卡丁车构造图解汇总.docx
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卡丁车构造图解汇总
上述程序一旦检测到串口事件，就调用DataProcessing方法读串口数据，并写入数
组，供程序其它部分调用，另外还要检测何时退出线程，程序如下：
procedureTmainform.DataProcessing
1005
begin
clear:
=CLEARCOMMERROR（hcom,lperrors,@comms）;//清除串口错误
其他
ifClearThen
Begin//处理接收数据
ReadFile（hcom,ReadBuffer,Comms.cblnQue,LPReadNumber,0）
ReceBytes[l+ArrayOffset]:
=ReadBuffer[I];
//读串口缓冲区数据并写入数组
1
gameover:
=
（ReceBytes[I+ArrayOffset-1]=Byte（$FF））
and（ReceBytes[I+ArrayOffset]=Byte套
$FF））;//终止条件
ifgameoverthenterminate;//退出线程
End;
End;
其中，124
将线程的Terminated属性设置为True。
线程一旦检测到Terminated属性为True，就会结束线程，去执行Onterminate事件，在Onterminate事件中对采集到的RFID标识数据进行处理。
由于RFID读写器的ABxS协议的命令响应的最后两个字节都是FF，所以可以将收到连续的
两个FF作为终止线程的条件之一。
程序应用举例：
以持续读标识中所有48字节数据命令为例，在程序中用WriteBuffer数组保存该命
令，对WriteBuffer数组的各个元素赋值如下：
WriteBuffer[0]:
=Byte（
）;WriteBuffer[1]:
=Byte（$0D）;//连续读标识命令字头
WriteBuffer[2]:
=Byte（$00）;WriteBuffer[3]:
=Byte（$00）;//从第一个字节开始读
WriteBuffer[4]:
=Byte（$00）;WriteBuffer[5]:
=Byte（$30）;//读48个字节数据
WriteBuffer[6]:
=Byte（$00）;WriteBuffer[7]:
=Byte
$02）;//延时2秒
WriteBuffer[8]:
=Byte（$ff）;WriteBuffer[9]:
=Byte（$ff）;//连续读标识命令字
执行持续读标识命令后，程序以WriteBuffer数组写串口，RFID读写器执行此命令，并返回响应数据（见图5）。
图5持续读标识命令执行结果
从图54个字节AAODFFFF就是LRP830读写器对持续读命令的确认信息，然后是数据报文头AAOD和标识中48个字节的数据（每字节数据前加00FFFF。
5结束语
本文介绍了可编程控制器及微机与RFIDPLC通过串行
通讯协议与RFID读写器实现串行通讯，PC通过Windows多线程技术与RFID读写器实现串
行通讯。
本文所述方法具有通用性，对于其它厂家的PLC和RFID系统也有一定的参考价值。
RFID射频识别技术在我国工业自动化等领域的应用才刚刚开始，前景非常广阔。
本文对于促
进该技术的推广应用具有一定的积极意义。
FRAMEASSEMBLY（G）
■二、牛:
配总磴（D.F）
I
车架总成（D、F）
FRAMEASSEMBLY（D、F）
配件名
编号称
英文名称配套
单件价格
CHINESE
ENGLISH
SCHEMEPRICE
单车用量单位单价
NUMUNITRMB
美元
USD
车架
上护栏
上护栏螺丝M6
上护栏弹簧垫
上护栏螺母
后防护罩
防护罩巨型圈
防护罩螺丝
防护罩螺母
脚蹬
脚蹬螺栓M8
脚蹬垫片
Frame
1
个
3200
470
Theupperprotectioncolumn
1
个
120
18
TheupperprotectioncolumnboltM6
4
个
1
0.1
Springwasherof
theupper
protection
4
个
1
0.1
column
Nutoftheupperprotectioncolumn
4
个
1
0.1
Rearprotectioncover
1
个
340
50
Countersunkwasherofrearprotectioncover
2
个
10
1.5
Boltofrearprotectioncover
4
个
1
0.1
Nutofrearprotectioncover
4
个
1
0.1
Pedal
2
个
120
18
BoltM8ofpedal
2
个
1
0.1
Washerofpedal
8
个
1
0.1
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2014
脚蹬回位簧
Retractingspringofpedal
1.5
Fittingboltfor
2015
脚蹬限位螺丝
Pedal
3
个
1
0.1
2016
脚蹬限位螺母
FittingnutforPedal
6
个
1
0.1
2017
链条护板
Protectionforchain
1
个
160
24
车架总成
（D、F）
（D、F）
配套
FRAMEASSEMBLY
编号
配件
名英文
单件价格
称
名称
NO
CHINESEENGLISH
SCHEME
PRICE
单车用
量
单位
单价
美兀
UNIT
RMB
USD
NUM
2018
底板
Floortray
1
块
260
38
2019
