陶瓷产品辅助设计与可视化关键技术研究

本文探讨陶瓷产品器型辅助设计与可视化技术,并讨论如何提高陶瓷产品创新设计质量和效率。借助于三维辅助几何设计技术,可以采用自由曲面表达陶瓷器型,可以采用自由曲线辅助表达陶瓷表面的纹理。这样,通过自由曲面与曲线的高质量设计算法,可以方便陶瓷器型与纹理的创新设计;通过自由曲面的插值进行陶瓷产品的逆向构造,便于复用已有陶瓷产品设计结果;通过陶瓷产品的可视化,可以反应陶瓷产品的设计质量,形成陶瓷产品的设计闭环,提升设计质量;通过自然语义驱动的陶瓷设计,可以根据客户需求更直观更快地生成产品原型。     

在线同步输入纸质与电子表单的方法

针对用数字笔输入纸质表单时相对应的电子表单目标定位不准确、识别率不高,且用户在纸和显示器上频繁切换,降低了用户的交互体验的问题,提出一种纸质表单和电子表单的在线同步输入方法.首先对笔迹信息进行误差补偿,并结合上下文和知识库,对目标单元格进行智能性定位;然后用基于统计语言模型和词库的识别算法改进识别器,提高输入识别率,并能把识别结果反馈到词库及误差校正模块中,以提高系统的自适应性.该方法是通过建立基于纸质和电子表单的在线同步输入框架——FSIF而实现的,其中框架包括笔信息校正转换器、智能定位器、笔迹分割器和自适应识别器4大部分,并按照一定方法和流程分别对笔信息进行采集、校正、转换、定位、分割、分类和识别等;最后通过实验对文中方法进行评估.实验结果表明,文中方法对笔式同步输入纸质和电子表单有一定的改进作用.     

基于交互历史在线跟踪机制的可视分析系统

当前可视分析系统对分析推理的迭代过程支持不足,从而给用户带来较大的操作负担和记忆负担.针对这个问题,研究和设计了基于交互历史在线跟踪机制的可视分析系统.首先分析了可视分析过程中的交互任务模型,然后研究了可视分析系统中的交互历史在线跟踪机制,研究了基于交互历史的动作预测方法,接着提出了可视组件自适应布局机制,最后给出了系统的应用实例和评估.系统实例和评估表明,该系统能对用户的分析推理过程提供自然、高效的支持.     

大数据结构化与数据驱动的复杂系统维修决策

现代大型机电系统组成结构越来越复杂、智能化程度越来越高, 然而系统维修工作却越来越困难; 另外, 尽管快速发展的信息技术使得系统内部的各种流数据得到了有效的保存, 但却缺乏对这类大数据的有效利用、实现复杂系统的维修控制与决策.为此, 提出了大数据结构化与数据驱动的复杂系统维修决策方法.大数据结构化使用了层次分析法(Analytic hierarchy process, AHP)的思想, 依次建立系统维修的各个层级模型; 基于模型抽象出支持系统维修的数据变量、提炼出各层级变量的表达函数; 研究进一步实现了维护决策的数据驱动技术, 在模型和函数之上定义了数据状态块矩阵, 通过设计矩阵的特殊运算算法完成维修决策的数据驱动.最后, 使用一个具体的例子来说明提出方法的可用性, 结果证明提出的方法是可行的, 符合设备维修决策建设目标, 即维修方法经济、高效与实用.     

多核环境下基于图模型的实时规则调度方法

安全攸关反应式系统的核心要求是：必须在指定时间期限内完成对外部事件的检测和目标事件的响应,否则会产生灾难性的后果.随着安全攸关反应式系统对智能化需求的日益增加,将规则推理应用于这类系统成为必然趋势.规则调度是保证规则推理硬实时约束的关键.为此,提出了一种基于图模型的实时规则调度方法（graph-based real-time rule scheduling,简称GBRRS）.该方法对基于事件图的实时规则推理过程进行建模,提出了基于图的端到端推理任务模型,并给出了端到端推理任务的调度算法,保证了规则调度的安全性.采用模拟实验对GBRRS方法进行了验证,实验结果表明,与DM-EDF方法（通过直接映射把规则上的推理操作转成推理任务后,用全局EDF算法对其进行调度的方法）相比,GBRRS方法在规则调度成功率上平均高出13%~15%,且在规则集的平均负载较高时,仍保持着80%以上的调度成功率.