摘要：由于与历史无关的造型系统中约束模型多处于欠约束状态,使求解结果往往不能很好地符合设计意图,为此提出一种基于虚几何元素的约束模型构建方法.该方法根据输入约束的方向特性创建虚几何元素,并将这些约束转换为实体几何元素、虚几何元素间的结构约束和尺寸约束,从而构建基本约束模型;在此基础上,通过几何元素的剩余自由度分析增补相应的几何约束,使约束模型更完备,求解结果更合理.文中方法已在原型系统InteModel中实现,并通过实例验证了其正确性和有效性.

摘要：在无先验信息的情况下,贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型,实现结构搜索空间小尺度动态缩放.同时,在改进遗传算法中构建变异概率自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,提出的基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法能够在无先验信息的情况下保证BN结构学习的精度和迭代寻优的收敛速度.

摘要：目的:初步探索农村地区学前儿童基本动作发展情况,以Newell的约束模型(constraints model)为理论基础,为学前儿童设计发展适宜性的身体活动,并检验为期8周的体育教学活动对幼儿基本动作发展的影响。方法:以山东省潍坊市某农村幼儿园学前儿童(n=109)为研究对象,以班为单位随机分配到实验组(n=54)和对照组(n=55)。实验组儿童参与为期8周的动作技能发展课程,对照组儿童参与幼儿园正常的教学活动。课程开始前和结束后一周内,采用TGMD-2对受试儿童进行测试。结果:1)研究中农村儿童的移动技能和物体控制技能的基线均显著低于TGMD-2的常模。2)经8周基本动作教学,实验组的后测GMQ显著高于对照组(P<0.001),对照组的GMQ在实验前后没有显著差异(P=0.087)。3)性别对教学干预无显著影响(P=0.703);实验组的后测移动技能和物体控制技能得分均显著高于对照组的后测成绩(P<0.001)。结论:研究中农村幼儿的基本动作发展相对滞后,物体控制技能发展水平低下是主要来源;为期8周的基本动作教学活动能够有效地促进农村学前儿童基本动作技能的发展。

摘要：采用结构熵理论,分析系统总熵、系统结构熵(包含联盟创新所需创新资源结构的复杂性、联盟任务分工结构的复杂性)以及联盟资源总量和联盟资源供给结构的约束等,并据此设计R&D联盟持续约束模型,给出实现联盟可持续的具体方法。

摘要：本文研究适合于彩色印前系统的交互式包装结构图设计方法。讨论了尺寸标注、辅助图素、真实因素的三级约束模型及相关的几何推理方法。我们在充分总结领域知识的基础上，已开发出基于上述模型的软件，应用于彩色拼版系统及模切制作，效果良好。

摘要：在ARM和Linux等嵌入式操作系统设计和应用中,为了优化进程管理和内存管理,提高嵌入式设备的运行效率,需要对复合型任务进行最优调度策略规划。提出一种改进的嵌入式设备中复合型任务最优调度约束模型,设计粒子分集聚敛算法实现对嵌入式设备中复合型任务最优调度,和实现对任务调度约束模型的改进,通过进程管理子系统,完成进程的创建、中止、进程间的通信及任务调度,进行特征分解,得到调度迭代方程。采用模糊聚类策略对任务调度管理的数据信息进行约简,可以实现最小的运算量。实验表明,通过该最优调度约束模型,调度算法对整个调度过程的时间开销影响不大,由此提高了调度算法的活性能力,总执行时间节省10%左右,可以使CPU利用率达到100%,展示了其优越性。

摘要：采用约束关系依赖图(CRDG)表达耦合约束之间的依赖关系,从而建立数值与符号耦合约束模型。提出耦合约束的求解算法:对CRDG进行最小独立子图分解,对存在耦合约束的子图用"孪生变量法"进行一阶解耦,对没有耦合约束的子图用传统方法进行独立求解,求解之后再对孪生变量进行等效性验算。该耦合约束模型及其求解算法拓展了传统约束理论,实现了数学求解和推理求解有机地结合。

摘要：本文提出了一种分层的约束网模型ＨｉｅｒＣｏＮ（ＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓＮｅｔｗｏｒｋｓ）。根据产品开发的不同阶段，约束模型分成四层约束网，上层是下层建立的依据，下层是上层实现的基础。最后，简要介绍了约束网维护的方法。

摘要：将影响城镇住宅用能终端能耗的影响参数归结于三个约束性指标:用能设备功率、用能时间、设备综合运行率,并分析了各个约束与这三个约束性指标的关系,提出了城镇家庭用能终端约束模型。

摘要：为实现设计环境的自然化和智能化，本文将特征模型分为模型描述和模型数据两个层次。模型描述是基于约束的，故称为约束模型，并定义为满足一定约束关系集的特征集合。模型数据（也称之为数据模型）的几何信息，将通过约束模型自动产生。约束模型的管理，本文的方案是建立层次化的特征关系图（ＦｅａｔｕｒｅＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＧｒａｐｈ，简写成ＦＲＧ）：结点表示特征，结点间的有向弧（方向由子特征指向主特征）表示约束关系。围绕ＦＲＧ，本文还分析了特征之间能够存在的各种约束关系，包括位置约束关系（贴合、交合和分离）和属性依赖关系（存在依赖Ｎ、拓扑依赖Ｍ、尺寸依赖Ｓ和定位依赖Ｐ）。