基于模型驱动的WSDL→Radl-WS生成方法及自动转换系统
这是一篇关于代数规范,Web服务,建模语言,模型驱动,自动转换系统的论文, 主要内容为面向服务的计算范型(Sevice Oriented Computing,简称SOC)是一种基于Internet的全新计算模式,具有松散耦合、平台无关、互操作性强等特点。面向服务架构(Sevice Oriented Architecture,简称SOA)是这种计算模式下通用的架构风格,而Web服务是服务计算的重要研究内容,同时Web服务也是当前实现SOA最为主流的技术。Web服务是一种Internet上的分布式计算新范型,并且具有基于标准的、松散耦合的、跨平台的特性,其优点是任何企业和个人在任何地点都可以通过Internet快速、方便地进行服务调用,并且可以显著地提高软件的可重用性。精确地描述Web服务的语义对Web服务的发现、执行、动态组合和交互至关重要。而形式化规范技术迄今已经发展了40余年,能够以可验证的方式精确地定义软件系统的语义。为了精确描述Web服务语义,本文在前期研究设计的Radl语言基础上,扩展Radl为Radl-WS,提出一种新型的基于Radl-WS代数规范的Web服务建模语言。该建模语言统一了基于代数公理方法和Hoare公理方法来描述软件规格说明,其中代数公理方法易于建立整个Web服务的语义框架,而Hoare公理方法便于指导操作(算法)的形式化推导和验证。以模型驱动为理论指导,进一步提出了将WSDL语言描述的Web服务通过等价变换生成为Radl-WS建模语言的方法,并设计了相应的WSDL→Radl-WS自动转换系统。最后,采用两个工业真实案例:空中交通管制系统、建管系统后台,验证了该生成方法的有效性。针对上述目标,本文主要做了如下几方面工作:1、扩展Radl语言为Radl-WS建模语言,统一了基于代数公理方法和Hoare公理方法,使之更适合精确地描述Web服务。2、以模型驱动为理论指导,根据WSDL语言特点提炼出等价转换规则,进而提出将WSDL语言描述的Web服务通过等价变换生成为Radl-WS建模语言的方法。3、为支持模型转换,根据等价转换规则深入分析模型转换的实现原理,设计并实现了WSDL→Radl-WS自动转换系统。4、将该系统部署在阿里云服务器上:http://106.14.226.54:8080,并采用工业真实案例验证了其有效性。
面向工业产品质量检测的模型可视化编排方法研究
这是一篇关于元模型,建模语言,模型编排,可视化编排,YAML文件的论文, 主要内容为随着工业产品日渐多样化,基于深度学习的机器视觉技术逐渐开始代替人工进行质量检测。在实际工业生产中,大多产品结构复杂,单个深度学习模型已不能满足生产需求。产品的质量检测不仅会涉及到多个深度学习模型,而且不同产品线的模型执行顺序和执行条件各异,且存在新的未知产品形态,因此需要在检测前,对多个模型进行模型编排。传统编排采用的是工作人员手工编写编排脚本的方式,这种方式需要工作人员具备一定的技术基础,且不易排错。针对具有层次性结构的工业产品编排需求,解决工作人员需要手工编排脚本的不足,本文主要研究面向工业产品质量检测的模型编排可视化建模方法,具体工作内容如下。(1)针对复杂工业产品的质量检测,使用基于元模型的理论定义模型编排建模语言。模型编排建模语言的定义首先通过抽象工业产品质量检测中的概念,从中提取出模型编排建模语言的基础建模元素;其次从抽象语法和具体语法的角度定义了建模元素及其连接关系;然后将以上元素和关系封装成实体并为其设计可视化外观;最终实现模型编排建模语言的图形化表达,从而支持工业产品质量检测中模型编排的全过程。(2)通过预先抽象和定义YAML的关键字,设计从模型编排建模语言到YAML的模型转换算法以及转换后YAML数据的验证算法。首先通过分析模型编排建模语言和YAML关键字的对应关系,定义两者之间的映射规则;其次基于定义好的映射规则,设计从模型编排建模语言到YAML语言的转换算法;然后对已定义的YAML关键字进行分析,构建出一套目标模型约束条件;最后设计与约束条件一一对应的验证器,针对每个约束条件进行相应的模型验证,此外,主验证器用来控制所有验证器的验证流程。