至Reduce操作，必定会出现一系列的问题，所以必须对这些含有重复键的中间结果文件进行处理。这里可以通过用户自定义的合并方式，来对中间结果文件进行一定范围内的规约。

3 容错机制中的超时重发策略

本框架容错机制使用超时重发策略，也就是说，Master周期性的ping各个SN，同时检测他们当前所处的状态。一定时间范围内，Master未能接收到响应信号，则该SN就视为发生故障，如果在改SN上还有未处理完成的Map或者Reduce任务，则将被置于空闲，已进行重发操作；即使SN上的Map任务已经执行完成，也将进行重发操作。

本文设计并行计算平台可分为三个逻辑层，平台总体框架如下图所示。客户端与调度执行区二者之间，任务调度与执行区各个节点直接的通信，均是按照TCP协议消息来执行的，以完成层与层之间，节点与节点之间任务请求、文件信息、负载与节点状态的传送。因为网络带宽都是有一定限制的，所以平台在设计时，将任务单元输送至数据文件所处节点来执行，以进一步的降低网络带宽占用率。

4 分布式负载均衡与任务调度策略

分析并研究分布式负载均衡与任务调度问题，主要是为了能够把企业内部的各种服务器有机的联合在一起，不同类型服务器所能够承担或执行的任务有着非常大的区别，只有通过该策略处理，才能够把这些不同服务器整合在一起，呈现出一个整体的分布式计算机集群。

4.1 服务器对任务的智能调度

这里按照任务粒度来进行服务节点的选择，因为即使任务类型相同，也会因为输入文件大小的不同而引起粒度的变化。对任务粒度还有影响的另一个因素就是服务节点硬件资源，特别是系统CPU核数。一般情况下，如果系统具有多核处理器，那么线程池将会加大执行并发线程。所以实际运行过程中，Map/Reduce任务单元往往会多于服务节点个数。

4.2 网络均衡

网络带宽的固定使得其成为网络系统最为珍贵的一部分，但是个服务器节点之间的通信有需要使用以太网，所以系统在实际使用过程中，必须要进行一定的优化，以减少对网络的占有率。数据文件的本地化就是一种很好的优化措施。当系统中某一服务节点出现错误时，需要进行节点重新执行操作时，优先选择同一网关下的节点，以开放网关限制。

5 任务调度与执行层设计

该部分是整个并行计算的核心，计算是否能够正确完成主要看此部分的设计是否科学合理。任务调度与执行层分为主控节点——分派节点——服务节点三层架构，可以分别进行任务分解、分配、调度、实时监控、平衡分配以及任务执行与合并等操作。结构上分为以上三个部分，但实际上，这些执行不同任务的节点均处于同一台服务器中。每个节点之间按照TCP协议相互通信。所需执行的任务发送给系统中的分派节点，形成分派节点与主控节点之间的通信空间，并实时的向主控节点反馈当前状态，这个反馈信息即使主控节点的输入。上述执行过程完成后，系统将会把输入信息文件按规定划分为若干个单元，并选取一个服务节点执行这些任务单元。分派节点把执行的路径，执行的命令以及输入文件的详细信息打包发送给服务节点后，服务节点就通过工作线程进行下一步的计算。此时，分派节点的主要作用就是实时监控服务节点任务执行状态，以保证任务执行能够顺利进行。在分派节点按照顺序将任务逐一运算完成后，将自动切断与主控节点之间的通信通道，并向分布式文件管理器发送清除中间结果信号，同时把最终的结果文件发送至系统指定位置。

5.1 主控节点

主控节点是整个系统中最重要也是最中心的管理节点，该节点的主要作用就是任务的管理调度、对出现计算错误的节点进行处理以及均衡整个系统负载等主控任务。

（1）任务的管理调度

对系统中不同服务节点处的负载状态进行收集后，动态的分派调度Map任务和Reduce任务，并将调度信息发送至工作中的服务节点。同时还要实时监控不同任务当前的执行状态，以便于向用户进行反馈。遇见需要忽略的损坏数据时，按照任务要求来执行。

（2）处理发生错误或者失效的节点和任务的异常状态

Map节点失效：对各个节点的监控遵循心跳协议，一旦发现异常状态，则执行重选节点操作，以成功执行Map任务。当系统计算能力还有一定剩余时，可以执行备份任务。

Reduce节点失效：与Map节点失效时所实行的策略相同，通过分布式文件系统的复制存储功能，来确保Map任务所输出的中间文件是可靠的。

任务执行发生异常：系统发生该情况时，可以即时执行备份任务，以取代发生异常情况的任务。

（3）服务节点处负载均衡功能

对系统中每个节点所连接的网络、CPU、占用内存以及磁盘大小、任务粒度等负载信息进行收集，以进行系统任务调度操作，保证服务节点处的负载均衡。

5.2 分派节点

分派节点在系统中所承担的主要任务就是生成输入数据以及配置MapReduce任务，同时承担着发送任务执行请求信号至Master的任务。

（1）数据划分：按照不同数据类型将不同输入数据进行合理划分，同时控制任务粒度，以进一步的优化系统任务调度过程。

（2）调试代码：帮助用户更为方便的调试MapReduce程序，并反馈系统日志以及任务执行状态等信息。

5.3 服务节点

系统中的服务节点是实际执行任务的部分。所有需要执行的任务按照顺序被切分为相同大小的任务单元，初始输入数据同样被切分为相同大小块，每一个服务节点中，被切分的任务单元就运行于相同大小的数据块之上。假设当前运行的任务单元不是整个任务单元的尾部，则所输出的文件将直接当作下一任务单元的输入数据。服务节点的另一个作用就是定期收集系统的负载信息，以便于按时发送给Master。具体过程是：

（1）对系统Map任务实施调度来处理输入和输出数据

输入数据的读取：在本机中或者分布式文件系统中读取需要处理的Map输入数据。

系统Map任务调度：通过对Map任务的调度，来实时监控任务当前的执行状态，并实时将状态信息发送至Master。

输出数据的切分：将Map所输出的数据按照分区函数的规定来进行切分，每个切分数据集合输入至Reduce。

（2）调度本机Reduce任务来处理输入和输出数据

预排列过程：Map分区数据经过合并后输入至Reduce之前，可以对数据顺序进行排列，包括外部和内部两种排列。

调度执行Reduce任务：系统调度Reduce任务，来实时监控当前任务执行的状态，并实时将状态信息发送至Master。

（3）调度Combine任务

Map/Reduce任务间可以另外输入一个合并流程，并通过Map任务机在处理输出数据，例如将相同的key进行合并，以此来降低对网络带宽的占有率。

以上对本文并行计算平台进行了较为详细的描述，该平台现已经在实验中验证了其实际性能。在今后的工作中，将继续对该平台的各项性能进行更为细致的研究，以进一步的完善平台的通用性以及高速海量数据处理能力。

参考文献：

[1]迟学斌.高性能并行计算.http：//lssc.cc.ac.cn/.

[2]Jeffery Dean，Sanjay Ghemawat.MapReduee：Simplified Data Processing on Large Clusters. OSDI04： Sixth Symposium on Operating System Design and Implemeniation，San Francisco，CA，2004.

[3]Luiz A.Barroso， Jeffrey Dean， and Urs Holzle. Web search for a Planet：The Google cluster architecture. IEEE Micro，2003，3：22-28.

基于模型的设计 篇4

关键词：Excel,存货,模型设计

存货是指在日常经营过程中为了销售而持有的、为了销售而处于生产过程中的、为用于生产销售的商品或劳务而持有的资产。存货在资产负债表中列为流动资产, 包括原材料、在产品、半成品、产成品、低值易耗品、委托加工材料、包装物等。企业持有足够的存货, 不仅有利于生产过程的顺利进行, 节约采购成本与生产时间, 而且能够迅速地满足客户各种订货的需要, 从而为企业生产与销售提供较大的机动性, 避免因存货不足带来的机会损失。

一、存货成本及其经济订货批量

1. 存货成本

企业为存货所发生的一切支出, 称之为存货成本。主要包括采购成本、定货成本、存储成本、缺货成本等部分。存货成本的构成从理论上讲, 应该包括从购入到使商品处于可供销售的地点和状态的一切直接和间接的支出。

2. 经济订货批量

经济进货批量, 是指能够使一定时期存货的总成本达到最低点的进货数量。决定存货经济进货批量的成本因素主要包括变动性进货费用 (简称进货费用) 、变动性储存成本 (简称储存成本) 以及允许缺货时的缺货成本。不同的成本项目与进货批量呈现不同的变动关系, 因此存在一个最佳的进货批量, 使成本总和保持最低水平。

3. 存货ABC分类管理

对存货的日常管理, 根据存货的重要程度, 将其分为ABC三种类型。A类存货品种占全部存货的10%~15%, 资金占存货总额的80%左右, 实行重点管理, 如大型备品备件等。B类存货为一般存货, 品种占全部存货的20%~30%, 资金占全部存货总额的15%左右, 适当控制, 实行日常管理, 如日常生产消耗用材料等。C类存货品种占全部存货的60%~65%, 资金占存货总额的5%左右, 进行一般管理, 如办公用品、劳保用品等随时都可以采购。通过ABC分类后, 抓住重点存货, 控制一般存货, 制定出较为合理的存货采购计划, 从而有效地控制存货库存, 减少储备资金占用, 加速资金周转。

二、相关函数介绍

1. SQRT函数

SQRT函数的功能是返回正平方根。

函数语法:

SQRT (number)

Number要计算平方根的数。

函数说明:

如果参数Number为负值, 函数SQRT返回错误值#NUM!。

2. IF函数

IF函数是较为常用的逻辑函数之一, 它执行真假值判断, 根据逻辑计算的真假值, 返回不同结果。可以使用函数IF对数值和公式进行条件检测。

函数语法:

IF (logical_test, value_if_true, value_if_false)

Logical_test表示计算结果为TRUE或FALSE的任意值或表达式。

Value_if_true logical_test为TRUE时返回的值。

Value_if_false logical_test为FALSE时返回的值。

函数说明:

函数IF可以嵌套七层, 用value_if_false及value_if_true参数可以构造复杂的检测条件。

在计算参数value_if_true和value_if_false后, 函数I返回相应语句执行后的返回值。

如果函数IF的参数包含数组 (数组:用于建立可生成多个结果或可对在行和列中排列的一组参数进行运算的单个公式。数组区域共用一个公式;数组常量是用作参数的一组常量) , 则在执行IF语句时, 数组中的每一个元素都将计算。

3. INT函数

INT函数的功能是将数字向下舍入到最接近的整数。

函数语法:

INT (number)

Number需要进行向下舍入取整的实数。

三、利用Excel建立经济订货批量模型与存货ABC模型

1. 经济订货批量综合模型

(1) 新建工作簿与工作表。启动Excel电子表格, 在BOOK1工作簿中新建一工作表, 命名为“经济订货批量”, 建立“经济订货批量综合决策模型表” (如图1所示) 。

(2) 计算“经济订货批量”。单击B13单元格→在编辑栏中输入“=IF (A11=1, SQRT (2*B4*B5/B6) , IF (A11=2, SQRT (2*B4*B5/B6* (B7+B6) /B7) , SQRT ( (2*B4*B5*B8) / ( (B8-B9) *B6) ) ) ) ”→按【回车】键确认, 即可求出在不允许缺货、允许缺货以及陆续到货三种不同情况下的经济订货批量。

其中, IF是逻辑函数、SQRT是平方根函数。当A11单元格等于1时, 计算的是不允许缺货的经济订货批量;当A11单元格等于2时, 计算的是允许缺货的经济订货批量;当A11单元格不等于1或2时, 计算的是陆续到货的经济订货批量。

(3) 计算“年订货次数”。单击B14单元格→在编辑栏中输入“=INT (B4/B13+0.5) ”→按【回车】键确认, 即可求出三种不同条件年订货次数。

(4) 计算“年最低订货费用”。单击B15单元格→在编辑栏中输入“=IF (A11=1, SQRT (2*B4*B5*B6) , IF (A11=2, SQRT (2*B4*B5*B6*B7/ (B7+B6) ) , SQRT ( (2*B4*B5*B6* (1-B9/B8) ) ) ) ) ”→按【回车】键确认, 即可求出三种不同条件年最低订货费用。

(5) 添加控件。调出窗体工具栏, 在B10单元格添加一组合框, 将其数据源链接到D1:D3单元格区域, 条件单元格链接到A11单元格;最后结果 (如图2所示) 。

(6) 建立动态图表。单击A19单元格→在编辑栏中输入”=B4/B13*B5”;单击A20单元格, 在编辑栏中输入”=B13/2*B6”;单击A21单元格→在编辑栏中输入”=SUM (A19:A20) →按【回车】键确认, 即计算出不允许缺货情况下最低总成本。

单击C21单元格→在编辑栏中输入“=A21”, 选取B29:B34单元格区域, 分别输入不同的订货量;选取B28:B34单元格区域, 单击“数据”菜单, 选择“模拟运算表”, 在打开的“模拟运算表”对话框“输入引用列的单元格”中输入“B13”, 单击“确定”后, 即形成了总成本与经济订货批量模拟运算表 (如图3所示) 。

选取A36:A40单元格区域, 在编辑栏中以数组方式输入公式“=B13”, 选取B36:B40单元格区域输入相关数值 (如图4所示) 。

分别选取上述两个区域, 利用图表向导, 建立一XY散点图。调出窗体工具栏, 在图表区添加一“微调控件”, 右击该“微调控件”, 选择“设置控件格式”在“单元格链接”文本框中输入“B4”, 这样就形成了一个动态图表, 反映在不同需求量情况下, 订货量与总成本之间的变动情况 (如图5所示) 。

2. 存货ABC管理模型

(1) 新建表。在“BOOK1.xls”工作簿中另建一工作表, 命名为“库存ABC”, 建立“库存ABC管理模型表”, 并将库存金额降序排列 (如图6所示) 。

(2) 计算“库存金额所占比重”。单击D3单元格→在编辑栏中输“=C3/$C$24”→按【回车】键确认, 复制公式至D23单元格, 这样就计算出了各库存金额所占的比重。

(3) 计算“累计比重”。单击E4单元格→在编辑栏中输入“=D4+E3”→按【回车】键确认, 复制公式至E23单元格, 这样就计算出了各库存金额的累计比重。

(4) 库存分类。单击A3单元格→在编辑栏中输入“=IF (E3>=95%, “C”, IF (E3>=80%, “B”, “A”) ) ”→按【回车】键确认, 复制公式至A23单元格即可, 这样就将其库存商品进行了A、B、C分类 (如图7所示) 。

(5) 品种分析。单击I3单元格→在编辑栏中输入“=COUN-TIF ($A$3:$A$23, “A”) ”→按【回车】键确认, 复制公式至I5单元格, 这样就求出了不同分类的品种个数。

单击J3单元格→在编辑栏中输入“=I3/$I$6”→按【回车】键确认, 复制公式至J5单元格, 这样即可求出各品种所占的比重 (如图8所示) 。

从计算结果可以看出, ly205、ly206和ly203这三种存货占用资金比重合计达73.81%, 而其品种数只占14.29%, 故企业应对这三种存货加强监督与管理。

参考文献

基于模型的设计 篇5

在使用CATIA 软件进行设计工作中，会经常用到一些常用件、标准件、非标准件以及成品设备等几何模型，且随着设计工作的增长而不断积累增多，这些积累的设计数模成为了设计资源，将为以后的设计工作提供极大的便利，提高设计效率和质量。但是随着设计数模规模的不断扩大，仅仅在计算机上进行的简单分类和存放管理已经不能满足模型管理和使用的效率需求。使用CATIA 可以建立几何模型库，实现对计算机上分散存储的常用模型进行集中索引管理，自动实现参数化模型的实例化，提高管理和使用效率。

基于模型的设计 篇6

关键词：个性化学习；深度学习；学习系统

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）08-0082-05

一、问题提出

互联网技术和移动技术的飞速发展，使得网络覆盖更广、上网速度更快，为网络学习与移动学习提供了稳定的学习环境。据中国互联网络信息中心（CNNIC）2015年7月发布的第35次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，我国网民规模达6.68亿，手机网民规模为5.94亿，在整体网民中占比达88.9%，手机已经成为我国网民的第一大上网终端[1]，人们更倾向选择网络和移动设备作为学习的工具。

大规模在线开放课程MOOC的出现引起了全球范围内教育的变革，它以大规模、在线、开放三大特征吸引着全球的学习者。Coursera的注册人数每天都在增加，截至目前有14，875，712位学员注册，有1291门课程对全球免费开放[2]。我国“本土”慕课—“学堂在线”，在过去一年选课人数超过57万次[3]。MOOC课程的特征是学习目标单元化，学习知识碎片化，学习内容富媒体化。一门课程分成若干个单元，再将一个单元划分为若干知识点以5-15分钟的图片、音乐或视频的形式展示。目前倡导的微课教学、关注微信和微博课程公众号的微学习，更是以碎片化的理念来组织学习。

碎片化学习呈现的是短时间、单任务、独立知识点的学习方式，学习者在生活和工作间隙实现随时随地的被动接受与主动获取知识，它能有效的利用碎片化时间，快速达到学习目的，调动大家参与的积极性，在广泛的碎片化学习过程中，每位参与者既是学习者也是知识的贡献者，营造了一种泛娱乐化学习氛围。

然而，碎片化学习往往具有知识内容单一、浅阅读的特征，学习者对知识的理解停留在浅表的感受层面。有学者在研究碎片化学习对认知障碍影响的调查中显示：51.4%的学生不认可以碎片化学习取代系统学习，认为长期碎片化学习将影响逻辑思维能力的发展[4]。在信息量巨大的网络环境中，学习者难以保持逻辑、系统的长时间记忆，各种推送消息、弹出窗口让学习的焦点不停的在页面间切换，对知识的注意更多的是感官的“浏览”活动。这样的学习活动难以引入深度的学习、构建知识的联系及发展创造力。因此构建“深度”的个性化学习环境就成为攻克浅层学习的关键。然而如何在学习者的认知轨迹中挖掘学习者的学习偏好？如何有效的引导学习者进行信息组织加工、构建知识结构和对问题的反思与知识的迁移，促进其高阶思维能力的发展？如何建立知识与个体之间的关联，达到私人订制的个性化学习推送，实现职业发展的个性化学习和终身学习的需要？都是个性化学习研究关注的焦点。

二、个性化学习与深度学习概述

1.个性化学习的内涵及现状

我国古代教育家孔子最早提出个性化学习的理念——“因材施教”。在网络技术资源极其丰富的环境中，学习者也呼吁能获得“私人订制”的学习体验。因此如何实现以人为本、以培养创新人才为目标的个性化学习成为教育者关注的焦点。个性化学习是相对传统教育教学模式而言，它能尊重学习者的个体差异，根据学习者学习方式、掌握技能、兴趣爱好、学习目标等提供符合学习者特征的学习策略，同时还能帮助学习者更好的了解自我，促进资源的有效利用、学习效果的提高和个体的个性发展。个性化学习可以使每一个学习者的潜能得到最大限度的发展，获得成功体验和生存效能感[5]。

自网络教育开展以来，自主开放的教育形式，让不少研究者开始关注基于网络环境下个性化学习的研究。目前，国外对个性化学习系统主要分为两种：智能教学系统和自适应学习系统。国内对个性化学习的研究也比较多，从研究的内容，可分为本体的资源库研究、数据挖掘技术研究和学习风格研究三大类。如黄海江等人研究基于本体资源的个性化学习[6]，对资源进行语义描述从而建立与学习者特征的联系。如刘美玲[7]、刘向丽[8]分别从数据挖掘和学习风格角度研究个性化学习的系统，依据学习者的历史数据和表现行为设计并推荐学习者感兴趣的学习内容。随着网络环境的变化，基于网络的个性化学习模式也在不断更新。从研究的依托环境来看，现阶段研究的个性化学习有远程学习的个性化学习、网络教育的个性化学习、关于e-Learning的个性化学习及基于移动学习的个性化学习等，他们从技术创新和环境支持角度构建个性化学习模型。

