模板优化设计（精选七篇）
模板优化设计 篇1
荫营河特大桥起讫里程为DK30+057.6~DK32+346.06, 共2.288km。桥跨结构形式为 (2-24m+58-32m) 单线简支T梁、1- (40+64+40) m和1- (48+80+48) 连续梁, 本桥为单线桥。位于-11‰、-15‰、-5‰坡道及R=10000m曲线。桥台均采用单线T形桥台, 桥墩采用单线圆端形实体墩和空心墩, 共计65个墩柱。
2 墩身模板
目前铁路桥墩施工时, 普遍采用整体式钢模板, 主要受墩柱坡度、及墩身结构影响, 钢模板在加工时, 考虑其整体性, 一般的只能做成一个整体的结构。使用整体钢模板结构进行墩身施工时, 主要有以下优点:
(1) 整体钢模板的刚度、强度和模板平整度好, 施工完成的墩身混凝土结构外观平整度好、圆弧段线性流畅、墩柱错台较小。
(2) 整体钢模板在安装、校核时较方便, 可操作性高, 节约时间。
(3) 在墩高坡比一致时, 可循环利用的次数多。
2.1 模板选择
阳大五标荫营河特大桥墩身施工前在模板策划时考虑采用的墩身模板即为整体式钢模板。荫营河特大桥墩身分空心墩和实心墩, 实心墩分35:1、45:1、50:1三种。空心墩分35:1/80:1、45:1/80:1、60:1/85:1三种。计划进场的模板共计11套, 计划进场时间为2016年2月20日。
(1) 按照7#、39#墩身制作3整套模板, 28个墩身共用, 计划工期84d。
(2) 按照47#墩身制作一套整模板与48#墩身共用。按照46#墩身制作一套模板, 平模4节, 与49#墩身共用。工期36d。
(3) 按照17#墩身制作圆弧端模板 (墩顶以下17.5m段) , 平模制作4节, 与20#墩身共用, 墩顶17.5m以下模板与18#墩身模板共用。按照18#墩身制作圆弧端模板 (一模到顶) , 平模制作8节, 与19#墩身共用。工期73d。
(4) 按照21#墩身制作2整套模板 (一模到顶) , 15个墩身共用, 计划工期96d。
(5) 按照24#、25#墩身制作2套模板, 圆弧段一模到顶, 平模16节, 14个墩身共用。计划工期103d。
2.2 模板利用率
2.2.1 实心墩模板利用率
荫营河特大桥35:1实心墩共计28个, 平均墩高为:12.73m, 为其配套的模板共3套, 模板制作高度为墩柱中高度排前三位的三个墩柱。模板最大循环利用率K为:
K=墩柱数量/模板套数=28/3=9.33, 模板的利用率较高, 所以35:1实心墩模板的配置合理。
另外:45:1和50:1实心墩各两个墩, 平均墩高为9.5m和8m, 各配置1套模板, 因墩柱数量限制, 其利用率K值仅为2偏低。
2.2.2 空心墩模板利用率
(1) 荫营河特大桥35:1/80:1的空心墩共计4个, 因其位于连续梁位置, 考虑工期配置2套模板。模板最大循环利用率K为:
K=墩柱数量/模板套数=4/2=2, 模板的利用率底, 配置不合理, 需要优化。
(2) 荫营河特大桥45:1/80:1的空心墩共计14个, 考虑配置2套模板, 模板最大循环利用率K为:
K=墩柱数量/模板套数=14/2=7, 模板的利用率较高, 配置较合理。
(3) 荫营河特大桥60:1/80:1的空心墩共计15个, 考虑配置2套模板, 模板最大循环利用率K为:
K=墩柱数量/模板套数=15/2=7.5, 模板的利用率较高, 配置较合理。
3 墩身模板再优化
3.1 优化思路主要依据
(1) 荫营河特大桥的实际施工工期。
(2) 模板厂家实际设计制作水平 。
3.2 优化内容介绍
在考虑荫营河特大桥35:1/80:1墩柱施工时, 连续梁主墩施工周期为制约工期, 但边墩施工不受工期制约, 可适当的放慢速度。
通过对模板厂家的调研及对墩柱试题结构的分析, 我们最后选择一种在市政建设中常见的模板, 即可调半径钢模板, 可调半径钢模板的工作原理是基于钢模板面板的韧性基础上, 通过模板背部竖向肋杆上设置的调节螺栓及对应的调节块来实现模板的可调节性能。之所有可以用在墩柱上, 主要是由墩身坡比的统一性, 通过不断调整调节螺栓及增减调节块将模板的半径调节为墩身施工时所需的坡比。
3.3 平模优化
平模在实际施工中, 利用率普遍比圆模利用率高, 在承台、桥台、墩身、连续梁、现浇梁的平面位置均有使用实例。
因此平模尺寸选择时, 我们制定了统一的平模制作标准:
(1) 适当的增加平模刚度、强度, 以提高平模循环利用次数。使平模在多次使用后, 平模的变形情况仍在误差要求范围内。
(2) 平模尺寸控制:平模加工成固定的单元板 (高度×宽度:2×1及其他小型号配板) 。平模出厂时根据墩型, 由厂家将平模组装成型, 并运至施工现场。
3.4 圆端模板优化
坡比35:1/80:1空心墩模板由原先的一模到顶 (整体钢模板) 方案, 修改为可调节模板。墩柱施工速度为1m/d, 详见图1~2。其中:
外模:单节高度2m, 每套3节, 共制作2套;
内模:单节高度2m, 每套3节, 共制作2套。
4 优化成果
4.1 模板重量对比
模板优化设计主要针对35:1墩身模板进行优化, 优化后墩身模板重量对比情况如表2。
4.2 施工效果对比
4.2.1 施工速度对比
可调半径模板施工周期在队伍施工水平保证的前提下:速度为0.8m/d, 熟练程度提高后可达到:1.0~1.5m/d。相对整体钢模板速度较慢, 且对队伍施工熟练度有较高要求。
4.2.2 墩身效果对比
可调半径模板在混凝土施工完成后相对整体钢模存在如下缺点:
(1) 墩身外观质量存在接缝多;
(2) 错台位置较多 (该项可加强施工队伍施工水平来控制) ; (3) 局部外观线性较差 (该项可由测量精度水平来控制 ) 。
4.3 相关指标、要求
阳大五标模板优化主要就墩身模板进行了优化, 此次优化提高了模板重复利用率。
4.3.1 使用变径模板的主要优点
(1) 在墩身施工时, 提高了模板的机动性, 不必考虑因流水施工冲突而引起模板短缺, 从而使墩身施工工期得到了充分保证。
(2) 此模板可利用率相对较高, 能在不同坡比、不同截面圆弧半径的墩柱上使用。因此在维护保养措施到位的情况下, 循环利用率将会更高。
(3) 对施工场地空间要求底, 因可调半径模板数量相对整体钢模板的数量少很多, 因此对现场的空间要求低, 对现场文明施工干扰很少, 且模板倒运成本降低。
(4) 墩身平模方面, 不论空心墩或者实心墩, 均采用标准单元板, 为平模的二次使用做了准备, 为类似的工程间使用提供了极大便利。
4.3.2施工管理和架子队施工水平要求
(1) 模板采用变径圆模 , 在每一循环的墩身翻模施工中 , 必须对模板半径进行调整。 在每一次半径调整中都必须要求项目技术员、测量班亲自监督、检查、复核。
(2) 变径模板相对整体钢模, 在混凝土外观上较差。因此在翻模施工前必须保证模板的平整度、清洁度满足相关要求。
(3) 施工队伍方面, 要选用责任心强、经验丰富、技术娴熟的工人进行操作, 以避免操作不当引起的不可预见后果。
(4) 在模板进场后, 必须要求厂家安排专业的技术人员对模板的使用、维护、保养等进行交底。另外:模板的易损配件要求厂家在模板进场时必须按量足额提供, 以资备用。
(5) 模板单重指标
平模单重:130~140kg
圆模单重:110~125kg
目前, 荫营河特大桥变径模板施工的墩柱已经完成, 施工过程中监测混凝土外观、墩身坡比均未发现任何问题。
参考文献
[1]实用五金手册 (第八版) .上海科学技术出版社.
