基于约束的参数化设计与建库工具研究

本文提出了基于约束参数化设计与建库工具的研究思想及实现方法，较为详细地讨论了图形的几何约束信息、结构约束信息，并且研究了图形结构约束与尺寸约束的自动识别、驱动求解等关键技术，采用了双向十辽链表存储尺寸链稀疏矩阵并解决了其双向遍布问题，实现了复杂图形的安全参数化尺寸驱动以及多视图的联动、并对约束检测及约束个性提出了合理有效方法。该方法为产品修改、仿型设计用变量化动态仿真设计提供的有效手段，特别是为系     

基于约束的参数驱动法研究

本文分析了目前存在的参数化方法优缺点,提出了一种综合设计方法—基于约束的参数驱动法,并对该法的参数驱动机制、约束联动进行了仔细研究,在驱动树的构思下进行图形编程,从而达到参数化目的。     

基于尺寸约束离线形成的参数化驱动方法

本文提出了实现了基于尺寸约束离线形成的参数化驱动方法，即通过对尺寸的识别理解，自动形成尺寸对图形的约束及尺寸之间的相互约束，达到尺寸约束的自动组织，从而实现参数化尺寸驱动图形。     

约束及基于约束的参数化设计

在基于约束的参数化设计中约束的处理十分重要,本文主要分析约束的基本概念、表示、分类及约束的特性。最后提出基于约束的参数化设计的求解过程。     

参数化的图形建库工具

本文介绍了基于约束网络图的参数化图形建库方法，它是利用几何构型建立的约束模型，通过求解约束模型实现尺寸变量驱动图形，用该方法能简便快速地建立标准件、通用件图形库，所建图形库占用空间少，调用方便，因此该建库方法可广泛应用于机械行业。     

一个基于约束图的参数化设计模型

基于图论的约束求解方法是目前参数化设计的主要方法,此方法已经应用于许多商品化软件中。该文提出了一个基于几何约束图的参数化设计模型,并给出了参数化模型的数据结构和约束求解算法。此算法可以有效地检查系统的过约束和欠约束情况。     

基于约束的装配图参数化设计

介绍在参数化零部件库的基础上，通过定义参数表达式形式的装配关系或约束，来实现装配图设计的参数化设计，在设计者对零部件或装配尺寸的参数作出修改后，可自动进行装配图调整，既能充分体现设计者的设计意图，又能快速地按照设计者意图自动生成装配图，达到零部件参数化和装配设计参数化的统一。     

尺寸关联约束的识别及求解方法的研究

针对尺寸之间的关联约束，本文首先分析了尺寸链约束的特点，提出了基于尺寸链的尺寸环模型．通过对尺寸和被约束图形对象的识别与理解，研究了尺寸链、尺寸环建立和尺寸环中的尺寸到被约束元素之间的约束关系的映射算法，实现了尺寸关联约束的识别和求解．     

参数化图库建库工具的研制

分析了基本几何元素的形成条件，给出了一种描述任何二维图形的数据结构，研制了一个参数化图库的建库工具。     

执行器约束下基于数据驱动的参数化前馈控制器设计

针对执行器约束下非重复性点到点运动的轨迹跟踪问题, 提出了一种在执行器约束下基于数据驱动的参数化输入整形滤波器和前馈控制器优化设计算法. 首先对输入整形滤波器以及前馈控制器进行参数化, 然后在目标函数中加入控制信号变化量与控制信号能量的约束, 再采用基于数据驱动的迭代寻优算法得到最优参数, 在该参数下可以实现满足执行器约束条件下的运动控制系统轨迹最优跟踪性能. 并且由于采用了前馈参数化设计方法, 在点到点轨迹发生变化时所提出算法依然能够保持良好的轨迹跟踪性能. 仿真与实验结果表明在执行器约束下所提出算法能够实现最优点到点轨迹跟踪性能, 并且对非重复性点到点轨迹跟踪具有一定的鲁棒性.     