螺丝M6
ScrewM6
6
个
1
0.1
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
2031
橡胶垫片
Rubberwasher
6
个
1
0.1
螺母
Nut
6
个
1
0.1
管塞
Closingplug
2
个
10
1.5
油门安全弹簧
Safetyspring
1
只
10
1.5
座椅螺栓
M8*50
BoltforseatM8*50
2
个
3
0.4
座椅螺栓
M8*25
BoltforseatM8*25
2
个
2
0.3
座椅螺帽
Nutforseat
4
个
1
0.1
Washer
座椅铝垫圈
（aluminiumofseat
4
只
8
1
安全带垫片
Safetybeltwasher
4
个
1
0.1
安全带固定螺
丝M10
Boltforsafetybelt
1
个
3
0.4
安全带固定螺
Nutfor
1
个
1
0.1
母M10
safetybelt
链条护板支撑架
Bumperforchain
2
个
8
1
2032
支撑架固定螺丝
Fixingboltforbumper
2
个
1
0.1
2033
支撑架固定螺母
Fixingnutforbumper
2
个
1
0.1
2034
后标志牌上支撑
Uppersupportofbearfaring
1
个
20
3
Below
2035
后标志牌下支撑
supportofbearfaring
2
个
20
3
橡塑件
RUBBER&PLASTICSASSEMBLY
配件名称
英文名称
配
套
单件价格
CHINESE
ENGLISH
SCH
EME
PR
ICE
美元
单位单价
UNITRMBUSD
编号
NO
单车
用量
NUM
3001
3002
3003
3004
3005
3006
3007
3008
80
座椅Seat
侧防撞箱Sidefairing
60
前标志牌Frontfairing
40
57
.4
后标志牌Rearfairing
缓冲胶垫
Countersunkwasher13
前轮胎Fronttire
（10X4.50—5）（10>4.50—5
12
401
后轮胎Reartire
（11X7.10—5）（11X7.10—5
80
安全带
Safetybelt
20
zlV
3S
EL
运动系统
RUNNINGSYSTEM
编号
配件名称
英文名称
配
套
单件价格
NO
CHINESE
ENGLISH
SCH
EME
PR
ICE
单车
美
单位
单价
元
用量
UNIT
RMB
US
NUM
D
后轴
Rearaxle
1
根
360
53
后轮毂
Rearwheelhub
2
个
240
35
前轮毂
Frontwheelhub
2
个
220
32
ScrewM8forWheel
轮毂固定螺丝M8
6
个
10
1.5
hubjoint
Axleoffrontwheel
前轮轴承
4
只
10
1.5
hub
平键
Keyspecialaxle
4
个
10
1.5
后轴轴承架
Rearbearingshell
2
套
90
13
后轴轴承
Rearbearingaxle
2
个
40
6
后轴轴承固定螺栓
StudboltM10
9
个
2
0.3
M10
forRearbearingaxle
后轴轴承定位螺丝
Washerforsecurity
9
个
1
0.1
垫片
forRearbearingaxle
后轴轴承固定螺丝
Studscrewwasher
9
个
2
0.3
4001
4002
4003
4004
4005
4006
4007
4008
4009
4010
4011
后轴轴承固定螺母StudnutM10for
4012
M10
Rearbearingaxle
9
个
1
0.1
4013
刹车盘接毂
Frictionliningcarrier
1
个
120
18
4014
刹车盘
Brakedisc
1
个
90
13
4015
刹车盘接毂螺栓
M8
StudboltM8forbrakedisccarrier
4
个
1
0.1
4016
刹车盘接毂垫片
Washerforfrictionliningcarrier
4
个
1
0.1
4017
刹车盘接毂螺母
M8
NutM8forbrake
disccarrier
4
个
1
0.1
4018
链条
Chain1
根
80
12
4019
链轮接毂
Sprocketcarrier
1
个
120
18
运动系统
RUNNINGSYSTEM
配件名
英文名
配套
价格
单件
编号
称
称
NO
SCHEM
SE
CHINE
H
ENGLISE
E
PRIC
单车
用量
单位
单价
美兀
NU
UNIT
RMB
USD
M
4020
链轮
Sprocket
1
个
80
12
4021
链轮接毂螺
栓M8
thescrewM8
forsprocketcarrier
4
个
2
0.3
4022
链轮接毂垫
片
Washerforsprocketcarrier
4
个
1
0.1
4023
链轮接毂螺
母M8
NutM8forsprocketcarrier
4
个
1
0.1
4024
轮毂接头
Wheelhub
2
个
220
32
joint
4025
轮毂接头紧
固螺栓M8
BoltM8for
Wheelhub
joint
1.1
数据挖掘在保
险行业CRM
个中的应用分析1
客户生命周期
理论将客户生
命周期分为三
个阶段：
获得
0.1
客户、提高客户的价值及保持效益客户•如果将数据挖掘结合在CRM中或者作为一个独立的应用程序来实施，数据挖掘技术可以在每一个阶段都提高企业的收
益.