[2]可调圆弧钢模板在浅埋暗挖地铁施工中的应用.西部探矿工程, 2007 (3) .
模板优化设计 篇2
模板匹配[1]是指在目标图像中寻找与给定模板相同或相似区域的过程，是计算机视觉基础方法之一，并且在自动导航、目标跟踪、医疗诊断等多个领域中得到了广泛的运用。模板匹配方法主要分为两类:一类为基于灰度方法的匹配;另一类为基于特征方法的匹配。前者基于灰度值，通过不同准则检测模板与目标图像部分相似性;后者通过提取两幅或多幅图像的颜色、纹理、形状等特征，并进行描述，然后根据描述参数匹配。基于特征方法匹配适合具有明显特征图像，但匹配精度不高[2]。基于灰度方法匹配精度较高，其中归一化互相关算法NCC，抗噪性强、性能稳定[3]，但计算公式复杂，匹配时间长，严重制约其应用。
随着群智能优化算法的发展，粒子群PSO[4,5]算法因其易实现、控制参数少、收敛速度快等特点，逐渐被应用到图像处理中。文献[6]提出一种基于量子空间PSO的图像分割算法(QDPSO)，该方法通过最优阈值来划分像素，实现图像分割，经试验分析，该分割方法适应性强，分割效果稳定。文献[7]使用改进PSO算法对中值滤波优化，相比普通中值滤波提高了抗噪性能。文献[8]将标准PSO与SAD模板匹配算法相结合，虽然增加绝对精确匹配率，但没有考虑标准PSO缺陷与噪声影响。文献[9]将标准PSO与灰色关联分析相结合，提出了GPSO图像匹配算法，提高了模板匹配的抗噪性能，但是没有考虑标准PSO容易陷入局部最优的缺陷。本文基于标准PSO算法，引入附属粒子群引导主粒子群收敛，使用黑名单机制防止粒子群再次陷入局部最优，并加入随机扰动算子减小匹配误差，然后将改进后PSO结合NCC算法提出NPSO模板匹配算法。
1 基于标准粒子群NCC模板匹配算法
1.1 NCC模板匹配算法
设目标图像大小为M×N，模板图像大小为A×B,(M≥A,N≥B)。NCC匹配算法将模板图像左上角在目标图像中逐行逐列移动，移动范围为row∈[1,M-A+1],col∈[1,N-B+1]，并使用式(1)计算归一化系数，其中T表示模板图像，Ii,j表示在移动过程中被T覆盖的目标图像部分，T-与I-i,j分别表示对应灰度均值，计算方法如式(2)与式(3)。式(1)得到的NCC系数范围为[0,1]，模板与覆盖图像相似度越高，归一化系数越大，1表示完全匹配。
1.2 标准粒子群算法
粒子群算法[4,5]是1995年Kennedy和Eberhart博士根据鸟群觅食行为提出的一种群智能优化算法，其中鸟为粒子，食物为全局最优解，粒子群算法就是模拟鸟群寻找食物的过程。首先初始化N个M维粒子，初始位置为Xi=(xi1,xi2，…，xiM)，初始速度为Vi=(vi1,vi2，…，viM),i=(1,2，…，N)。然后使用适应度函数根据位置Xi计算出适应度值Fi。记录每个粒子每维历史最优值(使适应度值最大或最小的位置)Oi(oi1,oi2，…，oiM)，并找出所有粒子中每维最优值，即全局最优值Og(og1,og2，…，ogM)。然后使用式(4)、式(5)更新速度与位置。
其中ω叫作惯性权重，表示保持上一次速度系数;Vkid表示第i个粒子第d维进化k次之后的速度;c1、c2为学习因子，分别表示自我认知与社会认知，通常取值为2;r1、r2为[0,1]之间的随机数;Okid表示第i个粒子第d维在进化k次之后的个体最优位置，Okgd表示粒子群的全局最优位置;Xkid表示第i个粒子第d维进化k次之后的位置;η为约束因子，通常取值为1。
因为NCC模板匹配算法取值范围确定，且为寻找全局最优解问题，所以可抽象为以匹配范围内像素点坐标为输入粒子，以式(1)为适应度函数的优化问题。其中粒子维数为2，即Xi=(xi1,xi2)，取值范围为:
2 标准粒子群算法的改进
虽然标准粒子群算法具有计算灵活、简单易用、收敛速度较快的优点，但随着模板减小，模板与目标图像相似区域增多，NCC系数接近最优值极值增多，而标准PSO初始化随机性强，且缺乏跳出局部最优的能力，极易陷入局部最优解，导致模板匹配位置错误。
以图1细胞图像与模板为例，图2表示模板在目标图像NCC系数三维图。因为图1中与模板相似区域较多，所以图2中NCC系数值接近全局最优值1的局部极值较多。
本文根据模板匹配特点，引入基于区域的附属粒子群，引导主粒子群收敛至全局最优，建立黑名单机制，使粒子群迅速跳出全局最优，并引入随机扰动算子，减小匹配误差，极大提高了模板匹配准确度。
2.1 基于区域的附属粒子群
模板尺寸越大，与目标图片相似区域越少，粒子群搜索范围也越小，NCC系数极值也相对越少，粒子群越容易收敛至全局最优解。基于上述分析，目标图像固定，模板尺寸越大，粒子群越容易找到全局最优解，但目标图像与模板相对位置未知，所以没有可利用的先验知识扩大模板尺寸。由于目标图像匹配范围已知，因此可以将匹配区域分割，增加模板尺寸所占比例，并在每个分割区域内分配粒子群并行寻找最优解。其中分割区域中的粒子群叫作附属粒子群，全局范围内的粒子群叫作主粒子群。以图1为例，将其匹配区域分割为四个，即:
在附属粒子群并行搜索所在区域得到最优解后，使用附属粒子群最优解(使适应度函数值最大位置)，引导主粒子群收敛，如式(15)，其中vidk+1表示主粒子群的速度，opd表示附属种群最优位置。最优位置所属区域即为最优附属区域。
2.2 黑名单机制
当最优解进化E代不变时，粒子群可能陷入局部最优，为了快速跳出局部最优，直接初始化粒子群，并总保留最优解为全局进化最优解。然后将主群粒子以大概率事件初始化在最优附属区域内，如式(16)。在跳出局部最优的同时，增加了种群多样性。
为避免再次陷入已经得到的局部最优解，根据禁忌搜索思想[10]，将适应度值小于全局进化最优解的局部最优解加入黑名单。
2.3 随机扰动算子
基于粒子群的模板匹配为组合优化问题，即坐标点只能取整数，在对最优值取整时可能与最佳位置稍有偏差，所以在迭代过程中，遇到黑名单中局部最优值时，直接对现有粒子速度加入随机值，如式(17)，其中φ∈[0,1]，|Regionid|为第i个粒子d维的取值范围大小。减少粒子群在局部最优解花费时间，并增强对局部最优解周围区域搜索。
2.4 NPSO算法执行步骤
根据以上优化，将NPSO算法步骤总结如下:
1)在式(6)范围内随机挑选P个粒子作为主粒子群。确定匹配区域分割个数，并分别在各自范围内随机生成P个粒子作为附属粒子群。初始化每个粒子群位置为Xi1=(x1i1,x1i2)，速度为Vi1=(v1i1,v1i2),i=(1,2，…，P)，使用式(1)计算其适应度值。并记录附属粒子群最优值。
2)判断附属粒子群是否全部收敛至最优值(最优值连续E带不变)，是则执行4)，否则执行3)。
3)以式(4)、式(5)更新附属粒子群速度与位置。