(3)设计和开发支持上述模型编排建模的可视化平台,并提供平台的实例应用。平台有三大核心功能:其一是支持模型编排建模语言,且提供低代码的开发方式,以友好的拖拽方式支持模型编排的建模过程,能够辅助工作人员建立模型编排的图形化模型;其二是实现模型编排建模语言到YAML的转换算法,支持从图形化的编排建模结果到YAML文件自动输出;其三是能够对转换后的YAML数据进行结果验证,从而保证最终输出的YAML文件具有规范的格式,且能够表达正确的编排含义。最后,选取拉链产品在模型编排可视化平台进行实例应用,将模型编排建模语言的研究从理论落地到实际,验证了平台的实用性和有效性。
基于模型驱动的机器人建模语言的研究与实现
这是一篇关于模型驱动,建模语言,MDRML,编辑器,模型转换器的论文, 主要内容为随着技术与经济的发展,机器人在生产生活中的应用越来越广泛,机器人软件系统开发成为一个热门研究方向。目前机器人软件系统构建仍然采用由开发人员通过编写底层代码构建,而且存在机器人软件系统平台、机器人中间件种类繁多、互不兼容等问题,从而增加了机器人软件系统开发和机器人系统跨平台移植的难度。模型驱动方法利用系统模型为主要工件,驱动整个机器人软件系统的构建。本文主要针对构建机器人软件系统的方法进行研究,将模型驱动的思想利用到机器人软件系统的开发之中。本文设计了一套基于模型驱动机器人系统建模语言MDRML(Model-Driven Robot Modeling Language)。通过总结机器人系统特点,根据“自顶向下”的建模过程,抽象出机器人分布式节点层。分布式节点层由分布式节点图表述,用来描述整个机器人系统的节点结构。系统节点实现语言包括图形类语言和文本类语言,根据不同节点实现功能的不同,将系统节点分为三类:CNode(复杂节点),自定义了数据流图和状态机图,主要用来描述包含复杂过程和状态转换过程的系统节点;PNode(PLC节点),主要扩展了IEC 61131-3国际标准,扩展包括:加入C++混合编程、加入网络通信模块等,主要用于描述工业机器人系统中的逻辑控制;SNode(简单节点),不限制该类节点实现方式,提供与其它节点的通信,主要用于实现复杂算法计算、与底层设备打交道等系统节点。针对设计的建模语言,本文设计并实现了MDRML建模语言相配套的集成开发环境(IDE),集成开发环境包括编辑器和模型转换器两个部分。编辑器采用基于Web的形式,利用前后端分离技术。前端采用Vue框架,文本类编辑利用Ace编辑器,图形编辑采用mxgraph图形库。后端采用Spring boot架构和Mongo DB数据库。模型转换器利用Dom4j解析器解析模型文件,利用Antlr4框架对模型语言进行词法分析和语法分析,并实现模型转换过程的语义分析和模版填充。将不同节点的建模语言分别转换到特定平台代码,利用CNode和PLC运行时系统运行。最后,通过利用本文设计的MDRML建模语言和集成开发环境,构建了Qrobot表演软件系统和工业机器人分拣软件系统。案例表明本文设计的建模语言以及配套的集成开发环境,可以适用于多种机器人系统,使机器人软件系统表述更加容易,降低软件系统开发难度。
面向工业产品质量检测的模型可视化编排方法研究
这是一篇关于元模型,建模语言,模型编排,可视化编排,YAML文件的论文, 主要内容为随着工业产品日渐多样化,基于深度学习的机器视觉技术逐渐开始代替人工进行质量检测。在实际工业生产中,大多产品结构复杂,单个深度学习模型已不能满足生产需求。产品的质量检测不仅会涉及到多个深度学习模型,而且不同产品线的模型执行顺序和执行条件各异,且存在新的未知产品形态,因此需要在检测前,对多个模型进行模型编排。传统编排采用的是工作人员手工编写编排脚本的方式,这种方式需要工作人员具备一定的技术基础,且不易排错。针对具有层次性结构的工业产品编排需求,解决工作人员需要手工编排脚本的不足,本文主要研究面向工业产品质量检测的模型编排可视化建模方法,具体工作内容如下。(1)针对复杂工业产品的质量检测,使用基于元模型的理论定义模型编排建模语言。