11、深入解析领域模型与Coherence的应用实践

深入解析领域模型与Coherence的应用实践

1. 丰富与贫血领域模型

在领域驱动设计中,Eric Evans提出领域对象应用于实现应用程序的业务逻辑,而非仅仅存储数据。然而,受J2EE规范影响,多数开发者习惯将领域对象变成属性包,把逻辑实现放在高层服务层。

Coherence并不强制使用丰富的领域对象,只要对象可序列化即可使用,贫血领域对象也能轻松运用。但创建自定义类时,最好在其中实现相关行为,而非将所有逻辑移至高层服务层,否则会如Martin Fowler所说,付出领域模型的成本却得不到收益。毕竟,贫血领域对象能实现的功能,使用更通用的数据结构(如Map)也能完成。

领域驱动设计中,核心构建块包括实体、聚合、值对象、服务、工厂和仓库。实体、聚合和值对象是数据对象,也是从Coherence角度看最重要的领域模型构件,会存储在Coherence中。

2. 实体与聚合
  • 实体 :具有身份标识的对象,身份标识可以是自然属性(如国家代码),也可以是系统生成的代理属性。一旦分配给实体,身份标识在其生命周期内保持不变。
  • 聚合 :特殊的复合实体类型,代表聚合根与依赖的弱实体之间的包含关系。例如,订单包含一个或多个订单项,单个订单项只有在订单的大背景下才有意义。

从Coherence角度看,实体和聚合是最重要的领域对象类型,通常与Coherence缓存一一对应。初学者常犯的错误是将Coherence当作内存数据库,创建过于细粒度的缓存。比如为订单和订单项分别配置缓存,在关系型数据库中这合理,但在Coher

感应异步电机转子磁场定向控制基于模型参考自适应观测器(MRAS)+模数最优法整定电流环和对称最优法整定速度环的无感算法(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了感应异步电机转子磁场定向控制的无感算法,结合模型参考自适应观测器(MRAS)实现转速和磁链的在线估计,省去机械传感器,提升系统可靠性。控制系统采用经典的双闭环结构,其中电流环通过模数最优法进行PI参数整定,以获得快速响应和良好稳定性;速度环则采用对称最优法进行调节器设计,增强抗干扰能力和动态性能。整个控制策略在Simulink环境中完成建模仿真,验证了其在无位置传感器条件下仍能实现高性能调速的可行性。; 适合人群:自动化、电气工程及相关专业的研究生、高校科研人员以及从事电机控制、电力电子运动控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究无速度传感器电机控制技术,特别是MRAS在转速辨识中的应用;②掌握模数最优法对称最优法在电流环和速度环PI参数整定中的设计流程工程实践;③通过Simulink仿真平台复现先进控制算法,服务于教学实验、科研项目或工业原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注MRAS观测器的构建原理、PI参数整定的理论推导仿真验证环节,同时可进一步拓展至参数鲁棒性分析实际硬件实现。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值