Для эмпирического моделирования двигателя в Model Browser сначала загрузите, обработайте и выберите данные для моделирования. В этом руководстве показано, как использовать Редактор данных для загрузки данных, создания переменных и создания ограничений для этих данных.
Можно загрузить данные из файлов (Microsoft® Excel® файлы, MATLAB® файлы, текстовые файлы) и из рабочего пространства MATLAB. Можно объединить данные в любой из этих форм с ранее загруженными наборами данных для создания нового набора данных. В планах тестирования может использоваться только один набор данных, поэтому функция слияния позволяет объединять записи и переменные из разных файлов в одной модели.
Можно задать новые переменные, применить фильтры для удаления нежелательных данных и применить тестовые заметки к отфильтрованным тестам. Можно хранить и извлекать эти пользовательские переменные и фильтры для любого набора данных, и можно хранить настройки графика. Можно изменять и добавлять записи и применять тестовые группы, и можно сопоставлять данные с проектами. Можно также записать свои собственные функции загрузки данных.
Чтобы начать, следуйте этим шагам рабочего процесса.
Шаги рабочего процесса | Описание |
|---|---|
Используйте отображения Редактора данных, чтобы исследовать ваши данные. | |
Задайте свои собственные новые переменные и фильтры, чтобы удалить нежелательные данные. | |
Сохраните настройки графика, пользовательские переменные, фильтры и тестовые заметки. | |
Используйте диалоговое окно Задать тестовые группы, чтобы сгруппировать данные. | |
Используйте пример проекта, чтобы соответствовать экспериментальным данным проектам. |
Можно разделить виды, чтобы отобразить сразу несколько графиков. Для разделения видов используйте контекстные меню, расположенные правой кнопкой мыши, кнопки на панели инструментов или View меню. Можно выбрать 2-D графики, 3-D графики, несколько графиков данных, таблицы данных и вкладки, показывающие сводные данные, статистику, переменные, фильтры, тестовые фильтры и тестовые заметки. Можно использовать тестовые заметки, чтобы исследовать данные задачи и решить, удалять ли некоторые точки перед моделированием.
Щелкните правой кнопкой мыши вид и выберите Current View > Multiple Data Plot.
Щелкните правой кнопкой мыши новое представление и выберите Add Plot.
Откроется диалоговое окно Plot Variables Setup (Настройка переменных графика).
Выберите spark и щелкните, чтобы добавить в X Variable и выберите tq и щелкните, чтобы добавить в Y Variable коробка. Щелкните OK, чтобы создать график.
Щелкните в списке Tests, чтобы выбрать тест для построения графика (или Shift -нажатие кнопки, Ctrl -нажатие кнопки, или щелкните и перетащите, чтобы выбрать несколько тестов).
Выберите Tools > Test Notes.
В редакторе тестовых примечаний введите mean(tq)<10 в верхнем окне редактирования, чтобы определить тесты, которые будут отмечены, и введите Low torque в поле редактирования Test Note. Оставьте цвет заметки по умолчанию и нажмите OK.
Перейдите на вкладку Test Notes, чтобы просмотреть определение заметки.
На панели «Выбор теста» слева обратите внимание, что все тесты, которые удовлетворяют условию mean(tq)<10 показать Low torque рядом с ними. Щелкните заголовок столбца, чтобы отсортировать тесты, соответствующие условию примечания, в верхней или нижней части списка.
Теперь создайте больше представлений.
Щелкните правой кнопкой мыши вид и выберите Split View > Data Table.
Щелкните правой кнопкой мыши вид и выберите Split View > 3D Plot.
На панели Test Selector щелкните конкретные тесты со Low torque примечание.
Заметьте, что, когда вы выбираете тест здесь, тот же тест строится на нескольких графиках данных, графике 3D данных и подсвечивается в таблице данных. Можно использовать заметки таким образом, чтобы легко идентифицировать тесты на проблемы и решить, удалять ли их.
Щелкните точку на Multiple Data Plots виде.
Точка обозначена красным цветом на графике и подсвечена в таблице данных. Можно удалить точки, выбранные в качестве выбросов, выбрав Tools > Remove Data (или используя горячую клавишу Ctrl + A). Выберите Tools > Restore Data (или используйте горячую клавишу Ctrl + Z), чтобы открыть диалоговое окно, в котором можно выбрать восстановление любой или всех удаленных точек.
Можно удалить отдельные точки как выбросы, или можно удалить записи или целые тесты с помощью фильтров.