1）在客户识别方面，通过数据挖掘技术可以进行客户特征的细分，识别潜在客户，然后将他们转变成真正的客户•数据挖掘技术的概念/类描述可以用简捷汇总的形式描述给定的任务相关数据集，提
供客户数据的一般特征•此外，分类和聚类
也可用于客户评级和分类.
[5]
2）在客户保持方面，挖掘的应用包括客户忠诚度分析和客户流失警示分
析•通过数据挖掘，对客户历史交易行为的分析，警示客户异常行为，并提出相应的对策建议.
3）在提高客户价值方面，首先，数据挖掘可以提供客户购买行为模式分析，进行客户细分，从而提供更具针对性的个性化服务；其次，数据挖掘支持客户盈利能力分析，预测客户盈利能力变动以增强客户盈利能力；此外，通过有效的交叉营销，向现有的客户提供新的产品和服务，可以实现购买推荐和升级销
售.1.2
CRM数据挖掘的系统结构
和技术创建描述和预测客户行为的模型CRM中的数据挖掘就是
利用数据挖掘理论，以有效
S
实现企业的客户关系管理.
图1cRM挖掘系统结构图
当今的技术可以使挖掘过程自动化，把数据
挖掘与数据仓库紧密集成，并使用可视化和知识表示技术，向商业用户提供挖掘的知识.在CRM数据挖掘的系统结构中，底层为数据源，包括交易历史、客户数据库、产品数据库及其他外部数据等，通过ETL工具提取数据形成数据仓库和数
据集市，以形成面向全局的数据视图，从而形成整个系统的数据基础OLAM.在此基础上，用于实现企业客户关系管理中的商业智能和决策服务器支持数据分析处理通过，并将分析结果OLAP和支持.
本案例中使用数据仓库及关联规则挖掘技术，分析客户数据中隐藏的购买行为知识.系统米用SQLServer2005数据库和VisualC++语言开发工具.挖掘系统结构如图1所示.
2CRM中客户行为模式挖掘的案例研究
客户行为模式的分析是数据挖掘在保险业CRM果通过挖掘得到规则知识中提高客户价值的典型应用之一，发现购买了寿险的客.例如，如户中有很大比例也同时购买了投资型产品，则对于那些购买了寿险的客户，可以同时向其推荐投资型险种•产品营销中二次销售的成本往往比开拓新客户要低，通过发现客户购买险种之间的关联性，通过有针对性地推荐老客户继续购买新的保险品种和服务，实现销售升级，提高销售投资回
报
率.[9]
关联分析是商业分析中应用最广泛的一种挖掘模式
P用关联规则挖掘模式对客户购买行为的分析和挖ort）和置信度，它用来发现满足最小支持度（Confidencc）要求的关联事务（Su
P-
掘，能够发现客户的行为偏好，从而提供更具个性化的服务.
下面以实例对客户行为模式挖掘的过程与方法进行分析，文中数据来源于辽宁省某保险公司的销售数据库.2.1
数据预处理
公司数据库系统中存在大量的数据字典和数据表，表目繁多，数据繁杂•其中和挖掘密切相关的数据表有客户基本信息表、保险销售记录表等.
中采集的数据不存在对多数据源和跨数据库系统的数据集成问题，数据预处理过程中需要主要考虑的问题有如下几个.
（1）数据集成.主要将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，解决数据的冲突问题，以及数据的不一致问题•原始数据库表最终集成为一张表.