2.深度学习的内涵及现状

深度学习最早提出是在20世纪50年代，美国学者Ference Marion和Roger Saljo研究学生阅读学术文章的过程和结果发现，学生在信息加工的过程中存在深层次和浅层次的区别。随后，在1975年他们发表的论文中明确提出深层学习（Deep Learning）和浅层学习（Surface Learning）的概念[9]。目前对深度学习的概念没有统一的界定，但对深度学习本质内涵及特征的认识日趋一致。概而言之，深度学习是一种学习方式，是通过理解、归纳、分析、综合、评价的手段达到有意义的学习目的，在元认知的基础上批判性的接收和学习新知识，构建知识间的联系，进行知识的迁移和应用，促进高阶思维能力的发展。深度学习要求学习者具有主动探索精神、批判性思维、学习迁移和创造能力。国内对深度学习的研究还停留在理论研究和探索阶段。国外对深度学习注重从实践教学中探索和总结促进深度学习的策略和方法，如John Biggs 和 Catherine Tang 合著的《Teaching for Quality Learning at University》中结合教学实践，阐述了深度学习的定义、过程和评价方法，提出利用SOLO分类法来测量学生的理解水平，认为深度学习法是提高教学质量的有效方法[10]。

三、个性化学习的学习形态

1.个性化学习系统应用要求

个性化学习系统是支持开展个性化学习活动的环境，个性化学习是指以学习者为中心，根据学习者的需求、风格、能力等自由选择学习目标的学习过程，理性的个性化学习环境表现为以下特点：

（1）丰富的学习资源。与传统统一授课教学模式相比，个性化学习根据学习者的能力和风格等特点提供有差异的学习课程、学习材料、认知工具和学习空间等。

（2）自动化的学习管理。基于网络的个性化学习，能自动监控学习行为、活动和结果的轨迹并保存在数据库中，形成个性化电子档案袋，便于挖掘学习者特征，实现个性化学习。

（3）自由的学习空间。为学习者提供自由的选课机制，不限地域、时间、次数反复学习的机会。

（4）虚拟的学习社区空间。基于网络的虚拟学习环境，非面对面的学习交流具有匿名的特点，学习者不必担心因失败被他人嘲笑的后果，为学习者提供了一个畅所欲言、开放的学习共同体空间。

2.个性化学习系统工作流程

个性化学习系统常见的工作流程为：用户首次使用系统时需填写用户信息和问卷，形成基本的用户偏好和学习风格，在学习过程中监测学习者学习行为，通过数据挖掘、数据分析等来构造并逐步完善学习者模型、建立学习者与课程知识库间的联系，从而实现个性化推荐，形成个性化的学习路径，如图1所示。系统由环境、资源和技术组成，大都具备课程学习、资源下载、测试与跟踪、实时监控的功能，分析学习者的特征信息、测试结果、学习任务完成情况等，并将它们及时反馈给学习者或教师，帮助他们进一步提高教与学，利用数据挖掘技术实现个性化推荐的学习服务。其实系统的核心还是个性化学习的过程，但他们过多的注重技术，没有将深度学习的理念引入到个性化学习活动的设计过程，没有考虑学习者如何在个性化学习环境中对知识进行信息加工，如何实现知识的建构、迁移、评价和创新。

四、基于深度学习的个性化学习模型的构建

1.模型整体设计

根据系统工作流程和研究的领域架构，将深度学习的个性化学习系统的结构分为了五部分：学习交互界面、深度学习过程、实践共同体社区、智能导学过程和评价中心，如图2所示。学习交互界面是学习者与系统沟通的直接通道，需要结合视觉与心理学的研究；实践共同体社区是解决和深入探讨同一类问题而联系在一起分享信息和生活经验的群体，为学习者提供交流讨论、知识迁移及创造的场所，是深度学习不可缺少的部分；深度学习过程是学习者学习过程的探究，需要更多学习策略与认知策略的支持；智能导学过程是指在系统提供的数据库资源的基础上，通过数据挖掘和分析，建立学习者特征模型，为学习者提供个性化导学的学习策略，需要数据处理和算法分析的研究。评价即是对学习效果的评价，学习效果的好坏是评价学习系统的唯一标准，需从多维度展开。

2.模型主要功能模块分析

（1）学习交互界面模块

学习者的学习活动和学习结果都需通过界面与系统数据建立交互联系，因此系统的界面设计不仅要有良好的视觉效果，还需要考虑学习者的偏好和行为习惯，在用户的体验上做到“别让我等，别让我想，别让我烦”[11]，在技术上能够满足自适应多种终端的快速、正常响应。避免因系统的操作而增加学习者的认知负担，使学习者在学习活动过程中保持愉快的心情、便捷的操作和快速的获取服务。

Pieter Desmet和Paul Hekkert[12]将用户体验分为三个层次：感知体验、理解体验和情感体验。以学习者为中心的交互设计，建立从第一眼与界面的初步感知，到实际操作的交互体验，最后产生情感的共鸣，在界面的友好与交互中创设学习的情境，激发学习者的学习兴趣。

（2）实践共同体社区模块

实践共同体由领域、社团、实践三个基本元素构成[13]，是指在涉及的领域有共同文化背景、目标、意义和实践，对领域问题有相互影响、相互学习、相互联系的人的实践集合，他们在一起分享信息、想法、工具等，在实践中开发、分享和保持知识。基于网络的实践共同体能打破地域、时空的限制，延伸网络虚拟空间，方便学习者在共同学习任务和共同兴趣驱动下积极、主动地参与信息分享、知识交流和经验讨论，还能消除网络学习的孤独感。在社区内发起讨论主题，社区内成员可以自由发言，新成员和老成员间的经验交流能激发学习者的积极性，保持对未来学习的新鲜感和努力程度，促进学习者对知识的组织加工、知识创新和思维能力的发展，实现深度学习。

（3）深度学习过程模块

深度学习的过程在功能模块上又包括个性化学习路径的选择、监控中心、资源的调度和学习结果等模块。学习者在首次注册使用时填写基本信息、学习倾向、原有知识水平等，系统根据用户信息推荐个性化的学习课程，也可以自主选择课程、制定个性化的学习路径和计划。在多次登录和课程学习之后，对监测的个性化学习行为和学习结果信息进行决策分析，可实现个性化学习需要预测，提供更接近真实的个性化学习需要，帮助学习者制定和完善学习计划。学习者可以自主的选择学习课程，根据自身的媒体倾向选择学习平台提供的资源形式，根据自己的时间和学习目标制定学习计划并实施。但学习者的深度学习过程表现为：注意与预期、元认知准备、学习情境创设、选择性知觉、知识习得、批判与重构、知识迁移、评价和创新等阶段，如图3所示。在知识习得阶段之前的学习表现为注意、识记和理解，还是浅层学习的表现，批判与重构阶段之后的学习涉及元认知的认知、高级概念的理解、创新和高阶思维能力发展，属于深度学习。

批判与重构知识：信息加工过程中，学习者在元认知理解的基础上主动批判性地学习新知识，建立新旧知识之间的联系。在这个过程中，运用多样的学习策略如实践共同体社区相互分享学习经历，或运用其他交流工具进行交流协作，帮助学习者进行知识的重新组织和意义建构，实现知识的整合。

迁移：学习者利用获得的新知识来解决其它的同类问题。迁移分两种形式：一种是直接迁移，是不需要信息加工，直接把获得的新知识运用到实际问题中。另一种是间接迁移，对学习者的要求更高，需要将获得的知识总结转化为概念、方法或思想用以处理复杂的问题。迁移是建立在对知识深刻理解基础上思考、领会学会学习的方法。学习者可借助实践共同体社区在提出问题与解决问题的过程中实现对知识的迁移。

创造：是学习的高阶阶段，学习者在学习过程中不断评价、总结，根据自己的学习目标和学习结果等进行反思，将知识的迁移能力进一步升华，实现知识的创造。创造是在物质积累的程度上产生的，是量到质的变化。在此过程中，学习者需要运用学习的分析工具、评价工具和共同体社区成员反馈的信息，不断积累、分析、反思和评价，实现“质”的飞跃。

（4）智能导学模块

系统的数据库资源中有课程资源库、学习策略库、课程知识库、学习工具库、元数据、知识本体库和实时监测学习行为的学生信息库。对学生信息库历史数据进行预处理，通过数据挖掘等手段创建或更新学习者特征模型，并建立学习者与资源之间的联系即形成导学策略。根据导学策略建立资源的算法推送机制，通过元数据标注形成元数据信息，然后将这些元数据信息存储在元数据库中，元数据库通过知识映射到知识本体库，将学习者领域认知能力与知识本体库之间建立对应联系，根据标注的知识属性特征主动推送资源到特征用户，实现个性化的学习路径。其实现过程如图4所示。智能导学过程的核心价值是建立领域知识本体的标注和基于数据挖掘建立特征模型与资源的联系。

（5）学习评价模块

学习评价是指依据一定的指标，采取一定的手段对学生的学习过程和学习结果进行价值判断的过程。基于网络的学习评价过程可分为诊断性评价、形成性评价和总结性评价，从学习者的学习风格、认知能力、课程作业、测评结果等综合考察学习过程，根据一定的指标权重来进行判断。然而，评价的方式和指标还需根据教学目标和环境从多个维度考虑。评价方式和指标的设计可根据布鲁姆、辛普森、克拉沃斯、比格斯和克里斯等教育者的教育目标分类理论基础上，从认知、动作、情感和思维四个维度对照分类展开。基于图2系统整体设计模型的评价中心将评价的过程分为评价对象、评价策略、评价指标和评价模型的建立，最后实施评价。在本系统中应将学习资源、学习过程、学习结果和反馈信息等作为评价对象，来建立评价策略，根据实际学科情况设计评价指标、纬度等参数，建立符合实际课程和学习内容特征的评价模型。