Например, после изучения всех Low torque отметил тесты, вы можете принять решение отфильтровать их.
Выберите Tools > Test Filters.
В редакторе тестовых фильтров введите mean(tq)>10 чтобы сохранить все тесты, где средний крутящий момент больше 10, и нажмите OK.
Перейдите на вкладку Test Filters и наблюдайте, как новые результаты тестовых фильтров показывают, что они успешно применяются и количество удаленных записей.
Чтобы просмотреть удаленные данные в таблицу виде, щелкните правой кнопкой мыши и выберите Allow Editing. Удаленные записи красные. Чтобы просмотреть удаленные данные на графиках 2-D и нескольких данных, выберите Properties и установите флажок Show removed data.
Чтобы изменить отображение, щелкните правой кнопкой мыши график 2-D и выберите Properties. Можно изменить настройки сетки и графика, включая линии, чтобы соединить точки данных.
Reorder X Data в диалоговом окне Свойства может быть полезно, когда порядок записи не создает разумную линию, соединяющую точки данных. Для рисунка этого:
Убедитесь, что вы отображаете 2-D график. Можно щелкнуть правой кнопкой мыши любой график и выбрать Current Plot > 2-D Plot, или использовать команды разделения контекстного меню для добавления новых видов.
Щелкните правой кнопкой мыши график 2-D и выберите Properties и solid из раскрывающегося меню Data Linestyle. Нажмите OK.
Выберите afr для оси y.
Выберите Load для оси X.
Выберите тест 590. Используйте тестовые элементы управления, содержащиеся в 2-D графике. Панель Tests слева применяется к другим представлениям: таблицам и 3-D и нескольким графикам данных.
Щелкните правой кнопкой мыши и выберите Properties и выберите Reorder X Data. Нажмите OK.
Эта команда воспроизводит линию слева направо вместо в порядке записей, как показано на рисунке.
Щелкните правой кнопкой мыши и выберите Split Plot > Data Table, чтобы разделить выбранный вид и добавить вид таблицы. Конкретные тестовые номера можно выбрать на панели Tests слева от редактора данных. Можно щелкнуть правой кнопкой мыши, чтобы выбрать Allow Editing, а затем дважды щелкнуть камеры, чтобы отредактировать их.
Вы можете добавить новые переменные к набору данных.
Выберите Tools > Variables или нажмите кнопку на панели инструментов.
В редакторе переменных можно задать новые переменные с точки зрения существующих переменных. Определите новую переменную, записав уравнение в поле редактирования вверху.
Задайте новую переменную с именем POWER это определяется как продукт двух существующих переменных, tq и n, путем ввода POWER=tq*n, как показано в следующем примере. Можно также дважды кликнуть имена переменных и операторов, чтобы добавить их, что может быть полезно, чтобы избежать ввода ошибок в именах переменных, что должно быть точным, включая случай.
Щелкните OK, чтобы добавить эту переменную к текущему набору данных.
Просмотр новой переменной в редакторе данных на вкладке Переменные вверху. Теперь вы также можете увидеть 7 + 1 variables на вкладке сводки.
Фильтр является ограничением для набора данных, который можно использовать для исключения некоторых записей. Для создания фильтров используется Редактор фильтров.
Выберите Tools > Filters или нажмите кнопку на панели инструментов.
В редакторе фильтров задайте фильтр с помощью логических операторов на существующих переменных.
Храните все записи со скоростью (n) более 1000. Тип n (или дважды кликните переменную n), затем введите >1000.
Щелкните OK, чтобы применить этот фильтр к текущему набору данных.
Просмотр нового фильтра в редакторе данных на вкладке «Фильтры» в верхней части окна. Здесь вы можете увидеть список пользовательских фильтров и сколько записей удаляет новый фильтр. Теперь вы также можете увидеть 141/270 records на вкладке сводки и красном разделе на панели, иллюстрирующем записи, удаленные фильтром.
Изменить порядок пользовательских переменных в списке редактора переменных можно с помощью кнопок со стрелами вверх и вниз.
Выберите Tools > Variables.
Пример:
Задайте две новые переменные, New1 и New2. Можно использовать кнопки для добавления или удаления элемента списка для создания или удаления переменных в этом представлении. Нажмите кнопку 'Добавить элемент', чтобы добавить переменную и введите определения, показанные на рисунке.
Заметьте, что New2 определяется в терминах New1. Новые переменные добавляются к данным по очереди и, следовательно New1 должен появиться в списке перед New2, в противном случае New2 не четко определен.