4)判断主粒子群适应度值是否连续E带不变，是则执行5)，否则执行9)。
5)主粒子群收敛适应度值是否小于附属粒子群最优适应度值，是则执行6)，否则执行7)。
6)将主粒子群收敛位置加入黑名单，转至8)。
7)将附属粒子群最优位值加入黑名单，并将主粒子群收敛适应度值与位置赋值给附属粒子群最优值。转至8)。
8)在式(16)表示区域重新初始化主粒子群。
9)判断主粒子群是否陷入黑名单，是则转10)，否则转11)。
10)以式(17)、式(5)更新速度与位置，转12)。
11)以式(15)、式(5)更新速度与位置，转12)。
12)如此次迭代最优解适应度值小于上一次最优适应度值，则将上一次最优解赋值给此次最优解。
13)是否达到最大迭代次数，是则结束，否则转2)。
3 实验结果与比较
实验环境为Core i5 3.10GHz,MATLAB 7.11。
3.1 模板匹配精度
以图1为目标图像，其中黑框图像为模板图像，尺寸为32×32。分别使用NPSO与基于标准PSO的NCC算法进行模板匹配。两种算法种群个数P=30,w=1,c1=2,c2=2,r1=1,r2=1，η=1，迭代次数为80。其中NPSO算法中c3=2,r3=1,,E=10。附属粒子群为4个，取值范围如式(7)-式(10)。
图3为两种算法分别独立运行100次求均值后的收敛曲线。
由于NPSO控制参数较多，导致前期运行速度较慢，并且总运行时间高于PSO。但NPSO最终收敛至0.98，基于标准PSO的NCC模板匹配算法最终收敛至0.85。由于NPSO的黑名单机制，平均每次运行结束跳出局部最优次数为10次，且进化具有多样性，加上随机扰动算子的增加收敛精准性，找到匹配最优解能力明显高于标准PSO算法。
图4为两种算法每次运行结束得到的最佳匹配位置与模板在目标图像中标准位置的街区距离。
可以看出NPSO的绝对精确匹配率为84%，误差小于等于1的精确匹配率为92%。而基于标准PSO的NCC算法绝对精确匹配率为15%，误差小于等于1的精确匹配率为16%。NPSO相比PSO算法匹配精度提高了79%。
表1为标准PSO与NPSO在图1中不同模板尺寸(保持模板左上角位置不变)匹配精度。
由表1可以看出，模板越大，NPSO匹配精度越高。模板越小，NPSO相对于标准PSO匹配精度提升比例越大，充分说明NPSO在多极值情况下增加了收敛准确性。
3.2 匹配时间与抗噪性能
(1)运行时间比较
表2为不同模板尺寸下NCC算法、SSDA算法运行时间与基于标准PSO的NCC算法、NPSO算法收敛至最优解所使用时间比较。其中SSDA阈值取3，最大匹配点数为100。
当模板大小为16×16、32×32、64×64时标准PSO与NPSO迭代次数为80次，当模板大小为128×128时标准PSO迭代20次、NPSO迭代10次便可达到最佳收敛状态。因为NPSO的附属粒子群机制，收敛至最佳值的迭代次数相比标准PSO减少10次。
由表2可以看出，NCC与SSDA运行时间较长，PSO与NPSO在运行时间上占有优势，但NPSO相比PSO运行时间略有增加，是因为NPSO牺牲部分时间增加收敛准确性。综合表1表2可以看出，NPSO算法相对于标准PSO的NCC模板匹配算法在小模板尺寸下增加27%、26%、21%的运行时间的同时，分别使定位精度提高900%、409%与60%。
(2)抗噪性能比较
图5(a)与黑框中图像分别表示原图与模板图像。图5(b)、(c)、(d)分别在原图中加入方差为0.01、0.02、0.03高斯噪声。
提取图5(a)中模板，其尺寸为32×32。使用上述四种算法在图5(b)、(c)、(d)中寻找模板位置，并分别独立执行100次。实验结果如表3所示。
由于模板灰度值与图像其地地方灰度差异较大，所以NCC系数接近于1的极值较少，加上NCC算法抗噪能力较强的特点，NCC算法、基于标准PSO匹配算法与NPSO算法都不容易受噪声干扰，其中NCC算法匹配准确度达到100%,NPSO算法准确度接近100%，而标准PSO算法匹配准确度只有18%左右。SSDA算法虽然可以减少运行次数，但匹配精度随噪声强度增加而降低，鲁棒性不佳。NPSO基于NCC算法，具有较强抗噪性能。
4 结语
文中使用附属粒子群、黑名单机制、随机扰动算子对标准PSO方法改进，结合NCC算法，提出了NPSO模板匹配算法。该算法克服了标准PSO算法容易陷入局部最优解的缺点，不仅提高了模板匹配精度，而且具有很强的抗噪能力。
增加模板尺寸、粒子群总群个数和附属粒子群个数都可以增加绝对精确匹配率，经多次试验，NPSO模板匹配精度与NCC系数极大值个数和粒子移动速度也有很大关系。当极大值较多时，应当适当降低粒子移动速度;当极大值较少时，应当加快粒子移动速度。使种群多样性与收敛速度达到最佳值，使得增加匹配准确度的同时加快收敛速度。
摘要：针对灰度模板匹配中速度慢、抗噪性差的缺陷,基于NCC(Normalized Cross-Correlation)算法,提出一种基于优化粒子群的模板匹配算法——NPSO。该算法加入附属粒子群,引导主粒子群向全局最优解收敛;根据禁忌搜索思想,提出黑名单概念,使粒子群快速跳出局部最优;并引入随机扰动算子,增加粒子群向全局最优解收敛准确性。通过Matlab仿真实验,不同模板尺寸下NPSO精确匹配率比基于标准粒子群模板匹配算法分别提高了45%、79%、36%、2%,且对噪声不敏感。说明NPSO不容易陷入局部最优,且匹配精度高、抗噪能力强。
关键词：模板匹配,粒子群算法,归一化互相关算法,附属粒子群,黑名单机制,随机扰动算子
参考文献
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[2]Lin D M,Tsai C T.Fast normalized cross correlation for defect detection[J].Pattern Recognition Letters,2003,24(15):2625-2631.
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[6]朱霞.基于量子空间的粒子群算法在图像分割中的应用研究[J].计算机应用与软件,2012,29(6):256-259.
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[8]王维真,熊义军,魏开平,等.基于粒子群算法的灰度相关图像匹配技术[J].计算机工程与应用,2010,46(12):169-171.
[9]鹿艳晶,马苗.基于灰色粒子群优化的快速图像匹配算法[J].计算机工程与应用,2009,45(10):157-159.