模型编排建模语言的定义首先通过抽象工业产品质量检测中的概念,从中提取出模型编排建模语言的基础建模元素;其次从抽象语法和具体语法的角度定义了建模元素及其连接关系;然后将以上元素和关系封装成实体并为其设计可视化外观;最终实现模型编排建模语言的图形化表达,从而支持工业产品质量检测中模型编排的全过程。(2)通过预先抽象和定义YAML的关键字,设计从模型编排建模语言到YAML的模型转换算法以及转换后YAML数据的验证算法。首先通过分析模型编排建模语言和YAML关键字的对应关系,定义两者之间的映射规则;其次基于定义好的映射规则,设计从模型编排建模语言到YAML语言的转换算法;然后对已定义的YAML关键字进行分析,构建出一套目标模型约束条件;最后设计与约束条件一一对应的验证器,针对每个约束条件进行相应的模型验证,此外,主验证器用来控制所有验证器的验证流程。(3)设计和开发支持上述模型编排建模的可视化平台,并提供平台的实例应用。平台有三大核心功能:其一是支持模型编排建模语言,且提供低代码的开发方式,以友好的拖拽方式支持模型编排的建模过程,能够辅助工作人员建立模型编排的图形化模型;其二是实现模型编排建模语言到YAML的转换算法,支持从图形化的编排建模结果到YAML文件自动输出;其三是能够对转换后的YAML数据进行结果验证,从而保证最终输出的YAML文件具有规范的格式,且能够表达正确的编排含义。最后,选取拉链产品在模型编排可视化平台进行实例应用,将模型编排建模语言的研究从理论落地到实际,验证了平台的实用性和有效性。
基于模型驱动的机器人建模语言的研究与实现
这是一篇关于模型驱动,建模语言,MDRML,编辑器,模型转换器的论文, 主要内容为随着技术与经济的发展,机器人在生产生活中的应用越来越广泛,机器人软件系统开发成为一个热门研究方向。目前机器人软件系统构建仍然采用由开发人员通过编写底层代码构建,而且存在机器人软件系统平台、机器人中间件种类繁多、互不兼容等问题,从而增加了机器人软件系统开发和机器人系统跨平台移植的难度。模型驱动方法利用系统模型为主要工件,驱动整个机器人软件系统的构建。本文主要针对构建机器人软件系统的方法进行研究,将模型驱动的思想利用到机器人软件系统的开发之中。本文设计了一套基于模型驱动机器人系统建模语言MDRML(Model-Driven Robot Modeling Language)。通过总结机器人系统特点,根据“自顶向下”的建模过程,抽象出机器人分布式节点层。分布式节点层由分布式节点图表述,用来描述整个机器人系统的节点结构。系统节点实现语言包括图形类语言和文本类语言,根据不同节点实现功能的不同,将系统节点分为三类:CNode(复杂节点),自定义了数据流图和状态机图,主要用来描述包含复杂过程和状态转换过程的系统节点;PNode(PLC节点),主要扩展了IEC 61131-3国际标准,扩展包括:加入C++混合编程、加入网络通信模块等,主要用于描述工业机器人系统中的逻辑控制;SNode(简单节点),不限制该类节点实现方式,提供与其它节点的通信,主要用于实现复杂算法计算、与底层设备打交道等系统节点。针对设计的建模语言,本文设计并实现了MDRML建模语言相配套的集成开发环境(IDE),集成开发环境包括编辑器和模型转换器两个部分。编辑器采用基于Web的形式,利用前后端分离技术。前端采用Vue框架,文本类编辑利用Ace编辑器,图形编辑采用mxgraph图形库。后端采用Spring boot架构和Mongo DB数据库。模型转换器利用Dom4j解析器解析模型文件,利用Antlr4框架对模型语言进行词法分析和语法分析,并实现模型转换过程的语义分析和模版填充。将不同节点的建模语言分别转换到特定平台代码,利用CNode和PLC运行时系统运行。最后,通过利用本文设计的MDRML建模语言和集成开发环境,构建了Qrobot表演软件系统和工业机器人分拣软件系统。案例表明本文设计的建模语言以及配套的集成开发环境,可以适用于多种机器人系统,使机器人软件系统表述更加容易,降低软件系统开发难度。
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