（2）维归约•客户基本信息库中用于数据分析的数据包含
数以十计的属性，其中大部分与挖掘数据不相关，是冗余的.去除不相关的属性减少数据量是首先要完成的工作.（3）概念分层.年龄、职业、信用度等按类别分为不同等级，对每个不同的等级进行概念分层.例如信用等级中，1级为风险最小，2级居中，3级次之.（4）空值项处理•根据具体情况对空值进行处理.表1是予处理后的客户购买信息表结构.
表1予处理后的库表结构
客户号地域级职业类性别年龄段购买保险别代码别代码代码代码类别代码
0700
340110102A07003502
20103
2.2数据仓库
如前所述，数据仓库有利于高效的数据挖掘.数据仓库可以把事务数据库中原始混乱的数据集成转化成数据仓库中规范的数据，方便用户的分析和查询，进而辅助企业决策.数据仓库提供联机分析处理（OLA
P）工具，用于各种多维数据分
析.[3
]
例如，管理者可能希望按职业、按地区、按收入、以及按其他因素查看保险销售的变动情况，同时希望能提供诸如最大、最小、总和、平均和其他统计信息.
多维数据模型可以以星型模式、雪花模式或事实星座模式存在，其中最常见的模式是星型模式.图2是以三维角度观察公司销售数据的数据仓库的星型模式，三个维属性分别是地区类别、职业类别和产品类别•有了数据仓库的统计数据，既可以直接做为联机分析，也使得以之为基础的挖掘效率大大提
咼.2.3Aprior1算法及改进
挖掘算法分解为两个子问题Agrawal等提出的Aprio
ri:
算法将关联规则1）找到所有支持度大于最小支持度的项集（I
temset
Itemse
t）,这些项集称为频繁项集（Frequent法的关键）•提高频繁项集的求解效率是.
Apriori算2）使用第1步找到的频繁项集
0
，产生期
望的
图2保险销售数据的3—D立方体表示（单位：
万元）
规则，这些产生的规则必须满足最小支持度和最小
置信度要求.
在由频繁项集产生关联规则的过程中，系统挖掘会产生类似如下的规则：
［购买保险类别］•意外伤害性别］.男
很显然这类信息对我们无用的，
［2］
原因是
［购买保险类别］属性出现在规则左侧，但它们能满足最小支持度和置信度要求.对于这类问题，在各类挖掘中经常会遇到•原因是支持度能够删去无趣的规则，但置信度不足以删除无趣的规则•我们可以对属性出现在规则左右的位置加以限定•由频繁项集产生关联规则对于规则中属性位置的约束，体现在算法中由频繁项集生成关联规则的部
分•案例实现中，对每一个属性项设置一个位置参
数.[2]对算法程序加以改动，保证了输出规则是有
意义的.
2.4
挖掘结果及决策意义
通过挖掘，我们得到许多有意义的关联知识.例如，与我们常识了解相符的，城镇居民购买养老金和医疗保险的比率很大，二者组合购买的支持度也极高；寿险和重疾的支持率也较高，分别达到47%和42%.此外，还有一些有价值的信息被发掘出来，例如，购买了寿险的客户中有57%也购买了投资型产品（Confi
dence=57%），这意味着，对于那些购买了寿险的客户，可以同时向其推荐投资型险种来提高销售业绩.
3结论
客户关系
管理（CR
M）:
是数据挖掘的重要应
用领
域•将数据挖掘结合在保险业CRM中或者作为一个独立的应用程序来实施，可以帮助保险公司在客户生命周期的各个阶段充分挖掘客户的价值以及客户可能带来的潜在价值•实践证明，数据挖掘在保险业CRM中的应用，可以帮助保险公司提高管理和决策水平，为保险企业和用户创造更高的投资回扌报率.参考
文
献
[8]
[4]
RakeshAgrawal,etal.MiningAssociationRules
betweenSetsoflte
msinLa
rgeDatabases
[C].SI
G-[5]
Hui,
S.C.,
G.Jha.Dataminingforcustomerservice
support
[Jl.Information&Management,2000,38
（1）:
1—
13.
[6]付红玲.保险信息化的新目标[J].软件世界.20
07,
5:
7
0.
[7]
陈艳•数据挖掘技术在保险客户信用评估中的运
用
[J].计算机技术与发展，2008,18
（5）:
7.[8]张吉，常桂然，黄小原•数据挖掘技术在CRM中
的应用
[J].中国管理科学，2003,11
（2）:
53一6
O.[9]
升级会员 