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岩石模式射频仪表库里的智能组配程序橡胶接头

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2022年07月29日

“岩石模式”射频仪表库里的智能组配程序

“岩石模式”射频仪表库里的智能组配程序 2012年07月18日 在“岩石模型”的“岩层”中“注入”各种类型和用途的机械测试仪器,便形成一个机械测试仪器的大型仪器库。所示为“岩石模型”中的一个“岩层”,该岩层中包含了某一类型的仪器资源。如该“岩层”中没有包含用户所需的仪器,则可用该“岩层”中的开发系统自行生成。

“岩石模型”大型虚拟仪器库中蕴涵的丰富资源,为虚拟仪器的自动化拼搭提供了前提条件。

基于“岩石模型”的虚拟仪器智能开发系统模型系统的体系结构在开发智能控件化虚拟仪器的过程中,已经积累了大量的仪器拼搭的经验,如果能对这些经验进行学习,将有可能使虚拟仪器开发的过程具有自动性,实现虚拟仪器的自动化拼搭。本文在“岩石模型”的基础上,提出了一种可用于实现虚拟仪器自动化拼搭的系统结构。

该系统的结构如示。其中决策控制部分是系统的灵魂,它在系统中的作用有:通过仪器拼搭场的用户接口接收用户输入,搜索资源库中现有的资源,根据规则集提供的拼搭规则,到资源库中搜索可能需要的功能和控件,为仪器拼搭场提供指令信号。仪器拼搭场则是虚拟仪器完成组装的一个平台,在这里可以修改虚拟仪器的功能和物理属性,同时,仪器拼搭场可将拼搭成功的经验提交给关系数据库。而关系数据库中存储的是成功的拼搭经验,从中可以提取出拼搭规则,传送至规则集中并存储。资源库中则储存了大量的功能模块和控件资源,已经马上可以交付使用的仪器资源。

系统的工作流程系统的工作流程如所示。决策控制环节接收系统输入后,首先对资源库中的即用仪器进行搜索,如无符合用户要求的,则到规则集中寻找和能用户输入相匹配的拼搭规则,并到资源库中去查询所需的功能和控件,再由资源库将查询结果传递给仪器拼搭场,由仪器拼搭场对功能和控件进行装配,完成仪器的拼搭,最后将结果传递给决策控制环节检验,如果仪器拼搭成功,将仪器在拼搭场中交付给用户使用,同时将该条拼搭经验提交给关系数据库,以便发现新的拼搭规则。

系统的方案设计决策环节的设计神经网络是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统,它具有高度的非线性和自学习自适应的能力,因此很适合在本系统中决策和控制。

目前在工程实践中使用得比较多的是前向多层神经网络,即BP网络(BackPropagationNetwork)。

BP网络是一个信号前传,误差反传的网络结构。正向传播过程:给出输入信息通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个单元的实际输出值;误差反向传播过程:若在输出层未能得到期望的输出值,则逐层递归地计算实际输出与期望输出之差值(即误差),以便根据此差调节权值。这两个过程的反复运用,使误差信号最小。实际上,当误差达到人们所希望的要求时,网络的学习过程就结束。

结论“岩石模型”大型虚拟仪器库中积累了大量的仪器资源和软件资源,为虚拟仪器的自拼搭、自演化提供了可能。本文为实现虚拟仪器的自动化拼搭,并系统深入地对“岩石模型”大型虚拟仪器库中的现有资源进行了分析和研究,发现了分类管理能提高对资源的再次利用的效率,提出了分类管理的模式。并在已经积累的拼搭经验的基础上,在系统中建立一个决策控制环节,以实现虚拟仪器在现有资源基础上的自动化拼搭。

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