Измените порядок, щелкнув стреле вниз в редакторе переменных, чтобы создать эту ошибочную ситуацию. Щелкните OK, чтобы вернуться в Редактор данных, и на вкладке Переменные (Variables) появится сообщение об ошибке, связанная с проблемой переменной.
Используйте стрелы, чтобы упорядочить пользовательские переменные в легитимной последовательности.
Можно удалить пользовательские переменные и фильтры.
Пример:
Чтобы удалить добавленную переменную New1выберите его на вкладке Переменные и нажмите клавишу Delete.
Можно также удалить переменные в редакторе переменных, нажав кнопку Удалить элемент.
Точно так же можно удалить фильтры, выбрав нежелательный фильтр на вкладке Filters и используя клавишу Delete.
Можно хранить и импортировать настройки графика, пользовательские переменные, фильтры и тестовые заметки, чтобы они могли применяться к другим наборам данных, загруженным позже в сеансе, и к другим сеансам.
Выберите Tools > Import Expressions
Нажмите кнопку на панели инструментов 
Редактор данных запоминает настройки типа графика и при повторном открытии отображает те же типы представлений. Можно также хранить размещения графика, чтобы сохранить детали графиков с несколькими данными.
В диалоговом окне «Импорт переменных, фильтров и размещения редактора» используйте кнопки панели инструментов для импорта переменных, фильтров и размещений графиков. Импорт из других наборов данных в текущем проекте, или из файлов проекта MBC, или из файлов, экспортированных из редактора данных.
Чтобы использовать импортированные выражения в текущем проекте, выберите элементы в списках и нажмите кнопку на панели инструментов, чтобы применить их в редакторе данных.
Чтобы хранить выражения в файле, в редакторе данных, выберите Tools > Export Expressions и имя файла.
Диалоговое окно Define Test Groupings собирает записи текущего объекта данных в группы. Эти группы называются тестами.
Доступ к диалоговому окну осуществляется из редактора данных одним из следующих способов:
Использование меню Tools > Test Groups
Использование кнопки на панели инструментов 
Когда вы вводите диалоговое окно с помощью holliday данные, график отображается как переменная logno автоматически выбирается для группирования тестов.
Выберите другую переменную для определения групп в данных.
Выберите n в списке Variables.
Нажмите кнопку 
, чтобы добавить переменную (или дважды кликнуть n).
Переменная n появится в представлении списка слева. Теперь можно использовать эту переменную для определения групп в данных. Максимальное и минимальное значения n отображаются. Эта Tolerance используется для определения групп: при считывании через данные, когда значение n изменяется больше, чем допуск, задается новая группа. Вы изменяете Tolerance, вводя его непосредственно в поле редактирования.
Можно задать дополнительные группы, выбрав другую переменную и выбрав допуск. Записи данных сгруппированы по n или этой дополнительной переменной, изменяющейся вне их допусков.
Очистите прямоугольник Group by для logno. Заметьте, что переменные могут быть нанесены на график, не используя их для определения групп.
Добавить load в список путем выбора его справа и нажатия .
Измените load допуск 0,01 и наблюдать изменение группы тестов на графике.
Снимите флажок Group By для load. Теперь эта переменная строится без использования для определения групп.
Рисунок показывает масштабированные значения всех переменных в представлении списка (цвет текста допуска соответствует цвету точек данных на графике). Вертикальные розовые бруски показывают тесты (группы). Можно масштабировать график, Shift перемещение нажатия кнопки мыши или по среднему клику мыши; еще раз уменьшить масштаб путем двойного щелчка мыши.
Выберите load в представлении списка (оно становится подсвеченным синим) и удаляет его из списка нажатием 
кнопки.
Дважды кликните, чтобы добавить spark в список и снимите флажок Group By. Выберите logno как единственная сгруппированная переменная.
Может быть полезно построить график локальной переменной модели (в этом случае искры), чтобы проверить, что у вас есть правильные тестовые группы. График показывает свипы значений искры в каждом тесте, в то время как скорость (n) поддерживается постоянной. Скорость изменяется только между тестами, поэтому это глобальная переменная. Попробуйте масштабировать график, чтобы проверить тестовые группы; дважды кликните, чтобы сбросить.
One-stage data определяет один тест для каждой записи, независимо от любой другой группировки. Это необходимо, если данные должны использоваться при создании одноэтапных моделей.