模板优化设计 篇3
电子化量身定制服装eMTM是一种新兴的服装生产方式, 它利用现代三维人体扫描技术、计算机技术和网络技术将服装生产中的人体测量、体型分析、款式选择、服装设计、服装定购、服装生产等各个环节有机地结合起来, 实现高效快捷的数字化服装生产链条。作为一种全新的服装生产方式, eMTM生产已经成为国内外服装生产领域研究的重点, 并将成为未来数字化服装生产的一个重要的发展方向。通过提取到的人体体形参数[1], 送入人体体形分析系统[2]进行分析, 得到生成三维虚拟人体所需要的截面信息, 在人体模板数据库中查找模板人体的截面数据, 找出最相似的人体模板, 通过等比缩放、拟合等方法生成个性化的三维虚拟人体[3]。由此可见, 三维虚拟人体模板是个性化三维虚拟人体生成的核心部分, 三维虚拟人体模板的优劣直接影响到生成的个性化人体, 所以对三维虚拟人体模板的优化显得尤为重要。本文主要的工作是为三维虚拟人体模板提出了可行的优化方法, 使生成的个性化三维虚拟人体更加精确和完整。
在个性化三维虚拟人体生成的过程中还存在不足, 生成的三维虚拟人体存在失真, 如图1所示, 图左边为提取三维虚拟人体模板的原始数据 (三维虚拟扫描人体) , 右边为利用前期研究方法所生成的个性化三维虚拟人体, 我们可以看出右边的三维虚拟人体的肩部变形, 腰身段有凹陷。在个性化人体生成方法中, 首先需查找出符合所需生成人体的模板截面数据, 然后进行拟合生成。前期研究中三维虚拟人体模板选配算法由下节所述, 在前期的工作中对此算法进行了简化:根据人体体型分析系统得到人体关键截面信息。由于前期进行生成个性化三维虚拟人体时模板数据是以完整人体扫描数据为单位存放的, 所以采用了在数据库中查找最相近的人体模板数据, 然后提取人体模板中的关键截面进行拟合, 生成个性化三维虚拟人体, 这样就导致了图1中存在的问题。例如:通过体形分析我们需要得到三维虚拟人体的肩部截面围度 (即截面的周长) 为80cm, 胸截面围度为60cm, 腰截面围度为80cm;然而在数据库中查找到的最接近的三维虚拟人体模板数据为:肩部截面围度 (即截面的周长) 为75cm, 胸截面围度为60cm, 腰截面围度为70cm;这意味着我们查找得到的模板数据与我们所需要的数据存在较大的差别, 人体围度的变化反映了人体体型的变化, 也表示着人体截面的不同, 因此缩放变化后截面的围度也会有大的差别, 所以在拟合生成三维虚拟人体时就会出现与原有三维虚拟人体数据不符合的情况。本文将要论述的对三维虚拟人体模板的优化方法可以解决图1中存在的问题。
1 三维虚拟人体模板优化方法
1.1 三维虚拟人体部件选配算法
结合三维虚拟人体生成系统的需求, 三维虚拟人体结构化描述模型表示如下:
T= (G, D, J, X, R)
其中 T:三维虚拟人体;G:国标分类;D:人体身段分类;J:人体截面分类;X:胸截面的高度分类;R:人体轮廓及有关参数。
由该结构化描述模型可见, 人体由身段部件 (胸、腰、臀) 组成, 每个身段又由若干个相应的关键截面组成, 每个截面的轮廓形状由其几何特征参数描述[4]。由此, 这一系列标准化的人体部件 (身段和截面) 就是人体部件模板。三维虚拟人体部件模板通过其匹配算法, 从模板库中被选出, 然后被送至三维虚拟人体生成模块进行拟合生成。具体选配算法如图2所示。
1.2 三维虚拟人体模板优化方法
据图2所示的三维虚拟人体部件选配算法可知, 生成人体模型需要在人体模板库中查找出胸、腰、臀三个身段的人体模板, 取出各模板中的特征参数送入到三维虚拟人体生成系统中生成三维人体。根据人体的特有性质, 对模板进行分割, 将人体躯干部分分成胸、腰、臀三个部分。输入人体体型参数, 分别在三个身段的数据库中查找最合适的模板, 然后提取其特征参数, 拟合生成三维虚拟人体。我们在原有系统的基础上提出以下优化方法:
(1) 三维虚拟人体模板分割, 生成分离的人体模板 (胸、腰、臀) 部件, 使生成个性化人体所需要的部件与所需要的人体的几何形状最相似;
(2) 三维虚拟人体模板组合, 根据提取的人体体形信息, 查找生成人体需要的最匹配模板, 然后拟合生成个性化三维虚拟人体, 使生成的个性化三维虚拟人体比原有的方法更加完整和精确。
1.3 三维虚拟人体模板的分割
涉及到对三维数据的分析与处理, 本文选用了Java3D辅助编程[5]。并使用Java.io.FileReader和Java.io.FileWriter对X3D文件进行读取和修改。
程序的主要目的是对X 3D文件进行读取和修改。可以应用到三维虚拟人体型值点的坐标获取、围度测量、模板人体分割等方面。
在前期的研究中, 我们提取人体十个关键截面作为生成个性化三维虚拟人体的必要条件, 十个截面分别为后颈截面、前颈截面、肩峰截面、上胸截面、胸截面、下胸截面、腰截面、腹突截面、臀截面、基截面。分割后胸身段模板包括后颈截面、前颈截面、肩峰截面、上胸截面、胸截面、下胸截面;腰身段模板包括下胸截面、腰截面、腹突截面;臀身段模板包括腹突截面、臀截面、基截面。算法思想:由于同一截面上型值点的Z轴坐标是相同的, 我们利用这一特点, 找到下胸截面与腹突截面型值点的Z轴坐标, 将三维虚拟人体模板分成三个部分, 将三个部分的数据分别复制到三个新的X 3D文件中, 得到三维虚拟人体的分段模板。下面是三维虚拟人体模板分割的算法描述:
其中P (xi, yi, zi) ∈T为三维虚拟人体T表面上的点, P (x0, y0, z0) 为下胸截面S上的型值点, P (x1, y1, z1) 为腹突截面R上的型值点;zi、z0、z1分别为T、S、R上点的Z轴坐标;Vstr (Vi) 表示在X 3D文件上查找躯干节点的起始位置并将其写入到新的X 3D文件Vi中;WFP () 表示将点P (xi, yi, zi) 写入新的X 3D文件Vi中。X 3D文件V1、V2、V3分别表示胸、腰、臀分段人体模板, 显示效果如图3所示。
1.4 三维虚拟人体模板的组合
通过客户上传的照片分析提取出客户的人体体型特征参数, 对这些参数进行分析, 属于胸身段特征截面的参数在胸身段模板数据库中进行查找, 查找出与原有人体最相近的胸身段模板, 将模板包含的特征截面的特征参数取出;同理将腰身段和臀身段的特征参数提取出来。
算法思想:由于胸身段模板A、腰身段模板B、臀身段模板C的坐标原点可能不一致, 需要将其中两个身段模板的点进行平移。由于涉及到不同人体模板之间部件组合, 来自不同的人体模板的胸身段模板A与腰身段模板B, 组合时共有截面是不相同的, 首先查找到共有截面型值点中X轴坐标最小的点, 将点的信息入栈, 然后依次将30个型值点入栈, 两个截面的点入不同的栈, 然后将栈顶元素一一出栈, 计算两个栈顶对应的点的坐标的平均值, 生成新截面的型值点的坐标。下面是三维虚拟人体模板组合时下胸截面生成的算法描述:
假设其中S1为胸身段模板下胸截面, S2为腰身段模板下胸截面;n、m分别为截面1和S2上点的个数, for (n=0;n≤30;n++) {P′=Min[P (x1, y1, z1) ];Push P′;}:每次选取S1上x轴坐标最小的型值点入栈;for (m=0;m≤30;m++) {P″=Min[P (x2, y2, z2) ];Push P″;}:每次选取S2上x轴坐标最小的型值点入另一个栈; (n=30∩n≥0∩n--) {Pop P′}:将栈顶出栈, 计算P′与P″的坐标平均值作为新下胸截面型值点的三维坐标P (x, y, z) , 从而确定三维虚拟生成人体的下胸截面。
腰身段模板和臀身段模板的共有截面腹突截面 (腹部最突出处的截面) , 同样使用上述方法可以生成三维虚拟人体的腹突截面。确定了生成人体的两个重要的分界截面 (下胸截面和腹突截面) , 提取到三个身段模板中的剩余关键截面, 采用了NURBS拟合算法对三维虚拟人体进行拟合。算法思想:根据宽度和厚度, 按比例缩放服装人体模型纵横向的单位长度, 保证生成的个性化三维虚拟人体的胖瘦与体形分析得到的数据一致。再整体移动坐标保证生成的个性化三维虚拟人体的重心线和侧面趋势线与分析所得到的相同。算法描述如下:
其中k为人体宽度, Max (S1) 为模板人体截面横轴上坐标最大值, Min (S1) 为模板人体截面横轴上坐标最小值;h为人体厚度, Max (S2) 为模板人体截面纵轴上坐标最大值, Min (S2) 为模板人体截面纵轴上坐标最小值;Max (I1) 为个性化生成人体截面横轴上坐标最大值, Min (I1) 为横轴上坐标最小值, 从而得到生成人体的宽度a, Max (I2) 为个性化生成人体截面纵轴上坐标最大值, Min (I2) 为纵轴上坐标最小值, 从而得到生成人体的厚度b;Cxi为生成人体重心线的x轴的坐标, Cyi为生成人体重心线的y轴的坐标;SMsp[xi]为人体模板截面上各型值点的x轴坐标, SMsp[yi]为人体模板截面上各型值点的y轴坐标;CX为人体模板重心线的x轴坐标, CY为人体模板重心线的y轴坐标;M[xi, yi, zi]为生成人体的截面型值点的坐标P (x, y, z) 。
获得个性化三维虚拟人体各个关键截面上型值点的坐标, 通过拟合得到个性化三维虚拟人体。生成的三维虚拟人体如图4所示。
使用前期研究中开发的测量软件得到三维虚拟人体模板、原个性化三维虚拟人体、使用优化方法后的个性化三维虚拟人体的肩、胸、腰三个截面的围度如表1所示 (单位:cm) 。
从图4和表1中可以看到通过我们的优化方法解决了图1中所存在的问题, 生成的个性化三维虚拟人体的肩部无变形, 腰身段无凹陷, 使原三维虚拟人体基本相同。
2 结 论
本文提出了三维虚拟人体模板的优化方法, 对人体模板进行了分割与组合, 证明了优化方法的可行性, 通过实验结果可知, 我们解决了前期个性化三维虚拟人体生成存在的问题, 使个性化三维虚拟人体的精确和完整性得到进一步的提高, 为eMTM系统的建设奠定了良好的基础。同时, 随着个性化三维虚拟人体生成的深入研究, 我们的优化方法需要进一步的完善, 为自动化的量身定制提供更好的服务。
摘要：电子化量身定制eMTM (electronic made-to-measure) 是二十一世纪出现的数字服装技术。三维人体模板是生成个性化三维人体的核心部分, 通过对前期工作的分析以及三维人体部件模板选配算法的研究, 提出对提取三维人体模板的原始数据实施分割, 然后在生成个性化三维人体时进行组合的优化方法, 使最后生成的个性化三维人体的精确性得到了明显的改善。
关键词：eMTM,三维虚拟人体模板,优化,分割,组合
参考文献
[1]范庆玲, 李继云.基于照片的三维人体模型研究与实现[J].微型电脑应用, 2006, 22 (3) :5-9.
