Файл: 8 неделя науки СВАО - тезисы с содержанием.docx

Для связывания схемы данных с иерархией классов можно пойти по пути использования аннотаций непосредственно в коде с последующим применением специализированных препроцессоров. Более гибким подходом, который, однако, ослабляет типизацию, является описание схемы БД как внешней сущности по отношению к коду. Например, она может быть описана в отдельном XML файле. Возможны и другие подходы, например, автоматическая генерация кода классов по имеющейся схеме данных. Здесь придется решить задачу поддержания синхронизации описания схемы и сгенерированного кода.

При разработке должны быть использованы только общедоступные, а еще лучше стандартные компоненты. Однако, стандартная библиотека актуального стандарта ANSI С++ не содержит примитивов для работы с базами данных, данными в формате XML, типами данных для хранения дат и чисел с фиксированной точкой. Отчасти этот пробел восполняется такими библиотеками как Boost, являющимися стандартом де-факто.

Данная работа ставит своей целью исследовать существующие подходы к отображению объектов в реляционные БД, используемые в различных существующих решениях, построенных как с использованием языка C++, так и других платформ. Необходимо оценить применимость и эффективность этих подходов и методов к инструментарию C++. Данное исследование поможет разработать полноценный инструментарий ORM для использования с языком программирования C++.

Технологии моделирования систем оптической обработки информации

Мельков А. Е.

МГОУ имени В.С. Черномырдина

Центральная задача проблемы распознавания образов – построение на основе систематических теоретических и экспериментальных исследований эффективных вычислительных средств для отнесения формализованных описаний объектов (сформированных в пространстве признаков) к соответствующим классам (рис. 1).

Статистические (вероятностные) модели.

Модели вычисленияоценок.

Модели, основанные на построении грамматики примитивов.

Модели алгоритмов классификации

Модели, основанные на исчислении высказываний, в частности на аппарате алгебры логики.

Модели, построенные на основе так называемого «метода потенциальных функций».

Детерминистические модели.

Рис. 1. Модели алгоритмов классификации.

Используя ряд признаков образа (рис. 2), можно выделить и другие задачи – распознавание объекта вне зависимости от масштаба, угла обзора и инвариантного состояния.

Признаки Фурье

Признаки Хау

Моментные признаки

Виды признаков

Признаки Вигнера

Признаки Хартли

Хордовые признаки

Рис. 2. Виды признаков исследуемого образа.

Моментные признаки составляют большую группу признаков, активно используемых при решении задач распознавания образов. Помимо самих моментов часто используются их комбинации, которые называются моментными инвариантами.

Используя моменты второго и третьего порядков, получим семь моментных инвариантов, которые не зависят от смещения и вращения изображения:

Φ1 = µ02 + µ20,

Φ2 =( µ20 - µ02)2 + 4 µ112,

Φ3 = (µ30 - 3 µ12)2 + (3 µ21 - µ03)2,

Φ4 = (µ30 + µ12)2 + (µ21 + µ03)2,

Φ5 = (µ30 - 3 µ12)( µ30 + µ12) [(µ30 + µ12)2 – 3 (µ21 + 3 µ03)2] +

+ (3 µ21 - µ03) (µ21 + µ03)[3(µ30 + µ12)2 – (µ21 + µ03)2],

Φ6 = (µ20 - µ02)[(µ30 - µ12)2 – (µ21 + µ03)2] + 4µ11 (µ30 + µ12)(µ21 + µ03),

Φ7 = (3µ21 - µ03)(µ30 + µ12)[(µ30 + µ12)2 – 3(µ21 + µ03)2] –

- (µ30 - 3µ12)(µ21 + µ03)[3(µ30 + µ12)2 – (µ21 + µ03)2],

где µ - момент, Φ – моментный инвариант

Методы реализации признаков представлены на рис. 3.

Реализация признаков

Преобразование Фурье

Преобразование Меллина

Построение моментов

Рис. 3. Методы реализации признаков.

Моментные признаки изображения получили большое распространение при анализе изображений; построение системы технического зрения; создании систем летательных аппаратов, а также систем распознавания образов.

Недостатком данных признаков можно считать высокую чувствительность к воздействию шумов на процесс вычисления моментов.

Получение Фурье признаков изображения основано на реализации Фурье-преобразования. Преобразование Фурье (рис. 4) используется во многих областях науки.

Рис. 4. Преобразование Фурье.

В обработке сигналов и связанных областях преобразование Фурье обычно рассматривается как декомпозиция сигнала на частоты и амплитуды, то есть, обратимый переход от временного пространства в частотное пространство.

По теореме о свертке, преобразование Фурье превращает сложную операцию свертки в простое умножение, что означает, что они обеспечивают эффективный способ вычисления основанных на свёртке операций, таких как умножение многочленов и умножение больших чисел.

В случае моделирования оптической системы обработки информации в виртуальной среде компьютера, необходимо максимально оптимизировать работу программы и ее отдельных компонентов в соответствии с вышеописанными критериями.

Моделирование процессов обработки на станках с чпу в интерактивном режиме

Вяткин Е. К., Уколов М. С.

МГОУ имени В.С. Черномырдина

Применение информационных технологий позволяет получить своего рода «опережающую» информацию о процессе обработки и качестве подготовки управляющих программ (УП) для станков с ЧПУ. Система автоматического программирования (САП) позволяет повысить качество УП и обеспечить надежность процесса обработки при моделировании его уже на стадии подготовки УП, т.е. априори.

При подготовке УП с использованием САП эффективен режим «диалога» технолога-проектировщика с ЭВМ (интерактивный режим). Технолог строит на экране контур обрабатываемой детали, получает на экране дисплея график рассчитанной на ЭВМ траектории режущего инструмента, визуально контролирует УП и вносит коррективы (рис. 1).

При моделировании процесса обработки в режиме «диалога» (например, с использованием программы системы автоматизации программирования Т-FLEX NC Тracer 3D) проектировщик отслеживает на экране дисплея по шагам результаты своих действий (процедур):

проектирование заготовки:

проектирование (выбор) режущего инструмента;

моделирование процесса резания (например, движение фрезы по рассчитанной траектории));

визуализация процесса резания на экране дисплея;

внесение корректив; получение листинга (распечатки УП);

окончательный (точный) контроль качества УП и редактирование.

Программа Тracer предназначена для разработки, редактирования и отладки УП и позволяет автоматизировать процесс ее подготовки (1).

Для повышения надежности при подготовке УП следует задавать средние размеры программируемых координат, так как отклонения, возникающие в процессе обработки, с равной вероятностью могут быть направлены как в сторону уменьшения, так и в сторону увеличения размера.

САП позволяет визуально проконтролировать подготовленную УП при работе в двух режимах – автоматическом (выполнение всего цикла обработки без останова) и наладочном (выполнение отдельных кадров и останов УП в любом месте по команде оператора).

Список литературы

1. Схиртладзе, А.Г. Надежность и диагностика технологических систем: учеб./А.Г. Схиртладзе, М.С. Уколов, А.В. Скворцов; под ред. А.Г. Схиртладзе. – Москва: Новое знание, 2008. – 518 с.: ил. – (Техническое образование).

Смотрите также файлы

63-69.docx

56-62.docx

50-59.docx

5 Оптика фепо .pdf

40 вопросов по жматко.docx

Файл: 8 неделя науки СВАО - тезисы с содержанием.docx

Технологии моделирования систем оптической обработки информации

Моделирование процессов обработки на станках с чпу в интерактивном режиме

Список литературы

Смотрите также файлы

Информация

Списки файлов

Дополнительно