Sort records before grouping позволяет вам переупорядочивать записи в наборе данных. В противном случае группы определяются с использованием порядка записей в исходном объекте данных.
Show original test groups отображает исходные тестовые группы, если они были определены.
Test number variable содержит список всех переменных в текущем наборе данных. Любой из них может быть выбран для нумерации тестов.
убедитесь, что logno выбран для Test number variable.
Это изменяет способ отображения тестов в остальной части Model Browser. Номер теста может быть полезной переменной для идентификации отдельных тестов в представлениях Model Browser и Редактор (вместо 1,2,3...), если данные были взяты в пронумерованных тестах, и вы хотите получить доступ к этой информации во время моделирования.
Если вы выбрали none из Test number variable списка тесты будут пронумерованы как 1,2,3 и так далее в том порядке, в котором записи появляются в файле данных. С logno выбранный, вы видите тесты в редакторе данных как 586, 587 и т.д.
Каждая запись в тесте должна иметь один и тот же номер теста, чтобы идентифицировать его, поэтому, когда вы используете переменную для нумерации тестов, значение этой переменной берётся в первой записи в каждом тесте.
Тестовые номера должны быть уникальными, поэтому, если какие-либо значения в выбранной переменной совпадают, им присваиваются новые тестовые номера в целях моделирования (это не изменяет базовые данные, что сохраняет правильный тестовый номер или другую переменную).
Щелкните OK, чтобы принять определенные тестовые группы и закрыть диалоговое окно.
На вкладке сводных данных редактора данных просмотрите количество тестов.
Количество записей показывает количество значений, оставшихся (после фильтрации) для каждой переменной в этом наборе данных, далее указывается исходное количество записей. На полосах цветового кодирования также отображается количество записей, удаленных в виде пропорции от общего количества. Значения собраны в несколько тестов; этот номер также отображается. Переменные показывают исходное количество переменных плюс пользовательские переменные.
Можно использовать пример проекта, чтобы проиллюстрировать процесс соответствия экспериментальных данных проектам.
Экспериментальные данные вряд ли будут идентичны желаемым проектным точкам. Можно использовать представление Проекта соответствия в редакторе данных, чтобы сравнить фактические данные, собранные с экспериментальными точками проекта. Здесь можно выбрать данные для моделирования. Если вы заинтересованы в сборе большего количества данных, можно обновить свой экспериментальный проект, сопоставив данные с проектными точками, чтобы отразить фактические собранные данные. Затем можно оптимально расширить проект (используя Design Editor), чтобы решить, какие точки данных было бы наиболее полезно собрать, основываясь на данных, полученных до сих пор.
Можно использовать итеративный процесс: сделать проект, собрать некоторые данные, сопоставить эти данные с вашими проектными точками, соответствующим образом изменить ваш проект, затем собрать больше данных и так далее. Можно использовать этот процесс для оптимизации процесса набора данных, чтобы получить наиболее устойчивые модели, возможные с минимальным объемом данных.
Чтобы увидеть функции соответствия данных, в Model Browser выберите File > Open Project и перейдите к файлу Data_Matching.mat в matlab\toolbox\mbc\mbctraining папка.
Нажмите на Spark Sweeps узел в дереве модели для изменения в виде плана тестирования.
Здесь можно увидеть двухэтапный план тестирования с настроенными типами модели и входами. Глобальная модель имеет связанный экспериментальный проект (который можно просмотреть в Design Editor). Вы собираетесь использовать Редактор данных, чтобы изучить, насколько точно собранные данные соответствуют экспериментальному проекту.
Нажмите кнопку «Редактировать данные » ()
на панели инструментов.
Откроется Редактор данных.
Вам нужно представление Design Match, чтобы изучить проект и точки данных. Щелкните правой кнопкой мыши представление в редакторе данных и выберите Current View > Design Match.
В Design Match можно увидеть цветные области, содержащие точки. Это «кластеры», где соответствующий алгоритм выбирает тесно совпадающие точки проекта и данных.
Значения допуска (первоначально выведенные из пропорции областей значений переменных) используются, чтобы определить, находятся ли какие-либо точки данных в пределах допуска каждой расчетной точки. Точки данных, которые находятся в пределах допуска к любой точке проекта, совпадают с этим кластером. Точки данных, которые попадают в допуск более чем одной точки проекта, образуют один кластер, содержащий все эти точки проекта и данных. Если ни одни точки данных не находится в пределах допуска точки проекта, он остается несопоставленным, и кластер не строится.