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[3]朱光宇, 施霞萍, 陈家训.基于eMTM三维虚拟人体的自动测量[J].计算机与信息技术, 2007 (12) :28-29, 39.
[4]范庆龄.面向eMTM的人体特征数据自动提取方法的研究与实现[D].上海, 东华大学, 2006.
模板优化设计 篇4
电动提模系统由若干个结构相同的提模单元组成, 各单元通过轨道依附在已浇注混凝土的冷却塔筒壁上, 并随着冷却塔筒壁升高而升高, 为冷却塔的施工提供了安全、高效的作业平台, 目前在火力发电厂冷却塔的土建施工中得到越来越广泛的应用[1]。图1是该系统的现场施工图。
电动提升模板系统应用中安装结构庞大、零部件繁多, 对单个零部件的改进优化将可节约大量钢材, 减少设计成本, 同时, 该系统中关键零部件力学性能分析及材料尺寸参数选择, 对提升模板系统的安全性和稳定性有着至关重要的影响[2]。目前, 国外对于电动提模系统的文献较少, 设计制造单位对于电动提升模板系统的轻量化设计和优化缺乏深入研究, 如副杆等零部件的材料优化、小平台槽钢型号的选择等。本文在基于提模系统的工作原理和现场施工工况的前提下, 分析所需轻量化的关键部件, 并在此基础上对上下平台、小平台等零部件的材料或几何参数进行优化设计, 进而对电动提升模板系统的结构分析和设计优化提供一个可行的方法。
1 分析对象的选取
提模系统的每个单元由主架、伸缩框架、轨道、模板系统等组成。其中主架是提模系统的关键部分, 由机架、提升机构、小平台等组成。机架是主架的基本构架, 承受单元体所有的载荷;小平台分为上、中、下3层, 分别与相应的伸缩框架相连, 构成上、中、下3层环形通道和作业平台;提升机构可实现单元体沿着预先埋设的轨道提升, 各单元由电动机、蜗轮减速器、提升丝杆、安全螺帽等组成[3]。其具体结构如图2所示。
1.P3外平台2.P2外平台3.P1外平台4.小平台5.副杆6.支架7.导轨8.活动架9.传动系统10.斜杆
电动提升模板系统通过电机的同步控制和正反转来完成操作架和提升架的循环运动[4]。在爬模系统爬升中, 主架是电动提升模板系统的关键承载部件, 同时也是传动的重要部件, 它的性能好坏直接关系到提模系统的安全可靠性以及生产效率。主架中关键零部件的设计应保证承受工作过程中的外载荷不发生残余变形和过量的弹性变形, 同时需保证一定的使用寿命, 即必须保证其安全性、可靠性和经济性三大特点[5]。因此本文将重点针对主架中的平台、斜杆等关键受力零部件进行有限元分析和优化。
2 斜杆的有限元分析
2.1 添加材料及网格划分
利用CATIA三维软件进行建模并将模型导入Workbench中。对斜杆装配件设置材料20钢及Q235, 并将各零件设置为对应材料。对模型进行网格划分, 所得结果如图3所示。
2.2 接触, 约束及载荷施加
2.2.1 添加接触及约束
将各个零部件按照实际接触情况添加接触类型, 将斜杆一端圆孔设为固定约束。
2.2.2 载荷计算及施加
根据本项目提模系统施工零件图, 经计算得单个提模单元的钢结构重为G1=42 229.4 N, 湿木板重G2=9368.6 N, 提升模板3层平台放置重量分别重为Gp1=7500 N;Gp2=3500 N;Gp3=3500 N, 可得单个提模单元总重为G=66 098 N。此处将斜杆轴向力预设为10 000 N。
斜杆在实际工作中会受到剪切应力, 本文按以下3组实验分析在剪切力作用下斜杆的受力及应变情况。
第一组实验仅加载轴向压力10 000 N作用于另一端圆孔, 如图4所示。
第二组和第三组添加10 000 N轴向压力同时分别添加1000 N, 2000 N径向力, 作用于另一端半圆孔。
2.3 计算结果与分析
限于篇幅, 仅展示第二组实验的变形分布, 如图5所示。由图得斜杆最大形变量为2.68 mm, 位于端点处。最大等效应力为289.9 MPa, 已超过屈服强度σs=245MPa[6]。
3组实验结果综合如表1所示。
对以上3组数据综合分析可知, 当只加载轴向力时, 斜杆受力变形及应力情况良好, 而当受到轴向力与径向力合力时, 其变形及应力较大。考虑现场施工中斜杆的支撑、调节作用及安全因素, 不能减小现有斜杆尺寸。
3 P1、P2、P3平台有限元分析及优化
3.1 P1平台有限元分析及优化
提模系统中P1、P2、P3平台用于提升货物和施工人员, 被安放在两支架间, 分成上中下3层, 其中P1平台所需搭载的重量最大, 此处重点分析。
3.1.1 P1上平台有限元分析与优化
P1平台分为上下两部分:上下平台一端靠铰链连接, 底面搭在滑动支架上。本文中上平台材料选为Q235和Q345, 平台两侧所用槽钢型号选择为10号和8号槽钢, 通过分析软件ANSYS Workbench进行分析。1) 结合现场施工工况, 计算得上平台载重为9309.7 N, 其中包括木板、上下平台重量和需载重最大值。按理想情况, 平台均匀受力进行分析, 其中Q235和Q345的许用应力为215 MPa和310MPa[7]。2) 将P1上平台CATIA三维模型导入Workbench中, 计算模型如图6所示。3) 施加载荷, 在平台两侧槽钢处均匀施加载荷, 方向垂直向下, 大小9309.7 N。4) 计算结果与分析, 针对Q235材料的10号槽钢, P1上平台的加载应力分布和形变分布如图7~图8所示。
图6 P1上平台计算模型
在相同载重情况下, 采用不同材料及槽钢型号分析结果如表2所示。
结合Q345与Q235的许用应力分析 (表2) 可知, 采用Q345-8的平台安全系数高于优化前平台, 且平台自身重量更轻, 因此理论上可将P1上平台材料改为Q345, 同时, 两侧槽钢型号改为8号。
3.1.2 P1下平台有限元分析与优化
1) 优化前的下平台材料为Q235, 两侧为14号槽钢。与上平台优化方法同理, 选用Q235和Q345两种材料, 下平台侧面选用14号和12号槽钢进行分析比较。计算得, 下平台的载重重量为19 802.6 N, 进行网格划分, 网格大小为15 mm, 效果图如图9所示, 并在下平台铰链与托架处施加固定约束, 在两侧施加位移约束及载荷。分析结果如表3所示。
2) 综合分析表3数据可知, 采用Q345-12的下平台最大形变量、最大等效应力均小于优化前下平台, 且平台重量得到减轻, 因此, P1下平台材料可优化为Q345, 同时将两侧槽钢型号改为12号槽钢。
3.2 P2、P3平台有限元分析及优化建议
P2、P3与P1平台的结构相同, 仅是尺寸不同。其中P2与P3平台的尺寸和载重量完全一样, 因此只需对P2平台进行分析优化。经计算得P2上平台载重量为5423.6N, 下平台载重量为12284.6 N, 优化前材料同为Q235, 上平台两侧为10号槽钢, 下平台两侧为14号槽钢。分析方法与P1同理, 材料选择Q235和Q345, 上平台两侧选择10号和8号槽钢, 下平台两侧选择12号和14号槽钢。施加固定约束和位移约束位置同P1。通过分析比较得采用Q345材料的P2平台, 上平台槽钢选为8号, 下平台槽钢选为12号时其安全系数与自身重量均优于优化前, 因此可将P2上平台材料选为Q345-8, 下平台材料选为Q345-12。其优化后应力分布如图10~图11所示。
4 小平台有限元分析及优化