五、结束语

个性化学习是现代教育发展的必然趋势，也是学习型社会的需要。深度学习是促进有意义学习的学习方式，是有效学习的学习过程模式。将深度学习的学习方式与个性化学习的理念相结合，目的在于促进个性化学习的深度学习，实现个性化学习的有意义学习，促进实用性和创新型人才的培养。基于深度学习的个性化学习的特点主要表现为：

（1）以学习者为中心。情境创设、资源设计与评价及学习活动过程展开是为了更好的激发个体的学习情趣，满足个体学习需要，促进个体的知识意义建构，目的是进一步挖掘个性化学习的需求，体现学习者的主体地位。

（2）注重知识的迁移与应用。学习迁移是一种学习对另一种学习的影响。美国心理学家M.L.比格指出：“学习迁移是教育最后必须寄托的柱石。如果学生在学校中学习那些材料无助于他们进一步沿着学术的程序，并且不但在目前，而且在以后生活中更有效地应付各种情境，那么就是浪费他们的许多时间。”在个性化学习中，知识的迁移应用是检验学习效果的最显著方法，更能促进有意义学习，达到深度学习的目标。

（3）促进更高层能力的发展。个性化学习和深度学习同时强调把个体的学习兴趣、特征与资源达到高度的相似匹配，有效的促进信息加工、知识构建、迁移和高级思维发展，学习者在学习过程中展现个性，实现价值，发挥创造性，充分发展人的潜能。

（4）注重自主终身的学习。深度学习和个性化学习都积极引导学习者主动探索、自主学习，注重学习者能力的培养。当今知识增长加剧、技术更新加快，唯有掌握学习方法、终身学习，才能在各种变化中游刃有余，不被时代所淘汰。

本文提出基于深度的个性化学习系统模型，希望能够在当前碎片化学习形式下提高学习效率，促进学习者构建个性化知识结构体系，一方面为个性化学习的进一步研究提供参考意见，另一方面为基于深度的个性化学习研究提供参考方向。

参考文献：

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[13]Wenger E.，McDermott R.& Snyder W（著），边蜻（译）.实践社团：学习型组织知识管理指南[M].北京：机械工业出版社，2003：4.

基于骨架模型的参数化设计方法 篇7

1 开展原因

开展骨架模型参数化设计,基于以下的原因和考虑:①设计过程中常常需要反复更改,一处更改涉及的问题往往是多方面的,更改过程难免有疏漏,更改有时比初始设计更繁琐,更占用时间;②机床设计总体是参照设计,设计过程充分利用已有成熟的结构,以减少重复劳动,缩短设计时间;③现代设计方法如优化设计、有限元分析计算等的应用越来越普及,而三维图形尤其是参数化模型是实现这些设计方法的重要保证。

2 方法流程

本方法是模仿实际产品的开发过程,即先设计产品的原理和结构,然后再进一步设计其中的零件,属于自上而下的设计方法范畴。利用骨架模型的参数传递控制零部件的生成。所谓的骨架模型(即草图模型)相当于平面图各个投影及剖面的空间组合。不同于平面图的是,它以轮廓为主,表达主要结构,为生成实体服务。

骨架模型是根据组件内的上下关系创建的特殊零件模型,它作为一个元件放置在装配体中,用来控制装配结构和尺寸,其他零件参照骨架模型并以骨架模型作为设计规范。骨架模型也可以通过声明与布局建立关联,可实现布局控制骨架、骨架控制装配和零件的自顶向下设计的数据传递关系。

此设计流程参照通常设计流程,只是在开始的设计中,先建立主参数的骨架草图,之后各个部件/零件设计人员逐级完善,具体流程如图1 所示。

3 应用

为更好地理解此设计方法,选用压力机上横梁中间罩子作为建模零件,如图2 所示。因为中间罩子主体由结构件型材焊接完成。在不同的产品设计中,其外形尺寸及开口尺寸根据机床的结构特点而变,但总体结构基本不变,其骨架模型可通过图形驱动(或尺寸驱动) 方式在设计过程中进行参数修改,实现新产品图纸的绘制。

建模使用结构件生成器生成型材框架。摸索实现了三维结构件骨架、自建轮廓随动结构件、边角修理、模型的建立、零件工程图设计等操作。

3.1 骨架模型的建立

结构件框架通常为三维构造,最好使用三维草图构件骨架。首先依据已生产出的产品,进行草图绘制,施加约束,并进行赋值,建立两个主体二维草图,在二维草图基础上,建立三维草图(为更清晰地表现骨架线条,将尺寸和位置约束进行隐藏),如图3 所示。

3.2 自建轮廓随动结构件

如果所需要的零件为资源库中的标准型材,需要插入建立的三维草图,在结构需要的位置点击“插入结构件”按钮安装各种型材。

如果需要的零件在资源库标准型材中没有,则需要通过i Part生成零件,并衍生出自建轮廓随动结构件。建立零件,使草图方向与结构件框架要求方向一致,建立草图;投影坐标原点;建立封闭轮廓;拉伸实体;运行结构件形状编写;填写相应要求,“确认基点”选项,选择“几何图元”,选择草图中投影的坐标原点,发布零件型材。此自建结构件可以实现结构件编辑器中所有操作。

3.3 边角修理

对结构件型材末端可以采用软件命令进行处理。也可以在衍生的草图中建立相应轮廓及修改衍生草图已有轮廓,实现修剪,保证模型的柔性。

3.4 三维实体模型的建立

结构件生成器设计出来的三维实体与其他由骨架草图衍生出来的三维零件相结合,就形成了整个设计部件的三维图,如图4 所示。

3.5 零件工程图设计

将三维装配图和各个零件图分别投影到二维工程图中,进行尺寸标注、明细表格的编制等,就能形成指导生产的工程图。

至此,参数化骨架模型建立完成。经过验证,与传统设计方法图纸相比无差错。如图5 所示,在结构相同的情况下,当赋予不同的参数时,可驱动原有几何模型生成新的几何图形,而且二维视图自动更新,完成高效建模与模型修改,加速了设计的自动化。

4 结论

通过对上述部件的骨架参数化建模,实现了设计的自动化,提高了设计效率。今后需要对结构复杂部件的设计进一步研究,推动参数化设计方法在企业的推广。

摘要：根据Inventor三维设计软件的设计功能特征,结合压力机产品的机构特点,进行参数化设计。建立参数化的骨架模型,通过尺寸约束或程序约束的控制,进行工程图纸的生成,指导生产,提高设计效率。

关键词：参数化设计,骨架模型,Inventor,压力机

参考文献

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基于生物视觉模型的人脸识别设计 篇8

1999年,Riesenhuber和Poggio总结前人方法,提出了以非线性最大化联合操作作为关键机制的HMAX模型[1],可定量模拟前下颞叶皮层(AIT)中视细胞的选择和不变特性,为之后的视觉模型研究提出一个规范。基于HMAX模型,Thomas Serre提出的标准模型[2,3]和全模型,能模拟V2层到IT层中对形状组件集合的学习,为VLPFC中实现特定分类任务提供了有效特征描述,其分级结构既实现了神经元的选择性,又逐步建立起平移及尺度不变性,能有效描述V4区和后下颞叶皮层(PIT)的生理特性。

本文基于Thomas Serre的视觉标准模型,针对人脸特性来构建符合生物视觉理论的高效人脸识别模型。

2 Thomas Serre的标准模型理论

Thomas Serre的标准模型模拟腹部通路中前100~200 ms的立即识别过程,分为4层结构:S1,C1,S2,C2。此模型是视觉全模型的一种简化形式,比全模型处理速度更快,便于实际应用。S1层单元模拟Hubel和Wiesel提出的V1区简单细胞[4],用Gabor滤波器组对原始图像进行滤波,其定义为

式中:X=xcosθ+ysinθ;Y=-xsinθ+ycosθ。

实验中,Gabor滤波器组采用4个方向16个尺度,其尺寸分别取7,9,11,…,37。将原始图像滤波分为64个子图,相邻的两级尺度子图分布在1个子带中。

C1层单元模拟V1区复杂细胞。复杂细胞响应不同方向上不同位置和尺度的条纹或边缘。该层采用Riesenhuber和Poggio提出的最大化联合操作方法构建V1区复杂细胞的平移和尺度不变性,并通过下抽样操作减少神经元数目。仿真时,先计算出各子带Ni×Ni(Ni=8,10,12,…,22;i=1,2,…,8)范围内的最大值并下抽样,实现局部平移不变性;再提取各子带中两个尺度间的最大值,实现一定范围内的尺度不变性。

S2层对应于视觉皮层中的V4层或PIT层,该层按照径向基函数(RBF)公式,计算C1层输出X与不同尺寸的K个模版Ps(s=1,2,…,K)之间的匹配度。RBF公式能有效描述视觉和运动神经系统中学习和归纳的特性[5],其定义为

式中:б定义为调谐锐度,实验中设为1;模版Ps是从训练图像的某一尺度C1层特征中随机提取的。

实验时,模版尺寸nv=4,8,12,16,v=1,2,3,4,X和Ps均为nv×nv×4维。S2层经式(2)得到K×8个S2子图。

C2层对应于视觉皮层中的IT层。对S2层输出在所有位置和尺度上取最大值,最终得到K个具有平移和尺度不变性的C2特征。文献[4]中的实验结果表明,K取1 000时,性能曲线趋于平稳。

模型采用简单的线性分类器SVM模拟VLPFC中的分类功能,经对大型数据库Caltech和MIT-CBCL进行两类及多类分类实验,实验结果表明,此模型相对于基准算法分类准确度更高。

3 基于标准模型的人脸识别模型

标准模型的C2层特征是具有较大范围的尺度不变性和平移不变性,能有效识别复杂背景中基于纹理特性的物体。但对预处理后的人脸图像进行识别时,C2层庞大冗余的特征集严重影响处理速度。本节对C2特征的提取方法进行改进,使之更适于描述人脸特性,满足实际应用要求。

