31、CMIS绑定、架构及安全控制详解

CMIS绑定、架构及安全控制详解

1. CMIS绑定与架构

1.1 CMIS绑定概述

在构建兼容的客户端和服务器时,XML和JSON响应必须有清晰的定义。CMIS规范定义了两种架构,分别用于不同的绑定方式。

1.2 CMIS架构类型

1.2.1 XML架构

XML架构在CMIS 1.0中引入,并在CMIS 1.1中稍有扩展。它由三个文件组成:
- CMIS - Core.xsd :包含核心定义,供Web Services和AtomPub绑定使用。
- CMIS - Messaging.xsd :为Web Services绑定添加消息定义。
- CMIS - RestAtom.xsd :包含仅用于AtomPub绑定的XML定义。

1.2.2 JSON架构

JSON没有可比的标准架构。CMIS技术委员会采用并扩展了Orderly(http://orderly - json.org/)。原始的Orderly规范对CMIS来说不够用,委员会添加了一些特性。CMIS使用的Orderly规范可在CMIS规范的附录中找到。

1.3 架构扩展点

CMIS架构定义了多个扩展点,客户端和存储库可以在这些点插入额外的数据。如果XML架构中包含Any元素,或者Orderly架构中的结构以*结尾,那么CMIS结构就是可扩展的。这些扩展点旨在跨所有绑定工作,开发者可以实现具有扩展功能的与绑定无关的应用程序。

(Mathcad+Simulink仿真)基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要:本文围绕“基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计”展开,结合Mathcad与Simulink仿真工具,系统研究LLC谐振变换器的小信号建模方法。重点利用扩展描述函数法(Extended Describing Function Method, EDF)对LLC变换器在非线性工作条件下的动态特性进行线性化近似,建立适用于频域分析的小信号模型,并通过Simulink仿真验证模型准确性。文中详细阐述了建模理论推导过程,包括谐振腔参数计算、开关网络等效处理、工作模态分析及频响特性提取,最后通过仿真对比验证了该方法在稳定性分析与控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具,从事开关电源、DC-DC变换器或新能源变换系统研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握LLC谐振变换器的小信号建模难点与解决方案;②学习扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用;③实现高频LLC变换器的环路补偿与稳定性设计;④结合Mathcad进行公式推导与参数计算,利用Simulink完成动态仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合Mathcad中的数学推导与Simulink仿真模型同步学习,重点关注EDF法的假设条件与适用范围,动手复现建模步骤和频域分析过程,以深入理解LLC变换器的小信号行为及其在实际控制系统设计中的应用。
基于蚂蚁优化算法的柔性车间调度研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕基于蚂蚁优化算法的柔性车间调度问题展开研究,利用Python代码实现该算法在柔性车间调度中的应用。通过构建数学模型,定义工序约束与资源分配规则,采用蚂蚁优化算法模拟工件在不同机器上的加工顺序,以最小化最大完工时间(makespan)为目标,提升车间调度效率与资源利用率。文中详细阐述了算法的设计思路、关键步骤及代码实现过程,包括信息素更新机制、路径选择策略和调度结果可视化,展示了蚂蚁优化算法在解决复杂组合优化问题上的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和运筹优化背景的高校学生、科研人员及智能制造领域的工程技术人员,尤其适合从事生产调度、智能算法研究的相关从业者; 使用场景及目标:①学习并掌握蚂蚁优化算法的基本原理及其在柔性车间调度中的具体应用;②通过实际代码实现理解智能优化算法的编程逻辑与调试方法;③为解决现实生产环境中复杂的调度问题提供算法参考与技术支撑; 阅读建议:建议读者结合文中代码逐行理解算法实现细节,配合测试不同规模的算例以观察算法性能变化,同时可尝试将算法扩展至多目标调度或与其他元启发式算法进行对比分析,以深化对智能优化方法的理解与应用能力。
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