小平台优化前材料为Q235, 两侧为15号槽钢。此处选用Q235-12和Q345-12与原材料进行分析比较。其中小平台载重重量经计算为12389.6N。1) 将小平台三维模型导入ANSYS进行网格划分, 并在其与支架铰链结合处添加固定约束, 与上平台搭接处施加载荷, 计算模型如图12所示。2) 计算结果与分析。在12 389.6N载荷下, 3组不同材料分析结果如表4所示。
综合分析表4可知, 相比原来小平台, 选用Q345-12的小平台自身重量更轻且安全系数更高, 理论上采用Q345-12可行。
5 结语
通过对电动提模系统以上关键零部件材料及型号的分析, 可将P1、P2、P3的上、下平台材料优化为Q345, 同时上平台两侧选用8号槽钢, 下平台两侧选用12号槽钢, 小平台材料选择Q345, 两侧选用12号槽钢, 斜杆材料及尺寸不变, 仍采用20钢Q235材料。优化后的零部件在保证提模系统安全运行的同时, 减轻了电动提模系统自身重量, 提高了其有效载重量和经济效益。
摘要：针对一款EGI.TM电动提升模板系统, 采用CATIA软件进行三维建模、装配, 利用ANSYS Workbench平台对典型工况下的关键零部件进行有限元分析, 根据应力和变形分布, 对比各零部件在不同材料和型号下的最大应力和变形量, 综合考虑安全性、稳固性、经济效益等因素, 对电动提升模板系统进行优化。为实现电动提升模板系统模块化和轻量化改进设计提供参考。
关键词：电动提升模板系统,力学特性,有限元分析,优化
参考文献
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[6]冯鹤敏, 陈彩凤.机械工程基础[M].北京:化学工业出版社, 2005.
通用课件模板设计与实现 篇5
根据课程需要，由教师自己来设计界面友好，个性化并符合课程特点的多媒体课件，一直是近年来教辅软件主要的研究方向之一。本文利用多媒体著作工具Authorware，编程制作出一种面向对象的、简易的通用课件模板，利用它类似PPT的友好界面，使每一位教师都可以不用再理会繁琐的流程图就可以制作出自己的Authorware课件。基本思路是制作一个信息收集系统，把用户的工作量简化，填充Authorware模板的任务交给程序本身来完成。图1描述了面向对象的Authorware模板的制作思路。
本模板包含“信息输入系统”和“课件成品”两个部分。“信息输入系统”有着与PPT相似的结构，可供教师进行文本输入、图片视频的插入和表格的绘制等，而“课件成品”则由“信息输入系统”产生，是供教师上课使用的课件。教师将所要讲解的内容直接输入到“信息输入系统”中然后点击发布输出“课件成品”，这便是使用此模板制作Authorware课件的全部过程。这两个模块的内容都是以树状结构显示的, 给教学带来了很大的便利。图2是“信息输入系统”的主界面，图3是“课件成品”界面。
2“信息输入系统”的功能
2.1 设计思想——树型结构的文本输入
采用树型结构是为适应教学结构要求，树状的呈现方式可以使知识点的层次更加清晰地表现出来，如图4所示。该系统提供了自动命名的功能，第一次在标题栏输入内容，系统会自动将该页节点名称修改成与标题栏内容一致的名称，省去了重新命名的麻烦。输入文本内容的文本区分两个部分——“标题区”和“正文区”。点击其中一个即可对其进行修改。新输入的内容就会被记录。当下一次此页再被激活时，将显示新的内容。
2.2 子模块功能
除了文本输入外，“信息输入系统”还允许教师添加图片、动画、声音等文件，以辅助教学。教师可以通过系统右下角的控制面版来控制其播放。控制面板的开启是通过双击“媒体图标”来实现的，它类似于一个链接。每一个媒体图标与一个媒体文件相连，教师可以随意调整它们的位置，以适应自已的课程要求。教师上传的媒体文件都是以内部存储的方式保存在课件内部的，这样一来，就不必再担心链接失效的问题。图5是媒体控制面板以及在输入界面插入媒体图标。“信息输入系统”还提供了绘制表格的功能。表格里还可以存放媒体图标，让讲解更加多元化。
还有一个常用的随堂测试子模块。教师可以在任何一页(一个知识点后)根据屏幕提示，添加想要进行的测试，这个测试可以是选择题或是简答题。如果教师已经把学生名单上传给系统，那么就可以点击“提问”按扭，进行随机提问，答案将在Authorware中反馈，而且，如果需要的话，回答的分数会被存在记录课堂表现的表格中，如图6所示。
除了上述主要子模块外，还包括以下课堂教学有关的附加功能
(1)教学日志——可以将授课时遇到的问题随时记录，也可以作为授课记事本使用，或记录当日作业。
(2)荧光笔——在讲解课件时，可以拿荧光笔随时在内容上做标志。给同学们做更直观的讲解，也可以在媒体播放时标注出正在播放的媒体所讲解的内容。
(3)多种“皮肤”——教师可以根据自己的喜好和课程内容更换课件的背景图案。
(4)时钟——不同颜色的时钟可以配合不同颜色的皮肤使用。
(5)进度条——更直观的检测当前课程的进度
3 设计原理
本课题利用“信息输入系统”将教师输入的信息全部保存至数据库，再调用真正意义上的“模板”直接从数据库中读取信息，这样一来，就避免了教师直接对流程图的操作，大大减少了课件制作的工作量。
用Authorware本身制作的“信息输入系统”，实际上就是一个数据库访问系统。在本课题中，“信息输入系统”不但管理着数据库的数据读写，还担负着预览的功能。核心功能都可以在该系统中使用到。
3.1 数据存储结构
(1)课程管理信息，这一部分信息包括课程的基本信息、一些属性信息(如文本类型代码)。
(2)动作信息的存储，比如保存状态这一项，在修改了一处文本之后，设立一个保存状态变量status来标记文件是否已经保存。每次修改了文本，都把status的值该成1，代表没有保存;而每次保存时，我们都把status的值写成0;这样，在退出时，系统就会根据status的值来判断是否已经保存而弹出提示对话框。我们需要随时把status的值写入数据库，因为如果它只是一个变量而系统由于出现错误不正常退出，我们将会丢掉Status的值，相反如果我们把它写入数据库，下次启动时，便可以进行未保存文件修复从而增强系统的安全性。像这样的信息，就是动作信息。在数据库中也需要进行保存。
(3)单个课程信息，在本模板中，每个课程都拥有属于自己的6个表格：包括一个结构树节点信息，一个文本信息，一个表格绘制信息，一个表格文本信息，一个媒体文件信息和一个题目信息。这六个表格中存放着教师所输入的大部分信息。
3.2 主模块原理——树型结构的课件设计
3.2.1 数据呈现方式
本模板使用了两个表格分别实现文本输入和结构树的存储，数据字典如下：
(1)表名：tvtest^class_id，结构如表1所示。
(2) 表名:tvtitle^class_id, 结构如表2所示。
两个部分是通过page建立索引，联系起来。每次添加页，翻页时，都会跳转到一个中心计算图标上(调出页面设置2)，从那里，把一切数据初始化。(流程如图7所示)
其“调出页面设置2”计算图标中内容如下：
将文本内容读取出来，再以变量的形式显示在文本区域上，这便是数据库中数据在Authorware中的呈现方式。在实际应用时，通过选择结构树中的不同项，得到不同的page值，再通过page的值来决定该显示哪一组文本。每点击一次，程序都会跳转到“调出页面设置2上来”。
3.2.2 树型结构的实现方法———读取、添加、删除方式
结构树的操作是通过控件treeview control6.0来实现的，但由于控件本身的功能与预期功能之间差距还是很大的，因此，在操作结构树时计算量也很大。