3.1 对标准模型的改进

Thomas Serre的标准模型中,S2层不同尺寸的模版都从同一尺度的C1特征中提取,且模版尺寸相对图像尺寸较小,需用较多模版描述大范围的图像信息,在人脸识别时,较大范围的面部信息(如,五官相对位置)具有重要意义,提取较多模版使得C2层特征维数增加,延长C2特征的学习时间并影响分类器的处理速度,而通过简单增大模版尺寸来减少模版提取数量,又将明显加大S2层计算量。由于C1层采用最大化联合操作及下抽样操作,使单元数量沿子带逐层减少,因此,本文从C1层的8个子带中分别提取模版,不仅能在小尺度子带中提取到面部细节特征(如,眼、鼻等),且可在大尺度子带中用少量单元描述较大范围面部信息,既降低了C2特征维数又缩短了S2层计算时间。

S1层的Gabor变换能捕捉到整幅图像的边界信息(水平、垂直边缘)。标准模型虽然考虑到图像边界影响,将S1子图的边界处设为0值,但提取模版时,忽略了边界的影响,模版可能因提取到边界0值而性能降低,干扰S2,C2层的特征学习。本文对模版提取的随机位置进行限定,避免模版提取到边界0值,保证模版能描述有效图像。

标准模型的S2层采用RBF公式(2)计算C1层输出与模版之间的匹配度。此公式能描述视觉皮层细胞的钟形调谐特性,即当输入模式与突触权值完全匹配时,单元响应最大(等于1),随着输入模式与突触权值逐渐偏离,单元响应按钟形结构衰减。由于模版尺寸nv不同,大尺寸模版在高维空间中计算相似度,相对于小尺寸模版,只有在更多维上相互匹配才能得到高相似度,因此,不同尺寸模版的权重不同。Jim Mutch对式(2)进行了改进[6],将C1层输出X与模版Ps间的匹配公式修改为

式中:参数аv=[nv/min(nv)]2为不同模版尺寸的归一化因数。此公式可使不同尺寸模版具有相同权重。

C1层在获得一定尺度不变性后,在C2层对所有尺度取不变性,这对于复杂背景中识别大小不确定的目标物具有明确意义。对预处理为相同大小的人脸图像进行识别时,所有尺度取不变性不但没有实际意义,且易产生误判。实际上,V4和IT中的神经元也并非具有完全意义上的不变性,其感受范围仅在部分视域和一定尺度范围内[7]。本文根据预处理后的人脸图像特性,仅保留C1层特征小范围内的尺度不变性,而不再获取C2层特征的全局尺度不变性。

标准模型的C2特征具有全局范围内的平移不变性,更适用于复杂背景中的目标物识别。而人脸五官位置相对固定,因此,本文仅保留C2特征在一定范围内的平移不变性。当尺寸为nj的模版在C1层中的位置为(P1,P2),C1层子图宽为W时,定义对应于此模版的C2特征平移不变范围为

式中:m=(W-P1)/δ,δ为平移不变范围参数。

3.2 改进的人脸识别模型

基于Thomas Serre标准模型的分层结构,本节构建专门的人脸识别模型。此模型仍采用经典的4层结构描述人脸立即识别过程,各层分别模拟视觉皮层中的V1区简单细胞、V1区复杂细胞、V4区或PIT层以及IT层。

S1层、C1层与标准模型一致:通过Gabor滤波器组滤波,产生分布在8个子带中的4个方向,16个尺度子图;计算各子图中Nj×Nj(Nj=8,10,12,…,22;j=1,2,…,8)范围内的最大值并下抽样,实现C1层特征的局部平移不变性;通过对8个子带中相邻尺度间的最大化联合操作,实现C1层特征的尺度不变性。

训练时,从C1层特征的8个子带中随机提取非边缘处的Kj个模版Pt(t=1,2,…,Kj),各子带中提取的模版尺寸nj逐层增加,每个模版Pt包含nj×nj×4个元素。大尺寸模版描述较大范围的图像信息,模版提取个数Kj可以相对减少。

在S2层中的模版Pt所在尺度的子带上,按照式(2)或式(3)计算C1层该子带输出与Pt之间的匹配度,8个尺度子带上分别得到Kj个S2子图。

C2层对8个尺度子带上的每个S2子图在式(4)定义的有限范围内计算最大值,最终得到∑Kj个具有一定平移和尺度不变性的C2特征。改进模型与标准模型的S2,C2层框图比较如图1所示。

分类阶段采用简单的多类线性分类器SVM,实验中使用V.Franc和V.Hlavac的Matlab统计模式识别工具箱,Thomas Serre和Jim Mutch的视觉模型在进行多类目标识别时也都采用此工具箱。

4 实验结果与分析

对ORL和Yale标准人脸图像库进行实验。ORL人脸库共有40类人脸,每类10幅,分辨力为112×92,每类图像略有尺度和旋转变化;Yale人脸库包含15类人脸,每类11幅,分辨力为100×100,每类图像包含不同的表情和光照条件。两个库都从每类人脸图像中随机选取5幅作为训练样本,剩余图像作为测试样本。图2为ORL和Yale人脸库中的部分人脸图像。

本文中改进的人脸识别模型在提取模版时,各尺度子带的模版尺寸及模版提取个数如表1所示,C2层的平移不变范围参数!设为4。在PⅣ2.4 GHz,256 Mbyte硬件环境下,用Matlab7.0进行仿真,所有结果均为相同条件下运行8次的平均值。

表2列出了改进的人脸识别模型与Thomas Serre标准模型对ORL和Yale人脸库进行分类实验的比较结果。模版个数与C2层特征数成正比,而C2层特征数决定分类器SVM的建模时间。从表2的实验结果可看出:当改进模型的C2层特征数不高于标准模型时(标准模型中4种尺寸模版各取20个),识别率明显提高,且每幅图的C2层特征提取时间大大缩短,能达到实时分类识别的要求;对ORL人脸库进行识别时,S2层采用式(2)计算模版匹配度,模型识别效果优于式(3);而在识别Yale人脸库时,采用模版尺寸归一化的公式(3)能明显改善识别效果。这可能是因为ORL人脸库中,各类人脸的发型、脸型等大尺度特征明显不同,而Yale人脸库的大尺度信息在不同类之间非常相似,用于分类的主要信息为小尺度的五官特征(如图2所示)。公式(2)中描述大尺度信息的大尺寸模版权值大,强化了对大尺度信息的描述,适于识别各类大尺度特征有较大差别的ORL人脸库;而公式(3)使不同尺寸模版具有相同权值,在减小大尺寸模版权值的同时使小尺寸模版的权值相对增大,适于识别以小尺度信息为主要特征的Yale人脸库。改进的人脸识别模型对两库的正确识别率分别可达到99.86%和97.23%,理想的识别效果说明,模拟灵长类视觉皮层结构的人脸识别模型能有效学习ORL人脸图像的不同尺度和旋转特性及Yale人脸图像的不同光照和表情特征,是有效的人脸识别算法。

5 小结

Thomas Serre提出的标准模型能模拟灵长类视觉皮层腹部通路的生理特性,在对复杂背景中的两类及多类目标识别时,表现出良好性能。本文根据人脸特性,改进了标准模型的S2层模版提取方法及匹配算法,修正了C2层特征的平移及尺度不变范围,在提高人脸正确识别率的同时降低C2层特征维数,大大缩短了特征提取时间及分类器建模时间。对ORL及Yale标准人脸库的分类实验结果表明,改进的人脸识别模型对于不同姿态、表情、光照的人脸图像具有较高的识别能力,两库的正确识别率分别可达到99.86%和97.23%,且识别速度很快,能达到实时分类要求。

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基于数字模型的倾斜床优化设计 篇9

关键词：晕厥,倾斜床,数字化建模,干涉检查

1 引言

晕厥是临床上较为常见的一种危急症状,血管迷走性晕厥(vasovagalsyncope,简称VVS)是诸多晕厥中既特殊又常见的一种类型。血管迷走性晕厥(VVS)为发作性,平时很少症状,但对自主神经系统的刺激似较敏感。发作时表现为血压下降、心动过缓(窦性静止、窦房或房室传导阻滞)、冷汗、面色苍白、听力减退和肌无力,难以维持自主体位,而出现接近晕厥或意识完全丧失。一般来说愈后良好,患者多能自行缓解,但也可因长时间心搏停止及血压降低,导致心脏猝死而需要心肺复苏。

倾斜试验(Upright Tilt Test,UTT)是利用体位的迅速改变(病人体位由平卧位在3~15s时间内迅速改变为80°足低直立位),引起神经体液的过度反应,诱发心血管系统异常变化导致晕厥发作,以诊断评价血管迷走性晕厥(VVS)的方法。因此倾斜试验(UTT)是研究和诊断不明原因晕厥重要方法,而倾斜床是开展倾斜试验(UTT)的关键设备。

2 对倾斜床的要求分析[1]

1)载荷:倾斜床单人使用,设计的最大工作载荷为200kg。

2)倾斜床外形尺寸要符合工程要求和美观,特别是宽度小于普通门的尺寸,否则无法进入;操作尺寸位置应满足舒适、方便的原则。

3)倾斜床面:倾斜台要求有支撑脚板,两侧有护栏,胸膝关节处有固定带,以免膝关节屈曲,并可防止受试者跌倒。倾斜床面变位应平稳迅速,它的变位角度应准确且达到60°~80°,并要求在3~15s内到位。

4)倾斜角度:倾斜角度取60°~80°,但常用为70°。倾斜角小,阳性率低;倾斜角大,特异性降低。

5)倾斜持续时间:基础倾斜试验对于成年人或老年人通常选用45min,其依据为VVS者倾斜试验阳性多发生在45min以内;儿科病人可适当缩短时间。基础倾斜试验未激发症状者,加用药物激发。

6)工作安全可靠,机构自锁,操作简单方便。

3 倾斜床的设计

3.1 机械传动系统设计[2,3]

机械传动系统是指将原动机的运动和动力传递到执行构件的中间环节,其作用不仅是转换运动形式,改变运动大小和保证各执行构件的协调配合工作,而且还要将原动机的功率和转矩传递给执行构件。因此,机械传动系统的设计是机械设计中极其重要的一环,设计的正确和合理与否,对提高机械的性能和质量,降低制造成本与维护费用等影响很大。同时机械传动系统方案的设计是一项创造性活动,要求设计者运用已有知识和实践经验,广泛收集、了解国内外的有关信息,充分发挥创造思维和想象能力,灵活应用各种设计方法和技巧,设计出新颖、灵巧、高效的传动系统。

