传统的矿体建模是基于结构条件驱动的,在边界属性变化时,所建立的模型难以随之动态变化,为解决这一问题,针对矿体的动态特点,提出了基于属性驱动的矿体动态建模方法。首先利用三维块体属性模型,按任意给定的边界属性条件,在块体模型中对所需单元块体进行动态提取,然后基于特征面求取和曲面光滑算法将矿体属性模型转换成几何结构模型,最后建立给定工业指标条件下的矿体三维几何模型。应用实例表明,该方法实现了在不同边界属性条件下动态提取、生成矿体的属性结构和几何结构,可精确构建光滑矿体模型,提高了矿体动态建模效率。

掌握Powerdesigner中状态图和时序图建模的基本工具和操作方法；从实验四所确定的用例图中任意选取2到3个用例进行动态建模，并根据建模成果对类图进行设计完善。要求至少建立2个时序图。

Chameleon：使用动态建模的多阶段层次聚类.pdf 学习资料 复习资料 教学资源

该模拟有助于理解三相感应电机的动态（数学）建模。 建模方程及其如何在 MATLAB Simulink 中轻松实现方程的解决方案在以下链接中进行了说明" https://www.researchgate.net/publication/342638140_Mathematical_Modeling_of_Three_Phase_Induction_Motor_Equations_and_its_Solution_-_Hand_outs " 也下载这个文件（上面的链接），以便更好地理解三相感应电机的数学建模方程。 三相感应电机的动态（数学）建模的更新版本可在以下链接中找到，它是专门为 DTC 设计的。 “ https://in.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/78553-mathematical-modeling-of-three-phase-

软件工程之动态建模文档

为满足煤矿智能化开采对高精度地质模型的需求，提出透明工作面多属性动态建模方法，探讨了工作面综合探测多源异构数据特征、多属性数据融合算法、动态可视化建模技术，并进行实例应用。利用综合探测技术对工作面进行逐级综合探测，可在不同阶段获得多属性、多维度和多精度的多源异构探测数据，按照数据产生的阶段和频度，将多源异构探测数据划分为静态、动态和实时数据;通过数据配准实现多源异构探测数据量纲和尺度统一;通过交叉验证实现多源异构探测数据相互验证和补充;通过井震、震电和多参数联合反演，实现煤层厚度、地层波速、电阻率及其他属性参数预测;利用局部搜索、内插和网格化等动态可视化建模技术，实现模型的局部快速更新;采用局部渲染和CUDA实时绘制技术，实现模型高效渲染和实时呈现。结果表明:多属性融合能够将多源异构探测数据统一到同一地质空间中，交叉验证可提高探测数据解释精度，联合反演可实现多源异构探测数据多属性融合，提高探测数据空间分辨率并丰富属性信息;动态可视化建模以静态数据和工作面精细探测动态数据构建的初始工作面地质模型为基础，融合回采过程中获取的动态探测数据和实时数据，可实现回采工作面前方煤层顶底板和构造等信息

为了满足煤矿智能化开采对高精度地质模型的需求，提出透明工作面多属性动态建模方法，探讨了 工作面综合探测多源异构数据特征、多属性数据融合算法、动态可视化建模技术，并进行实例应用。利用 综合探测技术对工作面进行逐级综合探测，可在不同阶段获得多属性、多维度和多精度的多源异构探测数 据，按照数据产生的阶段和频度，将多源异构探测数据划分为静态、动态和实时数据；通过数据配准实现 多源异构探测数据量纲和尺度统一；通过交叉验证实现多源异构探测数据相互验证和补充；通过井震、震电和多参数联合反演，实现煤层厚度、地层波速、电阻率及其他属性参数预测；利用局部搜索、内插和网 格化等动态可视化建模技术，实现模型的局部快速更新；采用局部渲染和 CUDA 实时绘制技术，实现模型 高效渲染和实时呈现。结果表明：多属性融合能够将多源异构探测数据统一到同一地质空间中，交叉验证 可提高探测数据解释精度，联合反演可实现多源异构探测数据多属性融合，提高探测数据空间分辨率并丰 富属性信息；动态可视化建模以静态数据和工作面精细探测动态数据构建的初始工作面地质模型为基础， 融合回采过程中获取的动态探测数据和实时数据，可实现回采工作面前

NCC企业架构动态建模.pdf

采用一种改进的时间序列神经网络用于过程系统的动态建模。该网络将输入变量的时间序列数据作为网络输入,同时以系统的脉冲响应系数为时间序列输入数据的权值,赋予神经网络模型一定的物理意义,从而使神经网络模型获得更好的外延性,能够更好地表达系统的动态特性。