(1)读取结构树
首先是根目录的寻找添加。在数据库中，设置birth_index=0的一项为根目录项。此外，在结构树中的索引必需是带字母的，而数据库中可自动赋值的索引号必须是数字。因此，程序中在索引号前面添加“a”，把预想的索引号添加到结构树中去：
添加完根目录后的结构树读取可用文字描述如下：
1)查找根节点的全部兄弟结点(relation=2)
2)把兄弟结点全部添加进去
3)查找第二层与第一层直接相连的结点(layer_num=2&relation=4)
4)把它们依此添加进结构树中
5)依此找到它们的兄弟节点，依此添加到结构树中
6)再寻找下一层
这种附值方法叫做“层状赋值”。为了读取结构树时避免遗漏和出错，本课题规定每个结构树的结点至多直接生成两个节点——一个兄弟节点和一个子节点。因为只有这样，才能保证结构树中的顺序永远正确(从一个节点派生出两个兄弟节点，这两个兄弟节点的顺序是不一定的)。“层状赋值”的方法利用了LAYER_NUM这个在结构树中并不存在的量，解决了读取结构树的问题，大大地减少了计算量。在添加页中，LAYER_NUM同样起了很大的作用。
(2)添加结构树
添加一页内容本来是很简单的事，但因为要时刻跟结构树保持一致性，就要对结构树做很多准备工作。以添加子页面为例：
--在数据库中添加子页面
--找出改节点有无子节点，如要有子节点，在添加到数据库中时，就必需改变成给当前点的最后一个子节点添--加一个兄弟节点，否则，就会因为一个点生成两个子结点而导致读取错误。
--如果有子节点
--一直寻找到子节点的最后一个兄弟节点
--该节点的索引号即要生成页的生成索引
--取出此页(刚找到的生成页)的LAYER_NUM和页码以及生成页下一页的层数(解释：刚找到的生成页也可能有自己的子节点，因此，要即将差入的这一页的页码究竟是多少到目前为止还不知道。必须往下一页一页地找，一直找到第一个大于等于此页面层数的页，即是要添加新页的页码)。
--找到第一个层大于等于该页面的页
--如果没有子页面
--取出此页的LAYER_NUM和要添加页的层数
--修改tvtext2和title的页码，如果在结构树中增添了一项，其后的页码都要加1，其它的表格，为了一致性，也必须要加1。
--向tvtitle中添加新的内容
--为新加页命名在结构树中点选某一个结点而确定PAGE这完全是靠节点名称的唯一性。因为索引号在结构树中是不能读取的。因此为了保证名称的一致性，必须要给新添加的节点计算命名：
--添加到数据库
--读取新生成页的索引号
--修改插件
--修改STATU标识
GoTo (IconID@"调出页面设置2")
(3)同样在删除节点的时候，也要注意页码的设置，还有就是被删除页的子页面，其生成页要变成生成页的生成页，只有这样才能保证结构树的连续性，否则，在读取的时候，在断开处向下的节点都无法读取。还有书签，如果书签大于了删除后的总页数，也要对书签的值进行修改。由此可见，这里的每一个变化都是有很多联系的，要一一处理好。
4 结语
本系统基于树型结构将原本是基于流程的Authorware课件的制作，进行了一次转变，用户将信息按要求输入到一个“信息输入系统”中，这样便可以制作出功能齐全的Authorware课件。成果模板的优势主要体现在以下几点：
(1)树型结构，清晰、易操作。事实上，树型结构是最容易被理解的一种知识结构，同时也是最容易被人控制的一种结构。选择这样一种方式来呈现知识点，会带来更有逻辑的课堂节奏。而且，本课题中的“树型结构控制区”功能是完全兼容“线性结构”操作方式的。因此，这种显示结构是非常有优势的。而且，本课题成功地完成了在树型结构下实现文本的输入和保存，这些功能完全可以稍加改造作为日后所有文本输入的基础，可用性很好。
(2)媒体的控制更简便。与PPT相比，“多媒体材料”应用的优势很明显。链接不丢失，控制容易，还可以播放很多需要安装播放器才能播放的媒体文件。
(3)有更强的交互性。Authorware向来以其强大的交互性著称。通过这种方式制作的课件，也有着丰富的交互方式。特别是随堂测试，可以巩固强化所学内容，带来一个更有条理的课堂。
本系统成功的证实了此种方法的可行性，并在此基础上开发出较为通用的课件模板，使课件设计的价值得到最大程度的发挥。
摘要：利用Authorware本身强大的编程语言, 制作出一种面向对象的、简易的通用课件模板, 利用它类似PPT的友好界面, 使每一位教师都可以不用再理会繁琐的流程图就可以制作出自己的Authorware课件。
矩形墩模板设计与施工 篇6
关键词：桥梁工程,矩形墩,模板,设计,施工
1 工程概况
沈吉高速公路长山堡浑河特大桥中心桩号K31+640.995, 该桥全长1797.52m, 两跨国道G202线、两跨浑河、一跨军队油库专用铁路, 跨军专线为两孔80m悬浇梁, 与铁路线斜交, 交角为18°, 与铁路铁轨轨面净空8.3m, 上部结构采用悬臂浇注预应力混凝土连续箱梁, 下部结构采用矩形墩, 基础采用群桩基础。墩身尺寸为705×250cm, 并带有15cm圆倒角, 墩身最高为22.85m, 最低为13.96m, 墩身下部混凝土等级为C30, 上部50cm混凝土等级为C40。
2 模板设计
墩柱模板采用拼装式组合模板, 正面模板两边采用120×150cm, 面板厚4mm;中间185×150cm, 面板厚4mm;侧面每节采用105×150cm, 面板厚4mm (2块) ;四角采用半径为15cm+5cm的定型模板配套使用。接缝处采用万能胶粘黑胶皮条 (2mm厚) 的方法, 用Φ12螺栓把紧, 在现场平整的场地上拼装, 组成665cm×450cm大块, 横肋、竖肋与模板焊成整体, 避免面积过大在运输过程中造成极大变形, 侧面与定型圆角模板拼装在一起。模板肋横向采用[12槽钢间距60cm, 竖向采用2根[16槽钢间距150cm, 拉杆采用Φ25精轧螺纹钢横向穿过墩身固定, 并在其内部设置壁厚1.5mm、直径Φ28钢管, 即可为套管使用, 又可做为内支撑, 增加模板的稳定性, 侧面采用1根[28槽钢作为横肋, 竖向采用2根[16槽钢间距100cm。矩形墩墩柱模板平面及立面图见图1、图2。
注:1.本图尺寸均以cm单位; 2.横肋 ([12、[28) 60cm一道; 3.纵胁 (双[16) 150cm一道; 4.精轧螺纹必须在钢筋空隙穿过, 纵向150cm一道。
3 模板计算
材料:1200×1500×4mm组合钢模板
荷载:根据公路施工手册计算
(1) 混凝土自重标准值:采用25kN/m3。
(2) 振捣混凝土时产生的荷载
采用4.0kN/m2 (作用范围在新浇注混凝土侧压力的有效压头高度之内) 。
(3) 倾倒混凝土时产生的荷载:取2kN/m3。
(4) 新浇注混凝土对模板侧面的压力标准值
采用内部振捣器, 新浇注混凝土作用于模板的最大侧压力取下面二式中的较小值:
P=0.22γt0β1β2v1/2
P=γH
式中:p—新浇注混凝土对模板的最大侧压力, kN/m2;
γ—混凝土的容重, kN/m3;
t0—新浇注混凝土的初凝时间, h, 可按实测确定, 当缺乏试验资料时, 可采用t0=200/ (T+15) 计算, T为混凝土的温度 (℃) ;
v—混凝土浇注速度, m/h;
H—混凝土侧压力计算位置处至新浇注混凝土顶面的总高度 (m) ;
β1—外加剂影响修正系数, 不掺外加剂时取1.0, 掺具有缓凝作用的外加剂时取1.2;