倾斜床机械传动设计考虑倾斜床的运动要求、操作和控制,初步设计的机械传动系统有三套方案。方案A:传动方案如图1所示,电动机——带传动——螺旋机构,该方案利用带传动、螺旋机构减速,利用螺旋机构自锁,可完成要求运动,但固定电机和带轮的安装板必须摆动,增加了噪音和轴的磨损,如果螺纹导程6mm,倾斜床在3s变位从水平位置(α=0°)到直立位置(α=80°),螺杆转速要求达到800rad/min,转速过高,有一定的安全隐患,按人体最大重量200kg考虑,需电动机功率0.8kW;方案B:传动方案如图2所示,电动机——蜗轮蜗杆——扇形齿轮机构,该方案利用蜗轮蜗杆减速并自锁,可完成要求运动,但扇形齿轮摩擦磨损大,力矩大,制造成本高,按人体最大重量200kg考虑,需电动机功率0.5kW;方案C:传动方案如图3所示,电动机——蜗轮蜗杆——四杆机构,该方案利用蜗轮蜗杆减速并自锁,采用全低副机构,摩擦磨损小,制造方便,成本低,按人体最大重量200kg考虑,需电动机功率0.4kW。

1.床面2.螺母3.丝杆4.带轮5.带6.安装板7.电动机8.轴

1.电动机2.蜗轮蜗杆传动3.齿轮传动4.床面

经综合分析,最后确定采用方案C,工作原理如图3所示。当四杆机构使床面6处于水平位置时,倾斜床即为水平状态;电动机带动蜗轮蜗杆减速器使连架杆逆时针旋转,驱动床面6逆时针旋转,当床面6处于直立位置,倾斜床即为直立状态。为了保证倾斜床工作在任何位置不自动下退,要求机构能自锁,在机械传动中设计了蜗轮蜗杆传动,它同时可以达到减速,增加扭矩的作用;为了减少摩擦,降低噪音,执行机构采用全低副的四杆机构。

1.电动机2.蜗轮蜗杆减速器3.电气装置4.连杆5.床身6.床面

四杆机构设计时需注意避开死点位置,各杆件长度要协调配合,以完成倾斜床要求的变位运动。上升最大转矩发生在水平位置,刚启动时为最大转矩;下降最大转矩发生在直立位置,刚启动时为最大转矩,设计时必须充分考虑这两个要求的最大转矩。

3.2 数字化电气控制设计[4]

根据倾斜床对变位角度的要求,在电机轴外伸端上安装编码器,可控制变位角度(45°~80°);根据倾斜床对变位速度的要求,采用普通电动机加变频调器,构成变频调速;速度程序插补,电脑控制,保证运动平稳。同时设有极限行程开关,起保护限位作用。操作面板上有启动按钮,时间数字设定1~15s和数字显示,时间间隔1s,角度数字设定(45°~80°)和数字显示,角度间隔1°,如图4所示。

3.3 结构设计

1)倾斜床宽度尺寸为600mm,小于普通门的尺寸,保证能进入普通房间;控制操作台高度550mm,操作舒适、方便。

2)主要旋转部分采用尼龙轴承,降低噪音和磨损,同时减少润滑油和油的外泄。

3)支撑脚板、两侧护栏等部位采用不锈钢,保证使用寿命,不会生锈,外观天蓝色美观大方。

4)倾斜床外形喷塑,主色调为天蓝色,与医院的色调协调,给人以安全、安静的感觉。

倾斜床的原理、结构如图3所示。

4 三维数字化建模及干涉检查

4.1 Pro/E三维数字化建模[5]

Pro/E三维数字化建模采用参数化技术,可方便地完成模型的生成、编辑、修改、转换,以及工程图的自动生成等等。另一方面三维数字化模型是装配、CAM的关键,并由此可实现计算机辅助工艺、计算机辅助管理、计算机辅助工艺销售等的信息数据基础。因此采用Pro/E完成倾斜床所有零件的三维数字化建模。

4.2 倾斜床虚拟装配

虚拟装配是在一个Pro/E装配文件中将两个或两个以上零件进行组合,使用配合关系来确定零件的位置和方向,通过给装配体添加约束关系,可以使零部件之间精确定位,从而将各个单独的零件组合成所需要的装配体。

4.3 干涉检查

在完成倾斜床所有零件三维数字化建模后,完成倾斜床的装配,并进行干涉检查,消除了在加工装配前不必要的零件装配干涉隐患,保证产品一次试制成功,以降低成本、缩短研发周期。

5 结论

倾斜床由倾斜床体、机械传动和电气控制三部分组成,可以拆装,便于内部器件维修。电脑控制,具有工作稳定、精度高、可靠性强、抗冲击和抗振动等特点。通过三维数字建模、虚拟装配和干涉检查,消除在加工装配前不必要的隐患,保证产品试制一次成功,缩短设计制造周期。该倾斜床经过400人/次的使用表明,性能稳定,安全可靠,具有较好的推广应用前景。

参考文献

[1]武留信,吴家龙.多功能双向式医用倾斜床的研制与应用评价[J].北京生物医学工程,2001(4):268-270.

[2]周廷美,蓝悦明.机械零件与系统优化设计建模及应用[M].北京:化学工业出版社,2005.

[3]王昌明.机械设计基础[M].南京:东南大学出版社,1996.

[4]项毅.机床电气控制[M].南京:东南大学出版社,2002.

基于PLC的教学电梯模型设计 篇10

电梯是一种典型的随机逻辑控制对象,非常适合作为教学模型。该模型接近工程实际,可增强动手能力。

PLC控制的电梯自动控制系统是楼宇智能控制、工业过程控制的典型实例,是近年来机电一体化、电气自动化、智能楼宇控制等专业的配套教学和实验装置,是PLC、电气控制等课程实践教学的一个必不可少的重要内容。为满足可编程控制器技术及应用课程实验教学的需要,有必要开发一套PLC控制电梯实验教学模型。

2 外围设计

2.1 模型结构设计框架

设计模型结构框架时主要考虑教学实验功能要求,同时要考虑到实际制作可行和安装布线方便的原则。电梯结构框图如图1,模型电梯主要由电动机、轿厢、支架、滑轮、吊绳、车轮、传感器(限位器)、呼叫按钮、楼层指示灯等组成。

图1中,L1—L4为电梯所在楼层指示灯;K1—K4为内呼叫按钮(带灯);M电动机;T1—T4外呼叫按钮(带灯);1F—4F电梯楼层;S1—S4为传感器位置检测。

2.2 控制系统设计框架

设计系统框架时,注意考虑信号的延时和系统电路的抗干扰等。电梯控制系统框图如图2,控制系统主要由外呼梯信号、内呼梯信号、传感器检测信号、开关门信号、PLC控制器、电机拖动、楼层显示等组成。通过框图可以看出电梯的控制系统可分为三个部分:(1)信号输入部分:外呼梯信号、内呼梯信号、传感器检测信号、开关门延时信号;(2)PLC控制器;(3)信号输出控制部分:电机拖动、楼层显示。

3 电路设计

传感器原理图见图3。经过测试PLC的电阻约为3K左右,从24V输入端到OUT端经2K的两个电阻并联分流后电阻为1K。分流使得两个2K电阻不易发热,PLC上能分到的电压约为18V左右能驱动PLC。在通电的情况下,当J1(红外发光接收管的封装)红外接收器没有接收到信号时,比较器LM324的2脚是通过R3接地,此时LM324的3脚电压要大于2脚,LM324的输出为了1,D1发光,同时9013导通,OUT几乎为0,不能驱动PLC工作;当J1红外接收器接收到信号时,比较器LM324的2脚是通过R3接地,此时LM324的3脚电压要小于2脚,LM324的输出为了0,D1不发光,同时9013截止,24V电流通过两个并联电阻,流经PLC到地,此时OUT为18V左右,能驱动PLC工作。原理图中VCC为5V。红外检测的距离通过两个电位器进行调节控制。

按钮灯的设计为常开继电器,并且灯是不带自锁的,通过程序使灯亮与灭。由于电路中的5 V,1 2 V,2 4 V电压需求,选项用GZM-H100T5+24+1(新星牌)直接提供输出,继电器选用JQX-13F DC24V。

4 程序设计

本设计采用OMRON SYSMAC CP1H系列PLC。它是用于实现高速处理,高功能的小型高端单元型P L C,具体型号是CP1H-X40DT-D(晶体管输出漏型)来构建实验平台。通过CX-Programmer7.1上编写梯形图程序,可参见文献[1]。本设计为四层电梯模型及其控制系统。根据随机的输入信号以及电梯的相应的状态适时控制电梯的运行与停止。轿厢的位置由每层的传感器行程开关来检测,当轿厢经过或停在某一层时,传感器检测到该信号,则将其输入到PLC相应行程开关的KEEP位。为了观察方便,对电梯所在楼层采用指示灯显示,对按钮信号用指示灯显示(带灯按钮不自锁)。按钮灯的控制,通过输入呼叫使其灯亮,并保持该状态至对应行程开关到,则其灯灭,在中间层要串入上下行标志。

当电梯响应呼梯信号到达所需楼层时,同时楼层显示的指示灯亮,电梯开关门延时。经过延时,电梯继续执行输入的呼梯信号,同时该楼层相应的指示灯灭。内呼叫的响应不考虑上下行标志,只要到达该层则响应。共需要10个输入与16个输出。编写程序时充分利用PLC的内部继电器。内部辅助继电器(WR)区域CP1H:字地址W000-W511(W0.00-W511.15)和保持继电器(HR)区域:存储/操作各种数据,可按字或位存取。操作方式改变,电源中断或PLC停止操作时,HR区域能保持状态。CP1H:字地址H000-H511(H0.00-H511.15)。可参见图4第二层的部分设计思路,其它层类似。