Заметьте форму, образованную перекрывающимися кластерами. Пример, показанный розовым цветом, является одним кластером, образованным, где точка данных лежит в пределах допуска двух проектных точек.
На этом графике можно увидеть другие удаленные точки, которые, по-видимому, содержатся в этом кластере. Вы отслеживаете точки через другие размерности фактора с помощью элементов управления осью, чтобы увидеть, где точки разделены за пределы допуска.
Чтобы изменить значения допуска, выберите Tolerances в контекстном меню.
Откроется Редактор допусков. Здесь можно изменить размер кластеров в каждой размерности. Заметьте, что LOAD значение допуска 100. Это учитывает удлиненную форму (в LOAD размерность) кластеров на текущем графике, потому что это значение допуска является высокой пропорцией общей области значений этой переменной.
Нажмите на LOAD поле редактирования и введите 20, как показано. Нажмите OK.
Заметьте изменение формы кластеров на Design Match виде.
Нажмите нажатие кнопки (щелкните по центру) и перетащите мышью, чтобы увеличить изображение области графика, как показано на рисунке. Можно дважды кликнуть, чтобы вернуться к полноразмерному графику.
Щелкните кластер, чтобы выбрать его. Выбранные точки или кластеры обозначены розовым цветом. При нажатии и удержании можно просмотреть значения глобальных переменных в выбранных точках (или для всех данных и проектных точек при клике по кластеру). Вы можете использовать эту информацию, чтобы помочь вам выбрать подходящие значения допуска, если вы пытаетесь соответствовать точкам.
Заметьте, что в списке Cluster Information показаны детали всех данных и точек проекта, содержащихся в выбранном кластере. Флажки здесь используются для выбора или исключения данных или проектов. Щелкните различные кластеры, чтобы увидеть различные точки. В списке показаны значения глобальных переменных в каждой точке, и какие данные и проекты находятся в пределах допуска друг к другу. Выбранные вами данные определяют, какие данные будут использоваться для моделирования и какие точки проектирования будут заменены фактическими точками данных.
Если вы не заинтересованы в сборе большего количества данных, то нет необходимости следить за тем, чтобы проект был изменен, чтобы отразить фактические данные.
Однако, если вы хотите, чтобы ваш новый проект (называется Actual Design), чтобы точно отразить, какие данные были получены до сих пор, например, чтобы собрать больше данных, тогда соответствие кластера важно. Все точки данных с установленным флажком добавляются в новое Actual Design, кроме тех, которые находятся в красных кластерах. Цвет кластеров указывает, какую долю выбранных точек он содержит следующим образом:
Зеленые кластеры имеют равное количество выбранного проекта и выбранных точек данных. Точки данных заменят проектные точки в Actual Design.
Пропорция выбранных точек определяет цвет; исключенные точки (со снятыми флажками) не имеют никакого эффекта. Установка флажка может изменить цвет кластера.
Синие кластеры имеют больше точек данных, чем проектные точки. Все точки данных заменят проектные точки в Actual Design.
Красные кластеры имеют больше проектных точек, чем точки данных. Эти точки данных не будут добавлены к проекту, так как алгоритм не может выбрать, какие точки проекта следует заменить, поэтому вы должны вручную сделать выбор, чтобы иметь дело с красными кластерами, если хотите использовать эти точки данных в проекте.
Если вас не волнует Actual Design (например, если вы не намерены собирать больше данных) и вы просто выбираете данные для моделирования, то можно игнорировать красные кластеры. Точки данных в красных кластерах выбираются для моделирования.
Щелкните правой кнопкой мыши по Design Match и выберите Select Unmatched Data. Заметьте, что оставшиеся несопоставленные точки данных появляются в списке. Здесь можно использовать флажки, чтобы выбрать или исключить несопоставленные данные так же, как точки в кластерах.
Выберите кластер, а затем используйте раскрывающееся меню, чтобы изменить Y-Axis factor на INJ. Наблюдайте выбранный кластер, теперь построенный в новых факторных размерностях SPEED и INJ.
Можно использовать этот метод для отслеживания точек и кластеров через размерности. Это может дать вам хорошее представление о том, какие допуски необходимо изменить, чтобы получить совпадение точек. Помните, что точки, которые не образуют кластер, могут показаться идеально совпадающими при просмотре в одной паре размерностей; необходимо просмотреть их в других размерностях, чтобы узнать, где они разделены за пределами значения допуска. Можно использовать этот процесс отслеживания, чтобы решить, хотите ли вы, чтобы конкретные пары точек совпадали, и затем изменить допуски, пока они не образуют часть кластера.