β2—混凝土坍落度影响修正系数, 当坍落度小于30mm时取0.85;50～90mm时取1.0;110～150mm时取1.15。
(5) 荷载设计值计算
v=20/ (2.5×7.05) =1.14m/h (按每小时搅拌20m3混凝土计算)
t0=200/ (T+15) =200/ (5+15) =10 (混凝土温度按5℃计算)
P=0.22γt0β1β2v1/2=0.22×25×10×1.0×1.15×1.141/2=67.53kN/m2。
荷载设计值组合:荷载采用3和4组合
F=1.2×67.53+1.4×2=83.84kN/m2
3.1 承载能力计算
(1) 长边水平向槽钢布置见图3, 沿高度每0.6m1根, 按5跨ι=1.5m连续梁计算, 荷载取计算宽度0.6m, 线性荷载q=83.84×0.6=50.30kN/m, 最大弯矩M=- 3/28qι2=-12.13kN·m (见图3、图4及计算) 。选用1根[12槽钢, M=σW=215×2×61.7=26.53kN·m, 最大挠度值为fmax=2.6mm<1500×1/400=3.75mm。满足要求。
将各系数代入公式:
最大挠度:fmax=2.6mm
(2) 竖向槽钢间距1.5m, 线性荷载为q=83.84×1.5=125.76kN/m, 计算高度0.6m, 最大弯矩M=4.78kN·m (见图4, 计算过程参照长边水平向槽钢) 。用2根[16槽钢, 抗弯矩M=σW=215N/mm2×2×116.8cm3=50.22kN·m, 考虑模板承受弯矩大于2kN·m, 50.22+2=52.22kN·m>4.85kN·m, 满足要求。
(3) 短边水平向槽钢沿高度每0.6m采用1根[28b, 计算长度取2.96m, 荷载取计算宽度0.6m, 线性荷载q=83.84×0.6=50.30kN/m, 按单跨简支梁计算, 最大弯矩M=ql2/8=50.30×2.962/8=55.09kN·m (计算过程参照长边水平向槽钢) 。选用 1根[28b槽钢, M=σW=215×365.6=78.6kN·m>55.09kN·m, 最大挠度值为fmax=6.88mm<2960×1/400=7.40mm, 满足要求。
3.2 精扎螺纹钢受力计算
最大受力为274.6kN, 采用25精扎螺纹钢, 精轧螺纹粗钢筋采用40Si2Mov钢材, 屈服强度700MPa, 容许应力[σ]=0.7×700MPa=490MPa, 可受力3.14×12.52×490=240.4kN, 满足要求。
4 模板施工注意事项
(1) 立模前要检查承台顶面的平整度, 相对高差不大于5mm。
(2) 模板组装要在平台上进行, 横、竖肋电焊要牢靠, 使吊装不便型。
(3) 效正拉线不少于4根, 地锚要有一定的抗拔力。
(4) 浇注混凝土时模板两侧要悬挂线锥, 控制垂直度。
(5) 安装前先对模板板面进行去锈打磨, 清去模板上的氧化皮, 使混凝土表面颜色一直, 涂刷质量好的脱模剂, 采用分节安装加固。
5 结束语
如何设计基础施工模板工程 篇7
本工程基础设计采用静压预应力砼管桩基础, 基础承台为钢筋砼结构, 基础梁互相连接。
2 模板设计选型
2.1 基础部分承台、基础梁采用组合钢模板, 48*3.5钢管、卡扣固定, 表面涂刷隔离剂。个别无法拆模的部位使用砖模、表面抹水泥砂浆、填土夯实固定。
2.2 基础以上圆柱采用定型钢模板, 内径分别为900mm、1000mm、1200mm三种规格钢模, 钢模按2片半圆组合, 螺栓、钢丝绳、猫爪卡具固定, 内表面涂刷隔离剂;各种规格20套, 满足流水施工要求。
2.3 隔离剂的选择:基础部分可选择废机油为隔离剂。
2.4 基础梁下设置100mm厚25KG苯板, 作为抗冻胀措施。
2.5 后浇带模板选用快易收口网, 将它作为永久性模板来固定混凝土, 无需拆模或造缝便可粘结下次浇筑的混凝土。网片之间采用25钢筋作为水平和竖向龙骨受力。
3 模板设计构造
3.1 垫层模板。
垫层厚度按100mm考虑, 按照轴线, 采用100mm×100mm的方木沿垫层边线设置, 四角使用水准仪按照基梁底标高进行抄平, 支撑体系可采用脚手架加顶托支撑在基坑壁上或者采用钢筋棍砸入土中固定, 方木长度4m, 为防止接头处产生错台, 方木接头处应附加方木钉牢。
3.2 承台及基础梁模板:
(1) 根据定位轴线, 在垫层面上弹出侧模控制线。 (2) 为了避免浇筑砼支模系统产生侧移, 基础内部设模板钢档, 外部设斜撑。 (3) 模板系统支设完毕一定保证张紧拉直对拉螺杆, 斜顶撑牢固。 (4) 基础工程使用组合钢木模板, 钢管支撑, M12对拉螺栓, 间距750×600。 (5) 钢管支撑横向间距750, 纵向间距600, 采用钢管支撑, 钢管斜撑固定在土壁上, 模板找正可采用花蓝螺栓斜拉Φ8钢筋微调找正。
3.3 首层梁板下地脚处理:
依据设计要求的回填土密实度和最大梁板荷载计算情况, 确定地脚接地面积。500*500mm基座可达到0.25m2基座可采用钢跳板或者相应尺寸的钢模板。
4 模板施工工艺
4.1 模板的安装:
(1) 一般要求。模板及支撑结构应具有足够的强度、刚度和稳定性;固定在模板上的预埋件和预留孔不得遗漏, 安装必须牢固且位置准确。重要预埋件, 必须根据相关设计图纸精确加工, 辅以经纬仪、水准仪准确定位, 安装牢固;梁、板、剪力墙所有模板的轴线位置、截面尺寸、平整度、垂直度, 通过自检、互检、交接检严格检查, 确认无误后, 进入下一道工序。 (2) 基础模板。安装模板前, 先复查地基垫层标高及中心线位置, 弹出基础边线。基础模板面标高应符合设计要求。 (3) 折线模板。模板拼装是在施工现场将面板“工”字木梁、调节支座、调节器及吊钩和边肋角钢等零部件, 按构造要求组拼成模板半成品的过程。模板拼装的质量直接关系到模板工程的质量和混凝土表面成型效果。拼装加工时要预控, 做到控制板缝的大小、控制螺栓与板面的关系 (用腻子填平丝头凹槽, 美化混凝土成型效果) 、边肋角钢与板面的关系、板面与“工”字木梁的关系和木梁本身接高的位置等。模板折线段长度调节是通过调节可伸缩丝杆的长度, 改变工字木梁之间的相对角度, 使面板弯曲而形成的。由于调节丝杆的行程受到一定限制, 所以在调节时, 应根据折线长度的不同更换不同型号的丝杆。模板调节工序要在模板进入工作面之前必须完成, 避免在工作面上调节, 减少人为因素对板面弧度的影响。这一工序是曲线可调模板使用的最关键一步。由于调节器内部螺旋丝扣具有沿水平方向的自锁性, 使得模板在调节完弧度进入作业面及操作过程中板面弧度不会改变。制作模具:根据图纸设计的曲线弧度, 利用计算机做出6m长范围内的弧度变化与直线的尺寸关系图。
4.2 模板的拆除:
模板拆除后, 应立即清理干净并刷上脱模剂。新模板进场, 必须先刷脱模剂方可使用, 拆下的扣件及时、集中收集管理。拆模时严禁模板直接从高处往下扔, 以防模板变形和损坏。
5 质量控制措施
5.1 过程控制。
按照模板工程质量控制程序严格进行质量控制, 详见下表:
5.2 质量验收。
5.2.1 主控项目。
(1) 安装现浇结构的上层模板及其支架时, 下层楼板应具有承受上层荷载的承载能力, 或加设支架;上、下层支架立柱应对准, 并铺设垫板。检查数量:全数检查。检验方法:对照模板设计文件和施工技术方案观察。 (2) 在涂刷模板隔离剂时, 不得玷污钢筋和混凝土接槎处。检查数量:全数检查。检验方法:观察。
5.2.2 一般项目。