4.1 上行状态

轿厢停于1楼,当2、3楼有上行呼叫或者4楼有下行呼叫时,轿厢上行。轿厢停于2楼,当3楼有上行呼叫或者4楼发出下行呼叫时,轿厢上行。轿厢停于3楼,当4楼有下行呼叫时,轿厢上行。所有上行记入不同内部辅助继电器(WR)区域,再相或后,汇总计入标志位H0.10和上行位H1.00置1,该位由总停来复位。

4.2 下行状态

轿厢停于4楼,当2、3楼发出下行呼叫或者1楼发出上行呼叫时,轿厢下行。轿厢停于3楼,当2楼发出下行呼叫或者1楼发出上行呼叫时,轿厢下行。轿厢停于2楼,当1楼发出上行呼叫时,轿厢下行。所有下行记入不同内部辅助继电器(WR)区域,再相或后,汇总计入标志位H0.10置0和下行位H1.01置1,该位由总停来复位。同时也可参阅文献[2]的上下行控制。

4.3 停靠楼层控制

当电梯运行到达某一楼层,检测到该楼层有呼叫信号输入,则电梯停靠在该楼层,通过定时器定时来延时5秒钟,通过延时可以进行其它的操作[3]。若电梯上行,当某一楼层有上行呼梯信号时,电梯停靠在该楼层并延时,响应该楼层的呼梯信号(当上行呼叫信号要大于当前楼层时,否则不响应,如上升到三楼,二楼有上呼叫则不响应);若某一楼层有下行呼梯信号,则也不响应。下行与此类似。所有停计入不同内部辅助继电器(WR)区域然后相或,得到一个总停的内部辅助继电器(WR),并将其取反后串入上下行位。

4.4 轿厢内的运行控制

在没有其它呼叫时,当进入轿厢后,如果输入比当前楼层号小的楼层号,则轿厢会下行,反之上行。处于上行状态时,当进入轿厢后,如果按下比当前楼层号大的楼层号,当楼层到达所呼叫的楼层时,停靠,开门。如果按下比当前楼层号小的楼层号,程序会通过KEEP记忆该呼叫状态,在响应完上行对应呼叫后再响应下行呼叫;下行时,与此类似。

4.5 优先级的判定

在设计中是采用楼层检测判断,加入上下行标志位,设计中主要选用KEEP指令,因其指令周期短,能很好节省时间,尤其用于更多层电梯时。电梯实行顺向优先执行的功能,即首先判断电梯在哪一层。例如:当电梯在上行过程中,优先响应轿厢所在楼层以上的同向呼梯信号(如本层有呼叫则延时再响应上呼叫),直到轿厢以上楼层无呼梯信号或轿厢已到达顶楼时,电梯才会换向,执行下行的呼梯信号;当电梯在下行过程中,优先响应该楼层以下的同向呼梯信号,直到轿厢以下楼层无呼梯信号输入或者轿厢已经到达底层,电梯才会换向行使,若无呼梯信号输入,则轿厢停在该楼层。

5 问题讨论

调试顺序:先是楼层指示灯,内选层指示灯,到所在楼层后,则其所对应层的指示灯灭;外呼叫上指示灯,到所在楼层后,则其所对应层的指示灯灭。同理调试外呼叫下指示灯。保证外围灯都没有问题时,再调试控制运动部分的程序,这是关键部分,也是最难部分,因为电梯到每一层后,它的所有情况都要考虑到,而且还不能有冲突。

调试过程中所遇到的问题:(1)对于本层有呼,如果是外二上呼叫,上到二楼后,停下,延时,延时时间到后,还要使停止部分断开,不然停的优先级更高,会使得电机一直停下去,而没有动作。解决方法为在相应停操作中加入延时位的常闭继电器。(2)对上下行要进行标识,这就涉及到一个优先级的问题,如上行到二楼,标志1,如果此时有二楼下呼叫按下,则不响应,让其保持.再在下中检测下呼叫。(3)当电梯在三楼或四楼时,一楼下呼叫时,下到二楼就停了,解决方法是把二楼的行程开关换为点动的,不能保持,并且并联上一三楼的行程开关取反。(4)在设计二三楼时,遇到一个逻辑相冲突的问题,同一条线路的,矛盾即同时为一个KEEP的置1与置0,则由于置0的优先级更高始终置0,从而导致错误。加入一个自锁,从而使得问题解决。

6 结束语

本次设计完成了四层电梯的自动控制功能。能实现电梯在上下行优先级的控制和电梯开关门延时的控制以及楼层显示等功能。该控制系统适用于四层电梯的控制,并在功能上有良好的扩展性。加入开关门光电检测可参阅文献[4]和[5],加入行进中的加减速可参阅文献[6],要进行更多层的设计可以通过加入编码、译码功能进行I/O中的扩展,亦可参见文献[7]所述方法,同时其它更多层的中间层类似于四层楼的中间层二、三层编程方法串入即可,顶层与底层也做相应的变化。因此,本系统经过适当的修改和扩展,可适用于大型高层建筑中使用的电梯。

摘要：本文主要完成了基于PLC的实验室电梯模型的设计,并对设计中的相关问题作了较细致的探讨。通过搭接外围硬件电路与编写程序,做出了实体模型,工作情况稳定,可靠,为在此平台上进行其它设计提供了条件。

关键词：电梯模型,PLC,传感器

参考文献

[1]章丽芙.基于PLC的电梯控制系统[J].电气开关.2006.(2):21-23.

[2]王恒升,李丹峰,龙迎春.PLC电梯控制系统设计[J],工业仪表与自动化装置.1999(6):25-27.

[3]黄桂梅,刘永立.PLC电梯控制系统的设计与实践[J].制造业自动化.2007.29(4):81-90.

[4]范玉萍.PLC在电梯载员限额自动检测系统中的应用[J].自动化与仪表.1998.13(6):60-63.

[5]张计科,王志和,贺澎.基于PLC电梯模型控制策略设计与实现[J].工业控制计算机.2007.20(2):64-65.

[6]赵晶.PLC电梯模型设计的几点思考.厦门理工大学学报.2006.14(3):44-47.

基于模型的设计 篇11

关键词：ADDIE模型；微课；微课设计

随着社会的不断发展进步，信息技术也在飞速的发展，在我们生活的各个方面都得到了广泛应用，尤其是在教育领域中的应用，使得教育发生了深刻的变化，出现一种新的教育资源——微课。微课是以阐释某一知识点为目标，以短小精悍的在线视频为表现形式，以学习或教学应用为目的的在线教学视频[1]。

当前，微课在我国的小学教育中的应用虽然取得了一定成绩，提高了学生学习的自主性和学习效率。但由于我国微课在教学的应用起步比较晚，缺乏科学的的微课设计方法。为此，笔者认为把ADDIE教学设计模型作为小学数学微课设计的模型，可以为微课的设计提供指导，从而设计一节质量高的微课。本文以人教版《组合图形的面积》为例来进行基于ADDIE模型的微课设计。

ADDIE是一套系统的教学设计模型。具体包括分析（Analysis）、设计（Design）、开发（Develop）、实施（Implement）、评价（Evaluate）五个阶段[2]。在ADDIE五个阶段中，分析与设计属前提，开发与实施是核心，评估为保证，三者互为联系，密不可分。具体如下图[3]：

1.分析阶段。分析阶段需要确定学习需求、学习者特征、学习内容及资源和约束条件。《组合图形的面积》是在根据学生在学习了长方形、平行四边形、正方形、三角形和梯形的面积计算方法的基础上进一步探讨研究如何计算组合图形的面积，也是日常生活中经常需要解决的问题。由于组合图形的讲解比较抽象，我们可以借助于微课，把通过“剪”、“移”、“拼”、“补”的方法解决多边形的面的积动态展示在学生的面前，同时学生也可以根据自身的实际学习能力来自由控制微课视频的播放速度与次数。

2.设计阶段。在进行各要素的全面分析后，设计阶段需要确定教学目标、制定教学策略、确定教学流程及选择媒体形式等。《组合图形的面积》的教学目标就是要明确组合图形的意义，掌握用“剪”、“移”、“拼”、“补”的方法求组合图形的面积；能根据给出的已知组合图形的条件，选择有效地计算方法来计算组合图像的面积；在教学过程中渗透转化的教育教学思想，培养学生运用转换的思想来解决实际问题的能力，在自主活动探索中培育他们的创新思维。教学策略就是通过制作FLASH动画来动态展示“剪”、“移”、“拼”、“补”的方法求组合图形的面积。教学过程就是通过创设情境引起注意——告知目标——讲授新知——提供指导等，具体如图所示：

辅助资源主要有：高质量的PPT 课件；根据学习内容分析，以及所采用的教学顺序，设计纸质或电子版的教学过程脚本；有些微课还需要简单的测试题，有针对知识点的辅助练习题等。

选择确定视频制作工具。可以支持微课的制作工具很多，根据不同的表现形式可以选择不同的视频制作工具，选择和确定视频制作工具可以参考如下表：

3.开发阶段。开发阶段是微课设计的主要阶段，其步骤主要有多媒体开发课程脚本、课件制作、编制测试题、开发微课。

根据小学数学新课标要求，对知识点产生的文化背景和应用场合进行详细剖析，结合小学五年级学生的心理认知特点，进行情景创设，编写脚本，如下表所示：

视频制作。制作过程中笔者分别利用Flash 软件进行视频内容制作然后通过录屏软件进行录屏操作，同时为制作的视频配音。

4.实施阶段。在实际的教育环境中微课的实施可以有以下几种情境：第一种是上传至博客、微信、百度云盘等公共服务平台上；第二种是上传至学校的学习资源共享平台上；第三种是上传至教育管理部门开设的学习资源共享平台上；第四种是在课堂上组织学习集中学习。我国微课设计起步比较晚，目前还没有统一的微课学习资源公共共享平台，因此，微课设计者通常是把自己设计的微课上传至一些开放的平台上供学生们自己下课观看学习。这样的方式不能充分的发挥微课在教学中的优势，每种情境都有各自的优缺点。第一种情境的劣势是学习者不够集中，优势是任何学习者都可以独立、重复学习和观看，受益的对象范围相对广泛；第二种情境的优势是学习者集中，劣势是微课资源未向社会公开，只供在校学习者使用，使得微课受众面小。第三情境可以可以弥补前两种情境的劣势的，像网易公开课，爱课程这样的公共服务平台，可以让更多的学习者从微课中受益并提高。第四种情境的微课受众面很窄，每次课程的受众就是一个班的学生，但是这种方式教师可以参与其中，可以随时解答学生在学习过程遇到的难点。