Снимите флажок Equal Data and Design в представлении Design Match. Управление нанесением графиков осуществляется с помощью этих флажков.
Это удаляет зеленые кластеры из представления, как показано на рисунке. Эти кластеры совпадают; с большей вероятностью вас будут интересовать несопоставленные точки и кластеры с неоднородным количеством данных и проектных точек. Удаление зеленых кластеров позволяет вам фокусироваться на этих точках интереса. Если вам нужен новый Actual Design чтобы точно отразить ваши текущие данные, ваша цель - получить как можно больше точек данных, сопоставленных с проектными точками; то есть, как можно меньше красных кластеров.
Снимите флажок для More Data than Design. Можно также принять решение игнорировать синие кластеры, которые содержат больше точек данных, чем проектные точки. Эти проектные точки заменяются всеми точками данных в кластере. Избыток точек данных вряд ли вызывает озабоченность.
Однако синие кластеры могут указать, что на данном этапе возникла проблема со набором данных, и можно хотеть выяснить, почему было собрано больше точек, чем ожидалось.
Выберите один из остальных красных кластеров. Обе эти точки имеют две расчетные точки в пределах допуска к одной точке данных.
Выберите одну из проекта точек, которая будет соответствовать точке данных, а затем снимите флажок для другого проекта точки. Удаленная расчетная точка остается неизменной в проекте. Выбранная проектная точка заменяется совпадающей точкой данных.
Заметьте, что красный кластер исчезнет. Это связано с тем, что в результате выбора кластера с равным количеством выбранных данных и точек проекта (зеленый кластер) и текущий график не отображает зеленые кластеры.
Повторите для другого красного кластера.
Теперь все кластеры зеленые или синие. Существуют две оставшиеся несопоставленные точки данных.
Снимите флажок Unmatched Design, чтобы найти несопоставленные точки данных. Снова установите Unmatched Design флажок - чтобы увидеть проект точки, чтобы решить, достаточно ли они близки к точкам данных.
Найдите и увеличьте изображение несопоставленной точки данных. Выберите несопоставленные точку данных и ближайшую расчетную точку щелчком мыши, а затем используйте раскрывающиеся меню оси, чтобы отследить пару кандидатов через размерности. Определите, достаточно ли близки какие-либо проекты точки, чтобы гарантировать изменение значений допуска, чтобы соответствовать точке с проектом точкой.
Напомним, что вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши по Design Match и выбрать Select Unmatched Data, чтобы отобразить оставшиеся несопоставленные точки данных в списке Cluster Information. Здесь можно использовать флажки, чтобы выбрать или исключить эти точки. Если вы оставляете их выбранными, они добавляются к Actual Design.
Эти шаги иллюстрируют процесс соответствия данных проектам, выбора данных моделирования и увеличения вашего проекта на основе фактических полученных данных. Некоторые пробы и ошибки необходимы, чтобы найти полезные значения допуска. Можно выбрать точки и изменить размерности графика, чтобы помочь вам найти подходящие значения. Если вам нужен новый Actual Design чтобы точно отразить ваши экспериментальные данные, вам нужно сделать выбор для борьбы с красными кластерами. Выберите точки проекта в красных кластерах, которые необходимо заменить точками данных. Если нет, эти точки данных не будут добавлены к новому проекту.
Когда вы убедитесь, что выбрали все данные, которые вы хотите для моделирования, закройте Редактор данных. На данной точке ваши варианты в представлении Design Match применяются к набору данных и новому проекту под названием Actual Design создается.
Все точки данных с выбранным флажком выбираются для моделирования. Точки данных с снятыми флажками исключаются из набора данных. Для создания новых Actual Design в существующий проект вносятся изменения. К вашему новому проекту добавляются все выбранные данные, кроме данных в красных кластерах. Выбранные точки данных, которые были сопоставлены с проектными точками (в зеленых и синих кластерах), заменяют эти проекты.
Все эти выбранные точки данных становятся фиксированными проектными точками (красными в Design Editor) и появляются как Data in Design (розовые кресты) при повторном открытии редактора данных.
Это означает, что эти точки не будут включены в кластеры при повторном совпадении. Эти фиксированные точки также не будут изменены в Design Editor при добавлении точек, хотя при необходимости можно разблокировать фиксированные точки. Это может быть полезно, если вы хотите оптимально увеличить проект учетом уже полученных данных.