基于关联度和特征约束的软件设计模式识别方法

在程序理解和软件逆向工程研究中,找到准确和快速地描述软件的设计模式和待识别源代码的方法,对于构建合理的设计模式识别框架和高效的识别算法是至关重要的。运用无向图的邻接表和连通分量的原理,提出类与类之间关联度的概念,由待识别源代码构建一个关联类集合,旨在减小设计模式识别算法的搜索空间;根据设计模式的特征,提出基于关联度和特征约束的设计模式识别算法。对Junit、JHotDraw和JreFactory 3个开源应用程序进行的设计模式识别表明,该算法能够准确高效地完成对源代码设计模式的识别。     

参数化的船体结构特征造型设计

利用AutoCAD2000平台的ObjectARX开发环境,采用面向对象的设计思想,将船体结构分成弦侧、船底、甲板和舱壁4部分,实现参数化,建立特征类及相应构件间的约束关系,设计三维船体结构特征造型。     

基于方法约束关系的代码预测模型

最新的研究表明,从大量源代码中提取代码特征,建立统计语言模型,对代码有着良好的预测能力。然而,现有的统计语言模型在建模时,往往采用代码中的文本信息作为特征词,对代码的语法结构信息利用不充分,预测准确率仍有提升空间。为提高代码预测性能,提出了方法的约束关系这一概念;在此基础上,研究Java对象的方法调用序列,抽象代码特征,构建统计语言模型来完成代码预测,并研究基于方法约束关系的代码预测模型在Java语言中的适用范围。实验表明,该方法较现有的模型提高了8%的准确率。     

基于装配约束动态管理的虚拟拆卸

装配约束是虚拟拆卸环境下必须考虑的装配体的重要信息，提出虚拟拆卸过程中装配约束的动态管理机制，并实现了基于装配约束导航的虚拟拆卸。装配约束的动态管理包括虚拟环境下装配约束的获取、表达以及拆卸过程中装配约束的动态维护，即装配约束的动态解除和产生，文中用装配约束图表达零件间的装配约束，提出装配约束的间接解除方法，并实现了基于装配约束推理的零件可拆卸方向的推导。最后，通过一个简单装配体的拆卸实例，对文中方法进行了验证。     

基于约束的典型相关分析集成学习算法

基分类器的差异性对于集成学习来说至关重要,从直观上讲,对约束重采样有潜力获得比对样本重采样更好的多样性。文中在典型相关分析算法基础上,通过引入成对约束作为监督信息对样本进行特征抽取从而形成新的训练数据。算法中集成学习的思想主要体现在成对约束的选取上,对约束进行随机重采样以获得具有多样性的基分类器。在多特征手写体数据集以及人脸数据集(Yale和AR)上进行实验考察该算法随选取的约束比例变化的情况,结果表明该方法获得比传统集成学习方法更好的性能。     

基于Huang-Faugeras约束的相机分步自标定方法

提出一种运动变焦相机分步自标定的方法。因相机在运动过程中其纵横比、主点固定不变，可以事先标定；在假设像素无扭曲的情况下基于Huang-Faugeras约束线性求解焦距，只需输入基础矩阵，不必须进行任务类型的投影阵分解或投影束校正。线性求解焦距避免了非线性法的不稳定性，实际数值实验表明文中方法简单实用。     

基于互斥权限约束的角色挖掘优化方法

现有自底向上的角色工程方法挖掘规模庞大,挖掘结果存在冗余,且不能反映系统功能的安全需求。为优化角色结果,针对角色优化中的互斥约束问题,结合枚举角色挖掘,提出一种基于互斥权限约束的角色挖掘优化方法。利用用户聚类元组及互斥约束优化角色挖掘过程,通过角色职责分离对安全约束的合理性进行分析,采用矩阵分析法调整已挖掘权限的矩阵单元值,挖掘优化角色以覆盖所有权限。实验结果表明,通过权限覆盖分析法辅助挖掘的优化角色结果能够保证挖掘过程的完整性;与枚举挖掘法相比,该方法能够保证信息系统的安全性,降低角色结果的冗余度。     

基于图正则化和稀疏约束的半监督非负矩阵分解

非负矩阵分解是在矩阵非负约束下的分解算法。为了提高识别率,提出了一种基于稀疏约束和图正则化的半监督非负矩阵分解方法。该方法对样本数据进行低维非负分解时,既保持数据的几何结构,又利用已知样本的标签信息进行半监督学习,而且对基矩阵施加稀疏性约束,最后将它们整合于单个目标函数中。构造了一个有效的更新算法,并且在理论上证明了该算法的收敛性。在多个人脸数据库上的仿真结果表明,相对于NMF、GNMF、CNMF等算法,GCNMFS具有更好的聚类精度和稀疏性。     

基于约束理论的订单履行系统设计与实现

现有对订单履行系统的研究存在2处不足：订单履行流程被分解为订单允诺和需求满足两方面,鲜有在同一系统框架下展开研究;订单履行实现涉及众多系统的信息,少有研究其体系架构。为解决上述问题,以按照约束理论构建的统一的订单履行流程为核心,以面向服务架构的Web服务集成技术为支撑,设计与实现了整合式的订单履行系统。该系统在某大型企业中获得成功的应用,验证了该流程及体系架构的可行性。