5.评价阶段。微课的评价就是指在微课正式实施之前，先在一个特定的范围内进行试用预学习，然后听取学习者、专家等的意见建议以及微课设计者自我的反思，目的就是是为了发现问题，及时修改微课。微课的评价主要包括三个阶段：（1）自评阶段，微课开发者在制作完微课之后，先进行自我反思和评价，对发现发现问题进行修改完善；（2）专家评价阶段，因为专家在相应的领域都具有一定的发言权，他们的建议和意见具有很强的参考价值，所以这个阶段很重要，应该根据专家的意见和建议对微课进行再次修改和完善。（3）学生评价阶段，学习者是微课的主要受众，一节好的微课成功与否，主要看学习者是否接受你所设计的微课。在这个阶段可以选定3至5 个学习者试用微课，教师可以通过观察学习者的表情也可以与学习者进行一对一交流，听取他们的意见，再次修改微课。评价过程就是微课的不断完善的过程，目的就是使其更好的适用于每个学习者。

总之，对于小学数学微课设计而言，ADDIE模型在微课中的作用不容小觑。在教学方法上需要灵活多变，富有创意；在技术上需要采用规范的微课材料，且应用得当；在要求上需要满足微课思路清晰，确保无干扰学习者学习效果的因素。设计一节好的微课可以满足在“互联网+教育”背景下学习资源公共、共享，满足信息技术和小学数学教育课程深度融合的实际需求，进而实现微课的可持续发展和促进教师、学生双赢的局面。

参考文献：

[1] 胡铁生“微课”：区域教育信息资源发展的新趋势.电化教育研究，2011（10）.

[2] 韩伟静.培训部规范化管理工具箱.人民邮电出版社[M].2010.01

基于模型的设计 篇12

IBM Web Sphere MQ是一种优秀的消息中间机制, 使用IBM Web Sphere MQ可以大大简化以及优化消息通讯应用的设计过程[4]。为了迎合不同用户的应用需求, IBM Web Sphere MQ在安全性、编程简捷性、稳定性、可扩展性、异构性等很多方面都得到了很大的完善, 其技术优于其它同行竞争厂商。

基于以上IBM Web Sphere MQ的特性, 该文将IBM Web Sphere MQ技术运用到电子缴税模型的设计中, 并验证其有效性。

1 IBM Web Sphere MQ概述[4]

IT组织的设计必须与自身的战略设计以及组织结构设计紧密相连, 组织的战略、结构、激励以及流程都会对最终的IT组织机构的模式产生总要影响[5]。随着我国信息化进程的不断推进, 各行各业也越来越依赖计算机。即便是同一单位内部各部门之间也会拥有自己的办公系统来完成适合本部门的业务。但是这些部门间的应用系统彼此互不关联或者联系甚少, 从而使得同一单位内部出现“信息孤岛”的现象。每次应用系统间的互相联系都需要单独成立一个开发项目来将双发的应用系统进行改造结合, 从而大大浪费了人力财力, 同时也会对单位内部的整个正常运作带来负面影响, 影响了单位的快速决策, 也成为单位的长期有效发展的瓶颈。针对于此, 构思系统间的有效整合, 即无需改造各应用系统, 而是借助某个中间件机制来加强各系统间的联系, 成为解决以上问题的好办法。IBM Web Sphere MQ就是这样一个优秀的用于应用系统相互联系的软件[4]。

IBM Web Sphere MQ是IBM的消息通信中间件, 主要包括消息传输机制和应用系统接口两大部分, 其关键内容是消息和队列。其中, 消息传输机制用于控制和维持各商业应用间的各个应用系统之间通过消息传递完成整个工作流程。消息是各应用系统之间各种需求的载体, 各应用系统对外提供自身的功能, 通过消息传递来将各个应用系统联系起来, 实现消息的请求、接收等功能。IBM Web Sphere MQ以其优秀的安全机制、简洁的编程风格、稳定性、可扩展性、跨平台性和强大的事务处理能力成为优秀的消息中间件机制。

1) 消息。消息是消息中间件中的最小概念, 它是应用程序之间传递信息的载体, 其本质是一段数据。一个消息主要分成两部分, 即消息数据头和应用数据体。前者是对消息的属性描述, 后者是应用系统之间所传送的消息数据。在消息中间件中, 消息分为永久性消息和非永久性消息。

2) 队列。队列是众多消息的存储容器, 且消息的存储是有序的。它主要分为别名队列、远程队列、本地队列和模型队列等四种模式。远程队列和别名队列只是一种对于队列的定义, 用于指向另一个实体队列。远别名队列指向的是本地队列管理器中的队列。程队列指向的是其他队列管理器中的队列。而模型队列用于描述了模型的属性, 当模型队列被打开时, 队列管理器会将该队列定义为一个模型, 用于创建一个动态队列, 也是一个本地队列。而本地队列是实际意义上的实体队列, 可用于存储消息。

3) 队列管理器。队列管理器是消息中间件的一个最基础概念。它用于维护和管理消息队列, 是消息队列的管理者。它主要负责向应用系统提供各种消息服务机构。

4) 通道。通道是消息中间件中各个队列管理器之间进行消息传递的通信连接, 是IBM Web Sphere MQ的精髓。它允许在不同的通道上配置不同的通讯协议, 从而应用程序接口与各通讯协议之间互无关联。在IBM Web Sphere MQ中, 主要包括消息通道、MQI通道和Cluster通道等三个主要通道类型。其中消息通道是用于各队列管理器之间传递消息的, 是单向连接的, 它主要包括发送、接收、请求器、服务器、群集发送、群集接收等通道类型, 以便满足用户的不同需求。MQI通道主要用于消息中间件的客户端和服务器之间传递消息或者通信使用, 它是双向连接的。Cluster通道主要是用于同一群集内部中各个队列管理器间通信使用。

2 基于IBM Web Sphere MQ的电子缴税模型的体系架构

在电子缴税模型中, 税库银系统部署在内网, 在内网DMZ区放置MQ服务器, 经专线与人民银行TIPS中心连接。通过DMZ区的防火墙规则设置, 内网DMZ区的MQ服务器只开放与TIPS中心的访问端口, 并通过内网的防火墙规则设置, 允许税库银前置系统单向访问内网DMZ区的MQ服务器。基于IBM Web Sphere MQ的电子缴税模型的体系架构图如图1所示。其具体应用部署如下:

1) 征管数据库:征管数据库是税库银系统扣税业务的数据来源, 以及扣税成功后形成入库凭证的目的地。来源于网上申报、大厅申报、稽查等应征数据, 通过税库银扣税申请 (由C/S应用程序或B/S程序发起) 业务, 向税库银系统发起扣税业务请求。税库银系统受理征管系统的扣税请求后, 转换成一系列的TIPS交易指令与TIPS进行交互, 并将TIPS交易结果反映到征管系统中。

2) 税库银数据库:税库银数据库是税库银前置处理系统为完成与TIPS的交易过程跟踪和可靠性保障而设立的数据库。税库银系统从征管数据库取得税库银业务申请后, 根据不同的业务类型和TIPS的交易规范, 产生一系列的交易报文与TIPS进行交互, 并负责因网路故障、信道堵塞等原因引起的报文丢失或超时, 或重帐、漏帐引起的核对异常、对账异常等异常处理。

3) MQ前置机:MQ前置机作为税务网络的前置机, 负责完成税务与TIPS的消息转发。TIPS根据消息路由将属于我方接收的消息转发到MQ前置机, 等待税库银前置处理系统读取并处理;我方需要向TIPS发送的消息也放入MQ前置机, 并由MQ前置机负责将消息准确无误地送达TIPS中心。

4) 税库银前置处理系统:税库银前置处理系统包含税库银数据通信和税库银业务处理两部分。税库银数据通信负责将征管系统的业务请求传输到税库银数据库, 并将税库银系统处理完成的扣税业务及其他业务反映到征管系统中。税库银业务处理则负责将税务的扣款、更正、退税等业务按照TIPS交易规范要求, 实现与商业银行、国库处理中心的交易处理, 直至交易完成或失败。

5) 税库银B/S端程序:税库银系统通过B/S界面, 为操作用户提供扣税业务申请、数据查询统计、系统参数设置、系统状态监控等功能, 是税库银与用户实现交互的主要途径。

6) 税库银C/S端程序:税库银系统也提供C/S程序, 用于大厅征收开票时通过税库银系统简单税款扣缴。

3 结束语

基于IBM Web Sphere技术的电子缴税模型分别从网络安全性、系统性能和可伸缩性等三个方面, 对财税库银横向联网方案进行系统结构设计。将原先通过位于内网DMZ区的前置MQ访问内网数据库的网络结构进行修改, 由置于内网安全区域的税库银前置处理系统通过MQ客户机 (MQI) 方式访问MQ前置机的队列, 禁止MQ前置机直接访问内网, 保护内网的网络和数据库安全。实验证明, 该电子缴税模型更便于纳税人缴税, 更有利于实现财政、税务、银行之间的信息共享, 从而进一步提高了缴税效率。

摘要：IBM WebSphere MQ是一个优秀的消息中间件, 以一致的、可靠的和易于管理的方式来连接应用程序, 并为跨部门、企业范围的集成提供了可靠的基础。该文提出将IBM WebSphere MQ技术引入到电子缴税模型的设计中, 实验证明, 该模型方便了纳税人缴税, 有利于提高税款入库速度, 实现财政、税务、国库间信息共享。

关键词：IBM WebSphere MQ,电子缴税,消息中间件,队列

参考文献

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